如何groupBy groupBy？

Question

我需要通过List[(A,B,C)]映射来生成html报告。具体地说，一个

List[(Schedule,GameResult,Team)]

Schedule包含一个gameDate属性，我需要按该属性进行分组才能获得

Map[JodaTime, List(Schedule,GameResult,Team)]

我用它来显示gameDate表行标题。很简单：

val data = repo.games.findAllByDate(fooDate).groupBy(_._1.gameDate)

现在棘手的一点(对我来说)是，如何进一步优化分组，以便在游戏结果中实现成对映射？为了澄清，每个GameResult由一个团队的“版本”游戏(即得分，位置等)组成，与对手团队共享一个共同的时间表gameID。

基本上，我需要在一行上显示游戏结果如下：

3 London Dragons vs. Paris Frogs 2

在gameDate上分组让我这样做：

data.map{case(date,games) =>
  // game date row headers
  <tr><td>{date.toString("MMMM dd, yyyy")}</td></tr>

  // print out game result data rows
  games.map{case(schedule,result, team)=>
    ...
    // BUT (result,team) slice is ungrouped, need grouped by Schedule gameID
  }
}

在旧版本的现有应用程序(PHP)中，我习惯于

for($x = 0; $x < $this->gameCnt; $x = $x + 2) {...}

但我更喜欢引用变量名，而不是后来居上的wtf-is-inducing：

games._._2(rowCnt).total games._._3(rowCnt).name games._._1(rowCnt).location games._._2(rowCnt+1).total games._._3(rowCnt+1).name

可能压缩或加倍(t1 <- data；t2 <- data)输出(？)或者其他完全不同的东西也能解决这个问题。无论如何，有一个简洁的解决方案，只是现在不会出现在我面前...

Answer 1

也许我误解了您的要求，但在我看来，您需要的只是一个额外的groupBy：

repo.games.findAllByDate(fooDate).groupBy(_._1.gameDate).mapValues(_.groupBy(_._1.gameID))

结果的类型为：

Map[JodaTime, Map[GameId, List[(Schedule,GameResult,Team)]]]

(其中GameId是Schedule.gameId的返回类型的类型)

如果你想要成对的结果，那么模式匹配就是你的朋友，如Arjan所示。这将为我们提供：

val byDate = repo.games.findAllByDate(fooDate).groupBy(_._1.gameDate)
val data = byDate.mapValues(_.groupBy(_._1.gameID).mapValues{ case List((sa, ra, ta), (sb, rb, tb)) => (sa, (ta, ra), (tb, rb)))

这次的结果是这样的：

Map[JodaTime, Iterable[ (Schedule,(Team,GameResult),(Team,GameResult))]]

请注意，如果没有2个条目具有相同的gameId，这将抛出MatchError。在实际的代码中，你肯定会想要检查这种情况。

Answer 2

好的，来自Régis Jean-Gilles的灵魂：

val data = repo.games.findAllByDate(fooDate).groupBy(_._1.gameDate).mapValues(_.groupBy(_._1.gameID))

你说它不正确，也许你只是没有正确地使用它？结果中的每个列表都是一对具有相同GameId的游戏。你可以像这样修改html：

data.map{case(date,games) =>
  // game date row headers
  <tr><td>{date.toString("MMMM dd, yyyy")}</td></tr>

  // print out game result data rows
  games.map{case (gameId, List((schedule, result, team), (schedule, result, team))) =>
    ...
  }
}

因为你不需要gameId，所以你可以只返回成对的游戏：

val data = repo.games.findAllByDate(fooDate).groupBy(_._1.gameDate).mapValues(_.groupBy(_._1.gameID).values)

结果的类型现在是：

Map[JodaTime, Iterable[List[(Schedule,GameResult,Team)]]]

每个列表又是一对具有相同GameId的两个游戏