有条件地将键值放入地图中，简洁的方法是什么？

Question

什么是简单/优雅的方式放入一个映射键值对的相应条件为真？

这是翻译

[condition1 condition2 ...] [key1 val1 key2 val2 ...] 

或

[condition1 condition2 ...] [key1 key2 ...] [val1 val2 ...] 

或

[condition1 key1 val1 condition2 key2 val2...] 

到

{key-for-true-condition1 val-for-true-condition1, key-for-true-condition2 val-for-true-condition2...} 

我认为在lambda中用“if”来“减少”，但对更简洁/美观/优雅/习惯方式感兴趣。

Answer 1

(into {} (for [[c k v] (partition 3 coll) :when c] 
    [k v])) 

基于金太郎的'for'版本，但稍短。

Answer 2

(def coll [true :key1 "value1" false :key2 "value2" true :key3 "value3"]) 

(defn testpair [[cond key val]] 
    (when cond 
     {key val})) 

(apply merge (map testpair (partition 3 coll))) 
=> {:key3 "value3", :key1 "value1"} 

这将是一种方式，但如果您想要条件键和值的其他组合，您必须更改代码。你没有提到女巫会是最好的。

编辑： 由于其第一清单上

(def conditions [true false true]) 
(def keyval [:key1 "value1" :key2 "value2" :key3 "value3"]) 

(defn testpair [cond [key val]] 
    (when cond 
     {key val})) 

(apply merge (map testpair conditions (partition 2 keyval))) 

因为它的乐趣:)

(def conditions [true false true]) 
(def keys [:key1 :key2 :key3]) 
(def vals ["value1" "value1" "value3"]) 


(defn testpair [cond key val] 
    (when cond 
     {key val})) 

(apply merge (map testpair conditions keys vals)) 

Answer 3

说实话海事组织，版本 reduce和 if已经是最优雅和惯用的 见下面nickik的评论。

(def coll [true :a "v1" false :b "v2" true :c "v3"]) 

(reduce (fn [a [c k v]] (if c (assoc a k v) a)) {} (partition 3 coll)) 

下面是使用一个版本的修真第三种情况：

(apply array-map (flatten (for [[c k v] (partition 3 coll) :when c] 
          [k v]))) 

编辑：

为你把它转换成第三种情况第二种情况下这样做：

(def c [true false true]) 
(def k [:a :b :c]) 
(def v ["v1" "v2" "v3"]) 

(def coll (interleave c k v)) 

但我认为从nickik map版本在这里比较好。

Answer 4

我首先会想到它是如何成为最好的功能操作在流图：

1. 组条件/键/值成块
2. 筛选块中条件不成立
3. 下降的条件
4. 拼合块
5. 从结果

创建地图

它看起来像：

(def coll [true :a "v1" false :b "v2" true :c "v3"]) 

(apply hash-map 
    (flatten 
    (map #(drop 1 %) 
     (filter #(first %) 
     (partition 3 coll))))) 

或者，如果你感觉纤维性：

(->> coll 
    (partition 3) 
    (filter #(first %)) 
    (map #(drop 1 %)) 
    flatten 
    (apply hash-map)) 

我不知道这是优雅简洁还是，但我认为这很容易阅读。请注意，如果你经常用这种形状的数据处理，你可能会发现类似的步骤（分3科尔）或（第一个％）可能是他们自己的权利有用的可重复使用的功能，从而导致类似：

(defn condition-group [coll] (partition 3 coll)) 
(defn condition [group] (first group)) 
(defn but-condition [group] (drop 1 group)) 
(defn kv-map [kv-pairs] (apply hash-map (flatten kv-pairs))) 

(->> coll 
    condition-group 
    (filter condition) 
    (map but-condition) 
    kv-map)