map

The mapping transformation creates a collection from the results of a function on the elements of another collection.

??如上面引用的官方文档所言，map函数的功能就是对于调用的Collection的每个元素，应用一个Transformation，然后返回一个新的Collection。官方的示例用法如下：

	val numbers = setOf(1, 2, 3)
	println(numbers.map { it * 3 })
	// return [3, 6, 9]

??map这个函数，被很多人翻译为“遍历”，我觉得不太恰当。诚然，该函数的确会对调用函数的Collection每个元素进行遍历，但是其主要功能是对每个元素进行一个变换，然后返回变换后的新的Collection。

??我觉得更好的翻译应该是“映射”，即将原Collection的每个元素映射为一个新的元素，并且构成一个新的Collection。在实际应用中，这种映射可能存在以下几种情况：

	// case 1
	collection.map { it.property }
	// case 2
	collection.map { it * 3 }
	// case ...

??第一种情况，就是将原元素，映射为其属性。如此返回的新Collection，实际上就是由每个元素对应的属性所构成的。

??第二种情况，就是将原元素，映射为其调用times(3)函数的返回值，由每个元素的如此的返回值，构成一个新的Collection。

flatten

If you operate nested collections, you may find the standard library functions that provide flat access to nested collection elements useful.

??根据上述官方的定义，flatten函数的功能其实就是“展开”，即将嵌套的Collection，展开为最底层的元素。官方示例如下：

	val numberSets = listOf(setOf(1, 2, 3), setOf(4, 5, 6), setOf(1, 2))
	println(numberSets.flatten())
	// return [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2]

??注意这个函数应该只能用于直接嵌套的情况，亦即由Collection组成的Collection。而对于间接嵌套的情况，例如一个由对象构成的Collection，每个对象包含一个Collection类型的属性，则需要用到下面的flatMap函数。

flatMap

??flatMap函数的词根是 map，而前缀才是 flat，因此是映射基础上的展开。实际上可以按照次序先后拆分为一个map函数和一个flatten函数。即先对调用的Collection进行映射，生成一个新的Collection，然后再对新生成的Collection的每个（Collection）元素进行展开。

??例如我们现在有两个类，Player是游戏的角色，Item是装备。两个类定义如下：

data class Player(
    val name: String,			// 角色名
    val items: List<Item>		// 装备列表
)

data class Item(
    val name: String,			// 装备名
    val damage: Int,			// 伤害值
    val defense: Int			// 防御值
)

??假设我们要获取每个角色的所有装备，即每个Player的所有Item，那么直接使用flatten函数是不行的，必须要使用flatMap函数。示例代码如下：

    val itemList1 = listOf(Item("泰阿剑", 86, 0), Item("纯钧剑", 102, 0))
    val itemList2 = listOf(Item("玄晶甲", 0, 48), Item("浸血甲", 0, 68))
    val player1 = Player("剑侍", itemList1)
    val player2 = Player("豪杰", itemList2)
    
    val playerList = listOf(player1, player2)
    
    println(playerList.flatMap { it.items })
    // 等价于
    // println(playerList.map { it.items }.flatten())