Lua Academy · Leçon

Transformer des tables : map, filter, reduce

Créez des fonctions d’ordre supérieur destinées à transformer les tables selon une approche fonctionnelle.

Leçon 4 sur 413 étapes

Transformer des tables : map, filter, reduce est une leçon Lua Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Lua Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Lua Academy comprend 4 leçons au total.

Modèles fonctionnels dans Lua

Lua ne possède pas de fonctions map/filter/reduce intégrées, mais elles sont très simples à implémenter avec des fermetures et des boucles for génériques.

Transformer chaque élément

map applique une fonction à chaque élément et renvoie un nouveau tableau de résultats.

local function map(t, fn)
  local result = {}
  for i, v in ipairs(t) do result[i] = fn(v) end
  return result
end
local doubled = map({1,2,3}, function(x) return x * 2 end)
print(table.concat(doubled, ", "))  -- 2, 4, 6

Conserver les éléments correspondants

filter ne conserve que les éléments pour lesquels le prédicat renvoie vrai.

local function filter(t, pred)
  local result = {}
  for _, v in ipairs(t) do
    if pred(v) then result[#result+1] = v end
  end
  return result
end
local evens = filter({1,2,3,4,5}, function(x) return x % 2 == 0 end)
print(table.concat(evens, ", "))  -- 2, 4

Réduire à une seule valeur

reduce combine les éléments de gauche à droite à l'aide d'un accumulateur.

local function reduce(t, fn, init)
  local acc = init
  for _, v in ipairs(t) do acc = fn(acc, v) end
  return acc
end
local sum = reduce({1,2,3,4,5}, function(a,b) return a+b end, 0)
print(sum)  -- 15

Enchaîner les opérations

Enchaînez map, filter et reduce pour créer des chaînes de traitement des données expressives.

local nums = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
local result = reduce(
  map(
    filter(nums, function(x) return x % 2 == 0 end),
    function(x) return x * x end
  ),
  function(a,b) return a + b end, 0
)
print(result)  -- 220

forEach : effets secondaires

forEach parcourt les éléments sans construire de nouveau tableau, ce qui est utile pour les effets secondaires comme l'affichage.

local function forEach(t, fn)
  for i, v in ipairs(t) do fn(v, i) end
end
forEach({"a","b","c"}, function(v, i) print(i, v) end)

flatMap : transformer puis aplatir

flatMap transforme chaque élément en liste, puis concatène toutes les listes.

local function flatMap(t, fn)
  local result = {}
  for _, v in ipairs(t) do
    for _, item in ipairs(fn(v)) do
      result[#result+1] = item
    end
  end
  return result
end
local expanded = flatMap({1,2,3}, function(x) return {x, x*10} end)

zip : combiner deux tableaux

zip associe les éléments de deux tableaux dans un tableau de paires.

local function zip(a, b)
  local result = {}
  for i = 1, math.min(#a, #b) do
    result[i] = {a[i], b[i]}
  end
  return result
end
local zipped = zip({1,2,3}, {"a","b","c"})

Utiliser des tableaux dictionnaires

Pour les tableaux de paires clé-valeur, parcourez les éléments avec pairs plutôt qu'avec ipairs et rassemblez les paires clé-valeur.

local function mapValues(t, fn)
  local result = {}
  for k, v in pairs(t) do result[k] = fn(v) end
  return result
end
local doubled = mapValues({x=1,y=2}, function(v) return v*2 end)

Concept d'évaluation différée

Pour les grands ensembles de données, envisagez des itérateurs différés (des fermetures qui produisent un élément à la fois) afin d'éviter de construire de grands tableaux intermédiaires.

Remarque sur les performances

Chaque opération map/filter crée une nouvelle allocation de tableau. Pour les boucles très sollicitées, la modification sur place peut être plus efficace, mais elle sacrifie l'immuabilité et la clarté.

Question sur reduce

Que renvoie reduce({1,2,3,4}, function(a,b) return a+b end, 0) ?

Récapitulatif : map, filter et reduce

map transforme, filter sélectionne et reduce réduit. Ces trois fonctions d'ordre supérieur constituent la base du traitement fonctionnel des données dans Lua.

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Questions Fréquemment Posées

La leçon « Transformer des tables : map, filter, reduce » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Transformer des tables : map, filter, reduce » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Lua Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Lua Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Transformer des tables : map, filter, reduce » ?

Créez des fonctions d’ordre supérieur destinées à transformer les tables selon une approche fonctionnelle. Tu pratiques Lua Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Lua Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Lua Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Transformer des tables : map, filter, reduce » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Lua Academy ?

Oui. Chaque leçon Lua Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. table.sort avec des comparateurs
  2. table.concat et table.move
  3. Copie profonde et copie superficielle
  4. Transformer des tables : map, filter, reduce
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