作为参考，如果将reduceLeft应用于空容器，将出现以下错误。

java.lang.UnsupportedOperationException: empty.reduceLeft

重写要使用的代码

myList foldLeft(List[String]()) {(a,b) => a+b}

是一个潜在的选择。另一种方法是使用reduceLeftOption变体，它返回一个Option包装的结果。

myList reduceLeftOption {(a,b) => a+b} match {
  case None    => // handle no result as necessary
  case Some(v) => println(v)
}

foldLeft是更通用的，你可以用它来产生一些完全不同于你最初输入的东西。而reduceLeft只能产生与集合类型相同类型或超类型的最终结果。例如:

List(1,3,5).foldLeft(0) { _ + _ }
List(1,3,5).foldLeft(List[String]()) { (a, b) => b.toString :: a }

foldLeft将应用带有上次折叠结果(第一次使用初始值)和下一个值的闭包。

另一方面，reducleft将首先组合列表中的两个值，并将它们应用到闭包中。接下来，它将把剩余的值与累积结果结合起来。看到的:

List(1,3,5).reduceLeft { (a, b) => println("a " + a + ", b " + b); a + b }

如果列表为空，则foldLeft可以将初始值表示为合法结果。另一方面，如果reducleft在列表中找不到至少一个值，那么它就没有合法的值。

它们都在Scala标准库中的基本原因可能是因为它们都在Haskell标准库中(称为foldl和foldl1)。如果reducleft不是，那么在不同的项目中，它通常被定义为一个方便的方法。

《Scala函数式编程原则》(Martin Odersky):

函数reduceLeft是根据一个更通用的函数foldLeft定义的。 foldLeft类似于reduceLeft，但接受累加器z作为附加参数，当在空列表上调用foldLeft时返回: (List (x1，…， xn) foldLeft z)(op) =(…(z op x1) op…)op x

[与reducleft相反，它会在空列表上调用时抛出异常。]

本课程(见第5.5讲)提供了这些函数的抽象定义，说明了它们的区别，尽管它们在模式匹配和递归的使用上非常相似。

abstract class List[T] { ...
  def reduceLeft(op: (T,T)=>T) : T = this match{
    case Nil     => throw new Error("Nil.reduceLeft")
    case x :: xs => (xs foldLeft x)(op)
  }
  def foldLeft[U](z: U)(op: (U,T)=>U): U = this match{
    case Nil     => z
    case x :: xs => (xs foldLeft op(z, x))(op)
  }
}

注意，foldLeft返回一个U类型的值，它不一定与List[T]的类型相同，但reducelefleft返回一个与List相同类型的值)。

reducleft只是一个方便的方法。它等价于

list.tail.foldLeft(list.head)(_)

规模2.13.3，演示:

val names = List("Foo", "Bar")
println("ReduceLeft: "+ names.reduceLeft(_+_))
println("ReduceRight: "+ names.reduceRight(_+_))
println("Fold: "+ names.fold("Other")(_+_))
println("FoldLeft: "+ names.foldLeft("Other")(_+_))
println("FoldRight: "+ names.foldRight("Other")(_+_))

输出:

ReduceLeft: FooBar
ReduceRight: FooBar
Fold: OtherFooBar
FoldLeft: OtherFooBar
FoldRight: FooBarOther