windowedSequence所在位置是kotlin.text.windowedSequence，其相关用法介绍如下。

用法一

fun CharSequence.windowedSequence(
    size: Int, 
    step: Int = 1, 
    partialWindows: Boolean = false
): Sequence<String>

返回给定 size 的窗口的快照序列，沿此字符序列滑动给定的 step ，其中每个快照都是一个字符串。

最后几个字符串的字符数可能少于给定的 size 。

size 和 step 都必须为正数，并且可以大于此字符序列中的元素数。

例子：

import kotlin.test.*

fun main(args: Array<String>) {
//sampleStart
val sequence = generateSequence(1) { it + 1 }

val windows = sequence.windowed(size = 5, step = 1)
println(windows.take(4).toList()) // [[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]

val moreSparseWindows = sequence.windowed(size = 5, step = 3)
println(moreSparseWindows.take(4).toList()) // [[1, 2, 3, 4, 5], [4, 5, 6, 7, 8], [7, 8, 9, 10, 11], [10, 11, 12, 13, 14]]

val fullWindows = sequence.take(10).windowed(size = 5, step = 3)
println(fullWindows.toList()) // [[1, 2, 3, 4, 5], [4, 5, 6, 7, 8]]

val partialWindows = sequence.take(10).windowed(size = 5, step = 3, partialWindows = true)
println(partialWindows.toList()) // [[1, 2, 3, 4, 5], [4, 5, 6, 7, 8], [7, 8, 9, 10], [10]]
//sampleEnd
}

输出：

[[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8]]
[[1, 2, 3, 4, 5], [4, 5, 6, 7, 8], [7, 8, 9, 10, 11], [10, 11, 12, 13, 14]]
[[1, 2, 3, 4, 5], [4, 5, 6, 7, 8]]
[[1, 2, 3, 4, 5], [4, 5, 6, 7, 8], [7, 8, 9, 10], [10]]

参数

size- 每个窗口中的元素数量

step- 每一步向前移动窗口的元素数，默认为 1

partialWindows- 控制是否在最后保留部分窗口，如果有的话，默认情况下false这意味着不会保留部分窗口

用法二

fun <R> CharSequence.windowedSequence(
    size: Int, 
    step: Int = 1, 
    partialWindows: Boolean = false, 
    transform: (CharSequence) -> R
): Sequence<R>

返回将给定的 transform 函数应用于每个字符序列的结果序列，该序列表示给定 size 的窗口上的视图，该窗口使用给定的 step 沿着该字符序列滑动。

请注意，传递给transform 函数的字符序列是短暂的，仅在该函数内部有效。您不应该存储它或让它以某种方式逃逸，除非您制作了它的快照。几个最后一个字符序列的字符可能比给定的 size 少。

size 和 step 都必须为正数，并且可以大于此字符序列中的元素数。

例子：

import kotlin.test.*

fun main(args: Array<String>) {
//sampleStart
val dataPoints = sequenceOf(10, 15, 18, 25, 19, 21, 14, 8, 5)

val averaged = dataPoints.windowed(size = 4, step = 1, partialWindows = true) { window -> window.average() }
println(averaged.toList()) // [17.0, 19.25, 20.75, 19.75, 15.5, 12.0, 9.0, 6.5, 5.0]

val averagedNoPartialWindows = dataPoints.windowed(size = 4, step = 1).map { it.average() }
println(averagedNoPartialWindows.toList()) // [17.0, 19.25, 20.75, 19.75, 15.5, 12.0]
//sampleEnd
}

输出：

[17.0, 19.25, 20.75, 19.75, 15.5, 12.0, 9.0, 6.5, 5.0]
[17.0, 19.25, 20.75, 19.75, 15.5, 12.0]

参数

size- 每个窗口中的元素数量

step- 每一步向前移动窗口的元素数，默认为 1

partialWindows- 控制是否在最后保留部分窗口，如果有的话，默认情况下false这意味着不会保留部分窗口