Scala之集合(2)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Scala之集合(2)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Scala之集合(2)

 

目录

集合基本函数:

(1)获取集合长度

(2)获取集合大小

(3)循环遍历

(4)迭代器

(5)生成字符串

(6)是否包含

衍生集合:

(1)获取集合的头

(2)获取集合的尾

(3)集合最后一个数据

(4)集合初始数据

(5)反转

(6)取前(后)n 个元素

(7)去掉前(后)n 个元素

(8)并集(不去重)

(9)交集

(10)差集

(11)拉链

(12)滑窗

 集合的低级函数:

求和:

乘积:

最大值:

最小值:

排序:

简单排序:

从大到小:

从小到大:

排序二元组:

自定义排序:

sortWith排序:

集合计算高级函数:

过滤:

 map转化(映射):

转化1:

转化2:

转化3:

扁平化:

flatMap函数:

分组:

Reduce:

1.归约:

2.折叠(fold):

foldLeft():

 两个Map的归约(合并):

方法1:

方法二:


集合基本函数:

(1)获取集合长度

    val length: Int = list.length

(2)获取集合大小

    val size: Int = list.size

(3)循环遍历

     list.foreach(println)

(4)迭代器

 val iterator: Iterator[Int] = list.iterator
    while (iterator.hasNext)
      {
        println(iterator.next())
      }

(5)生成字符串

mkString方法是toString底层的方法
toString是加上一些前缀与mkString方法的拼接
  val str: String = list.mkString("\t")
    println(str)

(6)是否包含

 val bool: Boolean = list.contains(2)
    println(bool)

衍生集合:

调用一个方法  原集合保持不变  生成一个新的集合

(1)获取集合的头

 val head: Int = list.head
    println(head)

(2)获取集合的尾

(不是头的就是尾--->去掉头的剩余集合)
 val tail: List[Int] = list.tail
    println(tail)

(3)集合最后一个数据

 
  val last: Int = list.last
    println(last)

(4)集合初始数据

(不包含最后一个)
 val init: List[Int] = list.init
    println(init)

(5)反转

 val reverse: List[Int] = list.reverse
    println(reverse)

(6)取前(后)n 个元素

取前两个
   val ints: List[Int] = list.take(2)
取后两个
    val ints1: List[Int] = list.takeRight(2)

(7)去掉前(后)n 个元素

去掉前俩
返回值为剩下的元素
    val ints2: List[Int] = list.drop(2)
去掉后俩
    val ints3: List[Int] = list.dropRight(2)

(8)并集(不去重)

 val ints4: List[Int] = list.union(list1)

(9)交集

    val ints5: List[Int] = list.intersect(list1)

(10)差集

    val ints6: List[Int] = list.diff(list1)

(11)拉链

---就是把两个集合进行拼接成二元组
当两个集合元素数量正好相等的时候  恰好组成元组
两恶搞集合元素数量不等的时候 会把多余的给舍弃
    val tuples: List[(Int, Int)] = list.zip(list1)

(12)滑窗

场景:

给一个数组 (-200,50,-10,0,0,-80) 求任意相邻的三个数 成绩最大的是那三个

    val list2 = List(-200, 50, -100, 0, -80)
 val iterator: Iterator[List[Int]] = list2.sliding(3, 1)
    var result=0
    for (elem <- iterator) {
    if (result<elem.product) {
      result=elem.product
    }
    }
参数  窗口大小      步长(一次几个格子)   如果在最后元素少于窗口大小 则依然输出剩下的 
product   product()方法属于类Abstract Iterator的具体值成员。它用于乘以指定集合的所有元素。

 集合的低级函数:

求和:

val sum: Int = ints.sum

乘积:

    val product: Int = ints.product

最大值:

    val max: Int = ints.max

最小值:

    val min: Int = ints.min

上述函数都没有()但是他是有参数的 他是一种隐式参数

排序:

简单排序:

排序计算机是采用的快排,默认是从小到大排序,如果需要从大到小需要重写他的参数

从大到小:

    val sorted: List[Int] = ints.sorted

从小到大:

    val ints1: List[Int] = ints.sorted(Ordering.Int.reverse)

排序结果的输出可以迭代器也可以for循环

 val iterator: Iterator[Int] = sorted.iterator
    while(iterator.hasNext)
      {
        print(iterator.next()+"  ")
      }

排序二元组:

    val tuples = List(("hello", 10), ("world", 20), ("tuple", 32), ("spark", 58))

 默认按照第一个元素进行排序

    val tuples1: List[(String, Int)] = tuples.sorted(Ordering[(String, Int)])

 反转排序:它是按照字母的倒叙进行排序

    val reverse: List[(String, Int)] = tuples.sorted(Ordering[(String, Int)]).reverse

两种排序的运行结果对比:

Scala之集合(2)

自定义排序:

按照单词出现的次数排序:

这样是需要自定义的 调用sortBy()函数(By---什么方式)

设置返回类型就是按照什么排序(匿名函数)

    val tuples2: List[(String, Int)] = tuples.sortBy((tuples: (String, Int)) => tuples._2)

按照单词出现的次数反转排序:

通过sortBy()源码可知他是采用了柯里化写法(闭包---把上层变量定义成常量传给下一层)

    val reverse1: List[(String, Int)] = tuples.sortBy((tuples: (String, Int)) => tuples._2)(Ordering[Int]).reverse

上述代码在第一次传入参数返回的是以Int类型的集合   在对他进行封装成常量传递给下层  所以 在柯里化的第二个()的时候在设置类型的时候要设置Int类型

sortWith排序:

sortWith参数形式:Scala之集合(2)

 这个就是类似于冒泡排序左边于靠近的右边的进行比较,当不满足某条件的时候进行调换

    val tuples3: List[(String, Int)] = tuples.sortWith((lift: (String, Int), right: (String, Int)) => lift._2 > right._2)

集合计算高级函数:

下边所写高阶函数都有一个默认的foreach()逻辑,在进行下边操作的时候都会一个一个的传入(遍历)

过滤:

遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合
 参数为让你填一个函数 int--->BOOL
将集合中元素作为填写函数的传入参数
得到返回结果如果为true 保留 为false 删除 
    val ints1: List[Int] = ints.filter(i=> i %2  == 0)

 map转化(映射):

map转化是使用集合的map方法进行结构转化

map方法的参数形式:

 Scala之集合(2)

转化1:

    val ints2: List[Int] = ints.map(i => i * 2)

转化2:

    val tuples: List[(String, Int)] = ints.map((i:Int) => ("我是", i))

转化3:

在Hadoop的hdfs中我们存储的是半结构化数据(一条条的数据字符串)

    val list = List("zhangsan,18,男,180", "tangxiaocong,19,男,185")
      list.map((line:String)=>{
        val strings: Array[String] = line.split(",")
        //构造元组
        (strings(0),strings(1),strings(2),strings(3))
      })

扁平化:

扁平化的使用场景为List集合嵌套List集合,对于这种情况需要使用炸裂

    val list1 = List(List(1, 2, 3, 4), List(4, 5, 6, 7), List(7, 8, 9, 10))
    val flatten: List[Int] = list1.flatten

执行结果:(不去重)

Scala之集合(2)

 元素必须是可拆分的集合才能调用扁平化

特例:

如果在List中是String则可以使用flatten函数(String是char的集合)

上述情况会把String转换成char的形式

所以在扁平化的时候需要将集合中的字符串转化成List形式(map转化)

   val list2 = List("hello world", "hello scala", "hello spark")
    val list3: List[List[String]] = list2.map((line: String) => {
      val strings: Array[String] = line.split(",")
      strings.toList
    }
    )

让后在进行扁平化(直接调用flatten)

val flatten1: List[String] = list3.flatten

Scala之集合(2)

 在框架中使用的是flatMap(实际是map+flatten)

flatMap函数:

传入的参数还是map转化的逻辑,让后默认调用flatten函数

   val strings1: List[String] = list2.flatMap((line: String) => {
 line.split(",")
    }
    )

flattenMap函数需要的参数是集合的形式,是不需要转化成List集合的

分组:

分组之后多组数据转换成了一行数据 生成数据有相同的key   value值变成了一个List集合

   val tuples1 = List(("A", 10), ("B", 20), ("C", 11), ("D", 15),("A", 16), ("B", 26), ("C", 41), ("D", 35))
    val map: Map[String, List[(String, Int)]] = tuples1.groupBy(tuple => tuple._1)

Scala之集合(2)

分组条件不止可以为元组的某个值,也可以是自己特定的(通过匿名函数设定)

  val ints3 = List(1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9)
    val map1: Map[Int, List[Int]] = ints3.groupBy((i: Int) => i % 2)

 返回值的结果是什么就按照什么进行排序

Reduce:

1.归约:

Scala之集合(2)

参数表示:输入输出的数据类型是一致的

第一个A1:表示每次调用的结果值

第二个A1:表示当前元素值

第三个A3:本次调用的返回结果, 作为下次的结果值

reduce将第一个初始值作为结果值进行传递  让后直接进行下次reduce(跳过第一个元素从第二个元素开始运行逻辑)

    val ints = List(1, 5, 6, 7, 8)
    val i1: Int = ints.reduce((res: Int, i: Int) => res +i*2)

 正确结果该是54 输出结果为53  因为运算逻辑为(1+5*2+6*2+7*2+8*2=53)

而我们正确的逻辑应该为1*2+5*2+6*2+7*2+8*2=54

Scala之集合(2)

2.折叠(fold):

归约的一种方法

Scala之集合(2)

这个函数是采用的柯里化写法第一个()传入初始值(也是结果值),第二个()传入运算逻辑

fold方法就很好的设置了初始值,解决了Reduce方法的缺点

    val i2: Int = ints.fold(0)((res: Int, i: Int) => res + i * 2)

运行结果: 

 Scala之集合(2)

foldLeft():

初始值可以为不同类型(常用于Map,tuple)

Scala之集合(2)

  val tuple: (String, Int) = ints.foldLeft(("sum : elem*2", 0))((res: (String, Int), elem: Int) => {
      //创建一个新的二元组
      (res._1, res._2 + elem * 2)
    })

 两个Map的归约(合并):

两个Map集合  一个作为结果存储 一个作为集合遍历

方法1:

val map = mutable.Map(("String", 14), ("Scala", 35))
    val map1 = Map(("String", 14), ("Scala", 35), ("Spark", 33))
    for (elem <- map1) {
      val key: String = elem._1
      val value: Int = elem._2
      if (map.contains(key))
        {
           map.update(key, value + map.getOrElse(key,0))
        }
      else
        {
         map.put(key,value)
        }
    }

上述方法的两个Map(一个是不可变 一个是可变)---不可以重复执行(不稳定,会不断的累加)

方法二:

下边两个Map都是不可变的:

不可变集合  做出改变后要重新返回一个对象文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-430909.html

   val map2 = Map(("String", 14), ("Scala", 35))
    val map3 = Map(("String", 14), ("Scala", 35), ("Spark", 33))
    val map4: Map[String, Int] = map2.foldLeft(map3)((mape, elem) => {
      mape.updated(elem._1, mape.getOrElse(elem._1, 0) + elem._2)
    })
    println(map4)

到了这里,关于Scala之集合(2)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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