1&＃xff0e; 集合

Scala的集合有三大类&＃xff1a;序列Seq、集Set、映射Map&＃xff0c;所有的集合都扩展自Iterable特质
在Scala中集合有可变&＃xff08;mutable&＃xff09;和不可变&＃xff08;immutable&＃xff09;两种类型&＃xff0c;immutable类型的集合初始化后就不能改变了&＃xff08;注意与val修饰的变量进行区别&＃xff09;

1.1&＃xff0e; 序列

不可变的序列 import scala.collection.immutable._
在Scala中列表要么为空&＃xff08;Nil表示空列表&＃xff09;要么是一个head元素加上一个tail列表。
9 :: List(5, 2)  :: 操作符是将给定的头和尾创建一个新的列表
注意&＃xff1a;:: 操作符是右结合的&＃xff0c;如9 :: 5 :: 2 :: Nil相当于 9 :: (5 :: (2 :: Nil))

package cn.toto.scala/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object ImmutListDemo {  def main(args: Array[String]): Unit &＃61; {    //创建一个不可变的集合    val lst1 &＃61; List(1,2,3)    println(lst1)    //将0插入到lst1的前面生成一个新的List    val lst2 &＃61; 0::lst1    println(lst2)    val lst3 &＃61; lst1.::(0)    println(lst3)    val lst4 &＃61; 0 &＃43;: lst1;    println(lst4)    val lst5 &＃61; lst1.&＃43;:(0)    println(lst5)    //将一个元素添加到list1的后面产生一个新的集合    val lst6 &＃61; lst1 :&＃43;3    val lst0 &＃61; List(4,5,6)    //将2个list合并成一个新的List    val lst7 &＃61; lst1 &＃43;&＃43; lst0    println(lst7)    //将lst0插入到lst1前面生成一个新的集合    val lst9 &＃61; lst1.:::(lst0)    println(lst9)  }}

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运行结果&＃xff1a;

List(1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(1, 2, 3, 4, 5, 6)List(4, 5, 6, 1, 2, 3)

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可变的序列 import scala.collection.mutable._

package cn.toto.scalaimport scala.collection.mutable.ListBuffer/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object MuListDemo {  def main(args: Array[String]): Unit &＃61; {    //构建一个可变列表&＃xff0c;初始有3个元素&＃xff0c;1,2,3    val lst0 &＃61; ListBuffer[Int](1,2,3)    println(lst0)    //创建一个空的可变列表    val lst1 &＃61; new ListBuffer[Int]    //向lst1中追加元素&＃xff0c;注意&＃xff1a;没有生成新的集合    lst1 &＃43;&＃61; 4    println(lst1)    lst1.append(5)    println(lst1)    //将lst1中的元素最近到lst0中&＃xff0c;注意&＃xff1a;没有生成新的集合    lst0 &＃43;&＃43;&＃61; lst1    println(lst0)    //将lst0 和 lst1合并成一个新的ListBuffer&＃xff0c;注意&＃xff1a;生成一个集合    val lst2 &＃61; lst0 &＃43;&＃43; lst1    println(lst2)    //将元素追加到lst0的后面生成一个新的集合    val lst3 &＃61; lst0 :&＃43; 5    println(lst3)  }}

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运行后的结果如下&＃xff1a;

ListBuffer(1, 2, 3)ListBuffer(4)ListBuffer(4, 5)ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5)ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 4, 5)ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 5)

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其它案例&＃xff1a;

package cn.toto.scala/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object ListTest {  def main(args: Array[String]): Unit &＃61; {    //创建一个List    val lst0 &＃61; List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2)    //将lst0中每个元素乘以10后生成一个新的集合    val lst1 &＃61; lst0.map(x &＃61;> x * 2)    //结果是&＃xff1a;List(2, 14, 18, 16, 0, 6, 10, 8, 12, 4)    println(lst1)    //将lst0中的偶数取出来生成一个新的集合    val lst2 &＃61; lst0.filter(x &＃61;> x % 2 &＃61;&＃61; 0)    //运行结果是&＃xff1a;List(8, 0, 4, 6, 2)    println(lst2)    //将lst0排序后生成一个新的集合    val lst3 &＃61; lst0.sorted    //运行结果&＃xff1a;List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)    println(lst3)    val lst4 &＃61; lst0.sortBy(x &＃61;> x)    //运行结果&＃xff1a;List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)    println(lst4)    val lst5 &＃61; lst0.sortWith((x,y) &＃61;> x     //运行结果&＃xff1a;List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)    println(lst5)    //反转顺序    val lst6 &＃61; lst3.reverse    //运行结果&＃xff1a;List(9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0)    println(lst6)    //将Iterator转换成List    val lst7 &＃61; lst0.toList    //运行结果是&＃xff1a;List(1, 7, 9, 8, 0, 3, 5, 4, 6, 2)    println(lst7)    //先按空格切分&＃xff0c;再压平    val a &＃61; Array("a b c","d e f","h i j")    a.flatMap(_.split(" "))    //运行结果是&＃xff1a;[Ljava.lang.String;&＃64;54a097cc    println(a)    val value1 &＃61; lst0.reduce(_&＃43;_)    //运行结果是&＃xff1a;45    println(value1)    val value2 &＃61; lst0.fold(10)(_&＃43;_)    //运行结果是&＃xff1a;55    println(value2)    //并行计算求和    val value3 &＃61; lst0.par.sum    //运行结果是&＃xff1a;45    println(value3)    val value4 &＃61; lst0.par.map(_ % 2 &＃61;&＃61; 0)    //运行结果&＃xff1a;ParVector(false, false, false, true, true, false, false, true, true, true)    println(value4)    val value5 &＃61; lst0.par.reduce((x,y) &＃61;> x &＃43; y)    //运行结果&＃xff1a;45    println(value5)    //简化&＃xff1a;reduce    //将非特定顺序的二元操作应用到所有元素    val lst9 &＃61; lst0.par.reduce((x, y) &＃61;> x &＃43; y)    //运行结果是&＃xff1a;45    println(lst9)    //按照特定的顺序    val lst10 &＃61; lst0.reduceLeft(_&＃43;_)    //运行结果&＃xff1a;45    println(lst10)    //折叠&＃xff1a;有初始值&＃xff08;无特定顺序&＃xff09;    val lst11 &＃61; lst0.par.fold(100)((x,y) &＃61;> x &＃43; y)    //运行结果是&＃xff1a;945&＃xff0c;第二次是1045&＃xff0c;最后又回到945    println(lst11)    //折叠&＃xff1a;有初始值&＃xff08;有特定顺序&＃xff09;    val lst12 &＃61; lst0.foldLeft(100)((x, y) &＃61;> x &＃43; y)    //运行结果一直是145    println(lst12)    //聚合    val arr &＃61; List(List(1, 2, 3), List(3, 4, 5), List(2), List(0))    val result &＃61; arr.aggregate(0)(_&＃43;_.sum,_&＃43;_)    //运行结果&＃xff1a;20    println(result)    val l1 &＃61; List(5,6,4,7)    val l2 &＃61; List(1,2,3,4)    //求并集    val r1 &＃61; l1.union(l2)    //结果是&＃xff1a;List(5, 6, 4, 7, 1, 2, 3, 4)    println(r1)    //求交集    val r2 &＃61; l1.intersect(l2)    //运行结果&＃xff1a;List(4)。并集只有一个4    println(r2)    //求差集    val r3 &＃61; l1.diff(l2)    //求l1中不包含l2元素的集合&＃xff0c;运行结果是&＃xff1a;List(5, 6, 7)    println(r3)  }}

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2&＃xff0e; Set

不可变的Set

package cn.toto.collectimport scala.collection.immutable.HashSetobject ImmutSetDemo extends App{  val set1 &＃61; new HashSet[Int]()  //将元素和set1合并生成一个新的set&＃xff0c;原有set不变  val set2 &＃61; set1 &＃43; 4  //set中元素不能重复  val set3 &＃61; set1 &＃43;&＃43; Set(5, 6, 7)  val set0 &＃61; Set(1,3,4) &＃43;&＃43; set1  println(set0.getClass)}

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可变的Set

package cn.toto.scalaimport scala.collection.mutable/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object MutSetDemo {  def main(args: Array[String]): Unit &＃61; {    //创建一个可变的HashSet    val set1 &＃61; new mutable.HashSet[Int]();    //向HashSet中添加元素    set1 &＃43;&＃61; 2    //add等价于&＃43;&＃61;    set1.add(4)    println(set1)    set1 &＃43;&＃43;&＃61; Set(1,3,5)    println(set1)    //删除一个元素    set1 -&＃61; 5    println(set1)    set1.remove(2)    println(set1)  }}

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运行结果&＃xff1a;

Set(2, 4)Set(1, 5, 2, 3, 4)Set(1, 2, 3, 4)Set(1, 3, 4)

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3&＃xff0e; Map

package cn.toto.scalaimport scala.collection.mutable/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object MutMapDemo {  def main(args: Array[String]): Unit &＃61; {    val map1 &＃61; new mutable.HashMap[String,Int]();    //向map中添加数据    map1("spark") &＃61; 1    map1 &＃43;&＃61; (("hadoop",2))    map1.put("storm",3)    println(map1)    //从map中移除元素    map1 -&＃61; "spark"    map1.remove("hadoop")    println(map1)  }}

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运行后的结果如下&＃xff1a;

Map(hadoop -> 2, spark -> 1, storm -> 3)Map(storm -> 3)

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其它零碎的内容&＃xff1a;
下面的代码是在命令提示符上输入的内容&＃xff1a;

scala> def m(x:Int,y:Int):Int&＃61;{ x &＃43; y }m: (x: Int, y: Int)Intscala> m(1,2)res0: Int &＃61; 3scala> (x:Int,y:Int) &＃61;> x &＃43; yres1: (Int, Int) &＃61;> Int &＃61; $$Lambda$1044/698062929&＃64;191a0351scala> val f &＃61; (x:Int,y:Int) &＃61;> x &＃43; yf: (Int, Int) &＃61;> Int &＃61; $$Lambda$1045/1726169577&＃64;5b48f0f4scala> val f1 :(Int,Int) &＃61;> Int &＃61; {(x,y) &＃61;> x &＃43; y}f1: (Int, Int) &＃61;> Int &＃61; $$Lambda$1046/535361000&＃64;39449465scala> f1(1,2)res2: Int &＃61; 3scala> Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)res3: Array[Int] &＃61; Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> val arr &＃61; Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)arr: Array[Int] &＃61; Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> arr.map(_ * 10)res4: Array[Int] &＃61; Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> arrres6: Array[Int] &＃61; Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> arr.map((x:Int) &＃61;> x * 10)res7: Array[Int] &＃61; Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> arr.map(x &＃61;> x * 10)res8: Array[Int] &＃61; Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> val f2 &＃61; (x:Int) &＃61;> x * 10f2: Int &＃61;> Int &＃61; $$Lambda$1172/1943764464&＃64;44a485bcscala> arr.map(f2)res9: Array[Int] &＃61; Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> def m1(x:Int):Int &＃61; x * 10m1: (x: Int)Intscala> arr.map(m1)res10: Array[Int] &＃61; Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> arr.sortBy(x &＃61;> x)res11: Array[Int] &＃61; Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)#成了按照字符串进行排序了。scala> arr.sortBy(x &＃61;> x &＃43; "")res12: Array[Int] &＃61; Array(1, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)scala> arr.fold(0)(_&＃43;_)res13: Int &＃61; 55scala> arr.reduce(_&＃43;_)res14: Int &＃61; 55scala> arr.fold(10)(_&＃43;_)res15: Int &＃61; 65scala> arr.parres16: scala.collection.parallel.mutable.ParArray[Int] &＃61; ParArray(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)#这里相当于是使用多个线程进行处理的scala> arr.par.sumres17: Int &＃61; 55聚合scala> val arr &＃61; List(List(1,2,3),List(3,4,5),List(2),List(0))arr: List[List[Int]] &＃61; List(List(1, 2, 3), List(3, 4, 5), List(2), List(0))这里的a代表的是0&＃xff0c;b代表的是上面的List中的每个list,(x,y) &＃61;> x &＃43; y表示给b.sum中的结果进行求和scala> arr.aggregate(0)((a,b)&＃61;> a &＃43; b.sum,(x,y) &＃61;> x &＃43; y)res0: Int &＃61; 20scala>

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