【Scala】Scala中常见集合的使用---代码详解

1.List集合的使用及创建

object ListDemo1 {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建一个Listval list: List[Int] = List(1,2,3,4,5)//list的组成：head、tail//list=head（element）+tail（element）、除了头部以外的元素都是尾println(s"head:${list.head}")println(s"tail:${list.tail}")//todo:如果list中只有一个元素，有头，tail是空的集合listval list1 = List(1)println(s"head:${list1.head}")println(s"tail:${list1.tail}")/*** list创建的第二种方式* ::，从右往左运算*/val list2 = 1::Nil //Nil.::(1)println("list创建的第二种方式")//将list转换成字符串println(list2.mkString(","))//头插法val list3 = 1::2::3::4::5::6::Nilprintln("list3:"+list3.mkString(","))//list3:1,2,3,4,5// -----------可变的集合-----------var listBuffer =ListBuffer[Int]()//添加元素listBuffer +=1listBuffer ++= List(111,222)println("listBuffer:"+listBuffer.mkString(","))//将可变list转化成不可变listval list5 = listBuffer.toList//判定 列表是否为空println(list5.isEmpty)//判定 列表是否存在某个元素println(list5.contains(222))}
}

2.List中map与reduce的使用与介绍

object ListFunDemo2 {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建list集合val list: List[Int] =(1 to 10).toList/*** final def map[B]( f: (A) ⇒ B): List[B]* map() :f:(A)=>B* 将集合中的每个元素取出 传递给 函数f 进行调用，返回结果* 将每个元素 交给 一个 函数处理，返回结果*/val maplist = list.map((item)=>{item*2})//上述简写val maplist1 = list.map(_ * 2)println(maplist1.mkString(","))//list.map(_*2).foreach(println)/*** 案例：分割单词*/val lineList = List("hadoop hive spark scala","spark hive habase","hive spark java")
val lineListResult: List[Array[String]] =lineList.map(line=>line.split(" "))
println("---------lineListResult---------")lineListResult.foreach(line=>{println("--------")line.foreach(println)})/*** 压平、* final def* flatMap[B](f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]): List[B]*/
val lineListResult2: List[String] = lineList.flatMap(line=>line.split(" "))lineListResult2.foreach(print)println()/*** def filter(p: (A) ⇒ Boolean): TraversableOnce[A]* filter（）：p:(A)=>Boolean* 针对集合中的每一个元素，调用p函数，如果返回true保留* 返回false，过滤掉该元素*/println("------filterList--------")val filterList: List[Int] = list.filter((item)=>{if(item%2==0) true else false})val filterList1: List[Int] =list.filter((item)=>{item%2==0})val filterList2=list.filter(_%2==0)println(filterList2.mkString(","))/*** def groupBy[K](f: (A) ⇒ K): Map[K, List[A]* groupBy() : f: (A) ⇒ K* K表示：分组的类别，比如数字分组，奇数和偶数，奇数：1 偶数：0*key       value* 1          list（1,3,5）* 2           list（2,4,6）*/val listgroup=List(1,1,3,4,6,3)val groupMap = listgroup.groupBy(item=>item)groupMap.foreach(println)/*** 排序函数* sorted* 默认情况下，依据集合list中的元素，自然排序规则进行 升序排序* sortBy:指定元素排序规则* sortWith ：主要针对集合中元素，如果复杂的数据类型，指定排序规则**/
val list2 = List(12,99,33,89,10,45,67)//sorted,默认安装 元素的自然 升序排序val sortedList = list2.sortedprintln(sortedList.mkString(","))//def sortBy[B](f: A => B)println(list2.sortBy(item => -item).mkString(","))//上面的简写println(list2.sortBy(-_).mkString(","))//def sortWith(lt: (A, A) => Boolean):println(list2.sortWith((x1,x2)=> x1>x2).mkString(","))//降序println(list2.sortWith((x1,x2)=> x1<x2).mkString(","))//升序
//简写println(list2.sortWith(_>_).mkString(","))//降序println(list2.sortWith(_<_).mkString(","))//升序/***def reduce( op: (A1, A1) => A1 ): A1 = reduceLeft(op)* op:(A1, A1)=>A1* reduce函数中* op函数要求* 第一点、参数和返回值类型要一致* 第二点、2个参数* reduce* Hadoop MapReduce 框架中，reduce代表的是聚合* 解释参数含义* 第一个参数X1:* 可以理解为 聚合时的 临时变量 ，初始值为 head* 第二个参数X2  tail集合中的每一个元素，对于list来讲，是从第二个元素开始*///List(12,99,33,89,10,45,67)val reduceResult: Int = list2.reduce((x1, x2)=>{println(s"x1:$x1    x2:$x2")x1+x2})
println(reduceResult)
val reduceResult1 = list2.reduceRight((x1,x2)=>{println(s"x1:$x1   x2:$x2")x1+x2
})
println(reduceResult1)}}

3.Tuple（元组）的创建与使用

object Tuple0Demo3 {def main(args: Array[String]): Unit = {//数组中存储不同类型的值val arr: Array[Any] =Array(10,20.00,"spark")val first: Any =arr(0)//数据类型转换：父类可以转换为子类强制转换val intValue: Int = first.asInstanceOf[Int]println(intValue)//元组val tuple3: (Int, Double, String) = (10,20.00,"spark") //有三个元素，称为三元组println(s"first:${tuple3._1},second:${tuple3._2},third:${tuple3._3}")//二元组->(key,value) 对val tuple2: (Int, Double) =(3,1.5)println(s"key:${tuple2._1},value:${tuple2._2}")//元组可以嵌套val xx: (Int, (String, Int)) = (15,("xx",18))println(xx)//swap:交互key和value的值val t2 = tuple2.swapprintln(t2)//创建二元组的第二种方式val tup: (String, String) ="name"->"zhangsan" //隐式转换println(s"key=${tup._1} value =${tup._2}")}}

4.scala中map的基本使用

/*** scala中map的基本使用* map集合中的数据类型其实就是  二元组 （key value）对*/
object MapDemo4 {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建不可变的mapval map: Map[String, Int] = Map("huadian"-> 10,"spark"-> 2)println(map.mkString(","))
//创建map的第二种方式val map2: Map[String, Int] = Map(("huadian",1),("spark",1),("hive",1))//将Map集合转成列表Listval list: List[(String, Int)] = map2.toListprintln(list.mkString("|||"))//如何获取map集合中元素//方式一：map（key）println(s"huadian->${map2("huadian")}")//方式二：map.get(key)println(s"huadian->${map2.get("huadian").get}")//方式三：def getOrElse[B1 >: B](key: A, default: => B1): B1println(s"huadian111->${map2.getOrElse("huadian111",10)}")/*** 遍历map中的数据*/for((key,value)<-map2){println(s"key:$key  value:$value")}println("map2.foreach")map2.foreach(item=>{println(s"key:${item._1} value:${item._2}")})map2.foreach(item=>println(s"key:${item._1} value:${item._2}"))for((key,_)<- map2) println("keyS:"+key)for((_,value)<- map2) println("values:"+value)/*** 可变map*/
import scala.collection.mutableval map3 = mutable.Map[String,Int]()map3 +="A"->1val t2 =("B"->2)map3 +=t2map3 ++= Map("C"->3,"D"->4)println("------------map3----------")
map3.foreach(item=>println(s"key:${item._1}  value:${item._2}"))//转成不可变Mapval map4 = map3.toMapmap4.foreach(println)//def exists(p: A => Boolean): Boolean//集合中是否有元素 满足 函数 p的要求//判定集合中是否存在  值是偶数val result =map4.exists(tuple=>tuple._2%2==0)println(result)}
}

5.set集合的使用

object SetDemo5 {def main(args: Array[String]): Unit = {/*** 对于set和Map来讲，可变和不可变的，类名名称相同，只是在不同的包下面* 使用场景：去重，使用set存储数据*///不可变的集合，无序不重复val set=Set(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,-10)println(set.mkString(","))//max和min获取集合中最大最小值，里面存储的元素需要，具有可比性（比较器）println(s"max=${set.max}")println(s"min=${set.min}")//def maxBy[B](f: A => B)(implicit cmp: Ordering[B]): A//maxBy类似sortBy，指定排序规则val xx = set.maxBy(x=>Math.abs(x))println(xx)//对于不可变的集合来说，也可以像其中，添加、删除元素，但是得到的是一个新的集合val newSet = set+10println(set.mkString(","))println(newSet.mkString(","))/*** 可变set* 我们需要手动导包*/import scala.collection.mutablevar set2 = mutable.Set[Int]()//添加元素set2 +=1set2 ++=Set(2,3,4)set2 ++=List(5,6,7)println("----set2----")//将可变set转换成不可变set2.toSet[Int].foreach(print)//将set转换成Listprintln(set2.toList.mkString(","))}}

6.scala中将JAVA集合实例对象转换成Scala类中的实例对象，convert的使用

/*** scala中如何将JAVA集合实例对象转换成Scala类中的实例对象* JavaConverters*/
object ConvertToScalaDemo6 {def main(args: Array[String]): Unit = {//定义JAVA中的map实例对象val hashMap: util.HashMap[String, Int] = new util.HashMap[String,Int]()hashMap.put("spark",2)hashMap.put("hive",5)hashMap.put("hadoop",6)import scala.collection.JavaConverters._val map: mutable.Map[String, Int] = hashMap.asScalamap.foreach(tuple=>println(s"key:${tuple._1} value:${tuple._2}"))}
}

以上是作为初学Scala的小白的我写的一些demo，希望可以帮助像我一样是初学的人。

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