scala面试题简要总结

scala介绍一下

scala运行在java虚拟机上
scala同时支持面向对象与函数式编程
scala的代码比java的代码更加精简
scala目前主要应用在spark开发

关于scala，你有什么想说的吗？scala可以用在哪些方面呢？

同上

scala懒加载问题怎么处理？

使用Lazy关键字进行懒加载操作

在一些情况中我们经常希望某些变量的初始化要延迟，并且表达式不会被重复计算。就像我们用Java实现一个懒汉式的单例。如：

打开一个数据库连接。这对于程序来说，执行该操作，代价式昂贵的，所以我们一般希望只有在使用其的引用时才初始化。（当然实际开发中用的是连接池技术）
为了缩短模块启动时间，可以将当前不需要的某些工作推迟执行。保证对象中其他字段的初始化能优先执行。

object Test extends App {lazy val x: Unit = {println("computing x")}val y: Unit = {println("computing y")}
}

执行一下,结果控制台会输出

computing y

为什么呢?因为传值,会把值先计算处理,lazy的就不会这样了

Scala有break吗，Case class了解吗，哪里用到过？

Scala没有break操作，但是可以实现break原理，需要创建Breaks对象实现内部的break方法就可以像java一样跳出语句，但是在模式匹配过程中不需要跳出匹配模式，因为模式匹配只能匹配其中一个结果值。

case class代表样例类，它和class类比较来说，可以不需要序列化，而class需要序列化操作，和object很类似，但是不同的是object不能传入参数，而case class可以带入参数，一般在做转换操作传参使用，比如DataSet操作的时候，转换RDD或者DataFream操作时候，可以使用case class进行参数的传递。

元组

def tupleDemo(): Unit = {val tuple: (Int, Int, Int, Int, Int) = (1, 2, 3, 4, 9)//访问tuple元素println(tuple._4)//tuple的遍历for (x <- tuple.productIterator) {println(x)}//转成迭代器类型后可做的操作就多了println(tuple.productIterator.toList) //List(1, 2, 3, 4, 9)}

隐式转换

隐式转换函数是以implicit关键字声明的带有单个参数的函数。这种函数将会自动应用，将值从一种类型转换为另一种类型。

object Test extends App {//本来这块是要报错的,但是调用了一个隐式转换,就是我们自己写的那个val x:Int=3.6implicit def double2Int(x:Double): Int ={x.toInt}
}

隐式转换应用场景

在scala语言中，隐式转换一般用于类型的隐式调用，亦或者是某个方法内的局部变量，想要让另一个方法进行直接调用，那么需要导入implicit关键字，进行隐式的转换操作，同时，在Spark Sql中，这种隐式转换大量的应用到了我们的DSL风格语法中，并且在Spark2.0版本以后，DataSet里面如果进行转换RDD或者DF的时候，那么都需要导入必要的隐式转换操作。

什么叫闭包

一个函数把外部的那些不属于自己的对象也包含(闭合)进来。

通俗的来说就是局部变量当全局变量来使用！！！

案例1：def minusxy(x: Int) = (y: Int) => x - y这就是一个闭包：1) 匿名函数(y: Int) => x -y嵌套在minusxy函数中。2) 匿名函数(y: Int) => x -y使用了该匿名函数之外的变量x3) 函数minusxy返回了引用了局部变量的匿名函数案例2def minusxy(x: Int) = (y: Int) => x - yval f1 = minusxy(10)val f2 = minusxy(10)println(f1(3) + f2(3))此处f1,f2这两个函数就叫闭包。

解释一下Scala内的Option类型

Option类型可以理解为是一个集合,这个集合只有一个元素
Some和None是Option类型的子类
Option类型主要为了避免java语言中null的问题

object Test extends App {val map=Map("a"->1,"b"->7)println(map.get("a"))//Some(1)println(map.get("d"))//Noneprintln(map.getOrElse("d", 0))//0
}

在Scala语言中，Option类型是一个特殊的类型，它是代表有值和无值的体现，内部有两个对象，一个是Some一个是None，Some代表有返回值，内部有值，而None恰恰相反，表示无值，比如，我们使用Map集合进行取值操作的时候，当我们通过get取值，返回的类型就是Option类型，而不是具体的值。

17.10 解释一下什么叫偏函数

偏函数表示用{}包含用case进行类型匹配的操作，这种操作一般用于匹配唯一的属性值，在Spark中的算子内经常会遇到，例

val rdd = sc.textFile(路径)
rdd.map{case (参数)=>{返回结果}
}

手写Scala单例模式

单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例。

object Test extends App {//证明的确是个单例,因为创建2个是相同的private val singletone1: Singletone.type = Singletone.getInstance()private val singletone2: Singletone.type = Singletone.getInstance()println((singletone1 == singletone2))//true
}
//obejct 本身就是个单例,把自己返回下就行了
object Singletone{val singletone: Singletone.type =Singletonedef getInstance(): Singletone.type ={singletone}
}

解释一下柯里化

多个参数变成一个参数.比如

举个例子,顺便看下隐式

object Test extends App {//隐式参数的位置要在调用隐式之前implicit  val s:Int=5add1(3,4)//7add2(3)(4)//7add3(3)//8def add1(x:Int,y:Int): Unit ={println(x+y)}//对上面的函数柯里化大概就是下面这样def add2(x:Int)(y:Int): Unit ={println(x+y)}//隐式与柯里化def add3(x:Int)(implicit y:Int): Unit ={println(x+y)}
}

Scala中的模式匹配和Java的匹配模式的区别

java匹配的类型有限(整型,枚举),scala则可以匹配很多类型.String、Array、List、Class
java需要break跳出匹配模式,否则会进入下一个判断,scala不需要
　　　
举个例子

object Test extends App {val name=StdIn.readLine()name match {case "libai" =>println("this is libai")case "dufu"=> println("this is dufu")case _=> println("this is nothing")}
}

Scala中的伴生类和伴生对象是怎么一回事

名字一样则互为伴生
伴生类和伴生对象要处在同一个源文件中
伴生对象和伴生类可以互相访问其私有成员

17.15 谈谈Scala的尾递归

正常得递归，每一次递归步骤，需要保存信息到堆栈中去，当递归步骤很多的时候，就会导致内存溢出

而尾递归，就是为了解决上述的问题，在尾递归中所有的计算都是在递归之前调用，编译器可以利用这个属性避免堆栈错误，尾递归的调用可以使信息不插入堆栈，从而优化尾递归

例如:

5 + sum(4) // 暂停计算 => 需要添加信息到堆栈
5 + (4 + sum(3))
5 + (4 + (3 + sum(2)))
5 + (4 + (3 + (2 + sum(1))))
5 + (4 + (3 + (2 + 1)))
15
tailSum(4, 5) // 不需要暂停计算
tailSum(3, 9)
tailSum(2, 12)
tailSum(1, 14)
tailSum(0, 15)
15

函数中 Unit是什么意思？

unit就等同于java的void
一般来说每一个返回void的java方法对应一个返回Unit的Scala方法。

Scala中的to和until 有什么区别？

例如1to10，它会返回Range（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10），而1until 10 ，它会返回Range（1,2,3,4,5,6,7,8,9）

也就是说to包头包尾，而until 包头不包尾！

object Test extends App {var list=mutable.ListBuffer[Int]()for (x:Int <- 1 to 10) {list+=x}println(list.toList)//List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
}

object Test extends App {var list=mutable.ListBuffer[Int]()for (x:Int <- 1 until 10) {list+=x}println(list.toList)//List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
}

var，val和def三个关键字之间的区别？

var声明变量
val声明常量
def声明方法
还有一个lazy val（惰性val）声明，意思是当需要计算时才使用，避免重复计算

object Test extends App {lazy val x: Unit = {println("computing x")}val y: Unit = {println("computing y")}
}

执行一下,结果控制台会输出

computing y

为什么呢?因为传值,会把值先计算处理,lazy的就不会这样了

trait（特质）和abstract class（抽象类）的区别？

（1）只能继承一个抽象类,但是可以寄出多个trait

class Test() extends Man with A with B{}
abstract class Man(){}
abstract class Woman(){}
trait A{}
trait B{}

（2）抽象类有带参数的构造函数，特质不行（如 trait t（i：Int）{} ，这种声明是错误的） 3.0以后的版本可以,所以万事不绝对

unapply 和apply方法的区别，以及各自使用场景？

先讲一个概念——提取器，它实现了构造器相反的效果，构造器从给定的参数创建一个对象，然而提取器却从对象中提取出构造该对象的参数，scala标准库预定义了一些提取器，如上面提到的样本类中，会自动创建一个伴生对象（包含apply和unapply方法）。为了成为一个提取器，unapply方法需要被伴生对象。

apply方法是为了自动实现样本类的对象，无需new关键字。
不是样例类的自己写个apply方法,创建对象时也可以不写new.

object Test extends App {val man=Man("xiaoming")man.run()//xiaoming is running
}object Man{def apply(name: String): Man = new Man(name)
}
class Man(name:String){def run(): Unit ={println(s"$name is running")}
}

17.21 Scala类型系统中Nil, Null, None, Nothing四个类型的区别？

Null是一个trait（特质），是所以引用类型AnyRef的一个子类型，null是Null唯一的实例。

Nothing也是一个trait（特质），是所有类型Any（包括值类型和引用类型）的子类型，它不在有子类型，它也没有实例，实际上为了一个方法抛出异常，通常会设置一个默认返回类型。

Nil代表一个List空类型，等同List[Nothing]

None是Option monad的空标识

17.22 call-by-value和call-by-name求值策略的区别？

（1）call-by-value是在调用函数之前计算；

（2） call-by-name是在需要时计算

示例代码
//声明第一个函数
def func(): Int = {println("computing stuff....")42 // return something
}
//声明第二个函数，scala默认的求值就是call-by-value
def callByValue(x: Int) = {println("1st x: " + x)println("2nd x: " + x)
}
//声明第三个函数，用=>表示call-by-name求值
def callByName(x: => Int) = {println("1st x: " + x)println("2nd x: " + x)
}
//开始调用
//call-by-value求值
callByValue(func())
//输出结果
//computing stuff....
//1st x: 42
//2nd x: 42
//call-by-name求值
callByName(func())
//输出结果
//computing stuff....
//1st x: 42
//computing stuff....
//2nd x: 42

yield如何工作？comprehension（推导式）的语法糖是什么操作？

yield是comprehensions的一部分，是多个操作（foreach, map, flatMap, filter or withFilter）的composition语法糖

  val x=for(x<- 1 to 10) yield x*2println(x)//Vector(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)//等价于//yield就是个语法糖,可以被其他的算子所替代private val ints: immutable.IndexedSeq[Int] = (1 to 10).map((_ * 2))println(ints)//Vector(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

什么是高阶函数？

高阶函数指能接受或者返回其他函数的函数，scala中的filter map flatMap函数都能接受其他函数作为参数。

17.25 scala全排序过滤字段，求 1 to 4 的全排序， 2不能在第一位， 3,4不能在一起

import util.control.Breaks._ - 1 to 4 的全排序
- 2不能在第一位
- 3,4不能在一起object LocalSpark extends App{override def main(args: Array[String]): Unit = { List(1,2,3,4).permutations.filter(list=>list(0) != 2).map(list=>{var num =0breakable{ for(x<- 0 to (list.size-1)){ if(list(x)==3 && x<3 && list(x+1)==4) breakif(list(x)==3 && x>0 && list(x-1)==4) break num +=1 } } if(num <4){ List()}else{list } }).filter(list=>list.size>3).foreach(println(_))}}结果
List(1, 3, 2, 4)
List(1, 4, 2, 3)
List(3, 1, 2, 4)
List(3, 1, 4, 2)
List(3, 2, 1, 4)
List(3, 2, 4, 1)
List(4, 1, 2, 3)
List(4, 1, 3, 2)
List(4, 2, 1, 3)
List(4, 2, 3, 1)