package com.dt.scala.dataset
object HelloList {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //定义List，直接使用applay方法
    val bigData = List("Spark","Hadoop")
    val data = List(1,2,3)
    //使用::定义列表
    val bigData_core = "Spark"::"Hadoop"::Nil 
    //:: Nil不能省略，"Spark"::"Hadoop" 这个语法是错误的
    //Nil是空列表，并且::是右元素的方法，例如"Hadoop"::Nil  :: 是Nil的方法
    //等同于
    val bigData_core2 = Nil.::("Hadoop")
    
    val data_Int = 1::2::3::Nil
    
    // 两个列表合并,使用:::方法
    val data_union = data ::: data_Int
    
    //判断列表是否为空
    data.isEmpty
    //取列表的头部
    data.head
    //对于List来说，第一个元素称之为head，其余的所有元素成为tail
    data.tail.head
    
    //提前List中的元素
    val List(a,b) = bigData  //a="Spark" , b="Hadoop"
    println("a = "+a+" b = "+b) 
    // 如果List中有多个元素，可以使用如下方式提取
    val first::second::rest = data  //rest代表剩余的List，返回的类型是List
    println("first:"+first+" ==== "+"second:"+second+" ==== "+"rest:"+rest)
    //first:1 ==== second:2 ==== rest:List(3)  
    
    //使用模式匹配对List进行排序操作
    
    val shuffleData = List(9,3,2,10,3,34,1)
    
    def compute(data : Int,dataSet : List[Int]) : List[Int] = dataSet match {
      case List() => List(data) //如果dataSet为空，那么返回List(data)
      case head :: tail => {  //如果dataSet不为空
        if (data <= head)     // data和第一个元素比较如果<=head则放到List的头部
          data :: dataSet 
        else 
          head :: compute(data,tail)  //否则嵌套调用compute
      }
    }
    println(compute(10, shuffleData))
    
    def sortList(data : List[Int]) : List[Int] = data match {
      case List() => List()
      case head :: tail => compute(head,sortList(tail))
    }
    
    println(sortList(shuffleData))
  }
}