Scala集合常用方法
forEach
迭代遍历集合中的每个元素,对每个元素进行处理 ,但是没有返回值 ,常用于打印结果数据 !
val ls = List(1,3,5,7,9)
ls.foreach(println) // 打印每个元素
ls.foreach(println(_))// 打印每个元素
ls.foreach(x=>println(x*10)) // 每个元素乘以10 打印结果
ls.foreach(x=>print(x+" "))// 打印每个元素 空格隔开map
适用于任意集合
注意Map集合的用法：map函数遍历每个元素处理返回原集合类型的新集合 , 也可以不返回数据列表,数组,Map中都有map函数 元组中没有map函数
val arr = Array[String]("JAVA", "C++", "SCALA")
val ls = List(1, 3, 5, 7, 9)
val set = Set(1, 3, 5, 7)
val mp = Map[String, Int]("ZSS" -> 100, "LSS" -> 99)
// map函数遍历每个元素处理返回原集合类型的新集合
val new_arr: Array[String] = arr.map(x => x)
val new_list: List[Int] = ls.map(x => x)
val new_set: Set[Int] = set.map(x => x)
// Map集合使用map函数
val new_Map1: Map[String, Int] = mp.map({ case v: (String, Int) => (v._1, v._2 * 10) })
val new_Map2: Map[String, Int] = mp.map(e => (e._1, e._2 + 100))
// map函数也可以不返回数据
ls.map(println(_))filter和filterNot
适用于: 数组 List Map
filter返回符合自己条件的新的集合,filterNot返回不符合自己条件的新的集合
val ls: List[Int] = List.range(1,10)
ls.filter(x=>x%2==0)
val new_list: List[Int] = ls.filter(_ % 2 == 0)// _ 代表每个元素
new_list .foreach(x=>print(x+" ")) // 2 4 6 8
ls.filterNot(_%2!=1).foreach(x=>print(x+" ")) 1 3 5 7 9 每个元素进行过滤
val set = Set("spark" , "scala" , "c++" , "java")
val new_set: Set[String] = set.filter(_.startsWith("s"))
set.filter(_.length>3)多条件filter进行条件过滤
val ls = "spark":: "scala" :: "c++"::"java"::1::2::12.34::Nil
// 过滤出String类型的和Double类型的数据
ls.filter{
case i:String => true
case i:Int=>false
case i:Double=>true
} 连续使用多次filter进行条件过滤
// 连续使用多次filter进行条件过滤
val map = Map[String,Int](("zss" ,91),("zww",89),("zzx",92) , ("ww",23))
map.filter(_._1.startsWith("z")).filter(_._2>90)collect
常用于： Array List Map
collect函数也可以遍历集合中的每个元素处理返回新的集合
val ls = List(1,2,3,4,"hello")
// 主要支持偏函数
val new_list: List[Int] = ls.collect({case i:Int=>i*10})
new_list.foreach(x=>print(x+" "))//10 20 30 40
// collect实现filter和map特性
list.collect({ case i: Int => i * 10
case i: String => i.toUpperCase
}).foreach(println)
val new_list2: List[Int] = ls.map({case x:Int=>x*10})
new_list2.foreach(x=>print(x+" "))// 错误 hello (of class java.lang.String)因为collect支持偏函数 , 所以我们可以使用collect实现filter和map的特性!!!
val res: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6,"hello").collect({case i:Int if i%2==0=>i*10})
res.foreach(println) // 40 60 是不是牛逼闪电??count
适用于 数组 List Map
def count(p: ((A, B)) => Boolean): Int
计算满足指定条件的集合元素数量
val arr = Array(1,2,345,67,5)
arr.count(_>5) // array list set 统用
val ls = List("hello" , "hi" , "heihei" , "tom")
ls.count(_.startsWith("h"))
ls.count(_.equals("hello"))
ls.count(_ == "hello")
// 忽略大小写
ls.count(_.equalsIgnoreCase("HELLO"))
// 统计符合条件的map元素的数量
val map = Map[String,Int]("a"->10,"ab"->10, "b"->99 , "c"->88)
map.count(x=>x._1.startsWith("a"))
map.count(_._2>10)find
适用于 数组 List Map
查找符合要求的元素 , 匹配到就反回数据 ,最多只返回一个
Option中的数据要么是Some(T) 要么是None标识没有找到
val arr = Array(1,2,345,67,5)
val e: Option[Int] = arr.find(x=>x>1)
val ls = List("hello" , "hi" , "heihei" , "tom")
val res: Option[String] = ls.find(_.contains("a"))
if(res.isDefined){
println(res) //Some(hello)
println(res.get) //hello
}
val map = Map[String,Int]("a"->10,"ab"->10, "b"->99 , "c"->88)
val res_map: Option[(String, Int)] = map.find(x=>x._2>20)
if(res_map.isEmpty){
"没有匹配到内容"
}else{
// 打印数据
println(res_map.get)
}0flatten
适用于 数组 List
压平 将一个集合展开 组成一个新的集合
val arr = Array(1,2,345,67,5.23)
//val res1: Array[Nothing] = arr.flatten I数值了类型的无法压平
val ls = List("hello" , "hi" , "heihei" , "tom")
val res2: Seq[Char] = ls.flatten // 压成单个字符 因为字符串属于序列集合的一种
val map = Map[String,Int]("a"->10,"ab"->10, "b"->99 , "c"->88)
// map无法直接压平
//val flatten: immutable.Iterable[Nothing] = map.flatten
// 压平存储Map集合的list 获取Map中每个元素
val ls1 = List[Map[String,Int]](Map[String,Int]("a"->10,"ab"->10) , Map[String,Int]("jim"->100,"cat"->99))
ls1.flatten // List((a,10), (ab,10), (jim,100), (cat,99))
val res: List[Int] = List(Array(1,2,3),Array(4,5,6)).flatten
// 错误 注意压平的数据的类型
val res4 = List(Array(1,2,3),Array("hel",5,6)).flatten flatMap
适用于 数组 List
map+flatten方法的组合 ,先遍历集合中的每个元素 , 再按照指定的规则压平, 返回压平后的新的集合
val ls = List("today is my first day of my life" , "so I feel so happy")
// map处理每个元素 就是处理每句话
ls.map(x=>println(x))
// 获取集合中的每个元素 获取两句话 然后再扁平成字符
ls.flatMap(x=>x)
// 指定扁平化的规则 按照空格压平 压平的规则
ls.flatMap(x=>x.split(" ")).foreach(println) // 获取到每个单词
// 读取外部文件
val bs: BufferedSource = Source.fromFile("d://word.txt")
// 读取所有的数据行
val lines: Iterator[String] = bs.getLines()
// m遍历每行数据按照 \\s+ 切割返回一个新的迭代器
val words: Iterator[String] = lines.flatMap(_.split("\\s+"))
// 遍历迭代器 获取每个单词
words.foreach(println)
// 读取外部文件
val bs2: BufferedSource = Source.fromFile("d://word.txt")
// 获取所有的行数据
val lines2: Iterator[String] = bs2.getLines()
// 处理每行数据 切割单词后 每行返回一个数组 将所有的数组封装在迭代器中
val arrs: Iterator[Array[String]] = lines2.map(_.split("\\s+"))mapValues
适用于 Map
mapValues方法只对Map集合的value做处理!
7.8.13sorted
适用于 数组 List Map
sorted 使用域简单的数字, 字符串等排序规则简答的集合进行排序 , 如果需要定制化排序建议使用sortBy 和 sortWith函数
List对数值
val list = List (1, 34 , 32 , 12 , 20 ,44 ,27)
// 返回排好序的list集合 默认从小到达排序
val sorted: List[Int] = list.sorted对Array字符串
val arr = Array("jim" , "cat" , "jong" , "huba")
// 字符串默认按照先后排序
val sorted_arr: Array[String] = arr.sorted对map
val map = Map[String , Int]("aeiqi"->4 , "qiaozhi"->2 , "baji"->34)
// map集合也没有sorted 函数 只有转换成List或者Array集合 默认按照key字典先后排序
val sorted_map: Seq[(String, Int)] = map.toList.sorted
sorted_map.foreach(println)sortBy和sortWith
适用于 数组 List Map
var arr = Array(1, 11, 23, 45, 8, 56)
val arr1 = arr.sortBy(x => x) //ArraySeq(1, 8, 11, 23, 45, 56)
//按照数据倒序排列
val arr2 = arr.sortBy(x => -x) //(56, 45, 23, 11, 8, 1)
// 按照字典顺序排序
val arr3 = arr.sortBy(x => x.toString) //ArraySeq(1, 11, 23, 45, 56, 8)
// x 前面的元素 y 后面的元素
arr.sortWith((x, y) => x > y)
arr.sortWith((x, y) => x < y)
var list = List("hello", "cat", "happy", "feel")
// 字典顺序
list.sortBy(x => x)
// 执行排序
list.sortWith((x, y) => x > y)
list.sortWith((x, y) => x < y)
val map = Map("peiqi" -> 5, "jong" -> 3, "baji" -> 12)
map.toList.sortBy(x => x._1) //List((baji,12), (jong,3), (peiqi,5))
map.toList.sortBy(x => x._2) //List((jong,3), (peiqi,5), (baji,12))
// 指定key排序
map.toArray.sortWith((x,y)=>x._1>y._1)
map.toArray.sortWith((x,y)=>x._1x._2>y._2)
map.toArray.sortWith((x,y)=>x._2 自定义类型在集合中的排序
val u1 = new User("wuji", 34)
val u2 = new User("zhiruo", 24)
val u3 = new User("zhoamin", 44)
val u4 = new User("cuishan", 64)
var arr = Array(u1, u2, u3, u4)
// 按照姓名字典排序
arr.sortBy(user => user.name)
//年龄小到大
arr.sortBy(user => user.age)
//数值类型的排序可以直接使用- 来倒序排列 年龄大到小
arr.sortBy(user => -user.age)
// 年龄大到小
arr.sortWith((user1, user2) => user1.age > user2.age)
// 年龄小到大
arr.sortWith((user1, user2) => user1.age < user2.age)
// 姓名字典升序
arr.sortWith((user1, user2) => user1.name < user2.name)
//姓名字典降序
arr.sortWith((user1, user2) => user1.name > user2.name)grouped
将集合中的元素按照指定的个数进行分组
val list1 = List(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
val list2 = List("scala" , "is" , "option" , "fucntion")
val map = Map[String,Int]("peiqi" -> 5, "jong" -> 3, "baji" -> 12)
// 两个元素分成一组 ,9个元素总共分成5组
val res: Iterator[List[Int]] = list1.grouped(2)
var i = 0
// 遍历每个元素
res.foreach(list=>{
i+=1
list.foreach(x=>println(x+"----"+i)) // 打印每个元素和它所对应的组
})
// 将map集合按照个数进行分组
val res2: Iterator[Map[String, Int]] = map.grouped(2)
res2.foreach(i=>i.foreach(x=>println((x._1,x._2))))groupBy
将集合中的数据按照指定的规则进行分组
序列集合
val list1 = List(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
val list2 = List("scala" , "is" , "option" , "fucntion")
// 对序列数据进行分组
val res1: Map[Boolean, List[Int]] = list1.groupBy(x=>x>3) //HashMap(false -> List(1, 2, 3), true -> List(4, 5, 6, 7, 8, 9))
val res2: Map[Boolean, List[Int]] = list1.groupBy(x=>x%2==0)//HashMap(false -> List(1, 3, 5, 7, 9), true -> List(2, 4, 6, 8))
list2.groupBy(x=>x.hashCode%2==0)
//HashMap(false -> List(is, option, fucntion), true -> List(scala))
val res: Map[Boolean, List[String]] = list2.groupBy(x=>x.startsWith("s"))键值映射集合分组
val map = Map[String,Int]("peiqi" -> 5, "jong" -> 3, "baji" -> 12)
val arr = Array(("cat",21),("lucy",33),("book",22),("jack",34))
// 按照key和value的内容分组
println(map.groupBy(mp => mp._1))
println(map.groupBy(mp => mp._2))
// 根据key 或者 value 分成两组 满足条件的和不满足条件的
println(map.groupBy(mp => mp._1.hashCode%2==0))
println(map.groupBy(mp => mp._2>2))
// 对偶元组集合 和map的分组方式是一样的
arr.groupBy(arr=>arr._1)
arr.groupBy(arr=>arr._2)reduce
底层调用的是reduceLeft , 从左边开始运算元素
val list = List(1,3,5,7,9)
// 每个元素累加 从左到右相加
val res1: Int = list.reduce(_+_) // 25
//1-3)-5)-7)-9
val res2: Int = list.reduce(_ - _) // -23
val arr = Array("haha", "heihei", "hehe")
// x 前面的元素 y 后面的元素 实现集合中字符串的拼接
val res3: String = arr.reduce((x, y) => x + " " + y) //haha heihei hehe
// 键值对元素的
val map = Map(("shaolin",88),("emei", 77),("wudang",99))
//(shaolin emei wudang,264) key value分别做归约操作
val res4: (String, Int) = map.reduce((m1,m2)=>(m1._1+" "+m2._1 , m1._2+ m2._2))reduceLeft和reduceRight
val list = List(1, 3, 5, 7, 9)
val arr = Array("a", "b", "c","d","e")
val map = Map(("shaolin",88),("emei", 77),("wudang",99))
// 执行顺序是 1+3)+5)+7)+9
val res1: Int = list.reduceLeft(_+_)
// 1-3)-5)-7)-9
val res01: Int = list.reduceLeft(_-_)
val res2: String = arr.reduceLeft((a1, a2)=>a1+","+a2)
val res3: (String, Int) = map.reduceLeft((m1,m2)=>(m1._1+" "+m2._1 , m1._2+ m2._2))
println(res1) //25
println(res2) //a,b,c,d,e
println(res3)//(shaolin emei wudang,264)
val res11: Int = list.reduceRight(_+_) // 25
// 执行顺序是 a,(b,(c,(d,e))) a2 右边的最后一个元素
val res12: String = arr.reduceRight((a1, a2)=>a1+","+a2)//a,b,c,d,e
val res13: (String, Int) = map.reduceRight((m1,m2)=>(m1._1+" "+m2._1 , m1._2+ m2._2))//(shaolin emei wudang,264)
// 5-(7-9)-->5-(7-9)-->3-(5-(7-9))-->1-(3-(5-(7-9)))
val res14: Int = list.reduceRight(_-_)
println(res14) // 5
println(res11) //25
println(res12) //a,b,c,d,e
println(res13)//(shaolin emei wudang,264)
// 字符串的拼接
arr.reduce(_ ++ _)
// 字符串的拼接
println(arr.reduce(_ ++"."++ _))0fold,foldLeft 和foldRight
归约操作类似于reduce函数 ,但是fold函数中多出来一个初始值
val arr = Array("tom" , "cat" , "jim" , "rose")
// 遍历集合中的每个元素进行拼接 比reduce函数多出一个初始值
val res = arr.fold("hello")(_+" "+_)
val ls = List(1,3,5,7)
// 100+1)+3)+5)+7 底层调用的是 foldLeft
val res2 = ls.fold(100)(_+_) // 116
ls.foldLeft(100)(_+_) // 116
从右边开始运算 默认的值先参与运算进来
// 7-10)-->5-(-3)-->3-8 -->1-(-5)
val res01: Int = ls.foldRight(10)(_-_) //6交集差集并集
val arr1 = Array(1, 3, 5, 7, 0)
val arr2 = Array(5, 7, 8, 9)
val res1: Array[Int] = arr1.intersect(arr2) // 交集 5 7
val res2: Array[Int] = arr1.diff(arr2) // 差集 1 3
// 单纯的合并两个元素中的数据
val res3: mutable.ArraySeq[Int] = arr1.union(arr2) // 1,3,5,7 ,5,7,8,9
// 去除重复数据
val res4: mutable.ArraySeq[Int] = res3.distinct //,3,5,7,8,9distinct和distinctBy
去除集合中的重复的元素 ,可以去除简单类型的数据, 也可以除去自定义的类型(底层依然是hashcode和equals)
val arr1 = Array("a", "a","ab","cat" ,"hellocat" ,"hicat")
val newarr: Array[String] = arr1.distinct
newarr.foreach(println)条件去重
val arr1 = Array(new User("ls",21),new User("ls",22),new User("zss",21))
// 去除重名的重复数据
val res: Array[User] = arr1.distinctBy(x=>x.age)
res.foreach(x=> println(x.name))zip
实现拉链式拼接, 只要操作的集合是迭代集合就可以拼接
val list1 = List("a" , "b" , "c" , "d")
val arr1 = Array(1,2,3,4)
val map = Map[String,Int]("aa"->11,"cc"->22,"dd"->33)
// 以两个迭代集合中少的一方为基准对偶拼接List((a,1), (b,2), (c,3))
val res: List[(String, Int)] = list1.zip(arr1)
//ArraySeq((1,(aa,11)), (2,(cc,22)), (3,(dd,33)))
val res2: Array[(Int, (String, Int))] = arr1.zip(map)zipWithIndex
简单理解为 遍历集合中的每个元素 , 将每个元素打上对应的索引值 , 组成元组(element , index) 返回新的集合 !
val list1 = List("a" , "b" , "c" , "d")
val arr1 = Array(1,2,3,4)
val map = Map[String,Int]("aa"->11,"cc"->22,"dd"->33)
// List(((a,1),0), ((b,2),1), ((c,3),2), ((d,4),3))
list1.zip(arr1).zipWithIndex
//List((a,0), (b,1), (c,2), (d,3))
list1.zipWithIndexscan
一个初始值开始，从左向右遍历每个元素，进行积累的op操作
val arr = Array("cat" , "jim" , "tom")
// ArraySeq(hello, hello cat, hello cat jim, hello cat jim tom)
arr.scan("hello" )(_ +" "+ _)
val nums = List(1,2,3)
// List(10,10+1,10+1+2,10+1+2+3) = List(10,11,13,16)
val result = nums.scan(10)(_+_)
nums.foldLeft(10)(_+_) // 16mkString
将集合中的每个元素拼接成字符串
val arr = Array("a", "b", "c")
val str = arr.mkString
arr.mkString(" ")
arr.reduce(_+_)
arr.reduce(_ + " " + _)slice,sliding
slice(from: Int, until: Int): List[A] 提取列表中从位置from到位置until(不含该位置)的元素列表, 起始位置角标从0开始；
-
slice
val arr = Array("a", "b", "c" ,"d","e","f") arr.slice(0 ,2) // res0: Array[String] = ArraySeq(a, b)
-
sliding
sliding(size: Int, step: Int): Iterator[List[A]] 将列表按照固定大小size进行分组，步进为step，step默认为1,返回结果为迭代器；
val nums = List(1,1,2,2,3,3,4,4)
// 参数一：子集的大小 参数二：步进
val res: Iterator[List[Int]] = nums.sliding(2,2)
res.toList // List(List(1, 1), List(2, 2), List(3, 3), List(4, 4))take,takeRight,takeWhile
-
take 默认从左边开始取
val arr = Array("a", "b", "c" ,"d","e","f")
// 从左边获取三个元素，组成新的数组集合
arr.take(3)-
takeRight 默认从右边开始取
val nums = List(1,1,1,1,4,4,4,4)
val right = nums.takeRight(4) // List(4,4,4,4)-
takeWhile
// 小于4 终止
nums.takeWhile(_ < 4)
val names = Array ("cat", "com","jim" , "scala" ,"spark")
// 从左到右遍历符合遇到不符合条件的终止，储存在新的集合中
names.takeWhile(_.startsWith("c"))Aggregate聚合
全局聚合
aggregate方法是一个聚合函数，接受多个输入，并按照一定的规则运算以后输出一个结果值,在2.13+版本中被foldLeft取代!
7.8.30集合间的转换函数
可变集合和不可变集合的转换
-
toArray 将其他类型的集合转换成数组
-
toList 将其他类型的集合转转成list
-
toSet 将其他类型的集合转换成Set
-
toSeq 将其他类型的集合转换成Seq序列
-
toMap 将对偶类型的集合转换成Map
-
toString 将其他类型转换成字符串