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Scala 高阶（八）：集合内容汇总（下篇）

飞熊 • • 技术随笔 • 阅读 175

有时候，不是因为你没有能力，也不是因为你缺少勇气，只是因为你付出的努力还太少，所以，成功便不会走向你。而你所需要做的，就是坚定你的梦想，你的目标，你的未来，然后以不达目的誓不罢休的那股劲，去付出你的努力，成功就会慢慢向你靠近。

导读：本篇文章讲解 Scala 高阶（八）：集合内容汇总（下篇），希望对大家有帮助，欢迎收藏，转发！站点地址：www.bmabk.com，来源：原文


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创作时间：2022 年 7 月 18 日
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在上一篇集合的分享中，讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作，本次住要分享Scala中集合更高级的操作。

一、集合常用函数

基本操作

  • 获取集合长度和大小：线性集合length，所有集合都有size
  • 循环遍历：for (elem <- collection)
  • 迭代器：for (elem <- collection.iterator)
  • 生成字符串：list.toString / mkString
  • 判断包含：list.contains()

代码实操：

    // 创建集合
    val list = List(12,21,98,78,65,90)
    
    // 长度
    println(list.length)
    
    // 大小
    println(list.size)
    
    // 遍历
    list.foreach(println)
    
    for (elem <- list){
      println(elem)
    }
    
    for (elem <- list.iterator){
      println(elem)
    }
    
    // 生成字符串
    println(list.mkString("-"))
    
    // 判断包涵
    println(list.contains(12))

衍生集合

  • 获取集合的头head，除过头之外的都是尾tail

  • 集合最后一个数据last，除过最后一个元素的初始数据init

  • 反转reverse

  • 取前（后）n 个元素 take(n) takeRight(n)

  • 去掉前（后）n 个元素 drop(n) dropRight(n)

  • 并集 list1.union(list2) Set做并集的话会进行去重操作。

  • 交集 list1.intersect(list2)

  • 差集 list1.diff(list2)

  • 拉链 list1.zip(list2) 将两个集合对应位置的元素进行配对成一个二元组，大小不匹配会丢掉其中一个集合不匹配的多余部分。

  • 滑窗. list.sliding(n, step = 1) 框住特定个数元素，方便移动和操作，得到的是一个迭代器，进行遍历输出结果。步长：当前窗口每次滑动的范围，窗口之间相隔的距离为滑动步长

代码实操：

 val list1 = List(12, 34, 56, 32, 24, 45)
    val list2 = List(45, 23, 89, 97, 56, 36)
    // 头
    println(list1.head)
    // 尾
    println(list1.tail)
    // 最后一个元素
    println(list1.last)
    // 除过最后一个元素
    println(list1.init)
    // 反转
    println(list1.reverse)
    // 前（后）n 个元素
    println(list1.take(2))
    println(list1.takeRight(4))
    // 去掉前（后）n 个元素
    println(list1.drop(1))
    println(list1.dropRight(1))
    // 交集
    println(list1.intersect(list2))
    // 并集
    println(list1.union(list2))
    // 差集
    println(list1.diff(list2))
    // 拉链
    println(list1.zip(list2))
    // 滑窗
    println(list1.sliding(3, 2).foreach(println))

简单计算函数

  • 求和 sum 求乘积 product 最大值 min 最小值 max
  • maxBy(函数)可以传入一个函数来获取元素返回比较依据的值。元组默认判断第一个元素进行比较，可以修改比较规则使用第二个元素进行判断。
  • 排序 sorted默认从小到大排序，从大到小排序list.sorted(Ordering[Int].reverse)
  • sortBy(函数)对一个属性或多个属性进行排序，传入隐式参数逆序排序sortBy(函数)(Ordering[Int].reverse)
  • sortWith(比较规则)基于函数的排序，通过一个 comparator 函数，实现自定义排序的逻辑。

实操代码：

object Test_SimpleFunction {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建集合
    val list = List(12, 90, 45, 34, 23, 65)
    val list2 = List(("a", 1), ("b", 4), ("c", 5), ("d", 2), ("e", 9))

    // 求和
    println(list.sum)
    // 求乘积
    println(list.product)
    // 最大值
    println(list.max)
    println(list2.maxBy((tuple: (String, Int)) => tuple._2))
    println(list2.maxBy(_._2))

    // 最小值
    println(list.min)
    println(list2.minBy(_._2))

    // 排序
    // 默认从小到大排列
    val sorted = list.sorted
    println(sorted)
    // 从大到小排列
    println(list.sorted.reverse) // 效率太低
    // 传入隐式参数排序 改变排序规则 默认从小到大
    list.sorted(Ordering[Int].reverse)

    println(list2.sortBy(_._2))
    println(list2.sortBy(_._2)(Ordering[Int].reverse))

    // sortWith
    println(list.sortWith( (a: Int,b: Int) => a < b ))
    println(list.sortWith( (a,b) => a < b ))
    println(list.sortWith( _<_ ))
  }
}

高级计算函数

  • 数据处理的核心为两个方面：规约和映射。

Map操作：

  • 过滤 filter(过滤条件)：遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合
  • 映射map(自定义映射函数)：将集合中的每一个元素映射到某一个函数
  • 扁平化flatten 将集合中集合元素拆开，去掉里层集合，放到外层中来.
  • 扁平映射 flatMap(). 相当于先进行 map 操作，在进行 flatten 操作
  • 分组 groupBy(分组规则) 按照指定的规则对集合的元素进行分组

Reduce操作：

  • 简化/规约 reduce 对所有数据做一个处理，规约得到一个结果.
  • 折叠 fold 给定一个初始值，从弟一个元素开始计算

实操代码：

 	val list = List(12, 23, 78, 65, 34)

    // 过滤  选取偶数
    println(list.filter((elem: Int) => elem % 2 == 0))
    // 简化
    println(list.filter(_ % 2 == 0))

    // 狭义上的Map操作，把每一个元素做一个转化得到新的集合，相当于集合的映射关系
    // 每个元素✖️2
    list.map(elem => elem * 2)

    // 扁平化
    val newList = List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9))
    println(newList.flatten)

    // 扁平映射
    // 将一组字符串进行分词，并保存成单词的列表
    val strings = List("hello world", "hello scala", "hello java")
    // 分词
    val splitList = strings.map(string => string.split(" "))
    // 打散 扁平化
    println(splitList.flatten)

    println(strings.flatMap(_.split(" ")))

    // 分组 groupBy
    // 分成奇偶两组
    println(list.groupBy(_ % 2))
    println(list.groupBy(data => if (data % 2 == 0) "偶数" else "奇数"))

    val wordList = List("asd", "cdffd", "bfrf", "ascd")
    println(wordList.groupBy(_.charAt(0)))

	 val list = List(1, 2, 3, 4, 5)

    // reduce
    println(list.reduce(_ + _))
    println(list.reduceLeft(_ + _))

    val list2 = List(3, 4, 5, 7, 8, 80)
    println(list2.reduce(_ - _))
    println(list2.reduceLeft(_ - _))
    // 底层由递归实现
    println(list2.reduceRight(_ - _)) //3 - (4 - (5- (7- (8-90))))

    //fold
    println(list.fold(10)(_ - _)) // 10-1-2-3-4-5
    println(list.foldLeft(10)(_ - _))
    println(list.foldRight(11)(_ - _))

WordCount案例

案例需求

单词计数：将集合中出现的相同的单词，进行计数，取计数排名前三的结果

分析过程

在这里插入图片描述


图片来源于网络

实操代码：
经典版本的wordCount

object Test_CommonWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建单词集合
    val strings = List(
      "hello",
      "hello world",
      "hello scala",
      "hello scala spark",
      "hello scala spark flink"
    )

    // 对字符串进行拆分
    val wordList = strings.flatMap(_.split(" "))

    // 相同单词分组
    val groupMap = wordList.groupBy(word => word)

    // 对分组后List取长度，得到单词的个数
    val countMap = groupMap.map(kv => (kv._1, kv._2.length))

    // 将map转换为List , 通过count进行排序 取前三
    val sortList = countMap.toList
      .sortWith(_._2 > _._2)
      .take(3)

    println(sortList)
  }
}

复杂版的wordCount

object Test_ComplexWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建单词集合
    val tupleList = List(
      ("hello", 1),
      ("hello world", 3),
      ("hello scala", 4),
      ("hello scala spark", 7),
      ("hello scala spark flink",5)
    )

    // 解法一：直接展开为普通版本
    val stringList = tupleList.map(
      kv => {
        (kv._1.trim + " ") * kv._2
      }
    )

    val wordCountList = stringList
      .flatMap(_.split(" "))
      .groupBy(word => word)
      .map(kv => (kv._1, kv._2.length))
      .toList
      .sortBy(_._2)(Ordering[Int].reverse)
      .take(3)

    println(wordCountList)

    // 解法二：基于预统计的结果进行转换
    // 将字符串打散为单词
    val preCountlist=tupleList.flatMap(
      tuple => {
        val tuples = tuple._1.split(" ")
          .map(word => (word, tuple._2))
        tuples
      }
    )

    // 对二元组进行单词进行分组
    val preCountMap = preCountlist.groupBy(tuple => tuple._1)

    // 叠加每个单词统计的个数值
    val countMap = preCountMap.mapValues(
      tupleList => tupleList.map(_._2).sum
    )

    // 转换成List 排序输出
    val countList = countMap.toList
      .sortWith(_._2 > _._2)
      .take(3)

    println(countList)
  }
}

二、队列

Scala 也提供了队列（Queue）的数据结构，队列的特点就是先进先出。进队和出队的方法分别为 enqueue 和 dequeue。

实操代码：

    // 创建 可变队列
    val queue = new mutable.Queue[String]()

    // 入队操作
    println(queue.enqueue("a", "b", "c"))

    // 出队操作
    println(queue)
    println(queue.dequeue())
    println(queue)
    println(queue.dequeue())
    println(queue)

    // 创建不可变的队列
    val queue2 = Queue("q","b","c")
    // 入队列
    val queue3 = queue2.enqueue("d")
    println(queue3)
    // 出队
    val dequeue = queue2.dequeue
    println(dequeue)

三、并行集合

Scala 为了充分使用多核 CPU，提供了并行集合（有别于前面的串行集合），用于多核环境的并行计算。

实操代码：

object Test_Parallel {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 串行
    val result = (1 to 100).map(
      x => Thread.currentThread().getName
    )
    println(result)

    // 并行计算
    val result2 = (1 to 100).par.map(
      x => Thread.currentThread().getId
    )
    println(result2)
  }
}

本次Scala集合总结分享到这里就结束了，希望对大家学习Scala语言有所帮助！！！

在这里插入图片描述

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