scala集合

Posted 难以言喻wyy

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了scala集合相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录

1.集合简介

 1.1scala的集合有三大类:

1.2不可变集合关系一览:

IndexedSeq 和 LinearSeq 的区别:

1.3可变集合关系继承图:

2.数组

2.1不可变数组(Array)

2.2可变数组(ArrayBuffer)

2.3不可变数组和可变数组的转换

2.4多维数组

3.列表List

3.1不可变List

3.2可变ListBuffer

4.Set集合

4.1不可变Set

4.2可变mutableSet

5.Map集合

5.1不可变Map

5.2可变Map

6.元组


1.集合简介

 1.1scala的集合有三大类:

序列Seq,集Set,映射Map,所有的集合都扩展至Iterable特质

  对于几乎所有的集合类,Scala 都同时提供了可变和不可变的版本,分别位于以下两 个包

      不可变集合:scala.collection.immutable

      可变集合:scala.collection.mutable

  Scala 不可变集合,就是指该集合对象不可修改,每次修改就会返回一个新对象,而 不会

对原对象进行修改。类似于 java 中的 String 对象

  可变集合,就是这个集合可以直接对原对象进行修改,而不会返回新的对象。类似 于 java 中 StringBuilder 对象

建议:操作集合时,不可变用操作符,可变用方法。操作符也不一定就会返回新对象,但大多是这样的,还是要具体看。

scala中集合类的定义比java要清晰不少

1.2不可变集合关系一览:

 

setmapjava中本来就有的,哈希表和二叉树实现是肯定都有的,seqjava没有的,List归属到seq了,则scalalistjavalist不是一个概念

IndexSeq下的range可以写成for循环中的1 to 3 也就是隐式转换加上方法调用

scala中的String就是java.lang.String,和集合无直接关系,所以是虚箭头,是通过Perdef中的低优先级隐式转换来做到的。经过隐式转换为一个包装类型后就可以当做集合,Arraystring类似。

大家注意 Scala 中的 Map 体系有一个 SortedMap,说明 Scala 的 Map 可以支持排序

IndexedSeq 和 LinearSeq 的区别:

(1)IndexedSeq 是通过索引来查找和定位,因此速度快,比如 String 就是一个索引集合,通过索引即可定位

(2)LinearSeq 是线型的,即有头尾的概念,这种数据结构一般是通过遍历来查找

此类包装为了兼容java在scala中非常常见,scala中很多类型就是对java类型的包装或者仅仅是别名。

scala中可能会推荐更多地使用不可变集合。能用不可变就用不可变。

 

1.3可变集合关系继承图:

整体结构差不多,在序列中多了一个Buffer

2.数组

不可变和可变:

  • 不可变指的是对象大小不可变,但是可以修改元素的值(不能修改那创建了也没有用对吧),需要注意这一点。而如果用了val不变量存储,那么指向对象的地址也不可变。
  • 不可变集合在原集合上个插入删除数据是做不到的,只能返回新的集合。

泛型:

  • 集合类型大多都是支持泛型,使用泛型的语法是[Type],不同于java的<Type>

2.1不可变数组(Array

分为两种定义方式:

第一种:

案例:

第二种:

案例:

2.2可变数组(ArrayBuffer

定义变长数组 val arr01 = ArrayBuffer[Any](3, 2, 5)

(1)[Any]存放任意数据类型

(2)(3, 2, 5)初始化好的三个元素

(3)ArrayBuffer 需要引入 scala.collection.mutable.ArrayBuffer

案例:

(1)ArrayBuffer 是有序的集合

(2)增加元素使用的是 append 方法(),支持可变参数

2.3不可变数组和可变数组的转换

arr1.toBuffer //不可变数组转可变数组

 arr2.toArray //可变数组转不可变数组

(1)arr2.toArray 返回结果才是一个不可变数组,arr2 本身没有变化

(2)arr1.toBuffer 返回结果才是一个可变数组,arr1 本身没有变化

案例:

2.4多维数组

二维数组:就是数组的数组

案例:

3.列表List

3.1不可变List

(1)List 默认为不可变集合

(2)创建一个 List(数据有顺序,可重复)

(3)遍历 List

(4)List 增加数据

(5)集合间合并:将一个整体拆成一个一个的个体,称为扁平化

(6)取指定数据

(7)空集合 null

案例:

总结:

List,抽象类,不能直接new,使用伴生对象apply传入元素创建。

List本身也有apply能随机访问(做了优化),但是不能update更改。

foreach方法遍历。

支持+: :+首尾添加元素。

Nil空列表,::添加元素到表头。

常用Nil.::(elem)创建列表,换一种写法就是10 :: 20 :: 30 :: Nil得到结果List(10, 20, 30),糖是真滴多!

合并两个列表:list1 ::: list2 或者list1 ++ list2

3.2可变ListBuffer

(1)创建一个可变集合 ListBuffer

(2)向集合中添加数据

(3)打印集合数据

案例:

总结:

可变列表ListBuffer,和ArrayBuffer很像。

final的,可以直接new,也可以伴生对象apply传入元素创建(总体来说scala中更推荐这种方式)。

方法:append prepend insert remove

添加元素到头或尾:+=: +=

合并:++得到新的列表,++=合并到源上。

删除元素也可以用-=运算符。

具体操作很多,使用时阅读文档即可。

4.Set集合

默认情况下,Scala 使用的是不可变集合,如果你想使用可变集合,需要引用

scala.collection.mutable.Set 包

4.1不可变Set

案例:

总结:

数据无序,不可重复。

可变和不可变都叫Set,需要做区分。默认Set定义为immutable.Set别名。

创建时重复数据会被去除,可用来去重。

添加元素:set + elem

合并:set1 ++ set2

移除元素:set - elem

不改变源集合。

4.2可变mutableSet

案例:

操作基于源集合做更改。

为了与不可变集合区分,import scala.collection.mutable并用mutable.Set

不可变集合有的都有。

添加元素到源上:set += elem add

删除元素:set -= elem remove

合并:set1 ++= set2

都很简单很好理解,多看文档和源码就行。

5.Map集合

Scala 中的 Map 和 Java 类似,也是一个散列表,它存储的内容也是键值对(key-value) 映射

5.1不可变Map

案例:

5.2可变Map

案例:

6.元组

元组可以理解为一个容器,可以存放各种相同或者不同类型的数据,也就是将无关的数据封装为一个整合体。

注意:元组最大只能有22个元素。swap方法可以将只有两个元素的一个元组其中内容相互调换

案例:

Scala 系列—— 集合类型综述

一、集合简介

Scala中拥有多种集合类型,主要分为可变的和不可变的集合两大类:

  • 可变集合: 可以被修改。即可以更改,添加,删除集合中的元素;
  • 不可变集合类:不能被修改。对集合执行更改,添加或删除操作都会返回一个新的集合,而不是修改原来的集合。

二、集合结构

Scala中的大部分集合类都存在三类变体,分别位于scala.collection, scala.collection.immutable, scala.collection.mutable包中。还有部分集合类位于scala.collection.generic包下。

  • scala.collection.immutable :包是中的集合是不可变的;
  • scala.collection.mutable :包中的集合是可变的;
  • scala.collection :包中的集合,既可以是可变的,也可以是不可变的。
val sortSet = scala.collection.SortedSet(1, 2, 3, 4, 5)
val mutableSet = collection.mutable.SortedSet(1, 2, 3, 4, 5)
val immutableSet = collection.immutable.SortedSet(1, 2, 3, 4, 5)

如果你仅写了Set 而没有加任何前缀也没有进行任何import,则Scala默认采用不可变集合类。

scala> Set(1,2,3,4,5)
res0: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(5, 1, 2, 3, 4)

3.1 scala.collection

scala.collection包中所有集合如下图:

技术图片

3.2 scala.collection.mutable

scala.collection.mutable包中所有集合如下图:

技术图片

3.2 scala.collection.immutable

scala.collection.immutable包中所有集合如下图:

技术图片

三、Trait Traversable

Scala中所有集合的顶层实现是Traversable 。它唯一的抽象方法是foreach

def foreach[U](f: Elem => U)

实现Traversable的集合类只需要实现这个抽象方法,其他方法可以从Traversable继承。Traversable中的所有可用方法如下:

方法 作用
Abstract Method:
xs foreach f 为 xs 的每个元素执行函数 f
Addition:
xs ++ ys 一个包含 xs 和 ys 中所有元素的新的集合。 ys 是一个 Traversable 或 Iterator。
Maps:
xs map f 对 xs 中每一个元素应用函数 f,并返回一个新的集合
xs flatMap f 对 xs 中每一个元素应用函数 f,最后将结果合并成一个新的集合
xs collect f 对 xs 中每一个元素调用偏函数 f,并返回一个新的集合
Conversions:
xs.toArray 将集合转化为一个 Array
xs.toList 将集合转化为一个 List
xs.toIterable 将集合转化为一个 Iterable
xs.toSeq 将集合转化为一个 Seq
xs.toIndexedSeq 将集合转化为一个 IndexedSeq
xs.toStream 将集合转化为一个延迟计算的流
xs.toSet 将集合转化为一个 Set
xs.toMap 将一个(key, value)对的集合转化为一个Map。 如果当前集合的元素类型不是(key, value)对形式, 则报静态类型错误。
Copying:
xs copyToBuffer buf 拷贝集合中所有元素到缓存 buf
xs copyToArray(arr,s,n) 从索引 s 开始,将集合中最多 n 个元素复制到数组 arr。 最后两个参数是可选的。
Size info:
xs.isEmpty 判断集合是否为空
xs.nonEmpty 判断集合是否包含元素
xs.size 返回集合中元素的个数
xs.hasDefiniteSize 如果 xs 具有有限大小,则为真。
Element Retrieval:
xs.head 返回集合中的第一个元素(如果无序,则随机返回)
xs.headOption 以 Option 的方式返回集合中的第一个元素, 如果集合为空则返回 None
xs.last 返回集合中的最后一个元素(如果无序,则随机返回)
xs.lastOption 以 Option 的方式返回集合中的最后一个元素, 如果集合为空则返回 None
xs find p 以 Option 的方式返回满足条件 p 的第一个元素, 如果都不满足则返回 None
Subcollection:
xs.tail 除了第一个元素之外的其他元素组成的集合
xs.init 除了最后一个元素之外的其他元素组成的集合
xs slice (from, to) 返回给定索引范围之内的元素组成的集合 (包含 from 位置的元素但不包含 to 位置的元素)
xs take n 返回 xs 的前n个元素组成的集合(如果无序,则返回任意n个元素)
xs drop n 返回 xs 的后n个元素组成的集合(如果无序,则返回任意n个元素)
xs takeWhile p 从第一个元素开始查找满足条件 p 的元素, 直到遇到一个不满足条件的元素,返回所有遍历到的值。
xs dropWhile p 从第一个元素开始查找满足条件 p 的元素, 直到遇到一个不满足条件的元素,返回所有未遍历到的值。
xs filter p 返回满足条件 p 的所有元素的集合
xs withFilter p 集合的非严格的过滤器。后续对 xs 调用方法 map、flatMap 以及 withFilter 都只用作于满足条件 p 的元素,而忽略其他元素
xs filterNot p 返回不满足条件 p 的所有元素组成的集合
Subdivisions:
xs splitAt n 在给定位置拆分集合,返回一个集合对 (xs take n, xs drop n)
xs span p 根据给定条件拆分集合,返回一个集合对(xs takeWhile p, xs dropWhile p)。即遍历元素,直到遇到第一个不符合条件的值则结束遍历,将遍历到的值和未遍历到的值分别放入两个集合返回。
xs partition p 按照筛选条件对元素进行分组
xs groupBy f 根据鉴别器函数 f 将 xs 划分为集合映射
Element Conditions:
xs forall p 判断集合中所有的元素是否都满足条件 p
xs exists p 判断集合中是否存在一个元素满足条件 p
xs count p xs 中满足条件 p 的元素的个数
Folds:
(z /: xs) (op) 以 z 为初始值,从左到右对 xs 中的元素执行操作为 op 的归约操作
(xs :\ z) (op) 以 z 为初始值,从右到左对 xs 中的元素执行操作为 op 的归约操作
xs.foldLeft(z) (op) 同 (z /: xs) (op)
xs.foldRight(z) (op) 同 (xs :?z) (op)
xs reduceLeft op 从左到右对 xs 中的元素执行操作为 op 的归约操作
xs reduceRight op 从右到左对 xs 中的元素执行操作为 op 的归约操作
Specific Folds:
xs.sum 累计求和
xs.product 累计求积
xs.min xs 中的最小值
xs.max xs 中的最大值
String:
xs addString (b, start, sep, end) 向 StringBuilder b 中添加一个字符串, 该字符串包含 xs 的所有元素。start、seq 和 end 都是可选的,seq 为分隔符,start 为开始符号,end 为结束符号。
xs mkString (start, seq, end) 将集合转化为一个字符串。start、seq 和 end 都是可选的,seq 为分隔符,start 为开始符号,end 为结束符号。
xs.stringPrefix 返回 xs.toString 字符串开头的集合名称
Views:
xs.view 生成 xs 的视图
xs view (from, to) 生成 xs上指定索引范围内元素的视图

下面为部分方法的使用示例:

scala> List(1, 2, 3, 4, 5, 6).collect  case i if i % 2 == 0 => i * 10 
res0: List[Int] = List(20, 40, 60)

scala> List(1, 2, 3, 4, 5, 6).withFilter(_ % 2 == 0).map(_ * 10)
res1: List[Int] = List(20, 40, 60)

scala> (10 /: List(1, 2, 3)) (_ + _)
res2: Int = 16

scala> List(1, 2, 3, -4, 5) takeWhile (_ > 0)
res3: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> List(1, 2, 3, -4, 5) span (_ > 0)
res4: (List[Int], List[Int]) = (List(1, 2, 3),List(-4, 5))

scala> List(1, 2, 3).mkString("[","-","]")
res5: String = [1-2-3]

四、Trait Iterable

Scala中所有的集合都直接或者间接实现了Iterable特质,Iterable拓展自Traversable,并额外定义了部分方法:

方法 作用
Abstract Method:
xs.iterator 返回一个迭代器,用于遍历 xs 中的元素, 与foreach遍历元素的顺序相同。
Other Iterators:
xs grouped size 返回一个固定大小的迭代器
xs sliding size 返回一个固定大小的滑动窗口的迭代器
Subcollections:
xs takeRigtht n 返回 xs 中最后 n 个元素组成的集合(如果无序,则返回任意 n 个元素组成的集合)
xs dropRight n 返回 xs 中除了最后 n 个元素外的部分
Zippers:
xs zip ys 返回 xs 和 ys 的对应位置上的元素对组成的集合
xs zipAll (ys, x, y) 返回 xs 和 ys 的对应位置上的元素对组成的集合。其中较短的序列通过附加元素 x 或 y 来扩展以匹配较长的序列。
xs.zipWithIndex 返回一个由 xs 中元素及其索引所组成的元素对的集合
Comparison:
xs sameElements ys 测试 xs 和 ys 是否包含相同顺序的相同元素

所有方法的使用示例如下:

scala> List(1, 2, 3).iterator.reduce(_ * _ * 10)
res0: Int = 600

scala> List("a","b","c","d","e") grouped 2 foreach println
List(a, b)
List(c, d)
List(e)

scala> List("a","b","c","d","e") sliding 2 foreach println
List(a, b)
List(b, c)
List(c, d)
List(d, e)

scala>  List("a","b","c","d","e").takeRight(3)
res1: List[String] = List(c, d, e)

scala> List("a","b","c","d","e").dropRight(3)
res2: List[String] = List(a, b)

scala> List("a","b","c").zip(List(1,2,3))
res3: List[(String, Int)] = List((a,1), (b,2), (c,3))

scala> List("a","b","c","d").zipAll(List(1,2,3),"",4)
res4: List[(String, Int)] = List((a,1), (b,2), (c,3), (d,4))

scala> List("a","b","c").zipAll(List(1,2,3,4),"d","")
res5: List[(String, Any)] = List((a,1), (b,2), (c,3), (d,4))

scala> List("a", "b", "c").zipWithIndex
res6: List[(String, Int)] = List((a,0), (b,1), (c,2))

scala> List("a", "b") sameElements List("a", "b")
res7: Boolean = true

scala> List("a", "b") sameElements List("b", "a")
res8: Boolean = false

五、修改集合

当你想对集合添加或者删除元素,需要根据不同的集合类型选择不同的操作符号:

操作符 描述 集合类型
coll(k)
即coll.apply(k)
获取指定位置的元素 Seq, Map
coll :+ elem
elem +: coll
向集合末尾或者集合头增加元素 Seq
coll + elem
coll + (e1, e2, ...)
追加元素 Seq, Map
coll - elem
coll - (e1, e2, ...)
删除元素 Set, Map, ArrayBuffer
coll ++ coll2
coll2 ++: coll
合并集合 Iterable
coll -- coll2 移除coll中包含的coll2中的元素 Set, Map, ArrayBuffer
elem :: lst
lst2 :: lst
把指定列表(lst2)或者元素(elem)添加到列表(lst)头部 List
list ::: list2 合并List List
set | set2
set & set2
set &~ set2
并集、交集、差集 Set
coll += elem
coll += (e1, e2, ...)
coll ++= coll2
coll -= elem
coll -= (e1, e2, ...)
coll --= coll2
添加或者删除元素,并将修改后的结果赋值给集合本身 可变集合
elem +=: coll
coll2 ++=: coll
在集合头部追加元素或集合 ArrayBuffer

参考资料

  1. https://docs.scala-lang.org/overviews/collections/overview.html
  2. https://docs.scala-lang.org/overviews/collections/trait-traversable.html
  3. https://docs.scala-lang.org/overviews/collections/trait-iterable.html

更多大数据系列文章可以参见个人 GitHub 开源项目: 程序员大数据入门指南

以上是关于scala集合的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Spark 中用 Scala 和 java 开发有啥区别

scala语言---集合

Spark 中用 Scala 和 java 开发有啥区别

2021年大数据常用语言Scala:Scala开发环境安装

十分钟带汝入门大数据开发语言Scala

大数据开发语言Scala——scala入门