scala语言基础：一文带你熟悉六大数据结构

Posted 2021-04-12 雨云飞

scala语言的数据结构基础，涵盖数组、列表、元组、集、映射、迭代器等。

1.数组

数组是编程中经常用到的数据结构，一般包括定长数组和变长数组。本教程旨在快速掌握最基础和常用的知识，因此，只介绍定长数组。

定长数组，就是长度不变的数组，在Scala中使用Array进行声明，如下：

  
    
    
  

   
     
     
   val intValueArr = 
   
     
     
   new Array[Int](
   
     
     
   3)  
   
     
     
   //声明一个长度为3的整型数组，每个数组元素初始化为0
   
     
     
   
intValueArr(
   
     
     
   0) = 
   
     
     
   12 
   
     
     
   //给第1个数组元素赋值为12
   
     
     
   
intValueArr(
   
     
     
   1) = 
   
     
     
   45  
   
     
     
   //给第2个数组元素赋值为45
   
     
     
   
intValueArr(
   
     
     
   2) = 
   
     
     
   33 
   
     
     
   //给第3个数组元素赋值为33
  
    
    
  

需要注意的是，在Scala中，对数组元素的应用，是使用圆括号，而不是方括号。而 实际上，Scala提供了更加简洁的数组声明和初始化方法，如下：

  
    
    
  

   
     
     
   val intValueArr = Array(
   
     
     
   12,
   
     
     
   45,
   
     
     
   33)
   
     
     
   
val myStrArr = Array(
   
     
     
   "BigData",
   
     
     
   "Hadoop",
   
     
     
   "Spark")
  
    
    
  

从上面代码可以看出，都不需要给出数组类型，Scala会自动根据提供的初始化数据来推断出数组的类型。

2.列表

下面我们首先声明一个列表：

  
    
    
  

   
     
     
   val intList = List(
   
     
     
   1,
   
     
     
   2,
   
     
     
   3)
   
     
     
   

  
    
    
  

列表有头部和尾部的概念，可以使用intList.head来获取上面定义的列表的头部，值是1，使用intList.tail来获取上面定义的列表的尾部，值是List(2,3），可以看出，头部是一个元素，而尾部则仍然是一个列表。

由于列表的头部是一个元素，所以，我们可以使用::操作，在列表的头部增加新的元素，得到一个新的列表，如下：

  
    
    
  

   
     
     
   val intList = List(
   
     
     
   1,
   
     
     
   2,
   
     
     
   3)
   
     
     
   
val intListOther = 
   
     
     
   0::intList
   
     
     
   

  
    
    
  

注意，上面操作执行后，intList不会发生变化，依然是List(1,2,3)，intListOther是一个新的列表List(0,1,2,3)

::操作符是右结合的，因此，如果要构建一个列表List(1,2,3)，实际上也可以采用下面的方式：

val intList = 1::2::3::Nil

上面代码中，Nil表示空列表。
我们也可以使用:::操作符对不同的列表进行连接得到新的列表，比如：

val intList1 = List(1,2)
val intList2 = List(3,4)
val intList3 = intList1:::intList2

3.元组

元组是不同类型的值的聚集。元组和列表不同，列表中各个元素必须是相同类型，而元组可以包含不同类型的元素。
下面我们声明一个名称为tuple的元组（为了看到声明后的效果，我们这次在Scala解释器中输入代码并执行）：

scala> val tuple = ("BigData",2015,45.0)
tuple: (String, Int, Double) = (BigData,2015,45.0)  //这行是Scala解释器返回的执行结果
scala> println(tuple._1)
BigData
scala> println(tuple._2)
2015
scala> println(tuple._3)
45.0

从上述代码在Scala解释器中的执行效果可以看出，我们声明一个元组是很简单的，只需要用圆括号把多个元组的元素包围起来就可以了。
当需要访问元组中的某个元素的值时，可以通过类似tuple._1、tuple._2、tuple._3这种方式就可以实现。

4.集

集(set)是不重复元素的集合。列表中的元素是按照插入的先后顺序来组织的，但是，”集”中的元素并不会记录元素的插入顺序，而是以“哈希”方法对元素的值进行组织，所以，它允许你快速地找到某个元素。

集包括可变集和不可变集，缺省情况下创建的是不可变集，通常我们使用不可变集。
下面我们用默认方式创建一个不可变集，如下（在Scala解释器中执行）：

scala> var mySet = Set("Hadoop","Spark")
mySet: scala.collection.immutable.Set[String] = Set(Hadoop, Spark)
scala> mySet += "Scala"  //向mySet中增加新的元素
scala> println(mySet.contains("Scala"))
true

上面声明时，如果使用val，mySet += “Scala”执行时会报错，所以需要声明为var。（如果要声明一个可变集，则需要引入scala.collection.mutable.Set包）

5.映射

在Scala中，映射(Map)是一系列键值对的集合，也就是，建立了键和值之间的对应关系。在映射中，所有的值，都可以通过键来获取。

映射包括可变和不可变两种，默认情况下创建的是不可变映射，如果需要创建可变映射，需要引入scala.collection.mutable.Map包。

下面我们创建一个不可变映射：

val university = Map("XMU" -> "Xiamen University", "THU" -> "Tsinghua University","PKU"->"Peking University")

如果要获取映射中的值，可以通过键来获取，如下：

println(university("XMU"))

上面代码通过”XMU”这个键，可以获得值Xiamen University。
如果要检查映射中是否包含某个值，可以使用contains方法，如下：

val xmu = if (university.contains("XMU")) university("XMU") else 0
println(xmu)

循环遍历映射，是经常需要用到的操作，基本格式是：

for ((k,v) <- 映射) 语句块

下面给出一个实例：

for ((k,v) <- university) printf("Code is : %s and name is: %s
",k,v)

6.迭代器

在Scala中，迭代器（Iterator）不是一个集合，但是，提供了访问集合的一种方法。当构建一个集合需要很大的开销时（比如把一个文件的所有行都读取内存），迭代器就可以发挥很好的作用。
迭代器包含两个基本操作：next和hasNext。next可以返回迭代器的下一个元素，hasNext用于检测是否还有下一个元素。

有了这两个基本操作，我们就可以顺利地遍历迭代器中的所有元素了。
通常可以通过while循环或者for循环实现对迭代器的遍历。
while循环如下：

val iter = Iterator("Hadoop","Spark","Scala")
while (iter.hasNext) {
    println(iter.next())
}

注意，上述操作执行结束后，迭代器会移动到末尾，就不能再使用了，如果继续执行一次println(iter.next)就会报错。另外，上面代码中，使用iter.next和iter.next()都是可以的，但是，hasNext后面不能加括号。

for循环如下：

val iter = Iterator("Hadoop","Spark","Scala")
for (elem <- iter) {
    println(elem)
}

参考链接：

http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/

https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html

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