scala语言基础:一文带你熟悉六大数据结构

Posted 雨云飞

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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语言基础:一文带你熟悉六大数据结构相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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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