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README.md
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README.md
@ -142,8 +142,11 @@ TODO
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1. [Scala简介及开发环境配置](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala简介及开发环境配置.md)
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2. [基本数据类型和运算符](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala基本数据类型和运算符.md)
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3. [数组](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala数组相关操作.md)
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4. [集合](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala集合.md)
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5. [集合使用(1)——列表](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala列表.md)
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6. [集合使用(2)——映射和元组](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala映射和元组.md)
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7. [流程控制语句](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala流程控制语句.md)
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3. [流程控制语句](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala流程控制语句.md)
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4. [数组Array](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala数组.md)
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5. [集合综述](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala集合.md)
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6. [常用集合类型之——List](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala列表.md)
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7. [常用集合类型之——Map & Tuple](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Scala映射和元组.md)
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8. 其他常用集合类型
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9. 类和对象
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10. 函数和闭包
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@ -8,10 +8,9 @@
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<a href="#五列表的基本操作">五、列表的基本操作</a><br/>
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<a href="#六列表的高级操作">六、列表的高级操作</a><br/>
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<a href="#七List对象的方法">七、List对象的方法</a><br/>
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<a href="#八处理多个列表">八、处理多个列表</a><br/>
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<a href="#八处理多个List">八、处理多个List</a><br/>
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</nav>
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## 一、List字面量
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List是Scala中非常重要的一个数据结构，其与Array(数组)非常类似，但是List是不可变的，和Java中的List一样，其底层实现是链表。
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@ -413,7 +412,7 @@ res41: List[Nothing] = List()
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## 八、处理多个列表
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## 八、处理多个List
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当多个List被放入同一个tuple中时候，可以通过zipped对多个List进行关联处理。
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@ -11,7 +11,10 @@
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## 一、定长数组
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在Scala中，如果你需要一个长度不变的数组，可以用Array。
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在Scala中，如果你需要一个长度不变的数组，可以使用Array。同时需要注意以下两点：
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- 在scala中使用`(index)`而不是`[index]`来访问数组中的元素，因为访问元素，对于Scala来说是方法调用，`(index)`相当于执行了`.apply(index)`方法。
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- scala中的数组与Java中的是等价的，`Array[Int]()`在虚拟机层面就等价于Java的`int[]`。
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```scala
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// 10个整数的数组，所有元素初始化为0
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@ -31,16 +34,9 @@ scala> a(0)
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res3: String = hello
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```
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这里需要注意以下两点：
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+ 在scala中使用`(index)`而不是`[index]`来访问数组中的元素，因为访问元素，对于Scala来说是方法调用，`(index)`相当于执行了`.apply(index)`方法。
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+ scala中的数组与Java中的是等价的，`Array[Int]()`在虚拟机层面就等价于Java的`int[]`。
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## 二、变长数组
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在scala中，通过ArrayBuffer实现变长数组(又称缓冲数组)，相当于Java中的ArrayList。变长数组的构建方式及常用操作如下：
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在scala中通过ArrayBuffer实现变长数组(又称缓冲数组)。在构建ArrayBuffer时必须给出类型参数，但不必指定长度，因为ArrayBuffer会在需要的时候自动扩容和缩容。变长数组的构建方式及常用操作如下：
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```java
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import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
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@ -75,7 +71,7 @@ object ScalaApp {
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}
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```
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这里需要说明的是：由于scala的变长数组是使用java的集合来实现的，而Java集合的底层实现是链表，这意味使用`+= `在末尾插入元素是一个高效的操作，因为其时间复杂度是O(1)。而使用insert随机插入元素的时间复杂度是O(n)，因为在其插入位置之后的所有元素都要进行对应地后移，所以在`ArrayBuffer`中随机插入元素是一个低效的操作。
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这里需要说明的是：使用`+= `在末尾插入元素是一个高效的操作，其时间复杂度是O(1)。而使用insert随机插入元素的时间复杂度是O(n)，因为在其插入位置之后的所有元素都要进行对应地后移，所以在`ArrayBuffer`中随机插入元素是一个低效的操作。
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## 三、数组遍历
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@ -138,7 +134,7 @@ object ScalaApp extends App {
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## 五、多维数组
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和Java中一样，多维数组由单位数组组成。
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和Java中一样，多维数组由单维数组组成。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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@ -1,36 +1,38 @@
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# Scala映射和元组
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# Map & Tuple
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<nav>
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<a href="#一映射Map">一、映射(Map)</a><br/>
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<a href="#11-构造映射">1.1 构造映射</a><br/>
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<a href="#11-构造Map">1.1 构造Map</a><br/>
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<a href="#12-获取值">1.2 获取值</a><br/>
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<a href="#13-新增修改删除值">1.3 新增/修改/删除值</a><br/>
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<a href="#14-遍历映射">1.4 遍历映射</a><br/>
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<a href="#15-产生新映射">1.5 产生新映射</a><br/>
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<a href="#16-有序映射">1.6 有序映射</a><br/>
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<a href="#17-其他方法">1.7 其他方法</a><br/>
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<a href="#14-遍历Map">1.4 遍历Map</a><br/>
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<a href="#15-yield关键字">1.5 yield关键字</a><br/>
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<a href="#16-其他Map结构">1.6 其他Map结构</a><br/>
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<a href="#17-可选方法">1.7 可选方法</a><br/>
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<a href="#18-与Java互操作">1.8 与Java互操作</a><br/>
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<a href="#二元组Tuple">二、元组(Tuple)</a><br/>
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<a href="#21--模式匹配">2.1 模式匹配</a><br/>
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<a href="#22-Zip方法">2.2 Zip方法</a><br/>
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<a href="#22-zip方法">2.2 zip方法</a><br/>
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</nav>
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## 一、映射(Map)
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### 1.1 构造映射
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### 1.1 构造Map
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```scala
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// 初始化一个空map
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val scores01 = new HashMap[String, Int]
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// 从指定的值初始化映射（方式一）
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// 从指定的值初始化Map（方式一）
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val scores02 = Map("hadoop" -> 10, "spark" -> 20, "storm" -> 30)
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// 从指定的值初始化映射（方式二）
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// 从指定的值初始化Map（方式二）
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val scores03 = Map(("hadoop", 10), ("spark", 20), ("storm", 30))
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```
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采用上面方式得到的都是不可变(immutable)映射，想要得到可变映射，则用：
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采用上面方式得到的都是不可变Map(immutable map)，想要得到可变Map(mutable map)，则需要使用：
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```scala
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val scores04 = scala.collection.mutable.Map("hadoop" -> 10, "spark" -> 20, "storm" -> 30)
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@ -53,7 +55,7 @@ object ScalaApp extends App {
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### 1.3 新增/修改/删除值
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可变映射允许进行新增、修改、删除等操作。
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可变Map允许进行新增、修改、删除等操作。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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@ -82,7 +84,7 @@ object ScalaApp extends App {
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(hive,50)
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```
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不可变映射不允许进行新增、修改、删除等操作，但是允许由不可变映射产生新的映射。
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不可变Map不允许进行新增、修改、删除等操作，但是允许由不可变Map产生新的Map。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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@ -102,7 +104,7 @@ object ScalaApp extends App {
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(hive,50)
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```
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### 1.4 遍历映射
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### 1.4 遍历Map
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```java
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object ScalaApp extends App {
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@ -121,9 +123,9 @@ object ScalaApp extends App {
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}
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```
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### 1.5 产生新映射
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### 1.5 yield关键字
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可以使用`yield`关键字从现有映射产生新的映射。
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可以使用`yield`关键字从现有Map产生新的Map。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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@ -151,7 +153,7 @@ object ScalaApp extends App {
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(30,storm)
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```
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### 1.6 有序映射
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### 1.6 其他Map结构
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在使用Map时候，如果不指定，默认使用的是HashMap，如果想要使用`TreeMap`或者`LinkedHashMap`，则需要显式的指定。
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@ -177,7 +179,7 @@ object ScalaApp extends App {
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(C,30)
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```
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### 1.7 其他方法
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### 1.7 可选方法
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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@ -229,7 +231,7 @@ tuple: (Int, Float, String) = (1,3.24,scala)
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### 2.1 模式匹配
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可以通过模式匹配来进行获取元组中的值并赋予对应的变量：
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可以通过模式匹配来获取元组中的值并赋予对应的变量：
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```scala
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scala> val (a,b,c)=tuple
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@ -245,7 +247,7 @@ scala> val (a,_,_)=tuple
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a: Int = 1
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```
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### 2.2 Zip方法
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### 2.2 zip方法
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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@ -255,7 +257,7 @@ object ScalaApp extends App {
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// 1.zip方法得到的是多个tuple组成的数组
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val tuples: Array[(String, Int)] = array01.zip(array02)
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// 2.也可以在zip后调用toMap方法转换为映射
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// 2.也可以在zip后调用toMap方法转换为Map
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val map: Map[String, Int] = array01.zip(array02).toMap
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for (elem <- tuples) { println(elem) }
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