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# List & Set
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<nav>
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<a href="#一List字面量">一、List字面量</a><br/>
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<a href="#二List类型">二、List类型</a><br/>
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<a href="#三构建List">三、构建List</a><br/>
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<a href="#四模式匹配">四、模式匹配</a><br/>
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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List">八、处理多个List</a><br/>
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<a href="#九缓冲列表ListBuffer">九、缓冲列表ListBuffer</a><br/>
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<a href="#十集Set">十、集(Set)</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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```scala
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scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm")
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list: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
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// List 是不可变
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scala> list(1) = "hive"
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<console>:9: error: value update is not a member of List[String]
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```
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## 二、List类型
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Scala 中 List 具有以下两个特性：
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+ **同构 (homogeneous)**：同一个 List 中的所有元素都必须是相同的类型；
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+ **协变 (covariant)**：如果 S 是 T 的子类型，那么 `List[S]` 就是 `List[T]` 的子类型，例如 `List[String]` 是 `List[Object]` 的子类型。
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需要特别说明的是空列表的类型为 `List[Nothing]`：
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```scala
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scala> List()
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res1: List[Nothing] = List()
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```
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## 三、构建List
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所有 List 都由两个基本单元构成：`Nil` 和 `::`(读作"cons")。即列表要么是空列表 (Nil)，要么是由一个 head 加上一个 tail 组成，而 tail 又是一个 List。我们在上面使用的 `List("hadoop", "spark", "storm")` 最终也是被解释为 ` "hadoop"::"spark":: "storm"::Nil`。
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```scala
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scala> val list01 = "hadoop"::"spark":: "storm"::Nil
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list01: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
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// :: 操作符号是右结合的，所以上面的表达式和下面的等同
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scala> val list02 = "hadoop"::("spark":: ("storm"::Nil))
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list02: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
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```
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## 四、模式匹配
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Scala 支持展开列表以实现模式匹配。
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```scala
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scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm")
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list: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
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scala> val List(a,b,c)=list
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a: String = hadoop
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b: String = spark
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c: String = storm
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```
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如果只需要匹配部分内容，可以如下：
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```scala
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scala> val a::rest=list
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a: String = hadoop
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rest: List[String] = List(spark, storm)
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```
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## 五、列表的基本操作
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### 5.1 常用方法
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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val list = List("hadoop", "spark", "storm")
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// 1.列表是否为空
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list.isEmpty
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// 2.返回列表中的第一个元素
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list.head
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// 3.返回列表中除第一个元素外的所有元素 这里输出 List(spark, storm)
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list.tail
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// 4.tail 和 head 可以结合使用
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list.tail.head
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// 5.返回列表中的最后一个元素 与 head 相反
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list.init
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// 6.返回列表中除了最后一个元素之外的其他元素 与 tail 相反 这里输出 List(hadoop, spark)
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list.last
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// 7.使用下标访问元素
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list(2)
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// 8.获取列表长度
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list.length
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// 9. 反转列表
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list.reverse
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}
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```
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### 5.2 indices
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indices 方法返回所有下标。
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```scala
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scala> list.indices
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res2: scala.collection.immutable.Range = Range(0, 1, 2)
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```
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### 5.3 take & drop & splitAt
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- **take**：获取前 n 个元素；
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- **drop**：删除前 n 个元素；
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- **splitAt**：从第几个位置开始拆分。
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```scala
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scala> list take 2
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res3: List[String] = List(hadoop, spark)
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scala> list drop 2
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res4: List[String] = List(storm)
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scala> list splitAt 2
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res5: (List[String], List[String]) = (List(hadoop, spark),List(storm))
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```
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### 5.4 flatten
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flatten 接收一个由列表组成的列表，并将其进行扁平化操作，返回单个列表。
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```scala
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scala> List(List(1, 2), List(3), List(), List(4, 5)).flatten
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res6: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
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```
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### 5.5 zip & unzip
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对两个 List 执行 `zip` 操作结果如下，返回对应位置元素组成的元组的列表，`unzip` 则执行反向操作。
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```scala
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scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm")
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scala> val score = List(10,20,30)
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scala> val zipped=list zip score
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zipped: List[(String, Int)] = List((hadoop,10), (spark,20), (storm,30))
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scala> zipped.unzip
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res7: (List[String], List[Int]) = (List(hadoop, spark, storm),List(10, 20, 30))
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```
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### 5.6 toString & mkString
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toString 返回 List 的字符串表现形式。
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```scala
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scala> list.toString
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res8: String = List(hadoop, spark, storm)
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```
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如果想改变 List 的字符串表现形式，可以使用 mkString。mkString 有三个重载方法，方法定义如下：
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```scala
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// start：前缀 sep：分隔符 end:后缀
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def mkString(start: String, sep: String, end: String): String =
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addString(new StringBuilder(), start, sep, end).toString
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// seq 分隔符
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def mkString(sep: String): String = mkString("", sep, "")
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// 如果不指定分隔符 默认使用""分隔
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def mkString: String = mkString("")
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```
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使用示例如下：
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```scala
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scala> list.mkString
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res9: String = hadoopsparkstorm
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scala> list.mkString(",")
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res10: String = hadoop,spark,storm
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scala> list.mkString("{",",","}")
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res11: String = {hadoop,spark,storm}
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```
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### 5.7 iterator & toArray & copyToArray
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iterator 方法返回的是迭代器，这和其他语言的使用是一样的。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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val list = List("hadoop", "spark", "storm")
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val iterator: Iterator[String] = list.iterator
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while (iterator.hasNext) {
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println(iterator.next)
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}
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}
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```
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toArray 和 toList 用于 List 和数组之间的互相转换。
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```scala
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scala> val array = list.toArray
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array: Array[String] = Array(hadoop, spark, storm)
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scala> array.toList
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res13: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
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```
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copyToArray 将 List 中的元素拷贝到数组中指定位置。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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val list = List("hadoop", "spark", "storm")
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val array = Array("10", "20", "30")
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list.copyToArray(array,1)
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println(array.toBuffer)
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}
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// 输出 ：ArrayBuffer(10, hadoop, spark)
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```
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## 六、列表的高级操作
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### 6.1 列表转换：map & flatMap & foreach
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map 与 Java 8 函数式编程中的 map 类似，都是对 List 中每一个元素执行指定操作。
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```scala
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scala> List(1,2,3).map(_+10)
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res15: List[Int] = List(11, 12, 13)
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```
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flatMap 与 map 类似，但如果 List 中的元素还是 List，则会对其进行 flatten 操作。
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```scala
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scala> list.map(_.toList)
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res16: List[List[Char]] = List(List(h, a, d, o, o, p), List(s, p, a, r, k), List(s, t, o, r, m))
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scala> list.flatMap(_.toList)
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res17: List[Char] = List(h, a, d, o, o, p, s, p, a, r, k, s, t, o, r, m)
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```
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foreach 要求右侧的操作是一个返回值为 Unit 的函数，你也可以简单理解为执行一段没有返回值代码。
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```scala
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scala> var sum = 0
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sum: Int = 0
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scala> List(1, 2, 3, 4, 5) foreach (sum += _)
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scala> sum
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res19: Int = 15
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```
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### 6.2 列表过滤：filter & partition & find & takeWhile & dropWhile & span
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filter 用于筛选满足条件元素，返回新的 List。
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```scala
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scala> List(1, 2, 3, 4, 5) filter (_ % 2 == 0)
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res20: List[Int] = List(2, 4)
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```
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partition 会按照筛选条件对元素进行分组，返回类型是 tuple(元组)。
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```scala
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scala> List(1, 2, 3, 4, 5) partition (_ % 2 == 0)
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res21: (List[Int], List[Int]) = (List(2, 4),List(1, 3, 5))
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```
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find 查找第一个满足条件的值，由于可能并不存在这样的值，所以返回类型是 `Option`，可以通过 `getOrElse` 在不存在满足条件值的情况下返回默认值。
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```scala
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scala> List(1, 2, 3, 4, 5) find (_ % 2 == 0)
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res22: Option[Int] = Some(2)
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val result: Option[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5) find (_ % 2 == 0)
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result.getOrElse(10)
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```
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takeWhile 遍历元素，直到遇到第一个不符合条件的值则结束遍历，返回所有遍历到的值。
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```scala
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scala> List(1, 2, 3, -4, 5) takeWhile (_ > 0)
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res23: List[Int] = List(1, 2, 3)
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```
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dropWhile 遍历元素，直到遇到第一个不符合条件的值则结束遍历，返回所有未遍历到的值。
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```scala
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// 第一个值就不满足条件,所以返回列表中所有的值
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scala> List(1, 2, 3, -4, 5) dropWhile (_ < 0)
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res24: List[Int] = List(1, 2, 3, -4, 5)
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scala> List(1, 2, 3, -4, 5) dropWhile (_ < 3)
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res26: List[Int] = List(3, -4, 5)
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```
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span 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 List 中返回，返回类型是 tuple(元组)。
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```scala
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scala> List(1, 2, 3, -4, 5) span (_ > 0)
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res27: (List[Int], List[Int]) = (List(1, 2, 3),List(-4, 5))
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```
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### 6.3 列表检查：forall & exists
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forall 检查 List 中所有元素，如果所有元素都满足条件，则返回 true。
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```scala
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scala> List(1, 2, 3, -4, 5) forall ( _ > 0 )
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res28: Boolean = false
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```
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exists 检查 List 中的元素，如果某个元素已经满足条件，则返回 true。
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```scala
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scala> List(1, 2, 3, -4, 5) exists (_ > 0 )
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res29: Boolean = true
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```
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### 6.4 列表排序：sortWith
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sortWith 对 List 中所有元素按照指定规则进行排序，由于 List 是不可变的，所以排序返回一个新的 List。
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```scala
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scala> List(1, -3, 4, 2, 6) sortWith (_ < _)
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res30: List[Int] = List(-3, 1, 2, 4, 6)
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scala> val list = List( "hive","spark","azkaban","hadoop")
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list: List[String] = List(hive, spark, azkaban, hadoop)
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scala> list.sortWith(_.length>_.length)
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res33: List[String] = List(azkaban, hadoop, spark, hive)
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```
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## 七、List对象的方法
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上面介绍的所有方法都是 List 类上的方法，下面介绍的是 List 伴生对象中的方法。
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### 7.1 List.range
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List.range 可以产生指定的前闭后开区间内的值组成的 List，它有三个可选参数: start(开始值)，end(结束值，不包含)，step(步长)。
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```scala
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scala> List.range(1, 5)
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res34: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)
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scala> List.range(1, 9, 2)
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res35: List[Int] = List(1, 3, 5, 7)
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scala> List.range(9, 1, -3)
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res36: List[Int] = List(9, 6, 3)
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```
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### 7.2 List.fill
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List.fill 使用指定值填充 List。
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```scala
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scala> List.fill(3)("hello")
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res37: List[String] = List(hello, hello, hello)
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scala> List.fill(2,3)("world")
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res38: List[List[String]] = List(List(world, world, world), List(world, world, world))
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```
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### 7.3 List.concat
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List.concat 用于拼接多个 List。
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```scala
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scala> List.concat(List('a', 'b'), List('c'))
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res39: List[Char] = List(a, b, c)
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scala> List.concat(List(), List('b'), List('c'))
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res40: List[Char] = List(b, c)
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scala> List.concat()
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res41: List[Nothing] = List()
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```
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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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```scala
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// 两个 List 对应位置的元素相乘
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scala> (List(10, 20), List(3, 4, 5)).zipped.map(_ * _)
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res42: List[Int] = List(30, 80)
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// 三个 List 的操作也是一样的
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scala> (List(10, 20), List(3, 4, 5), List(100, 200)).zipped.map(_ * _ + _)
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res43: List[Int] = List(130, 280)
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// 判断第一个 List 中元素的长度与第二个 List 中元素的值是否相等
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scala> (List("abc", "de"), List(3, 2)).zipped.forall(_.length == _)
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res44: Boolean = true
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```
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## 九、缓冲列表ListBuffer
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上面介绍的 List，由于其底层实现是链表，这意味着能快速访问 List 头部元素，但对尾部元素的访问则比较低效，这时候可以采用 `ListBuffer`，ListBuffer 提供了在常量时间内往头部和尾部追加元素。
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```scala
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import scala.collection.mutable.ListBuffer
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object ScalaApp extends App {
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val buffer = new ListBuffer[Int]
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// 1.在尾部追加元素
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buffer += 1
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buffer += 2
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// 2.在头部追加元素
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3 +=: buffer
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// 3. ListBuffer 转 List
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val list: List[Int] = buffer.toList
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println(list)
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}
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//输出：List(3, 1, 2)
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```
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## 十、集(Set)
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Set 是不重复元素的集合。分为可变 Set 和不可变 Set。
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### 10.1 可变Set
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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// 可变 Set
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val mutableSet = new collection.mutable.HashSet[Int]
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// 1.添加元素
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mutableSet.add(1)
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mutableSet.add(2)
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mutableSet.add(3)
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||
mutableSet.add(3)
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||
mutableSet.add(4)
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// 2.移除元素
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mutableSet.remove(2)
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// 3.调用 mkString 方法 输出 1,3,4
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println(mutableSet.mkString(","))
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// 4. 获取 Set 中最小元素
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println(mutableSet.min)
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// 5. 获取 Set 中最大元素
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println(mutableSet.max)
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}
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||
```
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### 10.2 不可变Set
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不可变 Set 没有 add 方法，可以使用 `+` 添加元素，但是此时会返回一个新的不可变 Set，原来的 Set 不变。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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||
// 不可变 Set
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val immutableSet = new collection.immutable.HashSet[Int]
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val ints: HashSet[Int] = immutableSet+1
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||
println(ints)
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||
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||
}
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// 输出 Set(1)
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```
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### 10.3 Set间操作
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多个 Set 之间可以进行求交集或者合集等操作。
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```scala
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object ScalaApp extends App {
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// 声明有序 Set
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val mutableSet = collection.mutable.SortedSet(1, 2, 3, 4, 5)
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||
val immutableSet = collection.immutable.SortedSet(3, 4, 5, 6, 7)
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||
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||
// 两个 Set 的合集 输出：TreeSet(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
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||
println(mutableSet ++ immutableSet)
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||
// 两个 Set 的交集 输出：TreeSet(3, 4, 5)
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||
println(mutableSet intersect immutableSet)
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}
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```
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## 参考资料
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1. Martin Odersky . Scala 编程 (第 3 版)[M] . 电子工业出版社 . 2018-1-1
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2. 凯.S.霍斯特曼 . 快学 Scala(第 2 版)[M] . 电子工业出版社 . 2017-7
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||
<div align="center"> <img src="https://gitee.com/heibaiying/BigData-Notes/raw/master/pictures/weixin-desc.png"/> </div> |