543 lines
13 KiB
Markdown
543 lines
13 KiB
Markdown
# List & Set
|
||
|
||
<nav>
|
||
<a href="#一List字面量">一、List字面量</a><br/>
|
||
<a href="#二List类型">二、List类型</a><br/>
|
||
<a href="#三构建List">三、构建List</a><br/>
|
||
<a href="#四模式匹配">四、模式匹配</a><br/>
|
||
<a href="#五列表的基本操作">五、列表的基本操作</a><br/>
|
||
<a href="#六列表的高级操作">六、列表的高级操作</a><br/>
|
||
<a href="#七List对象的方法">七、List对象的方法</a><br/>
|
||
<a href="#八处理多个List">八、处理多个List</a><br/>
|
||
<a href="#九缓冲列表ListBuffer">九、缓冲列表ListBuffer</a><br/>
|
||
<a href="#十集Set">十、集(Set)</a><br/>
|
||
</nav>
|
||
|
||
|
||
|
||
## 一、List字面量
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm")
|
||
list: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
|
||
|
||
// List是不可变
|
||
scala> list(1) = "hive"
|
||
<console>:9: error: value update is not a member of List[String]
|
||
```
|
||
|
||
## 二、List类型
|
||
|
||
Scala中List具有以下两个特性：
|
||
|
||
+ **同构(homogeneous)**：同一个List中的所有元素都必须是相同的类型；
|
||
+ **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。
|
||
|
||
需要特别说明的是空列表的类型为`List[Nothing]`：
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List()
|
||
res1: List[Nothing] = List()
|
||
```
|
||
|
||
## 三、构建List
|
||
|
||
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`。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> val list01 = "hadoop"::"spark":: "storm"::Nil
|
||
list01: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
|
||
|
||
// :: 操作符号是右结合的，所以上面的表达式和下面的等同
|
||
scala> val list02 = "hadoop"::("spark":: ("storm"::Nil))
|
||
list02: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
|
||
```
|
||
|
||
## 四、模式匹配
|
||
|
||
Scala支持展开列表以实现模式匹配。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm")
|
||
list: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
|
||
|
||
scala> val List(a,b,c)=list
|
||
a: String = hadoop
|
||
b: String = spark
|
||
c: String = storm
|
||
```
|
||
|
||
如果只需要匹配部分内容，可以如下：
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> val a::rest=list
|
||
a: String = hadoop
|
||
rest: List[String] = List(spark, storm)
|
||
```
|
||
|
||
## 五、列表的基本操作
|
||
|
||
### 5.1 常用方法
|
||
|
||
```scala
|
||
object ScalaApp extends App {
|
||
|
||
val list = List("hadoop", "spark", "storm")
|
||
|
||
// 1.列表是否为空
|
||
list.isEmpty
|
||
|
||
// 2.返回列表中的第一个元素
|
||
list.head
|
||
|
||
// 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)
|
||
list.tail
|
||
|
||
// 4.tail和head可以结合使用
|
||
list.tail.head
|
||
|
||
// 5.返回列表中的最后一个元素 与head相反
|
||
list.init
|
||
|
||
// 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)
|
||
list.last
|
||
|
||
// 7.使用下标访问元素
|
||
list(2)
|
||
|
||
// 8.获取列表长度
|
||
list.length
|
||
|
||
// 9. 反转列表
|
||
list.reverse
|
||
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 5.2 indices
|
||
|
||
indices方法返回所有下标。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> list.indices
|
||
res2: scala.collection.immutable.Range = Range(0, 1, 2)
|
||
```
|
||
|
||
### 5.3 take & drop & splitAt
|
||
|
||
- **take**：获取前n个元素；
|
||
- **drop**：删除前n个元素；
|
||
- **splitAt**：从第几个位置开始拆分。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> list take 2
|
||
res3: List[String] = List(hadoop, spark)
|
||
|
||
scala> list drop 2
|
||
res4: List[String] = List(storm)
|
||
|
||
scala> list splitAt 2
|
||
res5: (List[String], List[String]) = (List(hadoop, spark),List(storm))
|
||
```
|
||
|
||
### 5.4 flatten
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(List(1, 2), List(3), List(), List(4, 5)).flatten
|
||
res6: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
|
||
```
|
||
|
||
### 5.5 zip & unzip
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> val list = List("hadoop", "spark", "storm")
|
||
scala> val score = List(10,20,30)
|
||
|
||
scala> val zipped=list zip score
|
||
zipped: List[(String, Int)] = List((hadoop,10), (spark,20), (storm,30))
|
||
|
||
scala> zipped.unzip
|
||
res7: (List[String], List[Int]) = (List(hadoop, spark, storm),List(10, 20, 30))
|
||
```
|
||
|
||
### 5.6 toString & mkString
|
||
|
||
toString 返回List的字符串表现形式。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> list.toString
|
||
res8: String = List(hadoop, spark, storm)
|
||
```
|
||
|
||
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：
|
||
|
||
```scala
|
||
// start：前缀 sep：分隔符 end:后缀
|
||
def mkString(start: String, sep: String, end: String): String =
|
||
addString(new StringBuilder(), start, sep, end).toString
|
||
|
||
// seq 分隔符
|
||
def mkString(sep: String): String = mkString("", sep, "")
|
||
|
||
// 如果不指定分隔符 默认使用""分隔
|
||
def mkString: String = mkString("")
|
||
```
|
||
|
||
使用示例如下：
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> list.mkString
|
||
res9: String = hadoopsparkstorm
|
||
|
||
scala> list.mkString(",")
|
||
res10: String = hadoop,spark,storm
|
||
|
||
scala> list.mkString("{",",","}")
|
||
res11: String = {hadoop,spark,storm}
|
||
```
|
||
|
||
### 5.7 iterator & toArray & copyToArray
|
||
|
||
iterator 方法返回的是迭代器，这和其他语言的使用是一样的。
|
||
|
||
```scala
|
||
object ScalaApp extends App {
|
||
|
||
val list = List("hadoop", "spark", "storm")
|
||
|
||
val iterator: Iterator[String] = list.iterator
|
||
|
||
while (iterator.hasNext) {
|
||
println(iterator.next)
|
||
}
|
||
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
toArray和toList用于List和数组之间的互相转换。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> val array = list.toArray
|
||
array: Array[String] = Array(hadoop, spark, storm)
|
||
|
||
scala> array.toList
|
||
res13: List[String] = List(hadoop, spark, storm)
|
||
```
|
||
|
||
copyToArray将List中的元素拷贝到数组中指定位置。
|
||
|
||
```scala
|
||
object ScalaApp extends App {
|
||
|
||
val list = List("hadoop", "spark", "storm")
|
||
val array = Array("10", "20", "30")
|
||
|
||
list.copyToArray(array,1)
|
||
|
||
println(array.toBuffer)
|
||
}
|
||
|
||
// 输出 ：ArrayBuffer(10, hadoop, spark)
|
||
```
|
||
|
||
## 六、列表的高级操作
|
||
|
||
### 6.1 列表转换：map & flatMap & foreach
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1,2,3).map(_+10)
|
||
res15: List[Int] = List(11, 12, 13)
|
||
```
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> list.map(_.toList)
|
||
res16: List[List[Char]] = List(List(h, a, d, o, o, p), List(s, p, a, r, k), List(s, t, o, r, m))
|
||
|
||
scala> list.flatMap(_.toList)
|
||
res17: List[Char] = List(h, a, d, o, o, p, s, p, a, r, k, s, t, o, r, m)
|
||
```
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> var sum = 0
|
||
sum: Int = 0
|
||
|
||
scala> List(1, 2, 3, 4, 5) foreach (sum += _)
|
||
|
||
scala> sum
|
||
res19: Int = 15
|
||
```
|
||
|
||
### 6.2 列表过滤：filter & partition & find & takeWhile & dropWhile & span
|
||
|
||
filter用于筛选满足条件元素，返回新的List。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, 2, 3, 4, 5) filter (_ % 2 == 0)
|
||
res20: List[Int] = List(2, 4)
|
||
```
|
||
|
||
partition会按照筛选条件对元素进行分组，返回类型是tuple(元组)。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, 2, 3, 4, 5) partition (_ % 2 == 0)
|
||
res21: (List[Int], List[Int]) = (List(2, 4),List(1, 3, 5))
|
||
```
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, 2, 3, 4, 5) find (_ % 2 == 0)
|
||
res22: Option[Int] = Some(2)
|
||
|
||
val result: Option[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5) find (_ % 2 == 0)
|
||
result.getOrElse(10)
|
||
```
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, 2, 3, -4, 5) takeWhile (_ > 0)
|
||
res23: List[Int] = List(1, 2, 3)
|
||
```
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
// 第一个值就不满足条件,所以返回列表中所有的值
|
||
scala> List(1, 2, 3, -4, 5) dropWhile (_ < 0)
|
||
res24: List[Int] = List(1, 2, 3, -4, 5)
|
||
|
||
|
||
scala> List(1, 2, 3, -4, 5) dropWhile (_ < 3)
|
||
res26: List[Int] = List(3, -4, 5)
|
||
```
|
||
|
||
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)。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, 2, 3, -4, 5) span (_ > 0)
|
||
res27: (List[Int], List[Int]) = (List(1, 2, 3),List(-4, 5))
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
### 6.3 列表检查：forall & exists
|
||
|
||
forall检查List中所有元素，如果所有元素都满足条件，则返回true。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, 2, 3, -4, 5) forall ( _ > 0 )
|
||
res28: Boolean = false
|
||
```
|
||
|
||
exists检查List中的元素，如果某个元素已经满足条件，则返回true。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, 2, 3, -4, 5) exists (_ > 0 )
|
||
res29: Boolean = true
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
### 6.4 列表排序：sortWith
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List(1, -3, 4, 2, 6) sortWith (_ < _)
|
||
res30: List[Int] = List(-3, 1, 2, 4, 6)
|
||
|
||
scala> val list = List( "hive","spark","azkaban","hadoop")
|
||
list: List[String] = List(hive, spark, azkaban, hadoop)
|
||
|
||
scala> list.sortWith(_.length>_.length)
|
||
res33: List[String] = List(azkaban, hadoop, spark, hive)
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
## 七、List对象的方法
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
### 7.1 List.range
|
||
|
||
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)。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List.range(1, 5)
|
||
res34: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)
|
||
|
||
scala> List.range(1, 9, 2)
|
||
res35: List[Int] = List(1, 3, 5, 7)
|
||
|
||
scala> List.range(9, 1, -3)
|
||
res36: List[Int] = List(9, 6, 3)
|
||
```
|
||
|
||
### 7.2 List.fill
|
||
|
||
List.fill使用指定值填充List。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List.fill(3)("hello")
|
||
res37: List[String] = List(hello, hello, hello)
|
||
|
||
scala> List.fill(2,3)("world")
|
||
res38: List[List[String]] = List(List(world, world, world), List(world, world, world))
|
||
```
|
||
|
||
### 7.3 List.concat
|
||
|
||
List.concat用于拼接多个List。
|
||
|
||
```scala
|
||
scala> List.concat(List('a', 'b'), List('c'))
|
||
res39: List[Char] = List(a, b, c)
|
||
|
||
scala> List.concat(List(), List('b'), List('c'))
|
||
res40: List[Char] = List(b, c)
|
||
|
||
scala> List.concat()
|
||
res41: List[Nothing] = List()
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
## 八、处理多个List
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
// 两个List对应位置的元素相乘
|
||
scala> (List(10, 20), List(3, 4, 5)).zipped.map(_ * _)
|
||
res42: List[Int] = List(30, 80)
|
||
|
||
// 三个List的操作也是一样的
|
||
scala> (List(10, 20), List(3, 4, 5), List(100, 200)).zipped.map(_ * _ + _)
|
||
res43: List[Int] = List(130, 280)
|
||
|
||
// 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
|
||
scala> (List("abc", "de"), List(3, 2)).zipped.forall(_.length == _)
|
||
res44: Boolean = true
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
## 九、缓冲列表ListBuffer
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
import scala.collection.mutable.ListBuffer
|
||
|
||
object ScalaApp extends App {
|
||
|
||
val buffer = new ListBuffer[Int]
|
||
// 1.在尾部追加元素
|
||
buffer += 1
|
||
buffer += 2
|
||
// 2.在头部追加元素
|
||
3 +=: buffer
|
||
// 3. ListBuffer转List
|
||
val list: List[Int] = buffer.toList
|
||
println(list)
|
||
}
|
||
|
||
//输出：List(3, 1, 2)
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
## 十、集(Set)
|
||
|
||
Set是不重复元素的集合。分为可变Set和不可变Set。
|
||
|
||
### 10.1 可变Set
|
||
|
||
```scala
|
||
object ScalaApp extends App {
|
||
|
||
// 可变Set
|
||
val mutableSet = new collection.mutable.HashSet[Int]
|
||
|
||
// 1.添加元素
|
||
mutableSet.add(1)
|
||
mutableSet.add(2)
|
||
mutableSet.add(3)
|
||
mutableSet.add(3)
|
||
mutableSet.add(4)
|
||
|
||
// 2.移除元素
|
||
mutableSet.remove(2)
|
||
|
||
// 3.调用mkString方法 输出1,3,4
|
||
println(mutableSet.mkString(","))
|
||
|
||
// 4. 获取Set中最小元素
|
||
println(mutableSet.min)
|
||
|
||
// 5. 获取Set中最大元素
|
||
println(mutableSet.max)
|
||
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 10.2 不可变Set
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```scala
|
||
object ScalaApp extends App {
|
||
|
||
// 不可变Set
|
||
val immutableSet = new collection.immutable.HashSet[Int]
|
||
|
||
val ints: HashSet[Int] = immutableSet+1
|
||
|
||
println(ints)
|
||
|
||
}
|
||
|
||
// 输出 Set(1)
|
||
```
|
||
|
||
### 10.3 Set间操作
|
||
|
||
多个Set之间可以进行求交集或者合集等操作。
|
||
|
||
```scala
|
||
object ScalaApp extends App {
|
||
|
||
// 声明有序Set
|
||
val mutableSet = collection.mutable.SortedSet(1, 2, 3, 4, 5)
|
||
val immutableSet = collection.immutable.SortedSet(3, 4, 5, 6, 7)
|
||
|
||
// 两个Set的合集 输出：TreeSet(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
|
||
println(mutableSet ++ immutableSet)
|
||
|
||
// 两个Set的交集 输出：TreeSet(3, 4, 5)
|
||
println(mutableSet intersect immutableSet)
|
||
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
|
||
|
||
## 参考资料
|
||
|
||
1. Martin Odersky . Scala编程(第3版)[M] . 电子工业出版社 . 2018-1-1
|
||
2. 凯.S.霍斯特曼 . 快学Scala(第2版)[M] . 电子工业出版社 . 2017-7
|