Scala基础之集合（数组）

Scala的集合有三大类：序列Seq、集Set、映射Map，所有的集合都扩展自Iterable特质。对于几乎所有的集合类，Scala都同时提供了可变和不可变的版本。

不可变：增删改 都会返回有个新数组
可变：可增删改　

hashmap,hashset AraryBuffer

Hashset Hashmap Array List String

    //定义数组，格意义上，数组不是集合，是一种数据结构
    val array = new Array[String](3)
    // 使用集合的伴生对象构建集合，并同时初始化
    val array1 = Array(1,2,3,4)
    val array2 = Array(5,6,7,8)
    //val array2 = Array.apply(1,2,3,4)


    //插值
    array.update(0,"bb")
    //插值，或者修改
    array(0)="aa"
    //循环打印
    for (elem <- array) {println(elem)}

    val array1 = Array(1,2,3,4)
    val array2 = Array(5,6,7,8)

    // 访问
    //val ints: Array[Int] = array1.+:(5)
    // scala中如果运算符是以冒号结尾，那么运算规则为从后向前计算
    val ints = 5 +: array1

    //val ints1: Array[Int] = array1.:+(5)
    val ints1 = array1 :+ 5

    val ints2 = array1 ++ array2

       println(array1 eq ints)
       println(array1 eq ints1)
       println(ints eq ints1)

        // TODO 遍历
        println(ints.mkString(","))
        println(ints1.mkString(","))
        println(ints2.mkString(","))
结果
false
false
false
5,1,2,3,4
1,2,3,4,5
1,2,3,4,5,6,7,8　

        // foreach方法是一个循环的方法，需要传递一个参数，这个从参数的类型是函数类型
        //  函数类型 ： Int => U
        def foreachFunction(num:Int): Unit = {
            println(num)
        }

        //array1.foreach(foreachFunction)
        //array1.foreach((num:Int)=>{println(num)})
        //array1.foreach((num:Int)=>println(num))
        //array1.foreach((num)=>println(num))
        //array1.foreach(num=>println(num))

最终一个结果
array1.foreach(println(_))

// 多维数组
var myMatrix = Array.ofDim[Int](3,3)
//myMatrix.foreach(list=>println(list.mkString(",")))

val arr1 = Array(1,2,3,4)
val arr2 = Array(5,6,7,8)
// 合并数组
val arr6: Array[Int] = Array.concat(arr1, arr2)
//arr6.foreach(println(_))

// 创建指定范围的数组
val arr7: Array[Int] = Array.range(0,2)
arr7.foreach(println)
//创建并填充指定数量的数组
val arr8:Array[Int] = Array.fill[Int](5)(-1)
arr8.foreach(println)　

    //val buffer = new ArrayBuffer[String]()
    val buffer = ArrayBuffer("a", "b", "c")

    buffer.append("a", "b", "c", "d")
    //ArrayBuffer(a, b, c, a, b, c, d)
    buffer.appendAll(Array("a", "b", "c"))
    //ArrayBuffer(a, b, c, a, b, c, d, a, b, c)

//    buffer.insert(100, "f")  IndexOutOfBoundsException

    //更改
    //buffer.update(0, "e")
    buffer(0) = "e"
    println(buffer,"**")

    //删除
    //buffer.remove(2)
    //buffer.remove(2,4)
    //println(buffer,"@@")

    val strings: ArrayBuffer[String] = buffer - "e"
    println(strings,"$$")

    println(buffer eq strings)

        val array = Array(1,2,3,4)

        // 不可变 => 可变
        val buffer: mutable.Buffer[Int] = array.toBuffer

        val buff = ArrayBuffer(1,2,3,4)
        // 可变 => 不可变
        val array1: Array[Int] = buff.toArray

        // Java集合 <=> Scala集合
        array1.foreach(println)

        import scala.collection.JavaConverters._
        //val list = new java.util.ArrayList()
        //list.asScala.foreach(println)

        val java: util.List[Int] = List(1, 2, 3, 4).asJava　

    val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)

    // 从集合中获取部分数据
    println(array.head)
    println(array.tail)
    println(array.tails)
    println(array.last)
    println(array.init.foreach(println(_))) // 初始
    println(array.inits.foreach(println(_)))

    // 取前几个
    println(array.take(3))
    //println(array.reverse.take(2).reverse)
    println(array.takeRight(2))
    println(array.drop(1))
    println(array.dropRight(1))　

val array = ArrayBuffer(1,2,3,4, 5)

        println(array.sum)
        println(array.max)
        println(array.min)
        println(array.product)

        // 自定义数据操作的方法
        // 集合的数据无论是多少，最基本的数据操作其实都是两两计算。
        // map => reduce => 简化，规约（聚合）

        def reduceFunction(x : Int, y : Int): Int = {
            x + y
        }

        //println(array.reduce(reduceFunction))
        //println(array.reduce((x:Int, y:Int)=>{x + y}))
        //println(array.reduce((x:Int, y:Int)=>x + y))
        //println(array.reduce((x, y)=>x + y))
        println(array.reduce(_ - _))  // -13
        println(array.reduceLeft(_ - _)) // -13

        // 【1，2，3，4】
        //  (((1 + 2) + 3) + 4)
        // reversed.reduceLeft[B]((x, y) => op(y, x))
        // 【1，2，3，4, 5】
        // 【5，4，3，2，1】
        //  1 - (2 - (3 - (4 - 5)))
        // 【1，2，3，4】
        // (1 - (2 - (3 - 4)))
        println(array.reduceRight(_ - _)) // 3

    val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)
    val num = 5

    // 折叠
    println(array.fold(5)(_ - _))

    // (((5 - 1) - 2) - 3) - 4
    //println(array.foldLeft(5)(_ - _))

    // reversed.foldLeft(z)((x, y) => op(y, x))
    // 【1，2，3，4】
    // 【4，3，2，1】
    //  1 - (2  - (3 - (4 - 5)))
    println(array.foldRight(5)(_ - _))
  // 5 ,5-1 ,5-1-2,5-1-2-3,5-1-2-3-4
    println(array.scan(5)(_ - _))
  //  1,2,3,4,5=>reserve(5,4-5,3-(4-5),2-(3-(4-5))....
    println(array.scanRight(5)(_-_))

        // 功能函数：由集合对象提供函数执行自定义的功能
        //  1. map => 映射(转换) => K->V
        //     a => b

        // map方法需要传递一个参数，这个参数的类型为函数类型: Int => B
        def mapFunction( num:Int ): Int = {
            num * 2
        }

        //println(array.map(mapFunction))

//        println(array.map(
//            (num:Int) => {
//                num * 2
//            }
//        ))

        println(array.map(_*2))

//        val array = ArrayBuffer(
//            ArrayBuffer(
//                ArrayBuffer(1,2),ArrayBuffer(5,6)
//            ), ArrayBuffer(
//                ArrayBuffer(3,4),ArrayBuffer(7,8)
//            )
//        )

        //println(array.length)
        // 将整体拆分成个体的操作，称之为扁平化
        // 扁平化操作只能对最外层进行操作
        //println(array.flatten.flatten)

        val array = Array(
            "Hello Scala", "Hello Hadoop"
        )

        //println(array.flatten.mkString(","))

        println(array.flatMap(
            str => {
                str.split(" ")
            }
        ).mkString(","))

        val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)

        // filter方法可以对集合中的每一条数据进行筛选过滤
        // 满足条件（true）的数据保留，不满足条件(false)的数据丢弃
        val r = array.filter(
            num => {
                num % 2 != 0
            }
        )
        println(r)


    }

//        val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)
//
//        // 根据指定的规则对每一条数据进行分组
//        val r = array.groupBy(
//            num => {
////                if ( num % 2 == 0 ) {
////                    "偶数"
////                } else {
////                    "奇数"
////                }
//                num % 2
//            }
//        )
//
//        println(r)
        val array = ArrayBuffer(
            "Hello", "Scala", "Hadoop", "Spark"
        )

        println(array.groupBy(_.substring(0, 1)))

        //val array = ArrayBuffer(1,4,2,3)
        val array = ArrayBuffer("1", "11", "2", "3", "22")

        // 排序:通过指定的规则对每一条数据进行排序处理， 默认为升序
        println(array.sortBy(
            num => num.toInt
        ))

        println(array.sortBy(num => num.toInt)(Ordering.Int.reverse))

        //  line => Hello Scala
        val source: BufferedSource = Source.fromFile("data/word.txt")
        val lines: Array[String] = source.getLines().toArray
        source.close()

        val wordCount =
            lines
                .flatMap(_.split(" "))
                .groupBy(word => word)
                .mapValues(_.size)

        println(wordCount)