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Scala Collection Method
来源:cnblogs  作者:afewnotes  时间:2019/10/8 9:28:40  对本文有异议
  • 接收一元函数
    • map 转换元素,主要应用于不可变集合

      1. (1 to 10).map(i => i * i)
      2. (1 to 10).flatMap(i => (1 to i).map(j => i * j))
    • transformmap 相同,不过用于可变集合,直接转换

      1. ArrayBuffer("Peter", "Paul", "Mary").transform(_.toUpperCase)
    • collect 接收偏函数(PartialFunction)作为参数;模式匹配也是一种偏函数

      1. "-3+4".collect {
      2. case '+' => 1 ;
      3. case '-' => -1
      4. } // Vector(-1, 1)
    • groupBy 按指定函数分组,返回 Map

      1. val words = Array("Abc", "ab")
      2. val map = words.groupBy(_.substring(0, 1).toUpperCase)
      3. // Map(A -> Array(Abc, ab))
  • 接收二元函数
    • reduceLeft 从左向右规约 f(f(f(a, b), c), d)
    1. List(1, 7, 2, 9).reduceLeft(_ - _)
    2. // ((1 - 7) - 2) - 9 = 1 - 7 - 2 - 9 = -17
    • reduceRight 从右向左规约 f(a, f(b, f(c, d)))

      1. List(1, 7, 2, 9).reduceRight(_ - _)
      2. // 1 - (7 - (2 - 9)) = 1 - 7 + 2 - 9 = -13
    • foldLeft 提供初始值+二元函数,从左向右折叠,每次计算结果在左侧
      • 可用 /:(表示树形左侧)操作符表示,(init /: collection)(function)
    • foldRight 提供初始值+二元函数,从右向左折叠,每次计算结果在右侧
      • 可用 :\(表示树形右侧)操作符表示,(collection :\ init)(function)
      1. List(1, 7, 2, 9).foldLeft(0)(_ - _)
      2. (0 /: List(1, 7, 2, 9))(_ - _)
      3. // 0 - 1 - 7 - 2 - 9 = -19
    • scanLeftscanRight 结合了 folding 和 mapping,结果为所有的中间过程值

      1. (1 to 10).scanLeft(0)(_ + _) // Vector(0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55)
  • zip 拉链,即将两个集合各个元素像拉链一样交叉结合在一起

    1. List(1,2,3) zip List("a","b","c") // List((1,a), (2,b), (3,c))
    • 长度不一致的集合则以较小的长度为准
  • zipAll 为长度较短的集合设置默认值,

    1. this.zipAll(that, thisDefault, thatDefault)
  • zipWithIndex 返回元素及对应的下标

    1. "Scala".zipWithIndex
    2. // Vector((S,0), (c,1), (a,2), (l,3), (a,4))
  • view 为集合创建延迟视图
    scala val lazyView = (1 to 1000000).view lazyView.take(100).last //100
    • 对视图的操作都不会立即计算(包括第一个元素也不会)
    • Stream 不同,不会缓存任何值
    • apply 方法会强制计算整个视图,使用 lazyView.take(i).last 代替 lazyView(i)
  • par 并行化集合,后续应用的方法都会并发计算
    scala for (i <- (0 until 100).par) print(s" $i") // 1-99
    • 很好的解决并发编程问题
    • 将集合变为对于的并行化实现
    • 对于产生的结果,与串行方式的结果一致 (如 for...yield...
    • 可使用 seqtoArray 等方法将集合还原
    • 部分方法不能并发操作
      • 使用 reduce 替代 reduceLeft,先对各部分集合操作,然后聚合结果,但操作必须满足结合律
      • 使用 aggregate 替代 foldLeft,先对各部分集合操作,然后用另一个操作将结果聚合
      str.par.aggregate(Set[Char]())(_ + _, _ ++ _) // 等价于 str.foldLeft(Set[Char]())(_ + _)

原文链接:http://www.cnblogs.com/yuanzam/p/11617032.html

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