Scala集合，序列 可变和不可变List List各种函数的使用 不可变Set和可变Set Map

                     

1． 集合

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
在Scala中集合有可变（mutable）和不可变（immutable）两种类型，immutable类型的集合初始化后就不能改变了（注意与val修饰的变量进行区别）

1.1． 序列

不可变的序列 import scala.collection.immutable._
在Scala中列表要么为空（Nil表示空列表）要么是一个head元素加上一个tail列表。
9 :: List(5, 2)  :: 操作符是将给定的头和尾创建一个新的列表
注意：:: 操作符是右结合的，如9 :: 5 :: 2 :: Nil相当于 9 :: (5 :: (2 :: Nil))

package cn.toto.scala/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object ImmutListDemo {  def main(args: Array[String]): Unit = {    //创建一个不可变的集合    val lst1 = List(1,2,3)    println(lst1)    //将0插入到lst1的前面生成一个新的List    val lst2 = 0::lst1    println(lst2)    val lst3 = lst1.::(0)    println(lst3)    val lst4 = 0 +: lst1;    println(lst4)    val lst5 = lst1.+:(0)    println(lst5)    //将一个元素添加到list1的后面产生一个新的集合    val lst6 = lst1 :+3    val lst0 = List(4,5,6)    //将2个list合并成一个新的List    val lst7 = lst1 ++ lst0    println(lst7)    //将lst0插入到lst1前面生成一个新的集合    val lst9 = lst1.:::(lst0)    println(lst9)  }}

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List(1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(0, 1, 2, 3)List(1, 2, 3, 4, 5, 6)List(4, 5, 6, 1, 2, 3)

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可变的序列 import scala.collection.mutable._

package cn.toto.scalaimport scala.collection.mutable.ListBuffer/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object MuListDemo {  def main(args: Array[String]): Unit = {    //构建一个可变列表，初始有3个元素，1,2,3    val lst0 = ListBuffer[Int](1,2,3)    println(lst0)    //创建一个空的可变列表    val lst1 = new ListBuffer[Int]    //向lst1中追加元素，注意：没有生成新的集合    lst1 += 4    println(lst1)    lst1.append(5)    println(lst1)    //将lst1中的元素最近到lst0中，注意：没有生成新的集合    lst0 ++= lst1    println(lst0)    //将lst0 和 lst1合并成一个新的ListBuffer，注意：生成一个集合    val lst2 = lst0 ++ lst1    println(lst2)    //将元素追加到lst0的后面生成一个新的集合    val lst3 = lst0 :+ 5    println(lst3)  }}

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ListBuffer(1, 2, 3)ListBuffer(4)ListBuffer(4, 5)ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5)ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 4, 5)ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 5)

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其它案例：

package cn.toto.scala/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object ListTest {  def main(args: Array[String]): Unit = {    //创建一个List    val lst0 = List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2)    //将lst0中每个元素乘以10后生成一个新的集合    val lst1 = lst0.map(x => x * 2)    //结果是：List(2, 14, 18, 16, 0, 6, 10, 8, 12, 4)    println(lst1)    //将lst0中的偶数取出来生成一个新的集合    val lst2 = lst0.filter(x => x % 2 == 0)    //运行结果是：List(8, 0, 4, 6, 2)    println(lst2)    //将lst0排序后生成一个新的集合    val lst3 = lst0.sorted    //运行结果：List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)    println(lst3)    val lst4 = lst0.sortBy(x => x)    //运行结果：List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)    println(lst4)    val lst5 = lst0.sortWith((x,y) => x < y)    //运行结果：List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)    println(lst5)    //反转顺序    val lst6 = lst3.reverse    //运行结果：List(9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0)    println(lst6)    //将Iterator转换成List    val lst7 = lst0.toList    //运行结果是：List(1, 7, 9, 8, 0, 3, 5, 4, 6, 2)    println(lst7)    //先按空格切分，再压平    val a = Array("a b c","d e f","h i j")    a.flatMap(_.split(" "))    //运行结果是：[Ljava.lang.String;@54a097cc    println(a)    val value1 = lst0.reduce(_+_)    //运行结果是：45    println(value1)    val value2 = lst0.fold(10)(_+_)    //运行结果是：55    println(value2)    //并行计算求和    val value3 = lst0.par.sum    //运行结果是：45    println(value3)    val value4 = lst0.par.map(_ % 2 == 0)    //运行结果：ParVector(false, false, false, true, true, false, false, true, true, true)    println(value4)    val value5 = lst0.par.reduce((x,y) => x + y)    //运行结果：45    println(value5)    //简化：reduce    //将非特定顺序的二元操作应用到所有元素    val lst9 = lst0.par.reduce((x, y) => x + y)    //运行结果是：45    println(lst9)    //按照特定的顺序    val lst10 = lst0.reduceLeft(_+_)    //运行结果：45    println(lst10)    //折叠：有初始值（无特定顺序）    val lst11 = lst0.par.fold(100)((x,y) => x + y)    //运行结果是：945，第二次是1045，最后又回到945    println(lst11)    //折叠：有初始值（有特定顺序）    val lst12 = lst0.foldLeft(100)((x, y) => x + y)    //运行结果一直是145    println(lst12)    //聚合    val arr = List(List(1, 2, 3), List(3, 4, 5), List(2), List(0))    val result = arr.aggregate(0)(_+_.sum,_+_)    //运行结果：20    println(result)    val l1 = List(5,6,4,7)    val l2 = List(1,2,3,4)    //求并集    val r1 = l1.union(l2)    //结果是：List(5, 6, 4, 7, 1, 2, 3, 4)    println(r1)    //求交集    val r2 = l1.intersect(l2)    //运行结果：List(4)。并集只有一个4    println(r2)    //求差集    val r3 = l1.diff(l2)    //求l1中不包含l2元素的集合，运行结果是：List(5, 6, 7)    println(r3)  }}

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2． Set

不可变的Set

package cn.toto.collectimport scala.collection.immutable.HashSetobject ImmutSetDemo extends App{  val set1 = new HashSet[Int]()  //将元素和set1合并生成一个新的set，原有set不变  val set2 = set1 + 4  //set中元素不能重复  val set3 = set1 ++ Set(5, 6, 7)  val set0 = Set(1,3,4) ++ set1  println(set0.getClass)}

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可变的Set

package cn.toto.scalaimport scala.collection.mutable/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object MutSetDemo {  def main(args: Array[String]): Unit = {    //创建一个可变的HashSet    val set1 = new mutable.HashSet[Int]();    //向HashSet中添加元素    set1 += 2    //add等价于+=    set1.add(4)    println(set1)    set1 ++= Set(1,3,5)    println(set1)    //删除一个元素    set1 -= 5    println(set1)    set1.remove(2)    println(set1)  }}

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Set(2, 4)Set(1, 5, 2, 3, 4)Set(1, 2, 3, 4)Set(1, 3, 4)

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3． Map

package cn.toto.scalaimport scala.collection.mutable/**  * Created by toto on 2017/6/28.  */object MutMapDemo {  def main(args: Array[String]): Unit = {    val map1 = new mutable.HashMap[String,Int]();    //向map中添加数据    map1("spark") = 1    map1 += (("hadoop",2))    map1.put("storm",3)    println(map1)    //从map中移除元素    map1 -= "spark"    map1.remove("hadoop")    println(map1)  }}

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运行后的结果如下：

Map(hadoop -> 2, spark -> 1, storm -> 3)Map(storm -> 3)

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其它零碎的内容：
下面的代码是在命令提示符上输入的内容：

scala> def m(x:Int,y:Int):Int={ x + y }m: (x: Int, y: Int)Intscala> m(1,2)res0: Int = 3scala> (x:Int,y:Int) => x + yres1: (Int, Int) => Int = $$Lambda$1044/698062929@191a0351scala> val f = (x:Int,y:Int) => x + yf: (Int, Int) => Int = $$Lambda$1045/1726169577@5b48f0f4scala> val f1 :(Int,Int) => Int = {(x,y) => x + y}f1: (Int, Int) => Int = $$Lambda$1046/535361000@39449465scala> f1(1,2)res2: Int = 3scala> Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)res3: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> val arr = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)arr: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> arr.map(_ * 10)res4: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> arrres6: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> arr.map((x:Int) => x * 10)res7: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> arr.map(x => x * 10)res8: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> val f2 = (x:Int) => x * 10f2: Int => Int = $$Lambda$1172/1943764464@44a485bcscala> arr.map(f2)res9: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> def m1(x:Int):Int = x * 10m1: (x: Int)Intscala> arr.map(m1)res10: Array[Int] = Array(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100)scala> arr.sortBy(x => x)res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)#成了按照字符串进行排序了。scala> arr.sortBy(x => x + "")res12: Array[Int] = Array(1, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)scala> arr.fold(0)(_+_)res13: Int = 55scala> arr.reduce(_+_)res14: Int = 55scala> arr.fold(10)(_+_)res15: Int = 65scala> arr.parres16: scala.collection.parallel.mutable.ParArray[Int] = ParArray(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)#这里相当于是使用多个线程进行处理的scala> arr.par.sumres17: Int = 55聚合scala> val arr = List(List(1,2,3),List(3,4,5),List(2),List(0))arr: List[List[Int]] = List(List(1, 2, 3), List(3, 4, 5), List(2), List(0))这里的a代表的是0，b代表的是上面的List中的每个list,(x,y) => x + y表示给b.sum中的结果进行求和scala> arr.aggregate(0)((a,b)=> a + b.sum,(x,y) => x + y)res0: Int = 20scala>

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