Scala_数据结构

2022-03-18 22:50:52

数据结构

容器(Collection)

  • Scala提供了一套丰富的容器（collection）库，包括列表 （List）、数组（Array）、集合（Set）、映射（Map）等

  • 根据容器中元素的组织方式和操作方式，可以区分为有序 和无序、可变和不可变等不同的容器类别

  • Scala用了三个包来组织容器类，分别是scala.collection 、 scala.collection.mutable和scala.collection.immutable

  • 下图显示了scala.collection包中所有的容器类。这些都是 高级抽象类或特质。例如，所有容器类的基本特质(trait)是 Traverable特质，它为所有的容器类定义了公用的foreach 方法，用于对容器元素进行遍历操作

Scala_数据结构

  • 下面的图表显示了scala.collection.immutable中的所有容器类

Scala_数据结构

  • 下面的图表显示scala.collection.mutable中的所有容器类

列表(List)

  • 列表是一种共享相同类型的不可变的对象序列。既然是一个 不可变的集合， Scala的List定义在scala.collection.immutable包中

  • 不同于Java的java.util.List，scala的List一旦被定义，其值就 不能改变，因此声明List时必须初始化

scala> var strList = List("BigData","Hadoop","Spark")
strList: List[String] = List(BigData, Hadoop, Spark)

  • 列表有头部和尾部的概念，可以分别使用head和tail方法来获取

  • head返回的是列表第一个元素的值

scala> strList.head
res8: String = BigData

  • tail返回的是除第一个元素外的其它值构成的新列表，这体现出 列表具有递归的链表结构

scala> strList.tail
res9: List[String] = List(Hadoop, Spark)
scala> strList.tail.tail
res10: List[String] = List(Spark)
scala> strList.tail.tail.tail
res12: List[String] = List()

  • 构造列表常用的方法是通过在已有列表前端增加元素， 使用的操作符为::，例如：

scala> val strList = List("BigData","Hadoop","Spark")
strList: List[String] = List(BigData, Hadoop, Spark)
scala> val otherList = "Apache"::strList
otherList: List[String] = List(Apache, BigData, Hadoop, Spark)
scala> strList
res13: List[String] = List(BigData, Hadoop, Spark)

  • Scala还定义了一个空列表对象Nil，借助Nil，可以将 多个元素用操作符::串起来初始化一个列表

scala> val intList = 1::2::3::Nil
intList: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> val intList = List(1,2,3)
intList: List[Int] = List(1, 2, 3)

集合(Set)

  • 集合(set)是不重复元素的容器（collection）。列表中的元素 是按照插入的先后顺序来组织的，但是，“集合”中的元素并 不会记录元素的插入顺序，而是以“哈希”方法对元素的值 进行组织，所以，它允许你快速地找到某个元素

  • 集合包括可变集和不可变集，分别位于 scala.collection.mutable包和scala.collection.immutable 包，缺省情况下创建的是不可变集

scala> var mySet = Set("Hadoop","Spark")
mySet: scala.collection.immutable.Set[String] = Set(Hadoop, Spark)
scala> mySet += "Scala"
scala> mySet
res15: scala.collection.immutable.Set[String] = Set(Hadoop, Spark, Scala)
​
scala> val mySet = Set("Hadoop","Spark")
mySet: scala.collection.immutable.Set[String] = Set(Hadoop, Spark)
scala> mySet += "Scala"
<console>:9: error: value += is not a member of scala.collection.immutable.Set[String]
              mySet += "Scala"
                    ^

  • 如果要声明一个可变集，则需要提前引入scala.collection.mutable.Set

scala> import scala.collection.mutable.Set
import scala.collection.mutable.Set
scala> val mySet = Set("Hadoop","Spark")
mySet: scala.collection.mutable.Set[String] = Set(Hadoop, Spark)
scala> mySet += "Scala"
res0: mySet.type = Set(Scala, Hadoop, Spark)
scala> mySet
res1: scala.collection.mutable.Set[String] = Set(Scala, Hadoop, Spark)

映射(Map)

  • 映射(Map)是一系列键值对的容器。在一个映射中，键是 唯一的，但值不一定是唯一的。可以根据键来对值进行快 速的检索

  • 和集合一样，Scala 采用了类继承机制提供了可变的和不 可变的两种版本的映射，分别定义在包 scala.collection.mutable 和scala.collection.immutable 里。 默认情况下，Scala中使用不可变的映射。如果想使用可 变映射，必须明确地导入scala.collection.mutable.Map

scala> val university = Map("XMU" -> "Xiamen University","THU" -> "Tsinghua University")
university: scala.collection.immutable.Map[String,String] = Map(XMU -> Xiamen University, THU -> Tsinghua University)
scala> university("XMU")
res3: String = Xiamen University

  • 对于这种访问方式，如果给定的键不存在，则会抛出异常， 为此，访问前可以先调用contains方法确定键是否存在

scala> val u = if (university.contains("XMU")) university("XMU") else 0
u: Any = Xiamen University

  • 不可变映射，是无法更新映射中的元素的，也无法增加新的 元素。如果要更新映射的元素，就需要定义一个可变的映射，也可以使用+=操作来添加新的元素

scala> import scala.collection.mutable.Map
import scala.collection.mutable.Map
scala> val university2 = Map("XMU" -> "Xiamen University","THU" -> "Tsinghua University")
university2: scala.collection.mutable.Map[String,String] = Map(XMU -> Xiamen University, THU -> Tsinghua University)
scala> university2("XMU") = "xiamen university"//更新已有元素
scala> university2("FZU") = "Fuzhou university"//添加新元素
scala> university2
res6: scala.collection.mutable.Map[String,String] = Map(XMU -> xiamen university, THU -> Tsinghua University, FZU -> Fuzhou university)
scala> university2 += ("TIU" -> "Tianjin University")//添加新元素
res7: university2.type = Map(TIU -> Tianjin University, XMU -> xiamen university, THU -> Tsinghua University, FZU -> Fuzhou university)
循环遍历映射

  • 格式

for ((k , v) <- 映射) 语句块
scala> for ((k,v) <- university2) printf("Code is : %s and name is : %s\n" , k , v)
Code is : TIU and name is : Tianjin University
Code is : XMU and name is : xiamen university
Code is : THU and name is : Tsinghua University
Code is : FZU and name is : Fuzhou university

  • 或者，也可以只遍历映射中的k或者v

scala> for (k <- university2.keys) println(k)
TIU
XMU
THU
FZU
​
scala> for (v <- university2.values) println(v)
Tianjin University
xiamen university
Tsinghua University
Fuzhou university

迭代器(Iterator)

  • 在Scala中，迭代器（Iterator）不是一个集合，但是，提供了 访问集合的一种方法

  • 迭代器包含两个基本操作：next和hasNext。next可以返回迭 代器的下一个元素，hasNext用于检测是否还有下一个元素

scala> val iter = Iterator("Hadoop","Spark","Scala")
iter: Iterator[String] = non-empty iterator
scala> while(iter.hasNext){
     | println(iter.next())
     | }
Hadoop
Spark
Scala
​
scala> val iter = Iterator("Hadoop","Spark","Scala")
iter: Iterator[String] = non-empty iterator
scala> for (elem <- iter){
     | println(elem)
     | }
Hadoop
Spark
Scala

  • Iterable有两个方法返回迭代器：grouped和sliding。然而，这些迭代器返回的不是单 个元素，而是原容器（collection）元素的全部子序列。这些最大的子序列作为参数传 给这些方法。

  • grouped方法返回元素的增量分块，

  • sliding方法生成一个滑动元素的窗口。 两者之间的差异通过REPL的作用能够清楚看出。

scala> val list = List(1,2,3,4,5)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
scala> val iter = list grouped 3
iter: Iterator[List[Int]] = non-empty iterator
scala> iter.next()
res16: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> iter.next()
res17: List[Int] = List(4, 5)
​
scala> val sli = list sliding 3
sli: Iterator[List[Int]] = non-empty iterator
scala> sli.next()
res18: List[Int] = List(1, 2, 3)
scala> sli.next()
res19: List[Int] = List(2, 3, 4)
scala> sli.next()
res20: List[Int] = List(3, 4, 5)

数组(Array)

  • 数组是一种可变的、可索引的、元素具有相同类型的数据集合，它是各种高 级语言中最常用的数据结构。Scala提供了参数化类型的通用数组类Array[T]， 其中T可以是任意的Scala类型，可以通过显式指定类型或者通过隐式推断来实例化一个数组。

scala> val arr = new Array[Int](3)
arr: Array[Int] = Array(0, 0, 0)
scala> arr(0) = 12
scala> arr
res24: Array[Int] = Array(12, 0, 0)
scala> arr(1) = 45
scala> arr(2) = 33
scala> arr
res27: Array[Int] = Array(12, 45, 33)
​
scala> val intArr = Array(12,45,23)
intArr: Array[Int] = Array(12, 45, 23)
scala> val strArr = new Array[String](3)
strArr: Array[String] = Array(null, null, null)
scala> strArr(0) = "BigData"
scala> strArr(1) = "Hive"
scala> strArr(1) = "HBase"
scala> strArr(2) = "Hive"
scala> for (i <- 0 to 2) println(strArr(i))
BigData
HBase
Hive
​
scala> val strArr = Array("Hadoop","Hive","Hbase")
strArr: Array[String] = Array(Hadoop, Hive, Hbase)

  • Array提供了函数ofDim来定义二维和三维数组，用法如下：

scala> val myMatrix = Array.ofDim[Int](3,4) //类型实际就是Array[Array[Int]]
myMatrix: Array[Array[Int]] = Array(Array(0, 0, 0, 0), Array(0, 0, 0, 0), Array(0, 0, 0, 0))
scala> val myCube = Array.ofDim[String](3,2,4) //类型实际是Array[Array[Array[String]]]
myCube: Array[Array[Array[String]]] = Array(Array(Array(null, null, null, null), Array(null, null, null, null)), Array(Array(null, null, null, null), Array(null, null, null, null)), Array(Array(null, null, null, null), Array(null, null, null, null)))

  • 可以使用多级圆括号来访问多维数组的元素，例如myMatrix(0)(1)返回第 一行第二列的元素

  • 采用Array类型定义的数组属于定长数组，其数组长度 在初始化后就不能改变。如果要定义变长数组，需要使用ArrayBuffer参数类型，其位于包 scala.collection.mutable中。举例如下：

scala> import scala.collection.mutable.ArrayBuffer 
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
scala> val aMutableArr = ArrayBuffer(10,20,30) 
aMutableArr: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(10, 20, 30)
scala> aMutableArr += 40 
res37: aMutableArr.type = ArrayBuffer(10, 20, 30, 40)
scala> aMutableArr.insert(2, 60,40) 
scala> aMutableArr
res39: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(10, 20, 60, 40, 30, 40)
scala> aMutableArr -= 40 
res40: aMutableArr.type = ArrayBuffer(10, 20, 60, 30, 40)
scala> var temp=aMutableArr.remove(2) 
temp: Int = 60
​
scala> import scala.collection.mutable.ArrayBuffer 
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
scala> val aMutableArr = ArrayBuffer(10,20,30) 
aMutableArr: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(10, 20, 30)
scala> aMutableArr ++= Array(4,5,6)  //追加数组
res11: aMutableArr.type = ArrayBuffer(10, 20, 30, 4, 5, 6
scala> var temp=aMutableArr.remove(2,2) //从第二个元素删除，删除2个元素
temp: Unit = ()
scala> aMutableArr
res12: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(10, 20, 5, 6)

元组(Tuple)

  • 元组是不同类型的值的聚集。元组和列表不同，列表中各 个元素必须是相同类型，而元组可以包含不同类型的元素

scala> val tuple = ("bigdata" , 2015 , 45.0 , 33f)
tuple: (String, Int, Double, Float) = (bigdata,2015,45.0,33.0)
scala> println(tuple._1)
bigdata
scala> println(tuple._2)
2015
scala> println(tuple._4)
33.0
scala> val t,(a,b,c,d) = ("bigdata" , 2015 , 45.0 , 33f)
t: (String, Int, Double, Float) = (bigdata,2015,45.0,33.0)
a: String = bigdata
b: Int = 2015
c: Double = 45.0
d: Float = 33.0
scala> a
res0: String = bigdata
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