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目录
第07章-集合
P091【091_尚硅谷_Scala_集合（一）_集合类型系统】22:36
P092【092_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（一）_创建数组】09:37
P093【093_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（二）_访问和修改元素】08:07
P094【094_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（三）_遍历数组】12:26
P095【095_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（四）_添加元素】10:19
P096【096_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（一）_创建数组】07:45
P097【097_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（二）_访问数组元素】01:49
P098【098_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（三）_添加元素】14:31
P099【099_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（四）_删除元素】03:09
P100【100_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（三）_可变数组与不可变数组的转化】05:14
P101【101_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（四）_多维数组】11:44
P102【102_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（一）_创建列表】07:32
P103【103_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（二）_访问和遍历元素】02:46
P104【104_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（三）_添加元素】09:12
P105【105_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（四）_合并列表】04:52
P106【106_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（二）_可变列表】12:33
P107【107_尚硅谷_Scala_集合（四）_Set集合（一）_不可变Set】09:23
P108【108_尚硅谷_Scala_集合（四）_Set集合（二）_可变Set】12:32
P109【109_尚硅谷_Scala_集合（五）_Map集合（一）_不可变Map】17:06
P110【110_尚硅谷_Scala_集合（五）_Map集合（二）_可变Map】17:15
P111【111_尚硅谷_Scala_集合（六）_元组】13:21
P112【112_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（一）_通用属性和操作】07:22
P113【113_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（二）_衍生集合（一）_单一集合操作】10:42
P114【114_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（二）_衍生集合（二）_两个集合操作】15:30
P115【115_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（三）_简单计算函数】20:22
P116【116_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（一）_简介】05:50
P117【117_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（二）_集合转换操作（Map类）】23:45
P118【118_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（三）_集合转换操作（Reduce）】11:25
P119【119_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（四）_集合转换操作（Fold）】10:43
P120【120_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（五）_应用案例（一）_合并Map】10:38
P121【121_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（五）_应用案例（二）_普通WordCount】12:21
P122【122_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（五）_应用案例（三）_复杂WordCount】22:35
P123【123_尚硅谷_Scala_集合（八）_队列Queue】07:47
P124【124_尚硅谷_Scala_集合（九）_并行集合】04:40
第07章-集合
P091【091_尚硅谷_Scala_集合（一）_集合类型系统】22:36
7.1 集合简介
7.1.1 不可变集合继承图
7.1.2 可变集合继承图
- 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，分别位于以下两个包
- 不可变集合：scala.collection.immutable
- 可变集合： scala.collection.mutable
- Scala 不可变集合，就是指该集合对象不可修改，每次修改就会返回一个新对象，而不会对原对象进行修改。类似于 java 中的 String 对象
- 可变集合，就是这个集合可以直接对原对象进行修改，而不会返回新的对象，类似于 java 中 StringBuilder 对象。
不可变集合继承图
P092【092_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（一）_创建数组】09:37
package chapter07
object Test01_ImmutableArray {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建数组
val arr: Array[Int] = new Array[Int](5)
// 另一种创建方式
val arr2 = Array(12, 37, 42, 58, 97)//省略.apply()方法，apply底层自动调用
println(arr)
}
}P093【093_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（二）_访问和修改元素】08:07
package chapter07
object Test01_ImmutableArray {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建数组
val arr: Array[Int] = new Array[Int](5)
// 另一种创建方式
val arr2 = Array(12, 37, 42, 58, 97)//省略.apply()方法，apply底层自动调用
println(arr)
// 2. 访问元素
println(arr(0))
println(arr(1))
println(arr(4))
//println(arr(5))
arr(0) = 12
arr(4) = 57
println(arr(0))
println(arr(1))
println(arr(4))
}
}P094【094_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（三）_遍历数组】12:26
// 3. 数组的遍历
// 1) 普通for循环
for (i <- 0 until arr.length) {
println(arr(i))
}
for (i <- arr.indices) println(arr(i))
println("---------------------")
// 2) 直接遍历所有元素，增强for循环
for (elem <- arr2) println(elem)
println("---------------------")
// 3) 迭代器
val iter = arr2.iterator
while (iter.hasNext)
println(iter.next())
println("---------------------")
// 4) 调用foreach方法
arr2.foreach((elem: Int) => println(elem))
arr.foreach(println)
println(arr2.mkString("--"))P095【095_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（一）_不可变数组（四）_添加元素】10:19
// 4. 添加元素
val newArr = arr2.:+(73)
println(arr2.mkString("--"))
println(newArr.mkString("--"))
val newArr2 = newArr.+:(30)
println(newArr2.mkString("--"))
val newArr3 = newArr2 :+ 15
val newArr4 = 19 +: 29 +: newArr3 :+ 26 :+ 73
println(newArr4.mkString(", "))P096【096_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（一）_创建数组】07:45
package chapter07
import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
object Test02_ArrayBuffer {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建可变数组
val arr1: ArrayBuffer[Int] = new ArrayBuffer[Int]()
val arr2 = ArrayBuffer(23, 57, 92)
println(arr1)
println(arr2)
}
}P097【097_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（二）_访问数组元素】01:49
package chapter07
import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
object Test02_ArrayBuffer {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建可变数组
val arr1: ArrayBuffer[Int] = new ArrayBuffer[Int]()
val arr2 = ArrayBuffer(23, 57, 92)
println(arr1)
println(arr2)
// 2. 访问元素
// println(arr1(0)) // error
println(arr2(1))
arr2(1) = 39
println(arr2(1))
}
}P098【098_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（三）_添加元素】14:31
// 3. 添加元素
val newArr1 = arr1 :+ 15
println(arr1)
println(newArr1)
println(arr1 == newArr1)
val newArr2 = arr1 += 19
println(arr1)
println(newArr2)
println(arr1 == newArr2)
newArr2 += 13
println(arr1)
77 +=: arr1
println(arr1)
println(newArr2)
arr1.append(36)
arr1.prepend(11, 76)
arr1.insert(1, 13, 59)
println(arr1)
arr1.insertAll(2, newArr1)
arr1.prependAll(newArr2)
println(arr1)P099【099_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（二）_可变数组（四）_删除元素】03:09
// 4. 删除元素
arr1.remove(3)
println(arr1)
arr1.remove(0, 10)
println(arr1)
arr1 -= 13
println(arr1)P100【100_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（三）_可变数组与不可变数组的转化】05:14
// 5. 可变数组转换为不可变数组
val arr: ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(23, 56, 98)
val newArr: Array[Int] = arr.toArray
println(newArr.mkString(", "))
println(arr)
// 6. 不可变数组转换为可变数组
val buffer: mutable.Buffer[Int] = newArr.toBuffer
println(buffer)
println(newArr)P101【101_尚硅谷_Scala_集合（二）_数组（四）_多维数组】11:44
package chapter07
object Test03_MulArray {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建二维数组
val array: Array[Array[Int]] = Array.ofDim[Int](2, 3)
// 2. 访问元素
array(0)(2) = 19
array(1)(0) = 25
println(array.mkString(", "))
for (i <- 0 until array.length; j <- 0 until array(i).length) {
println(array(i)(j))
}
for (i <- array.indices; j <- array(i).indices) {
print(array(i)(j) + "\t")
if (j == array(i).length - 1) println()
}
array.foreach(line => line.foreach(println))
array.foreach(_.foreach(println))//简写
}
}P102【102_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（一）_创建列表】07:32
package chapter07
object Test04_List {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建一个List
val list1 = List(23, 65, 87)
println(list1)
}
}P103【103_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（二）_访问和遍历元素】02:46
// 1. 创建一个List
val list1 = List(23, 65, 87)
println(list1)
// 2. 访问和遍历元素
println(list1(1))
// list1(1) = 12
list1.foreach(println)P104【104_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（三）_添加元素】09:12
// 3. 添加元素
val list2 = 10 +: list1
val list3 = list1 :+ 23
println(list1)
println(list2)
println(list3)
println("==================")
val list4 = list2.::(51)
println(list4)
val list5 = Nil.::(13)
println(list5)
val list6 = 73 :: 32 :: Nil
val list7 = 17 :: 28 :: 59 :: 16 :: Nil
println(list7)P105【105_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（一）_不可变列表（四）_合并列表】04:52
// 4. 合并列表
val list8 = list6 :: list7
println(list8)
val list9 = list6 ::: list7
println(list9)
val list10 = list6 ++ list7
println(list10)P106【106_尚硅谷_Scala_集合（三）_列表（二）_可变列表】12:33
package chapter07
import scala.collection.mutable.ListBuffer
object Test05_ListBuffer {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建可变列表
val list1: ListBuffer[Int] = new ListBuffer[Int]()
val list2 = ListBuffer(12, 53, 75)
println(list1)
println(list2)
println("==============")
// 2. 添加元素
list1.append(15, 62)
list2.prepend(20)
list1.insert(1, 19, 22)
println(list1)
println(list2)
println("==============")
31 +=: 96 +=: list1 += 25 += 11
println(list1)
println("==============")
// 3. 合并list
val list3 = list1 ++ list2
println(list1)
println(list2)
println("==============")
list1 ++=: list2
println(list1)
println(list2)
println("==============")
// 4. 修改元素
list2(3) = 30
list2.update(0, 89)
println(list2)
// 5. 删除元素
list2.remove(2)
list2 -= 25
println(list2)
}
}P107【107_尚硅谷_Scala_集合（四）_Set集合（一）_不可变Set】09:23
package chapter07
object Test06_ImmutableSet {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建set
val set1 = Set(13, 23, 53, 12, 13, 23, 78)
println(set1)
println("==================")
// 2. 添加元素
val set2 = set1 + 129
println(set1)
println(set2)
println("==================")
// 3. 合并set
val set3 = Set(19, 13, 23, 53, 67, 99)
val set4 = set2 ++ set3
println(set2)
println(set3)
println(set4)
// 4. 删除元素
val set5 = set3 - 13
println(set3)
println(set5)
}
}P108【108_尚硅谷_Scala_集合（四）_Set集合（二）_可变Set】12:32
package chapter07
import scala.collection.mutable
object Test07_MutableSet {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建set
val set1: mutable.Set[Int] = mutable.Set(13, 23, 53, 12, 13, 23, 78)
println(set1)
println("==================")
// 2. 添加元素
val set2 = set1 + 11
println(set1)
println(set2)
set1 += 11
println(set1)
val flag1 = set1.add(10)
println(flag1)
println(set1)
val flag2 = set1.add(10)
println(flag2)
println(set1)
println("==================")
// 3. 删除元素
set1 -= 11
println(set1)
val flag3 = set1.remove(10)
println(flag3)
println(set1)
val flag4 = set1.remove(10)
println(flag4)
println(set1)
println("==================")
// 4. 合并两个Set
// val set3 =
}
}P109【109_尚硅谷_Scala_集合（五）_Map集合（一）_不可变Map】17:06
package chapter07
object Test08_ImmutableMap {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建map
val map1: Map[String, Int] = Map("a" -> 13, "b" -> 25, "hello" -> 3)
println(map1)
println(map1.getClass)
println("==========================")
// 2. 遍历元素
map1.foreach(println)
map1.foreach((kv: (String, Int)) => println(kv))
println("============================")
// 3. 取map中所有的key 或者 value
for (key <- map1.keys) {
println(s"$key ---> ${map1.get(key)}")
}
// 4. 访问某一个key的value
println("a: " + map1.get("a").get)
println("c: " + map1.get("c"))
println("c: " + map1.getOrElse("c", 0))
println(map1("a"))
}
}P110【110_尚硅谷_Scala_集合（五）_Map集合（二）_可变Map】17:15
package chapter07
import scala.collection.mutable
object Test09_MutableMap {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建map
val map1: mutable.Map[String, Int] = mutable.Map("a" -> 13, "b" -> 25, "hello" -> 3)
println(map1)
println(map1.getClass)
println("==========================")
// 2. 添加元素
map1.put("c", 5)
map1.put("d", 9)
println(map1)
map1 += (("e", 7))
println(map1)
println("====================")
// 3. 删除元素
println(map1("c"))
map1.remove("c")
println(map1.getOrElse("c", 0))
map1 -= "d"
println(map1)
println("====================")
// 4. 修改元素
map1.update("c", 5)
map1.update("e", 10)
println(map1)
println("====================")
// 5. 合并两个Map
val map2: Map[String, Int] = Map("aaa" -> 11, "b" -> 29, "hello" -> 5)
// map1 ++= map2
println(map1)
println(map2)
println("---------------------------")
val map3: Map[String, Int] = map2 ++ map1
println(map1)
println(map2)
println(map3)
}
}P111【111_尚硅谷_Scala_集合（六）_元组】13:21
package chapter07
object Test10_Tuple {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1. 创建元组
val tuple: (String, Int, Char, Boolean) = ("hello", 100, 'a', true)
println(tuple)
// 2. 访问数据
println(tuple._1)
println(tuple._2)
println(tuple._3)
println(tuple._4)
println(tuple.productElement(1))
println("====================")
// 3. 遍历元组数据
for (elem <- tuple.productIterator)
println(elem)
// 4. 嵌套元组
val mulTuple = (12, 0.3, "hello", (23, "scala"), 29)
println(mulTuple._4._2)
}
}P112【112_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（一）_通用属性和操作】07:22
package chapter07
object Test11_CommonOp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1, 3, 5, 7, 2, 89)
val set = Set(23, 34, 423, 75)
//（1）获取集合长度
println(list.length)
//（2）获取集合大小
println(set.size)
//（3）循环遍历
for (elem <- list)
println(elem)
set.foreach(println)
//（4）迭代器
for (elem <- list.iterator) println(elem)
println("====================")
//（5）生成字符串
println(list)
println(set)
println(list.mkString("--"))
//（6）是否包含
println(list.contains(23))
println(set.contains(23))
}
}P113【113_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（二）_衍生集合（一）_单一集合操作】10:42
P114【114_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（二）_衍生集合（二）_两个集合操作】15:30
D:\Java\jdk1.8\jdk1.8.0_201\bin\java.exe ...
1
List(3, 5, 7, 2, 89)
19
List(3, 7, 2, 45, 4, 8)
List(89, 2, 7, 5, 3, 1)
List(1, 3, 5)
List(5, 7, 2, 89)
List(7, 2, 89)
List(1, 3)
=========================
union: List(1, 3, 5, 7, 2, 89, 3, 7, 2, 45, 4, 8, 19)
List(1, 3, 5, 7, 2, 89, 3, 7, 2, 45, 4, 8, 19)
union2: Set(5, 89, 1, 2, 45, 7, 3, 8, 19, 4)
Set(5, 89, 1, 2, 45, 7, 3, 8, 19, 4)
-----------------------
intersection: List(3, 7, 2)
-----------------------
diff1: List(1, 5, 89)
diff2: List(45, 4, 8, 19)
-----------------------
zip: List((1,3), (3,7), (5,2), (7,45), (2,4), (89,8))
zip: List((3,1), (7,3), (2,5), (45,7), (4,2), (8,89))
-----------------------
List(1, 3, 5)
List(3, 5, 7)
List(5, 7, 2)
List(7, 2, 89)
-----------------------
List(3, 7, 2, 45)
List(2, 45, 4, 8)
List(4, 8, 19)
-----------------------
List(3, 7, 2)
List(45, 4, 8)
List(19)Process finished with exit code 0
package chapter07
object Test12_DerivedCollection {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list1 = List(1, 3, 5, 7, 2, 89)
val list2 = List(3, 7, 2, 45, 4, 8, 19)
// （1）获取集合的头
println(list1.head)
// （2）获取集合的尾（不是头的就是尾）
println(list1.tail)
// （3）集合最后一个数据
println(list2.last)
// （4）集合初始数据（不包含最后一个）
println(list2.init)
// （5）反转
println(list1.reverse)
// （6）取前（后）n个元素
println(list1.take(3))
println(list1.takeRight(4))
// （7）去掉前（后）n个元素
println(list1.drop(3))
println(list1.dropRight(4))
println("=========================")
// （8）并集
val union = list1.union(list2)
println("union: " + union)
println(list1 ::: list2)
// 如果是set做并集，会去重
val set1 = Set(1, 3, 5, 7, 2, 89)
val set2 = Set(3, 7, 2, 45, 4, 8, 19)
val union2 = set1.union(set2)
println("union2: " + union2)
println(set1 ++ set2)
println("-----------------------")
// （9）交集
val intersection = list1.intersect(list2)
println("intersection: " + intersection)
println("-----------------------")
// （10）差集
val diff1 = list1.diff(list2)
val diff2 = list2.diff(list1)
println("diff1: " + diff1)
println("diff2: " + diff2)
println("-----------------------")
// （11）拉链
println("zip: " + list1.zip(list2))
println("zip: " + list2.zip(list1))
println("-----------------------")
// （12）滑窗
for (elem <- list1.sliding(3))
println(elem)
println("-----------------------")
for (elem <- list2.sliding(4, 2))
println(elem)
println("-----------------------")
for (elem <- list2.sliding(3, 3))
println(elem)
}
}P115【115_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（三）_简单计算函数】20:22
package chapter07
object Test13_SimpleFunction {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(5, 1, 8, 2, -3, 4)
val list2 = List(("a", 5), ("b", 1), ("c", 8), ("d", 2), ("e", -3), ("f", 4))
//（1）求和
var sum = 0
for (elem <- list) {
sum += elem
}
println(sum)
println(list.sum)
//（2）求乘积
println(list.product)
//（3）最大值
println(list.max)
println(list2.maxBy((tuple: (String, Int)) => tuple._2))
println(list2.maxBy(_._2))
//（4）最小值
println(list.min)
println(list2.minBy(_._2))
println("========================")
//（5）排序
//5.1 sorted
val sortedList = list.sorted
println(sortedList)
//从大到小逆序排序
println(list.sorted.reverse)
//传入隐式参数
println(list.sorted(Ordering[Int].reverse))
println(list2.sorted)
//5.2 sortBy
println(list2.sortBy(_._2))
println(list2.sortBy(_._2)(Ordering[Int].reverse))
//5.3 sortWith
println(list.sortWith((a: Int, b: Int) => {
a < b
}))
println(list.sortWith(_ < _))
println(list.sortWith(_ > _))
}
}P116【116_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（一）_简介】05:50
7.7.4 集合计算高级函数-说明
- 过滤：遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合。
- 转化/映射（map）：将集合中的每一个元素映射到某一个函数。
- 扁平化
- 扁平化+映射，注：flatMap相当于先进行map操作，在进行flatten操作。集合中的每个元素的子元素映射到某个函数并返回新集合。
- 分组(group) ：按照指定的规则对集合的元素进行分组。
- 简化（归约）
- 折叠
P117【117_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（二）_集合转换操作（Map类）】23:45
package chapter07
object Test14_HighLevelFunction_Map {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
// 1. 过滤
// 选取偶数
val evenList = list.filter((elem: Int) => {
elem % 2 == 0
})
println(evenList)
// 选取奇数
println(list.filter(_ % 2 == 1))
println("=======================")
// 2. 映射map
// 把集合中每个数乘2
println(list.map(_ * 2))
println(list.map(x => x * x))
println("=======================")
// 3. 扁平化
val nestedList: List[List[Int]] = List(List(1, 2, 3), List(4, 5), List(6, 7, 8, 9))
val flatList = nestedList(0) ::: nestedList(1) ::: nestedList(2)
println(flatList)
val flatList2 = nestedList.flatten
println(flatList2)
println("=======================")
// 4. 扁平映射
// 将一组字符串进行分词，并保存成单词的列表
val strings: List[String] = List("hello world", "hello scala", "hello java", "we study")
val splitList: List[Array[String]] = strings.map(_.split(" ")) // 分词
val flattenList = splitList.flatten // 打散扁平化
println(flattenList)
val flatmapList = strings.flatMap(_.split(" "))
println(flatmapList)
println("========================")
// 5. 分组groupBy
// 分成奇偶两组
val groupMap: Map[Int, List[Int]] = list.groupBy(_ % 2)
val groupMap2: Map[String, List[Int]] = list.groupBy(data => if (data % 2 == 0) "偶数" else "奇数")
println(groupMap)
println(groupMap2)
// 给定一组词汇，按照单词的首字母进行分组
val wordList = List("china", "america", "alice", "canada", "cary", "bob", "japan")
println(wordList.groupBy(_.charAt(0)))
}
}P118【118_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（三）_集合转换操作（Reduce）】11:25
package chapter07
object Test15_HighLevelFunction_Reduce {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1, 2, 3, 4)
// 1. reduce
println(list.reduce(_ + _))
println(list.reduceLeft(_ + _))
println(list.reduceRight(_ + _))
println("===========================")
val list2 = List(3, 4, 5, 8, 10)
println(list2.reduce(_ - _)) // -24
println(list2.reduceLeft(_ - _))
println(list2.reduceRight(_ - _)) // 3 - (4 - (5 - (8 - 10))), 6
}
}P119【119_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（四）_高级计算函数（四）_集合转换操作（Fold）】10:43
// 2. fold
println(list.fold(10)(_ + _)) // 10 + 1 + 2 + 3 + 4，20
println(list.foldLeft(10)(_ - _)) // 10 - 1 - 2 - 3 - 4,0
println(list2.foldRight(11)(_ - _)) // 3 - (4 - (5 - (8 - (10 - 11))))，-5P120【120_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（五）_应用案例（一）_合并Map】10:38
package chapter07
import scala.collection.mutable
object Test16_MergeMap {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val map1 = Map("a" -> 1, "b" -> 3, "c" -> 6)
val map2 = mutable.Map("a" -> 6, "b" -> 2, "c" -> 9, "d" -> 3)
// println(map1 ++ map2)
val map3 = map1.foldLeft(map2)(
(mergedMap, kv) => {
val key = kv._1
val value = kv._2
mergedMap(key) = mergedMap.getOrElse(key, 0) + value
mergedMap
}
)
println(map3)
}
}P121【121_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（五）_应用案例（二）_普通WordCount】12:21
package chapter07
object Test17_CommonWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val stringList: List[String] = List(
"hello",
"hello world",
"hello scala",
"hello spark from scala",
"hello flink from scala"
)
// 1. 对字符串进行切分，得到一个打散所有单词的列表
//val wordList1: List[Array[String]] = stringList.map(_.split(" "))
//val wordList2: List[String] = wordList1.flatten
//println(wordList2)
val wordList = stringList.flatMap(_.split(" "))
println(wordList)
// 2. 相同的单词进行分组
val groupMap: Map[String, List[String]] = wordList.groupBy(word => word)
println(groupMap)
// 3. 对分组之后的list取长度，得到每个单词的个数
val countMap: Map[String, Int] = groupMap.map(kv => (kv._1, kv._2.length))
// 4. 将map转换为list，并排序取前3
val sortList: List[(String, Int)] = countMap.toList
.sortWith(_._2 > _._2)
.take(3)
println(sortList)
}
}P122【122_尚硅谷_Scala_集合（七）_集合常用函数（五）_应用案例（三）_复杂WordCount】22:35
package chapter07
object Test18_ComplexWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val tupleList: List[(String, Int)] = List(
("hello", 1),
("hello world", 2),
("hello scala", 3),
("hello spark from scala", 1),
("hello flink from scala", 2)
)
// 思路一：直接展开为普通版本
val newStringList: List[String] = tupleList.map(
kv => {
(kv._1.trim + " ") * kv._2
}
)
println(newStringList)
// 接下来操作与普通版本完全一致
val wordCountList: List[(String, Int)] = newStringList
.flatMap(_.split(" ")) // 空格分词
.groupBy(word => word) // 按照单词分组
.map(kv => (kv._1, kv._2.size)) // 统计出每个单词的个数
.toList
.sortBy(_._2)(Ordering[Int].reverse)
.take(3)
println(wordCountList)
println("================================")
// 思路二：直接基于预统计的结果进行转换
// 1. 将字符串打散为单词，并结合对应的个数包装成二元组
val preCountList: List[(String, Int)] = tupleList.flatMap(
tuple => {
val strings: Array[String] = tuple._1.split(" ")
strings.map(word => (word, tuple._2))
}
)
println(preCountList)
// 2. 对二元组按照单词进行分组
val preCountMap: Map[String, List[(String, Int)]] = preCountList.groupBy(_._1)
println(preCountMap)
// 3. 叠加每个单词预统计的个数值
val countMap: Map[String, Int] = preCountMap.mapValues(
tupleList => tupleList.map(_._2).sum
)
println(countMap)
// 4. 转换成list，排序取前3
val countList = countMap.toList
.sortWith(_._2 > _._2)
.take(3)
println(countList)
}
}P123【123_尚硅谷_Scala_集合（八）_队列Queue】07:47
package chapter07
import scala.collection.immutable.Queue
import scala.collection.mutable
import scala.collection.parallel.immutable
object Test19_Queue {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建一个可变队列
val queue: mutable.Queue[String] = new mutable.Queue[String]()
queue.enqueue("a", "b", "c")
println(queue)
println(queue.dequeue())
println(queue)
println(queue.dequeue())
println(queue)
queue.enqueue("d", "e")
println(queue)
println(queue.dequeue())
println(queue)
println("==========================")
// 不可变队列
val queue2: Queue[String] = Queue("a", "b", "c")
val queue3 = queue2.enqueue("d")
println(queue2)
println(queue3)
}
}P124【124_尚硅谷_Scala_集合（九）_并行集合】04:40
package chapter07
import scala.collection.immutable
import scala.collection.parallel.immutable.ParSeq
object Test20_Parallel {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val result: immutable.IndexedSeq[Long] = (1 to 100).map(
x => Thread.currentThread.getId
)
println(result)
val result2: ParSeq[Long] = (1 to 100).par.map(
x => Thread.currentThread.getId
)
println(result2)
}
}
