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Scala之集合（2）
目录
集合基本函数：
（1）获取集合长度
val length: Int = list.length
（2）获取集合大小
val size: Int = list.size
（3）循环遍历
list.foreach(println)
（4）迭代器
val iterator: Iterator[Int] = list.iterator
while (iterator.hasNext)
{
println(iterator.next())
}（5）生成字符串
val str: String = list.mkString(" ")
println(str)（6）是否包含
val bool: Boolean = list.contains(2)
println(bool)衍生集合：
调用一个方法 原集合保持不变 生成一个新的集合
（1）获取集合的头
val head: Int = list.head
println(head)（2）获取集合的尾
val tail: List[Int] = list.tail
println(tail)（3）集合最后一个数据
val last: Int = list.last
println(last)（4）集合初始数据
val init: List[Int] = list.init
println(init)（5）反转
val reverse: List[Int] = list.reverse
println(reverse)（6）取前（后）n 个元素
取前两个
val ints: List[Int] = list.take(2)取后两个
val ints1: List[Int] = list.takeRight(2)
（7）去掉前（后）n 个元素
去掉前俩 返回值为剩下的元素
val ints2: List[Int] = list.drop(2)
去掉后俩
val ints3: List[Int] = list.dropRight(2)
（8）并集（不去重）
val ints4: List[Int] = list.union(list1)（9）交集
val ints5: List[Int] = list.intersect(list1)
（10）差集
val ints6: List[Int] = list.diff(list1)
（11）拉链
---就是把两个集合进行拼接成二元组 当两个集合元素数量正好相等的时候 恰好组成元组 两恶搞集合元素数量不等的时候 会把多余的给舍弃
val tuples: List[(Int, Int)] = list.zip(list1)
（12）滑窗
场景：
给一个数组 （-200，50，-10，0，0，-80） 求任意相邻的三个数 成绩最大的是那三个
val list2 = List(-200, 50, -100, 0, -80)
val iterator: Iterator[List[Int]] = list2.sliding(3, 1)
var result=0
for (elem <- iterator) {
if (result<elem.product) {
result=elem.product
}
}参数 窗口大小 步长（一次几个格子） 如果在最后元素少于窗口大小 则依然输出剩下的 product product()方法属于类Abstract Iterator的具体值成员。它用于乘以指定集合的所有元素。
集合的低级函数：
求和：
val sum: Int = ints.sum乘积：
val product: Int = ints.product
最大值：
val max: Int = ints.max
最小值：
val min: Int = ints.min
上述函数都没有()但是他是有参数的 他是一种隐式参数
排序：
简单排序：
排序计算机是采用的快排，默认是从小到大排序，如果需要从大到小需要重写他的参数
从大到小：
val sorted: List[Int] = ints.sorted
从小到大：
val ints1: List[Int] = ints.sorted(Ordering.Int.reverse)
排序结果的输出可以迭代器也可以for循环
val iterator: Iterator[Int] = sorted.iterator
while(iterator.hasNext)
{
print(iterator.next()+" ")
}排序二元组：
val tuples = List(("hello", 10), ("world", 20), ("tuple", 32), ("spark", 58))
默认按照第一个元素进行排序
val tuples1: List[(String, Int)] = tuples.sorted(Ordering[(String, Int)])
反转排序：它是按照字母的倒叙进行排序
val reverse: List[(String, Int)] = tuples.sorted(Ordering[(String, Int)]).reverse
两种排序的运行结果对比：
自定义排序：
按照单词出现的次数排序：
这样是需要自定义的 调用sortBy()函数（By---什么方式）
设置返回类型就是按照什么排序（匿名函数）
val tuples2: List[(String, Int)] = tuples.sortBy((tuples: (String, Int)) => tuples._2)
按照单词出现的次数反转排序：
通过sortBy()源码可知他是采用了柯里化写法（闭包---把上层变量定义成常量传给下一层）
val reverse1: List[(String, Int)] = tuples.sortBy((tuples: (String, Int)) => tuples._2)(Ordering[Int]).reverse
上述代码在第一次传入参数返回的是以Int类型的集合 在对他进行封装成常量传递给下层 所以 在柯里化的第二个（）的时候在设置类型的时候要设置Int类型
sortWith排序：
sortWith参数形式：
这个就是类似于冒泡排序左边于靠近的右边的进行比较，当不满足某条件的时候进行调换
val tuples3: List[(String, Int)] = tuples.sortWith((lift: (String, Int), right: (String, Int)) => lift._2 > right._2)
集合计算高级函数：
下边所写高阶函数都有一个默认的foreach()逻辑，在进行下边操作的时候都会一个一个的传入（遍历）
过滤：
val ints1: List[Int] = ints.filter(i=> i %2 == 0)
map转化（映射）：
map转化是使用集合的map方法进行结构转化
map方法的参数形式：
转化1：
val ints2: List[Int] = ints.map(i => i * 2)
转化2：
val tuples: List[(String, Int)] = ints.map((i:Int) => ("我是", i))
转化3：
在Hadoop的hdfs中我们存储的是半结构化数据（一条条的数据字符串）
val list = List("zhangsan,18,男,180", "tangxiaocong,19,男,185")
list.map((line:String)=>{
val strings: Array[String] = line.split(",")
//构造元组
(strings(0),strings(1),strings(2),strings(3))
})扁平化：
扁平化的使用场景为List集合嵌套List集合，对于这种情况需要使用炸裂
val list1 = List(List(1, 2, 3, 4), List(4, 5, 6, 7), List(7, 8, 9, 10))
val flatten: List[Int] = list1.flatten执行结果：（不去重）
元素必须是可拆分的集合才能调用扁平化
特例：
如果在List中是String则可以使用flatten函数（String是char的集合）
上述情况会把String转换成char的形式
所以在扁平化的时候需要将集合中的字符串转化成List形式（map转化）
val list2 = List("hello world", "hello scala", "hello spark")
val list3: List[List[String]] = list2.map((line: String) => {
val strings: Array[String] = line.split(",")
strings.toList
}
)让后在进行扁平化（直接调用flatten）
val flatten1: List[String] = list3.flatten
在框架中使用的是flatMap(实际是map+flatten)
flatMap函数：
传入的参数还是map转化的逻辑，让后默认调用flatten函数
val strings1: List[String] = list2.flatMap((line: String) => {
line.split(",")
}
)flattenMap函数需要的参数是集合的形式，是不需要转化成List集合的
分组：
分组之后多组数据转换成了一行数据 生成数据有相同的key value值变成了一个List集合
val tuples1 = List(("A", 10), ("B", 20), ("C", 11), ("D", 15),("A", 16), ("B", 26), ("C", 41), ("D", 35))
val map: Map[String, List[(String, Int)]] = tuples1.groupBy(tuple => tuple._1)
分组条件不止可以为元组的某个值，也可以是自己特定的（通过匿名函数设定）
val ints3 = List(1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9)
val map1: Map[Int, List[Int]] = ints3.groupBy((i: Int) => i % 2)返回值的结果是什么就按照什么进行排序
Reduce:
1.归约：
参数表示：输入输出的数据类型是一致的
第一个A1：表示每次调用的结果值
第二个A1：表示当前元素值
第三个A3：本次调用的返回结果， 作为下次的结果值
reduce将第一个初始值作为结果值进行传递 让后直接进行下次reduce（跳过第一个元素从第二个元素开始运行逻辑）
val ints = List(1, 5, 6, 7, 8)
val i1: Int = ints.reduce((res: Int, i: Int) => res +i*2)正确结果该是54 输出结果为53 因为运算逻辑为（1+5*2+6*2+7*2+8*2=53）
而我们正确的逻辑应该为1*2+5*2+6*2+7*2+8*2=54
2.折叠（fold）：
归约的一种方法
这个函数是采用的柯里化写法第一个（）传入初始值（也是结果值），第二个（）传入运算逻辑
fold方法就很好的设置了初始值，解决了Reduce方法的缺点
val i2: Int = ints.fold(0)((res: Int, i: Int) => res + i * 2)
运行结果：
foldLeft():
初始值可以为不同类型（常用于Map,tuple）
val tuple: (String, Int) = ints.foldLeft(("sum : elem*2", 0))((res: (String, Int), elem: Int) => {
//创建一个新的二元组
(res._1, res._2 + elem * 2)
})两个Map的归约（合并）：
两个Map集合 一个作为结果存储 一个作为集合遍历
方法1：
val map = mutable.Map(("String", 14), ("Scala", 35))
val map1 = Map(("String", 14), ("Scala", 35), ("Spark", 33))
for (elem <- map1) {
val key: String = elem._1
val value: Int = elem._2
if (map.contains(key))
{
map.update(key, value + map.getOrElse(key,0))
}
else
{
map.put(key,value)
}
}上述方法的两个Map（一个是不可变 一个是可变）---不可以重复执行（不稳定，会不断的累加）
方法二：
下边两个Map都是不可变的：
不可变集合 做出改变后要重新返回一个对象
val map2 = Map(("String", 14), ("Scala", 35))
val map3 = Map(("String", 14), ("Scala", 35), ("Spark", 33))
val map4: Map[String, Int] = map2.foldLeft(map3)((mape, elem) => {
mape.updated(elem._1, mape.getOrElse(elem._1, 0) + elem._2)
})
println(map4)
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