Scala強大的集合數據操作示例分析

Scala強大的集合數據操作示例分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

Scala是數據挖掘算法領域最有力的編程語言之一，語言本身是面向函數，這也符合了數據挖掘算法的常用場景：在原始數據集上應用一系列的變換，語言本身也對集合操作提供了眾多強大的函數，本文將以List類型為例子，介紹常見的集合變換操作。

scala基本語法：https://my.oschina.net/u/3991887/blog/2710178

挑戰Java程序員的Scala絕技：https://my.oschina.net/joymufeng/blog/2251038

一、常用操作符（操作符其實也是函數）

++ ++[B](that: GenTraversableOnce[B]): List[B] 從列表的尾部添加另外一個列表

++: ++:[B >: A, That](that: collection.Traversable[B])(implicit bf: CanBuildFrom[List[A], B, That]): That 在列表的頭部添加一個列表

+: +:(elem: A): List[A] 在列表的頭部添加一個元素

:+ :+(elem: A): List[A] 在列表的尾部添加一個元素

:: ::(x: A): List[A] 在列表的頭部添加一個元素

::: :::(prefix: List[A]): List[A] 在列表的頭部添加另外一個列表

:\ :[B](z: B)(op: (A, B) ? B): B 與foldRight等價

val left = List(1,2,3)
val right = List(4,5,6)

//以下操作等價
left ++ right   // List(1,2,3,4,5,6)
left ++: right  // List(1,2,3,4,5,6)
right.++:(left)    // List(1,2,3,4,5,6)
right.:::(left)  // List(1,2,3,4,5,6)

//以下操作等價
0 +: left    //List(0,1,2,3)
left.+:(0)   //List(0,1,2,3)

//以下操作等價
left :+ 4    //List(1,2,3,4)
left.:+(4)   //List(1,2,3,4)

//以下操作等價
0 :: left      //List(0,1,2,3)
left.::(0)     //List(0,1,2,3)

看到這里大家應該跟我一樣有一點暈吧，怎么這么多奇怪的操作符，這里給大家一個提示，任何以冒號結果的操作符，都是右綁定的，即 0 :: List(1,2,3) = List(1,2,3).::(0) = List(0,1,2,3) 從這里可以看出操作::其實是右邊List的操作符，而非左邊Int類型的操作符

二、常用變換操作

1.map

map[B](f: (A) ? B): List[B]

定義一個變換,把該變換應用到列表的每個元素中,原列表不變，返回一個新的列表數據

Example1 平方變換

val nums = List(1,2,3)
val square = (x: Int) => x*x   
val squareNums1 = nums.map(num => num*num)    //List(1,4,9)
val squareNums2 = nums.map(math.pow(_,2))    //List(1,4,9)
val squareNums3 = nums.map(square)            //List(1,4,9)

Example2 保存文本數據中的某幾列

val text = List("Homeway,25,Male","XSDYM,23,Female")
val usersList = text.map(_.split(",")(0))    
val usersWithAgeList = text.map(line => {
    val fields = line.split(",")
    val user = fields(0)
    val age = fields(1).toInt
    (user,age)
})

2.flatMap, flatten

flatten: flatten[B]: List[B] 對列表的列表進行平坦化操作 flatMap: flatMap[B](f: (A) ? GenTraversableOnce[B]): List[B] map之后對結果進行flatten

定義一個變換f, 把f應用列表的每個元素中，每個f返回一個列表，最終把所有列表連結起來。

val text = List("A,B,C","D,E,F")
val textMapped = text.map(_.split(",").toList) // List(List("A","B","C"),List("D","E","F"))
val textFlattened = textMapped.flatten          // List("A","B","C","D","E","F")
val textFlatMapped = text.flatMap(_.split(",").toList) // List("A","B","C","D","E","F")

3.reduce

reduce[A1 >: A](op: (A1, A1) ? A1): A1

定義一個變換f, f把兩個列表的元素合成一個，遍歷列表，最終把列表合并成單一元素

Example 列表求和

val nums = List(1,2,3)
val sum1 = nums.reduce((a,b) => a+b)   //6
val sum2 = nums.reduce(_+_)            //6
val sum3 = nums.sum                 //6

4.reduceLeft,reduceRight

reduceLeft: reduceLeft[B >: A](f: (B, A) ? B): B

reduceRight: reduceRight[B >: A](op: (A, B) ? B): B

reduceLeft從列表的左邊往右邊應用reduce函數，reduceRight從列表的右邊往左邊應用reduce函數

Example

val nums = List(2.0,2.0,3.0)
val resultLeftReduce = nums.reduceLeft(math.pow)  // = pow( pow(2.0,2.0) , 3.0) = 64.0
val resultRightReduce = nums.reduceRight(math.pow) // = pow(2.0, pow(2.0,3.0)) = 256.0

5.fold,foldLeft,foldRight

fold: fold[A1 >: A](z: A1)(op: (A1, A1) ? A1): A1 帶有初始值的reduce,從一個初始值開始，從左向右將兩個元素合并成一個，最終把列表合并成單一元素。

foldLeft: foldLeft[B](z: B)(f: (B, A) ? B): B 帶有初始值的reduceLeft

foldRight: foldRight[B](z: B)(op: (A, B) ? B): B 帶有初始值的reduceRight

val nums = List(2,3,4)
val sum = nums.fold(1)(_+_)  // = 1+2+3+4 = 9

val nums = List(2.0,3.0)
val result1 = nums.foldLeft(4.0)(math.pow) // = pow(pow(4.0,2.0),3.0) = 4096
val result2 = nums.foldRight(1.0)(math.pow) // = pow(1.0,pow(2.0,3.0)) = 8.0

6.sortBy,sortWith,sorted

sortBy: sortBy[B](f: (A) ? B)(implicit ord: math.Ordering[B]): List[A] 按照應用函數f之后產生的元素進行排序

sorted： sorted[B >: A](implicit ord: math.Ordering[B]): List[A] 按照元素自身進行排序

sortWith： sortWith(lt: (A, A) ? Boolean): List[A] 使用自定義的比較函數進行排序

val nums = List(1,3,2,4)
val sorted = nums.sorted  //List(1,2,3,4)

val users = List(("HomeWay",25),("XSDYM",23))
val sortedByAge = users.sortBy{case(user,age) => age}  //List(("XSDYM",23),("HomeWay",25))
val sortedWith = users.sortWith{case(user1,user2) => user1._2 < user2._2} //List(("XSDYM",23),("HomeWay",25))

7.filter, filterNot

filter: filter(p: (A) ? Boolean): List[A]

filterNot: filterNot(p: (A) ? Boolean): List[A]

filter 保留列表中符合條件p的列表元素 ， filterNot，保留列表中不符合條件p的列表元素

val nums = List(1,2,3,4)
val odd = nums.filter( _ % 2 != 0) // List(1,3)
val even = nums.filterNot( _ % 2 != 0) // List(2,4)

8.count

count(p: (A) ? Boolean): Int

計算列表中所有滿足條件p的元素的個數，等價于 filter(p).length

val nums = List(-1,-2,0,1,2) val plusCnt1 = nums.count( > 0) val plusCnt2 = nums.filter( > 0).length 
9. diff, union, intersect

diff:diff(that: collection.Seq[A]): List[A] 保存列表中那些不在另外一個列表中的元素，即從集合中減去與另外一個集合的交集

union : union(that: collection.Seq[A]): List[A] 與另外一個列表進行連結

intersect: intersect(that: collection.Seq[A]): List[A] 與另外一個集合的交集

val nums1 = List(1,2,3)
val nums2 = List(2,3,4)
val diff1 = nums1 diff nums2   // List(1)
val diff2 = nums2.diff(num1)   // List(4)
val union1 = nums1 union nums2  // List(1,2,3,2,3,4)
val union2 = nums2 ++ nums1        // List(2,3,4,1,2,3)
val intersection = nums1 intersect nums2  //List(2,3)

10.distinct

distinct: List[A] 保留列表中非重復的元素，相同的元素只會被保留一次

val list = List("A","B","C","A","B") val distincted = list.distinct // List("A","B","C")

11.groupBy, grouped

groupBy : groupBy[K](f: (A) ? K): Map[K, List[A]] 將列表進行分組，分組的依據是應用f在元素上后產生的新元素 
grouped: grouped(size: Int): Iterator[List[A]] 按列表按照固定的大小進行分組

val data = List(("HomeWay","Male"),("XSDYM","Femail"),("Mr.Wang","Male"))
val group1 = data.groupBy(_._2) // = Map("Male" -> List(("HomeWay","Male"),("Mr.Wang","Male")),"Female" -> List(("XSDYM","Femail")))
val group2 = data.groupBy{case (name,sex) => sex} // = Map("Male" -> List(("HomeWay","Male"),("Mr.Wang","Male")),"Female" -> List(("XSDYM","Femail")))
val fixSizeGroup = data.grouped(2).toList // = Map("Male" -> List(("HomeWay","Male"),("XSDYM","Femail")),"Female" -> List(("Mr.Wang","Male")))

12.scan

scan[B >: A, That](z: B)(op: (B, B) ? B)(implicit cbf: CanBuildFrom[List[A], B, That]): That

由一個初始值開始，從左向右，進行積累的op操作，這個比較難解釋，具體的看例子吧。

val nums = List(1,2,3)
val result = nums.scan(10)(_+_)   // List(10,10+1,10+1+2,10+1+2+3) = List(10,11,12,13)

13.scanLeft,scanRight

scanLeft: scanLeft[B, That](z: B)(op: (B, A) ? B)(implicit bf: CanBuildFrom[List[A], B, That]): That

scanRight: scanRight[B, That](z: B)(op: (A, B) ? B)(implicit bf: CanBuildFrom[List[A], B, That]): That

scanLeft: 從左向右進行scan函數的操作，scanRight：從右向左進行scan函數的操作

val nums = List(1.0,2.0,3.0)
val result = nums.scanLeft(2.0)(math.pow)   // List(2.0,pow(2.0,1.0), pow(pow(2.0,1.0),2.0),pow(pow(pow(2.0,1.0),2.0),3.0) = List(2.0,2.0,4.0,64.0)
val result = nums.scanRight(2.0)(math.pow)  // List(2.0,pow(3.0,2.0), pow(2.0,pow(3.0,2.0)), pow(1.0,pow(2.0,pow(3.0,2.0))) = List(1.0,512.0,9.0,2.0)

14.take,takeRight,takeWhile

take : takeRight(n: Int): List[A] 提取列表的前n個元素 takeRight: takeRight(n: Int): List[A] 提取列表的最后n個元素 takeWhile: takeWhile(p: (A) ? Boolean): List[A] 從左向右提取列表的元素，直到條件p不成立

val nums = List(1,1,1,1,4,4,4,4)
val left = nums.take(4)   // List(1,1,1,1)
val right = nums.takeRight(4) // List(4,4,4,4)
val headNums = nums.takeWhile( _ == nums.head)  // List(1,1,1,1)

15.drop,dropRight,dropWhile

drop: drop(n: Int): List[A] 丟棄前n個元素，返回剩下的元素 dropRight: dropRight(n: Int): List[A] 丟棄最后n個元素，返回剩下的元素 dropWhile: dropWhile(p: (A) ? Boolean): List[A] 從左向右丟棄元素，直到條件p不成立

val nums = List(1,1,1,1,4,4,4,4)
val left = nums.drop(4)   // List(4,4,4,4)
val right = nums.dropRight(4) // List(1,1,1,1)
val tailNums = nums.dropWhile( _ == nums.head)  // List(4,4,4,4)

16.span, splitAt, partition

span : span(p: (A) ? Boolean): (List[A], List[A]) 從左向右應用條件p進行判斷，直到條件p不成立，此時將列表分為兩個列表

splitAt: splitAt(n: Int): (List[A], List[A]) 將列表分為前n個，與，剩下的部分

partition: partition(p: (A) ? Boolean): (List[A], List[A]) 將列表分為兩部分，第一部分為滿足條件p的元素，第二部分為不滿足條件p的元素

val nums = List(1,1,1,2,3,2,1)
val (prefix,suffix) = nums.span( _ == 1) // prefix = List(1,1,1), suffix = List(2,3,2,1)
val (prefix,suffix) = nums.splitAt(3)  // prefix = List(1,1,1), suffix = List(2,3,2,1)
val (prefix,suffix) = nums.partition( _ == 1) // prefix = List(1,1,1,1), suffix = List(2,3,2)

17.padTo

padTo(len: Int, elem: A): List[A]

將列表擴展到指定長度，長度不夠的時候，使用elem進行填充，否則不做任何操作。

 val nums = List(1,1,1)
 val padded = nums.padTo(6,2)   // List(1,1,1,2,2,2)

18.combinations,permutations

combinations: combinations(n: Int): Iterator[List[A]] 取列表中的n個元素進行組合，返回不重復的組合列表，結果一個迭代器

permutations: permutations: Iterator[List[A]] 對列表中的元素進行排列，返回不重得的排列列表，結果是一個迭代器

val nums = List(1,1,3)
val combinations = nums.combinations(2).toList //List(List(1,1),List(1,3))
val permutations = nums.permutations.toList        // List(List(1,1,3),List(1,3,1),List(3,1,1))

19.zip, zipAll, zipWithIndex, unzip,unzip3

zip: zip[B](that: GenIterable[B]): List[(A, B)] 與另外一個列表進行拉鏈操作，將對應位置的元素組成一個pair，返回的列表長度為兩個列表中短的那個

zipAll: zipAll[B](that: collection.Iterable[B], thisElem: A, thatElem: B): List[(A, B)] 與另外一個列表進行拉鏈操作，將對應位置的元素組成一個pair，若列表長度不一致，自身列表比較短的話使用thisElem進行填充，對方列表較短的話使用thatElem進行填充

zipWithIndex：zipWithIndex: List[(A, Int)] 將列表元素與其索引進行拉鏈操作，組成一個pair

unzip: unzip[A1, A2](implicit asPair: (A) ? (A1, A2)): (List[A1], List[A2]) 解開拉鏈操作

unzip3: unzip3[A1, A2, A3](implicit asTriple: (A) ? (A1, A2, A3)): (List[A1], List[A2], List[A3]) 3個元素的解拉鏈操作

val alphabet = List("A",B","C")
val nums = List(1,2)
val zipped = alphabet zip nums   // List(("A",1),("B",2))
val zippedAll = alphabet.zipAll(nums,"*",-1)   // List(("A",1),("B",2),("C",-1))
val zippedIndex = alphabet.zipWithIndex  // List(("A",0),("B",1),("C",3))
val (list1,list2) = zipped.unzip        // list1 = List("A","B"), list2 = List(1,2)
val (l1,l2,l3) = List((1, "one", '1'),(2, "two", '2'),(3, "three", '3')).unzip3   // l1=List(1,2,3),l2=List("one","two","three"),l3=List('1','2','3')

20.slice

slice(from: Int, until: Int): List[A] 提取列表中從位置from到位置until(不含該位置)的元素列表

val nums = List(1,2,3,4,5)
val sliced = nums.slice(2,4)  //List(3,4)

21.sliding

sliding(size: Int, step: Int): Iterator[List[A]] 將列表按照固定大小size進行分組，步進為step，step默認為1,返回結果為迭代器

val nums = List(1,1,2,2,3,3,4,4)
val groupStep2 = nums.sliding(2,2).toList  //List(List(1,1),List(2,2),List(3,3),List(4,4))
val groupStep1 = nums.sliding(2).toList //List(List(1,1),List(1,2),List(2,2),List(2,3),List(3,3),List(3,4),List(4,4))

22.updated

updated(index: Int, elem: A): List[A] 對列表中的某個元素進行更新操作

val nums = List(1,2,3,3)
val fixed = nums.updated(3,4)  // List(1,2,3,4)

關于Scala強大的集合數據操作示例分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。