分三大类:

序列 Seq

集 Set

映射 Map

所有集合类型都扩展自Iterable特质(可迭代的)

所有集合类型都提供【可变】和【不可变】的版本

归纳在下面两个包中

scala.collections.immutable 不可变的

意思这个集合对象不可改变,每一次修改即返回新的对象,不对原始集合对象修改

等同java.lang.String

scala.collections.mutable 不可变的

意思这个集合对象可改变,每一次修改即返回原始的对象,等同java.lang.StringBuilder

固定数组Array的操作:

package cn

object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 推倒类型变量, new 新创建 Array表示数组 [String]表示数组元素的类型 (10) 表示数组的长度
val strings = new Array[String](10) // 数组的长度属性
val len = strings.length // 对指定索引上的元素修改赋值,也可以用来读取
strings(0) = "aaa" // 创建方式2
val arr1 = Array.apply(10, 20, 30, 40)
val arr2 = Array(10, 20, 30, 40) // 直接Array就是apply的缩写 // 遍历
// for(el <- 0 to arr1.length - 1)
// for(el <- 0 until arr1.length)
// for(el <- arr1.indices)
// for(el <- arr1)
for(el <- 0 until arr1.length) println(el) // 迭代遍历
val itr = arr2.iterator
while (itr.hasNext) println(itr.next()) // forEach方法
arr1.foreach(el => {
println(el)
})
arr2.foreach(println) // 添加元素
val newArr1 = arr1.:+(123) // 不可变数组添加元素是一个新的数组 :+(element) 在末尾加
val newArr2 = newArr1.+:(123) // +:(element) 在开头添加 // 使用这种添加方式
val newArr3 = newArr2 :+ 16 // 对象(参数)
val newArr4 = 16 +: newArr2// (参数) 对象 // 简洁明了的添加元素操作
val newArr5 = 10 +: 12 +: 33 +: newArr4 :+ 2 :+ 11 :+ 5; //
}
}

添加元素的方法:

package cn

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 缓冲数组
val value = new ArrayBuffer[Any] // 不要这样赋值 会索引越界, 因为value里面什么都没有,需要存在确定的元素才可以这样去访问
value(0) = 100 // 访问元素和固定数组是一样的 // 添加元素
value += 10 // 使用的是直接加等于
77 +=: value
// value.append(100) append方法被移除了?
value.prepend(12, 22, 33) // prepend方法标记为过时的
value.insert(1, 0)
value.insertAll(1, value)
value.prependAll(value)
}
}

固定List :

package cn

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建固定List
val list = List(false, 10, "string") // 能装填不同数据类型的元素 println(list) // List(false, 10, string) println(list(1)) // 可以读取
// list(1) = 10 // 但是无法写入 // 遍历List的每一个元素
list.foreach(println) // 添加元素 因为是固定的对象,所以添加元素就必须要返回新的对象
val l2 = list.+:(25) // 从头部添加
val l3 = list :+ 25 // 从尾部添加 println(l2)
println(l3) val l4 = l3.::(50) // 从头部添加
println(l4) println(Nil) // Nil 是一个空List对象
val l5 = 40 :: Nil // 参数写前面,对象调用写后面的语法 // 所以就有像这种数组的声明方式
val l6 = 100 :: 80 :: 60 :: 40 :: 20 :: Nil
println(l6) // List(100, 80, 60, 40, 20) val l7 = l6 :: l6 // 该方法会把List对象做为元素也装进这个List对象中
println(l7) // List(List(100, 80, 60, 40, 20), 100, 80, 60, 40, 20) // 如果需要装填的是里面得元素 则使用三冒号实现
val l8 = l6 ::: l6
println(l8) // 或者使用这个符号 ++ 作用和三冒号是一样的
val l9 = l6 ++l8
}
}

可变List:

package cn

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer} object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 可变list // 创建
val lb1 : ListBuffer[Int] = new ListBuffer[Int]() // 方式1
val lb2 = ListBuffer(12, 30, 50) // 方式2 (推荐这种伴生对象实现) // 添加元素
lb1.append(112) // 后置追加 lb2.prepend(122) // 前置追加 lb1.insert(0, 123) // 指定索引位置追加 教程上可以追加多个,但是这个版本好像不支持了 // +=: 表示前置追加, += 表示后置追加
31 +=: 33 +=: lb1 += 12 += 35 // 合并两个List并且返回一个新的List对象
val lb3 = lb1 ++ lb2 // 把lb2的元素合并到lb1中
lb1 ++= lb2 // 反过来lb1的元素合并到lb2中
lb1 ++=: lb2 // 和固定List不一样,ListBuffer是支持修改的
lb1(1) = 100
}
}

不可变Set & 可变Set

package cn

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer} object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // Set会覆盖重复的元素 不可变类型
val set = Set(12, 33, 44, 44) // 添加元素
val set2 = set.+(11)
val set3 = set2 + 22 // 合并Set对象
val set4 = set2 ++ set3 // 删除元素
val set5 = set4 - 100 // 可变Set
val mtbSet = mutable.Set(10, 10, 40) mtbSet + 33 // 推荐直接调用方法 mtbSet += 45
mtbSet.add(45) // 返回添加结果 mtbSet -= 45
mtbSet.remove(45) // 返回添加结果 // 合并Set // 合并两个Set返回到新Set对象中
val mtbSet1 = mtbSet ++ mtbSet // 合并到 Set1对象数组
mtbSet ++= mtbSet }
}

不可变Map

package cn

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer} object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建Map // 支持多个键值对创建
val map : Map[String, Integer] = Map(
"A" -> 0,
"B" -> 12,
"C" -> 33
) println(map) // Map(A -> 0, B -> 12, C -> 33) println(map.getClass) // class scala.collection.immutable.Map$Map3 // 遍历,元素是每一个键值对
map.foreach(println) // 扩展
map.foreach( (keyValue : (String, Integer)) => println(keyValue) ) // 按Key遍历
for(key <- map.keys) {
println(s"key : $key & value : ${map.get(key)}")
} // 要直接获取Value -> map.get(Key).get
for(key <- map.keys) {
println(s"key : $key & value : ${map.get(key).get}")
} // 如果Value是空的,可能发生异常,采用安全的获取方法是 map.getOrElse(key, defaultValue) 设置缺省值
for(key <- map.keys) {
println(s"key : $key & value : ${map.getOrElse(key, 0)}")
} /**
* key : A & value : Some(0)
* key : B & value : Some(12)
* key : C & value : Some(33)
*
* Value可能是一个NULL值,所以使用Option封装了一层 Some是一个Option子类
*/ // Map 也支持像数组或者List那种方式访问值
println(map("A"))
}
}

可变Map和不可变Map调用的操作方法一样

多了可操作的方法

package cn

import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer} object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建可变Map // 支持多个键值对创建
val map : mutable.Map[String, Integer] = mutable.Map(
"A" -> 0,
"B" -> 12,
"C" -> 33
)
println(map) // Map(A -> 0, B -> 12, C -> 33)
println(map.getClass) // class scala.collection.mutable.HashMap // 可变Map就支持元素的添加和移除
map.put("D", 22) // 添加元素1
map += ("E", 33) // 添加元素2 map.remove("D") // 移除元素1
map -= "E" // 移除元素2
map -= ("E", 33) // 移除元素3 // 遍历,元素是每一个键值对
map.foreach(println) val map2 : mutable.Map[String, Integer] = mutable.Map(
"A" -> 0,
"B" -> 12,
"C" -> 33
) map ++= map2 // 合并Map2的元素给Map(覆盖已存在的Key&Value) // 或者合并返回新的map对象
val map3 = map ++ map2
// 扩展
map.foreach( (keyValue : (String, Integer)) => println(keyValue) ) // 按Key遍历
for(key <- map.keys) {
println(s"key : $key & value : ${map.get(key)}")
} // 要直接获取Value -> map.get(Key).get
for(key <- map.keys) {
println(s"key : $key & value : ${map.get(key).get}")
} // 如果Value是空的,可能发生异常,采用安全的获取方法是 map.getOrElse(key, defaultValue) 设置缺省值
for(key <- map.keys) {
println(s"key : $key & value : ${map.getOrElse(key, 0)}")
} /**
* key : A & value : Some(0)
* key : B & value : Some(12)
* key : C & value : Some(33)
*
* Value可能是一个NULL值,所以使用Option封装了一层 Some是一个Option子类
*/ // Map 也支持像数组或者List那种方式访问值
println(map("A"))
}
}

元组操作:

package cn

object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 元组 通用数据类型容器,没有数据类型限制,但是最多存放22个元素?
val tuple = ("String", 100, false, 3.14, "C") // 显式要求数据类型
val tuple2 : (String, Int, Boolean, Double, Char) = ("String", 100, false, 3.14, 'C') // Map的键值对就是元组,只是个数固定是2 一个Key 一个Value // 访问元组的元素可以直接调用 tuple._index
println(tuple._2) // 这种方式第一个是 _1 从1开始
println(tuple2.productElement(0)) // 调用productElement(index) 是从0开始 // 使用迭代器遍历访问
for (elem <- tuple.productIterator) println(elem) // 元组支持嵌套元组,元组本身也算一种类型
val tuple3 = (1, true, tuple, tuple2) for (elem <- tuple3.productIterator) println(elem) // 同样的操作可以连续调用
println(tuple3._3._2)
}
}

通用集合操作:

package cn

object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 集合类型通用操作
val list = List(1, 2, 3, 4, 5)
println(list.length) // 获取长度 val set = Set(1, 2, 3, 4, 5)
println(set.size) // set不是长度属性,获取的是Size大小 // 数组或者List可以直接遍历拿到元素
for(el <- list) println(el) // set没有长度一说,需要通过迭代器执行
for(el <- set.iterator) println(el) // 使用mkString转换为字符串
println(list.mkString(",")) // 判断是否包含某元素
println(set.contains(23))
}
}

衍生集合操作

package cn.dzz

object Main {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 衍生集合操作
val list1 = List(1, 3, 5, 7, 8, 10, 113)
val list2 = List(2, 4, 5, 7, 9, 10, 11) // 获取集合的头
println(list1.head) // 获取集合的尾部 (不是头就是尾?) 意思是返回除了头部 返回后面所有的元素(新的List对象)
println(list1.tail) // 获取集合的最后一个元素
println(list1.last) // 获取集合除最后一个元素的所有元素
println(list1.init) // 反转
println(list1.reverse) // 获取指定位置长度的元素1
println(list1.take(3)) // 获取前面3个元素 // 获取指定位置长度的元素2
println(list1.takeRight(3)) // 从右边开始获取3个元素 // 移除前后的元素
println(list1.drop(3)) // 从左边移除3个元素
println(list1.dropRight(3)) // 从右边移除三个元素 // 并集 A集合和B集合相同的元素原封不动 Set类会做去重处理
val unionList = list1.union(list2)
val unionList2 = list1 ::: list2 // 交集 取出AB集合共同的部分
val intersectList = list1.intersect(list2) // 差集 取出AB集合所独有的部分
val diffList = list1.diff(list2) // 属于List1,但是不属于List2的元素 // 拉链 ? 将两个集合合并成一个二元组集合
println(list1.zip(list2)) // 滑窗 固定筛选长度,可以偏移量的获取集合中的元素
println(list1.sliding(3)) // 返回的是一个Iterator 默认步长是1,可调用重载 println(list1.sliding(3), 3)这样 // 获取滑窗筛选的元素
for (el <- list1.sliding(3)) println(el)
} }

集合计数方法:

简单的聚合计算和排序处理:

package cn.dzz

object Main {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
// 集合的聚合处理
val list = List(2, 42, 1213, 33, 44) // 求和
println(list.sum) // 最大值
println(list.max) val list2 = List(("A", 2), ("B", 42), ("C", 1213), ("D", 33), ("E", 44))
// 如果是复杂类型的元素。 可以重写maxBy方法来执行排序
list2.maxBy( (tuple :(String, Int)) => tuple._2) // 按照元组的第二元素类型获取最大值(作为排序的标准)
list2.maxBy(_._2) // 可以缩写成这样 // 乘积
println(list.product) // 最小值
println(list.min) // 排序
println(list.sorted) // 升序排序
println(list.sorted.reverse) // 降序排序 // 复杂类型按指定元素类型排序
println(list2.sortBy(_._2)) println(list2.sortBy(_._2).reverse) // 指定排序方式
println(list.sortWith(_ > _)) // 复杂类型的话
/**
* list2.sortWith( (a : (String, Int), b : (String, Int)) => {
* a._2 > b._2
* })
*/
println(list2.sortWith(_._2 > _._2))
// 其实像这种排序和比较大小的,在JS里面就是存在的,包括Jquery,也不是什么新鲜的东西了,语法很类似,
// 只是JS还是比较强调方法,不允许这种极致的缩写语法
} }

复杂函数处理:

package cn

import scala.collection.mutable

object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list = List(1, 2, 3, 4, 6, 10, 22) // - - - - - 过滤 - - - - -
// 只获取偶数元素
val evenList = list.filter(el => el % 2 == 0) // filter方法 自定义过滤的条件,函数结果必须是一个Boolean,符合条件的元素会被收集
println(evenList)
// 只获取奇数
println(list.filter(_ % 2 == 1)) // - - - - - 转换 toMap - - - - -
// 将List的每个元素乘2处理
println(list.map(el => el * 2)) // - - - - - 扁平化 - - - - -
val nestedList : List[List[Int]] = List(
List(1, 2, 3, 4, 5, 10),
List(1, 2, 3, 4, 5, 9),
)
// 把一个立体的数据类型合并成一个简单List对象 // 常规处理
val flatList = nestedList(0) ::: nestedList(1)
println(flatList) // 直接调用已封装好的参数
val flatList2 = nestedList.flatten
println(flatList2) // - - - - - 扁平化和映射 - - - - -
val strList = List(
"username root",
"password 123456",
"host 127.0.0.1",
"port 3308"
)
val splitList: List[Array[String]] = strList.map(str => str.split(" ")) // 分词
println(splitList) val flattenList = splitList.flatten
println(flattenList) // 换成flatMap直接处理完成
val flatMapList = strList.flatMap(_.split(" "))
println(flatMapList) // - - - - - 分组 GROUP BY - - - - - val list2 = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) // 将List直接变成奇偶两组
val groupMap = list2.groupBy(_ % 2)
println(groupMap) // HashMap(0 -> List(2, 4, 6, 8), 1 -> List(1, 3, 5, 7, 9)) Map[Int, List[Int]] val groupMap2 = list2.groupBy(data => {
if (data % 2 == 0) "偶" else "奇"
})
println(groupMap2) // Map[String, List[Int]] HashMap(偶 -> List(2, 4, 6, 8), 奇 -> List(1, 3, 5, 7, 9)) // 给定一组词,按首次母进行区分
val countryList = List(
"China",
"America",
"Canada",
"Japan",
"India",
"Australia",
"Russia",
)
println(countryList.groupBy(_.charAt(0)))
// HashMap(J -> List(Japan), A -> List(America, Australia), I -> List(India), C -> List(China, Canada), R -> List(Russia)) // - - - - - 简化,规约 reduce - - - - -
val list4 = List(1, 2, 3, 4) println(list4.reduce(_ + _)) // 10
println(list4.reduceRight(_ + _)) // 从右边开始执行
println(list4.reduceLeft(_ + _)) // 从左边开始执行 println(list4.reduce(_ - _)) // -8
println(list4.reduceRight(_ - _)) // -2
println(list4.reduceLeft(_ - _)) // 从左边开始执行 -8 // - - - - - 折叠? fold Reduce扩展 - - - - -
println(list4.fold(10)(_ + _)) // 10 + 1 + 2 + 3 + 4
println(list4.foldLeft(10)(_ + _))
println(list4.foldLeft(10)(_ - _))
println(list4.foldRight(10)(_ - _)) // 1 - (2 - (3 - (4 - 10))) // - - - - - Map合并 - - - - -
val map1 = Map(
"A" -> 1,
"B" -> 2,
"C" -> 3,
)
val map2 = mutable.Map(
"A" -> 4,
"B" -> 5,
"C" -> 6,
"D" -> 9,
)
println(map1 ++ map2) // Map(A -> 4, B -> 5, C -> 6, D -> 9)
// 要实现Value相加,而不是进行覆盖 val map3 = map1.foldLeft(map2)( (mergedMap, mp) => {
val key = mp._1
val value = mp._2
mergedMap(key) = mergedMap.getOrElse(key, 0) + value
mergedMap
})
}
}

单词计数案例

package cn

object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 单词计数 案例
val stringList = List(
"hello",
"hello scala",
"hello world",
"hello spark",
"hello flink",
) // 对字符串进行切分,得到所有单词的列表
val strList = stringList.flatMap(_.split(" "))
println(strList) // 对相同的单词进行分组处理
// println(strList.groupBy(_)) // 这里不能直接这样写,编译器报错了
/**
* missing parameter type for expanded function ((<x$2: error>) => strList.groupBy(x$2))
* println(strList.groupBy(_))
*/
val groupMap = strList.groupBy(el => el)
println(groupMap) // 对Map中的每个Value取长度,得到每个单词的个数
val groupMap2 = groupMap.map(tp => (tp._1, tp._2.length))
println(groupMap2) // map转List 排序取前3
val sortedList = groupMap2.toList.sortWith(_._2 > _._2).take(3)
println(sortedList)
}
}

单词计数,复杂案例:

package cn

object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 单词计数 复杂案例
val stringList : List[(String, Int)] = List(
("hello", 1),
("hello world", 2),
("hello scala", 3),
("hello spark from scala", 4),
("hello flink from scala", 5)
) // 展开成普通的集合
val strList = stringList.map(tuple => (tuple._1.trim + " ") * tuple._2)
println(strList) val finalList = strList
.flatMap(_.split(" "))
.groupBy(el => el)
.map(tuple => (tuple._1, tuple._2.length))
.toList
.sortWith(_._2 > _._2)
.take(3)
println(finalList) // 方式2 直接基于预计统计的结果进行转换
val preCountList = stringList.flatMap( tuple => {
val strings = tuple._1.split(" ")
strings.map(word => (word, tuple._2))
})
println(preCountList) val preCountMap : Map[String, List[(String, Int)]] = preCountList.groupBy(_._1)
println(preCountMap) // 这一段操作被Scala2.13版本弃用了,
val countMap = preCountMap.mapValues(
stringList => stringList.map(_._2).sum
)
println(countMap) // 这段打印拿不到对象信息 println(countMap.toList.sortWith(_._2 > _._2).take(3)) // 但是最后调用不影响
}
}

队列操作:

package cn

import scala.collection.immutable.Queue
import scala.collection.mutable object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 队列
val que = new mutable.Queue[String]() // 空字符串元素类型队列
println(que)
que.enqueue( // 入队操作
"A",
"B",
"C",
"D"
)
println(que) println(que.dequeue()) // 出列操作
println(que)
println(que.dequeue())
println(que)
println(que.dequeue())
println(que)
println(que.dequeue())
println(que) // 不可变队列
val que2:Queue[String] = Queue("C", "D", "E")
val que3 = que2.enqueue("F")
println(que3)
}
}

并行集合:

package cn

import scala.collection.immutable.Queue
import scala.collection.mutable object HelloScala {
def main(args: Array[String]): Unit = { // 并行集合 多核优化
// val idxSeq = (1 to 100).map(i => {
// s"currThreadName = ${Thread.currentThread.getName}, currThreadId = ${Thread.currentThread.getId}"
// })
// println(idxSeq) // val idxSeq = (1 to 100).par.map(i => { // 这一段并行集合的已经不能使用了?
// s"currThreadName = ${Thread.currentThread.getName}, currThreadId = ${Thread.currentThread.getId}"
// })
// println(idxSeq)
}
}

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