之前我们看过了两种类型的集合,ArrayList集合和LinkedList集合,两种集合各有优势,我们不具体说了,但是本篇要看的集合可以完成它们完成不了的任务.比如:现有一篇文章,要你统计其中出现了哪些单词,每个单词总共出现了几次.这个问题很明显需要记录两个变量(某单词及其出现次数),但是我们之前介绍的集合都只能同时存储一种类型的变量,无法实现对应的效果. 我们的HashMap又可以叫做键值对集合(官方名称映射),比如: public class Test_Class { public
package com.rf.xs.map; public class Student implements Comparable<Student> { private String name; private int age; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public int getAge() { return age; } pu
列表,字典,集合中根据条件筛选数据,如下所示 列表:[-10,2,2,3,-2,7,6,9] 找出所有的非负数 字典:{1:90,2:55,3:87...} 找出所有值大于60的键值对 集合:{2,3,8,6,7,5} 找出所有被3整除的数 列表 >>> from random import randint >>> data = [randint(-10,10) for x in xrange(10)] >>> data [-1, 8, -9, 9,
在C#中,枚举用来定状态值很方便,例如我定义一个叫做Season的枚举 public enum Season { Spring = 1, Summer = 2, Autumn = 3, Winter = 4 } 枚举名是不能出现空格,()-/等字符 我们想把Spring显示为春天,我们要自己定义说明信息,我们可以使用DescriptionAttribute,如下 public enum Season { [Description("春 天")] Spring = 1, [Descrip
键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组. 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口. 创建 Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括 读取时直接返回键值对RDD 普通RDD转换成键值对RDD 在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val result =