文章来自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4196261.html   转载请注明 代码如下: /** * 模式匹配 */ case class Class1(param1: String, param2: String) case class Class2(param1: String) object Case { def main(args: Array[String]) { //通过模式匹配进行条件判断 val test1: String = "1&qu

昨天写 Scala 的时候,使用 match(相当于 switch)时,运行结果很奇怪. var i: Int = 0 while (i < items.length) { i % width match { case offset => println("offset: " + items(i)) case logSize => println("logSize: " + items(i)) case lag => println(&quo

题目描述 给出两个长度分别为n.m的序列A.B,求出B的所有长度为n的连续子序列(子串),满足:序列中第i小的数在序列的Ai位置. 输入 第一行包含两个整数n, m (2≤n≤m≤1000000). 第二行包含n个整数si,构成1,2,…,n的排列,1≤si≤n且si≠sj. 第三行包含m个整数hi,表示建筑的高度(1≤hi≤109,1≤i≤m),所有的hi均不相同. 每一行的整数之间用单个空格隔开. 输出 第一行包含1个整数k ,表示匹配的序列数目.第二行包含k个整数,分别为在正确匹配的每个序

1.条件match query查询 //条件查询match query @Test public void test10() throws UnknownHostException { //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();

换行后的左大括号造成的问题: class FooHolder { def foo() { println("foo was called") } } Scala认为def foo()这行代码定义了一个抽象方法.这是因为它没有捕捉到后面的大括号,认定def foo()是完整的一行语句.当编译时,它认为这是一个洗呢匿名代码块,应该在类构建过程中执行. 解决办法:加一条新的编码规定,要求所有的方法定义使用"="语法. trait FooHolder2{ def foo()

package com.dtspark.scala.basics /** * Scala中的基本控制结构有顺序.条件和循环三种方式,这个其它的JVM语言是一致的,但是Scala也有一些高级的流程控制结构类模式匹配: * 在这里我们主要if.for.while等三种控制结构及其企业级最佳实践,并且在最后用Spark源码说明 * */ object ControlStructures { def main(args: Array[String]): Unit = { println("Scala&q

控制结构和函数 摘要: 本篇主要学习在Scala中使用条件表达式.循环和函数,你会看到Scala和其他编程语言之间一个根本性的差异.在Java或C++中,我们把表达式(比如3+4)和语句(比如if语句)看做两样不同的东西.表达式有值,而语句执行动作.在Scala中,几乎所有构造出来的语法结构都有值.这个特性使得程序更加精简,也更易读.本篇的要点包括: 1. 表达式有值 2. 块也有值,是它最后一个表达式的值 3. Scala的for循环就像是"增强版"的Java for循环 4. 分号

在本系列的第一篇文章 <使用递归的方式去思考>中,作者并没有首先介绍 Scala 的语法,这样做有两个原因:一是由于过多的陷入语法的细节其中,会分散读者的注意力.反而忽略了对于基本概念,基本思想的理解.二是由于 Scala 语法非常简洁,拥有其它语言编程经验的程序猿非常easy读懂 Scala 代码.如今我们将回过头来.从基本的语法開始学习 Scala 语言.大家会发现 Scala 语言异常精炼,实现相同功能的程序.在代码量上,使用 Scala 实现通常比 Java 实现少一半或者很多其它.短

一.简介 由于Spark主要是由Scala编写的,虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包,但支持程度远不及Scala,所以要想更好的学习Spark,就必须熟练掌握Scala编程语言,Scala与Java较为相似,且在Scala中可以调用很多Java中的包,本文就将针对Scala中的基础数据结构.循环体以及错误处理机制进行基础的介绍: 二.基础数据类型与数据结构 2.1基础数据类型 Scala包括了8种基础数据类型,基本信息如下表: 基本类型 取值范围或示例 Byte -128~127

6.[单条件匹配搜索]有两个表格(姓名列,年龄列,收入列等),从表1总表中,把表2中人员的年龄和收入匹配出来: 方法一: 公式=VLOOKUP($S2,$O$2:$Q$5,2,0) #其中最后0<=>FALSE(准确查找),1<=>TRUE(模糊查找): 解释函数: vloolup纵向查找匹配: $S2为条件列: $O$2:$Q$5为以条件列为首列的查找表格范围: 2为要找的结果列值:(当然,此处也可以为1): PS:如果想多条件查找,=VLOOKUP(A1&A2&

目录 一.基本语法 二.匹配固定值 三.守卫 四.匹配类型 五.匹配集合 1.Array 2.List 3.元祖 4.对象和样例类 六.偏函数 七.赋值匹配 八.for循环匹配 一.基本语法 在匹配某个范围的数据,需要在模式匹配中增加条件守卫. 语法 变量 match { case 匹配条件 => 处理逻辑 case 匹配条件 => 处理逻辑 case 匹配条件 => 处理逻辑 case _ => 其他处理 //case x => 其他条件 如果x不在箭头右边使用,则可以用_

原文出处: 作者:风尘浪子 原文链接:http://www.cnblogs.com/leslies2/archive/2012/03/22/2389318.html 同类链接:http://www.cnblogs.com/SkySoot/archive/2012/04/05/2433639.html 引言 本篇文章将为你介绍一下 Delegate 的使用方式,逐渐揭开 C# 当中事件(Event)的由来,它能使处理委托类型的过程变得更加简单.还将为您解释委托的协变与逆变,以及如何使用 Deleg

这篇我们来看mongodb另一个非常有意思的东西,那就是$lookup,我们知道mongodb是一个文档型的数据库,而且它也是最像关系型数据库的 一种nosql,但是呢,既然mongodb是无模式的,自然就很难在关系型数据库中非常擅长的多表关联上发挥作用,在这之前,我们可以使用DbRef,但 是呢,在mongodb 3.2 中给你增加了一个相当牛逼的手段,那就是$lookup,而且放到了aggreation这种重量级的pipeline分析框架上,自然就是一等 公民了,牛逼哈~. 一:介绍Aggr

本篇介绍Entity Framework 实体框架的文章已经到了第十篇了,对实体框架的各个分层以及基类的封装管理,已经臻于完善,为了方便对基类接口的正确性校验,以及方便对以后完善或扩展接口进行回归测试,那么建立单元测试就有很大的必要,本篇主要介绍如何利用VS创建内置的单元测试项目进行实体框架的基类接口测试. 在采用单元测试这个事情上,很多人可能想到了NUnit单元测试工具和NMock工具进行处理,其实微软VS里面也已经为我们提供了类似的单元测试工具了,可以不需要使用这个第三方的单元测试工具,经试

在上篇随笔<Entity Framework 实体框架的形成之旅--数据传输模型DTO和实体模型Entity的分离与联合>里面,介绍了在Entity Framework 实体框架里面引入了DTO的对象,通过数据传输模型DTO和实体模型Entity的分离与联合,很好的隔离了它们的关系,使得即使是复杂的实体模型Entity,也不会影响WCF接口数据的传输和处理.本文主要介绍在基于这个分离模型的基础上,如何在界面实现多种常规的处理操作. 1.常规业务的增加.更新操作 对于业务对象的增加,由于我们引入

在本系列的第一篇随笔<Entity Framework 实体框架的形成之旅--基于泛型的仓储模式的实体框架(1)>中介绍了Entity Framework 实体框架的一些基础知识,以及构建了一个简单的基于泛型的仓储模式的框架:在随笔<Entity Framework 实体框架的形成之旅--利用Unity对象依赖注入优化实体框架(2)>则持续优化这个仓储模式的实体框架,主要介绍业务逻辑层的构建,以及利用Unity和反射进行动态的对象注册.本篇主要介绍基类接口的统一和异步操作的实现等方

MongoDB的3.x版本Java驱动相对2.x做了全新的设计,类库和使用方法上有很大区别.例如用Document替换BasicDBObject.通过Builders类构建Bson替代直接输入$命令等,本文整理了基于3.2版本的常用增删改查操作的使用方法.为了避免冗长的篇幅,分为增删改.查询.聚合.地理索引等几部分. 聚合用于统计文档个数.求和.最大最小值.求平均值等,功能和函数名称和SQL中的count.distinct.group等关键字非常类似,此外,还可以通过javascript编写Ma

一.写在前面 结合之前写的一篇文章:Centos7 之安装Logstash ELK stack 日志管理系统,上篇文章主要讲了监控软件的作用以及部署方法.而这篇文章介绍的是单独监控nginx 日志分析再进行可视化图形展示,并在用户前端使用nginx 来代理kibana的请求响应,访问权限方面暂时使用HTTP 基本认证加密用户登录.(关于elk权限控制,我所了解的还有一种方式-Shield),等以后有时间了去搞下.下面开始正文吧... 注意:环境默认和上一篇大致一样,默认安装好了E.L.K.3个软

转自: http://www.th7.cn/Program/Android/201505/447097.shtml 写在前面的话 一般在新项目开始之初,我们需要针对客户需求进行各种系统默认属性的配置,通常这些属性都是通过build.prop.settings.db .default.xml.一些功能package下的 config.xml 等来进行初始化配置的. 那么,要满足客户的定制需求,对于我们开发者来说,修改SettingsProvider默认值,而第一次开机时,用来填充settings.

aggregate(pipeline,options) 指定 group 的 keys, 通过操作符 $push/$addToSet/$sum 等实现简单的 reduce, 不支持函数/自定义变量 group({ key, reduce, initial [, keyf] [, cond] [, finalize] }) 支持函数(keyf) mapReduce 的阉割版本 mapReduce 终极大杀器 count(query) too young too simple distinct(fi

http://www.cnblogs.com/leslies2/archive/2012/03/22/2389318.html 引言 本篇文章将为你介绍一下 Delegate 的使用方式,逐渐揭开 C# 当中事件(Event)的由来,它能使处理委托类型的过程变得更加简单.还将为您解释委托的协变与逆变,以及如何使用 Delegate 使 Observer(观察者)模式的使用变得更加简单.在事件的介绍上,会讲述事件的使用方式,并以ASP.NET的用户控件为例子,介绍一下自定义事件的使用.最后一节,将