• 寒假七


    针对任务三

     其中运用到了容器

    scala 中的所有集合类位于 scala.collection 或 scala.collection.mutable,scala.collection.immutable,scala.collection.generic 中

    scala.collection.immutable 包是的集合类确保不被任何对象改变。
    
    scala.collection.mutable 包的集合类则有一些操作可以修改集合。
    
    scala.collection 包中的集合,既可以是可变的,也可以是不可变的。
    

    所有的集合类都继承了 Traverable 接口,也就都具有相似的功能.

     
    scalaCollection.png

    Traverable

    Traversable(遍历)是容器(collection)类的最高级别特性,它唯一的抽象操作是foreach:

    def foreach[U](f: Elem => U)

    需要实现Traversable的容器(collection)类仅仅需要定义与之相关的方法,其他所有方法可都可以从Traversable中继承。

    • foreach方法用于遍历容器(collection)内的所有元素和每个元素进行指定的操作(比如说f操作)。操作类型是Elem => U,其中Elem是容器(collection)中元素的类型,U是一个任意的返回值类型。对f的调用仅仅是容器遍历的副作用,实际上所有函数f的计算结果都被foreach抛弃了。

    Traversable同时定义的很多具体方法,如下表所示。这些方法可以划分为以下类别:

    • 相加操作++(addition)表示把两个traversable对象附加在一起或者把一个迭代器的所有元素添加到traversable对象的尾部。

    • Map操作有map,flatMap和collect,它们可以通过对容器中的元素进行某些运算来生成一个新的容器。

    • 转换器(Conversion)操作包括toArray,toList,toIterable,toSeq,toIndexedSeq,toStream,toSet,和toMap,它们可以按照某种特定的方法对一个Traversable 容器进行转换。等容器类型已经与所需类型相匹配的时候,所有这些转换器都会不加改变的返回该容器。例如,对一个list使用toList,返回的结果就是list本身。

    • 拷贝(Copying)操作有copyToBuffer和copyToArray。从字面意思就可以知道,它们分别用于把容器中的元素元素拷贝到一个缓冲区或者数组里。

    • Size info操作包括有isEmpty,nonEmpty,size和hasDefiniteSize。Traversable容器有有限和无限之分。比方说,自然数流Stream.from(0)就是一个无限的traversable 容器。hasDefiniteSize方法能够判断一个容器是否可能是无限的。若hasDefiniteSize返回值为ture,容器肯定有限。若返回值为false,根据完整信息才能判断容器(collection)是无限还是有限。

    • 元素检索(Element Retrieval)操作有head,last,headOption,lastOption和find。这些操作可以查找容器的第一个元素或者最后一个元素,或者第一个符合某种条件的元素。注意,尽管如此,但也不是所有的容器都明确定义了什么是“第一个”或”最后一个“。例如,通过哈希值储存元素的哈希集合(hashSet),每次运行哈希值都会发生改变。在这种情况下,程序每次运行都可能会导致哈希集合的”第一个“元素发生变化。如果一个容器总是以相同的规则排列元素,那这个容器是有序的。大多数容器都是有序的,但有些不是(例如哈希集合)– 排序会造成一些额外消耗。排序对于重复性测试和辅助调试是不可或缺的。这就是为什么Scala容器中的所有容器类型都把有序作为可选项。例如,带有序性的HashSet就是LinkedHashSet。

    • 子容器检索(sub-collection Retrieval)操作有tail,init,slice,take,drop,takeWhilte,dropWhile,filter,filteNot和withFilter。它们都可以通过范围索引或一些论断的判断返回某些子容器。

    • 拆分(Subdivision)操作有splitAt,span,partition和groupBy,它们用于把一个容器(collection)里的元素分割成多个子容器。

    • 元素测试(Element test)包括有exists,forall和count,它们可以用一个给定论断来对容器中的元素进行判断。

    • 折叠(Folds)操作有foldLeft,foldRight,/:,:,reduceLeft和reduceRight,用于对连续性元素的二进制操作。

    • 特殊折叠(Specific folds)包括sum, product, min, max。它们主要用于特定类型的容器(数值或比较)。

    • 字符串(String)操作有mkString,addString和stringPrefix,可以将一个容器通过可选的方式转换为字符串。

    • 视图(View)操作包含两个view方法的重载体。一个view对象可以当作是一个容器客观地展示。接下来将会介绍更多有关视图内容。
      https://docs.scala-lang.org/zh-cn/overviews/collections/trait-traversable.html

    Iterable

    容器(collection)结构的上层还有另一个trait。这个trait里所有方法的定义都基于一个抽象方法,迭代器(iterator,会逐一的产生集合的所有元素)。从Traversable trait里继承来的foreach方法在这里也是利用iterator实现。

    def foreach[U](f: Elem => U): Unit = {
      val it = iterator
      while (it.hasNext) f(it.next())
    }
    

    许多Iterable 的子类覆写了Iteable的foreach标准实现,因为它们能提供更高效的实现。

    Iterable有两个方法返回迭代器:grouped和sliding。然而,这些迭代器返回的不是单个元素,而是原容器(collection)元素的全部子序列。

    scala> val xs = List(1, 2, 3, 4, 5)
    xs: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
    scala> val git = xs grouped 3
    git: Iterator[List[Int]] = non-empty iterator
    scala> git.next()
    res3: List[Int] = List(1, 2, 3)
    scala> git.next()
    res4: List[Int] = List(4, 5)
    scala> val sit = xs sliding 3
    sit: Iterator[List[Int]] = non-empty iterator
    scala> sit.next()
    res5: List[Int] = List(1, 2, 3)
    scala> sit.next()
    res6: List[Int] = List(2, 3, 4)
    scala> sit.next()
    res7: List[Int] = List(3, 4, 5)
    

    抽象方法:
    xs.iterator xs迭代器生成的每一个元素,以相同的顺序就像foreach一样遍历元素。
    其他迭代器:
    xs grouped size 一个迭代器生成一个固定大小的容器(collection)块。
    xs sliding size 一个迭代器生成一个固定大小的滑动窗口作为容器(collection)的元素。
    子容器(Subcollection):
    xs takeRight n 一个容器(collection)由xs的最后n个元素组成(或,若定义的元素是无序,则由任意的n个元素组成)。
    xs dropRight n 一个容器(collection)由除了xs 被取走的(执行过takeRight ()方法)n个元素外的其余元素组成。
    拉链方法(Zippers):
    xs zip ys 把一对容器 xs和ys的包含的元素合成到一个iterabale。
    xs zipAll (ys, x, y) 一对容器 xs 和ys的相应的元素合并到一个iterable ,实现方式是通过附加的元素x或y,把短的序列被延展到相对更长的一个上。
    xs.zip WithIndex 把一对容器xs和它的序列,所包含的元素组成一个iterable 。
    比对:
    xs sameElements ys 测试 xs 和 ys 是否以相同的顺序包含相同的元素。

    seq

    seq 的apply操作是用于索引的访问使用()作用

    • 索引和长度的操作 apply、isDefinedAt、length、indices,及lengthCompare。序列的apply操作用于索引访问;因此,Seq[T]类型的序列也是一个以单个Int(索引下标)为参数、返回值类型为T的偏函数。换言之,Seq[T]继承自Partial Function[Int,T]。

    • 序列各元素的索引下标从0开始计数,最大索引下标为序列长度减一。序列的length方法是collection的size方法的别名。lengthCompare方法可以比较两个序列的长度,即便其中一个序列长度无限也可以处理。

    • 索引检索操作(indexOf、lastIndexOf、indexofSlice、lastIndexOfSlice、indexWhere、lastIndexWhere、segmentLength、prefixLength)用于返回等于给定值或满足某个谓词的元素的索引。

    • 加法运算(+:,:+,padTo)用于在序列的前面或者后面添加一个元素并作为新序列返回。

    • 更新操作(updated,patch)用于替换原序列的某些元素并作为一个新序列返回。

    • 排序操作(sorted, sortWith, sortBy)根据不同的条件对序列元素进行排序。

    • 反转操作(reverse, reverseIterator, reverseMap)用于将序列中的元素以相反的顺序排列。

    • 比较(startsWith, endsWith, contains, containsSlice,
      corresponds)用于对两个序列进行比较,或者在序列中查找某个元素。

    • 多集操作(intersect, diff, union, distinct)用于对两个序列中的元素进行类似集合的操作,或者删除重复元素。

    特性(trait) Seq 具有两个子特征(subtrait) LinearSeq和IndexedSeq。它们不添加任何新的操作,但都提供不同的性能特点:线性序列具有高效的 head 和 tail 操作,而索引序列具有高效的apply, length, 和 (如果可变) update操作。
    Buffer

    Buffers是可变序列一个重要的种类。它们不仅允许更新现有的元素,而且允许元素的插入、移除和在buffer尾部高效地添加新元素。

    ListBuffer和ArrayBuffer是常用的buffer实现 。顾名思义,ListBuffer依赖列表(List),支持高效地将它的元素转换成列表。而ArrayBuffer依赖数组(Array),能快速地转换成数组。

    map

    • 查询类操作:apply、get、getOrElse、contains和DefinedAt。它们都是根据主键获取对应的值映射操作。例如:def get(key): Option[Value]。“m get key”
      返回m中是否用包含了key值。如果包含了,则返回对应value的Some类型值。否则,返回None。这些映射中也包括了apply方法,该方法直接返回主键对应的值。apply方法不会对值进行Option封装。如果该主键不存在,则会抛出异常。

    • 添加及更新类操作:+、++、updated,这些映射操作允许你添加一个新的绑定或更改现有的绑定。

    • 删除类操作:-、–,从一个映射(Map)中移除一个绑定。

    • 子集类操作:keys、keySet、keysIterator、values、valuesIterator,可以以不同形式返回映射的键和值。

    • filterKeys、mapValues等变换用于对现有映射中的绑定进行过滤和变换,进而生成新的映射。

    mutable.Map 类是一个可变的Map
    SychronizedMap trait

    无论什么样的Map实现,只需混入SychronizedMap trait,就可以得到对应的线程安全版的Map。例如,我们可以像下述代码那样在HashMap中混入SynchronizedMap。

    具体不可变集实体类

    List

    列表List是一种有限的不可变序列式。提供了常数时间的访问列表头元素和列表尾的操作,并且提供了常数时间的构造新链表的操作,该操作将一个新的元素插入到列表的头部。其他许多操作则和列表的长度成线性关系。

    8 :: list
    

    注意只能插入到链表的头

    Stream

    流Stream与List很相似,只不过其中的每一个元素都经过了一些简单的计算处理。也正是因为如此,stream结构可以无限长。只有那些被要求的元素才会经过计算处理,除此以外stream结构的性能特性与List基本相同.

    val str = 1 #:: 2 #:: 3 #:: Stream.empty                                            
    str: scala.collection.immutable.Stream[Int] = Stream(1, ?) 
    

    stream定义为惰性的计算

    Verctor

    对于只需要处理数据结构头结点的算法来说,List非常高效。可是相对于访问、添加和删除List头结点只需要固定时间,访问和修改头结点之后元素所需要的时间则是与List深度线性相关的。

    向量Vector是用来解决列表(list)不能高效的随机访问的一种结构.

    val vec = scala.collection.immutable.Vector.empty  
     val vec2 = vec :+ 1 :+ 2
    vec2: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2)
    
    scala> val vec3 = 100 +: vec2
    vec3: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(100, 1, 2)
    
    val vec = Vector(1, 2, 3)
    vec: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 3)
    scala> vec updated (2, 4)
    res0: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 4)
    

    具体可变容器类

    ArrayBuffer

    是一个数组缓冲,因为这些操作直接访问、修改底层数组.

    val buf = scala.collection.mutable.ArrayBuffer.empty[Int]
    buf: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer()
    
    scala> buf += 1
    res0: buf.type = ArrayBuffer(1)
    
    scala> buf += 10
    res1: buf.type = ArrayBuffer(1, 10)
    
    scala> buf.toArray
    res2: Array[Int] = Array(1, 10)
    

    ListBuffer

    ListBuffer 类似于数组缓冲。区别在于前者内部实现是链表, 而非数组.

    val buf = scala.collection.mutable.ListBuffer.empty[Int]
    buf: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] = ListBuffer()
    scala> buf += 1
    res35: buf.type = ListBuffer(1)
    scala> buf += 10
    res36: buf.type = ListBuffer(1, 10)
    scala> buf.toList
    res37: List[Int] = List(1, 10)
    

    StringBuilders

    数组缓冲用来构建数组,列表缓冲用来创建列表。

    val buf = new StringBuilder
    buf: StringBuilder =
    scala> buf += 'a'
    res38: buf.type = a
    scala> buf ++= "bcdef"
    res39: buf.type = abcdef
    scala> buf.toString
    res41: String = abcdef
    链接:https://www.jianshu.com/p/325262f06cfd

     代码:

    最终结果:

    自我抑郁又自我救赎
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zjm15511858030/p/12255020.html
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