Scala

一、集合计算高级函数
object TestList {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
val nestedList: List[List[Int]] = List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9))
val wordList: List[String] = List("hello world", "hello zpark", "hello scala")
//（1）过滤
println(list.filter(x => x % 2 == 0))
//（2）转化/映射println(list.map(x => x + 1))
//（3）扁平化println(nestedList.flatten)
//（4）扁平化+映射 注：flatMap 相当于先进行 map 操作，在进行 flatten
操作
println(wordList.flatMap(x => x.split(" ")))
//（5）分组
println(list.groupBy(x => x % 2))
}
}
3）educe 方法
Reduce 简化（归约） ：通过指定的逻辑将集合中的数据进行聚合，从而减少数据，最终获取结果。
案例实操
object TestReduce {
def main(args: Array[String]): Unit = { val list = List(1,2,3,4)
// 将数据两两结合，实现运算规则
val i: Int = list.reduce( (x,y) => x-y ) println("i = " + i)
// 从源码的角度，reduce 底层调用的其实就是 reduceLeft
//val i1 = list.reduceLeft((x,y) => x-y)
// ((4-3)-2-1) = -2
val i2 = list.reduceRight((x,y) => x-y) println(i2)
}
}
4）Fold 方法
Fold 折叠：化简的一种特殊情况。
（1）案例实操：fold 基本使用
object TestFold {
def main(args: Array[String]): Unit = { val list = List(1,2,3,4)
// fold 方法使用了函数柯里化，存在两个参数列表
// 第一个参数列表为 ： 零值（初始值）
// 第二个参数列表为： 简化规则
// fold 底层其实为 foldLeft
val i = list.foldLeft(1)((x,y)=>x-y) val i1 = list.foldRight(10)((x,y)=>x-y)
println(i) println(i1)
}
}
（2）案例实操：两个集合合并
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 两个 Map 的数据合并
val map1 = mutable.Map("a"->1, "b"->2, "c"->3)
val map2 = mutable.Map("a"->4, "b"->5, "d"->6)
val map3: mutable.Map[String, Int] = map2.foldLeft(map1)
{
(map, kv) => { val k = kv._1 val v = kv._2
map(k) = map.getOrElse(k, 0) + v map
}
}
println(map3)
}
}
二、普通WordCount 案例
1）需求
单词计数：将集合中出现的相同的单词，进行计数，取计数排名前三的结果
3）案例实操
object TestWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 单词计数：将集合中出现的相同的单词，进行计数，取计数排名前三的结
果
val stringList = List("Hello Scala Hbase kafka", "Hello Scala Hbase", "Hello Scala", "Hello")
// 1) 将每一个字符串转换成一个一个单词
val wordList: List[String] = stringList.flatMap(str=>str.split(" "))
//println(wordList)
// 2) 将相同的单词放置在一起
val wordToWordsMap: Map[String, List[String]] = wordList.groupBy(word=>word)
//println(wordToWordsMap)
// 3) 对相同的单词进行计数
// (word, list) => (word, count)
val wordToCountMap: Map[String, Int] = wordToWordsMap.map(tuple=>(tuple._1, tuple._2.size))
// 4) 对计数完成后的结果进行排序（降序）
val sortList: List[(String, Int)] = wordToCountMap.toList.sortWith {
(left, right) => { left._2 > right._2
}
}
// 5) 对排序后的结果取前 3 名
val resultList: List[(String, Int)] = sortList.take(3)
println(resultList)
}
}