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5.1 Scala概述
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5.1.2 Windows环境下安装Scala
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5.1.1 Scala特性
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1.面向对象
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2.函数式编程
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3.扩展性
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4.并发性
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5.可以和Java混编
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5.2 Scala基础语法
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1.声明常量和变量
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(1)声明常量
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val 常量名：数据类型=初始值
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val a:int =1或val a = 1
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(2)声明变量
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var 变量名：数据类型=初始值
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注：
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支持同时声明多个变量如var a,b = 1
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可以重复使用同一变量名定义变量,解释器以最新定义为准
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声明变量需要初始化,否则报错
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(优先使用常量,除非确实需要修改)
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2.输出值的方式
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(1)直接调用变量名
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(2)借助输出函数
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差值字符串
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字符串前加“s”或“f”
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加s：不支持格式化
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${varName}
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加f：支持在$变量后指定格式化参数
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$varNum%.2f (保留小数点两位)
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${varName}插入变量名
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1.print()函数结合加号对多个内容进行连接并输出
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2.println()函数输出结束后自动换行
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3.printf()函数格式化输出
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3.数据类型 (首字母大写)
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9种基本数据类型：String位于java.lang包,其余位于Scala包
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Any是所有其他类型的超类(父类)
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Nothing是任何其他类型的子类
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Unit无返回值
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String对象
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字符串对象用双引号
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常用方法
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(1)String concat(String str)方法
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将指定字符串连接到此字符串的结尾
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"ABC",concat("DEF")
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(2)Boolean endsWith(String sufix)方法
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测试字符串是否以指定的后缀结束
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"ABC". endsWith("C")
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(3)Int length()方法
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返回字符串的长度
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"ScalaPythonJava".length()
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res: Int = 15
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(4)Boolean matches(String regex)方法
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判断字符串是否匹配给定的正则表达式
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"ScalaPythonJava".matches(".*Python.*")
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res: Boolean = true
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(5)String replace(char oldChar, char newChar)方法
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返回一个新的字符串,newChar 字符串替换原字符串中出现的oldChar字符串得到
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"I love Python".replace("Python","Scala")
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res: String = I love Scala
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(6)String replaceAll(String regex, String replacement)方法
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使用给定的replacement字符串替换字符串中所有与给定的正则表达式相匹配的子字符串
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"ab123sdab4543das756as876asd".replaceAll("\\d+","#num#")
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res: String =abfnumtsdabfnumidastnumfasfnumfasd
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(7)String replaceFirst(String regex,String replacement)方法
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使用给定的replacement字符串替换字符串中与给定的正则表达式相匹配的第一个子字符串
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(8)String[] split(String regex)方法
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按正则表达式匹配的子字符串拆分字符串。
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String[]表示split(String regex)执行结束后的返回值是字符串数组
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"I love Python".split("")
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res: Array[String]= Array(I, love, Python)
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(9)Char[] toCharArray()方法
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将字符串转换为一个字符数组
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"Scala".toCharArray()
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res: Array[Char] = Array(S, c, a, l, a)
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(10)String toLowerCase()方法
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将字符串中的所有字符都转换为小写
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(11)String trim()方法
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删除字符串的首尾空白符
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(12)String take(num)方法
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获取字符串前num个字符
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//获取"hello"前两个字符 "hello".take(2)
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res: String = he
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(13)reverse属性
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反转字符串
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4.运算符
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算术运算符
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+、-、*、/、%(取余)
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关系运算符(比较运算符)
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==,!=,＞,＜,≥,≤
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逻辑运算符
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&&与(都满足),‖或(一个满足), !非
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赋值运算符
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=,+=,-=,*=,/=,%=
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5.3 Scala控制结构
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1.条件表达式
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val s = if(x ＞0)1 else 0
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2.if...else选择结构
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单分支,双分支,多分支
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3.编写和运行Scala脚本
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一起执行的Scala语句序列放在同一文件,称为脚本
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执行scala test.scala
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4.循环结构
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while,do while,for
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for没有直接对应结构
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(1)for(x<-Range)
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Range 可以是一个数字区间,如
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i to j表示的区间是[i,j]
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i until j表示的区间是[i,j)
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(2)for 循环可用分号隔开多个区间
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可以迭代多个区间的所有可能值
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for( a <- 1 to 2;b <-1 to 2) println( "a:"+a+"b:"+b)
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(3)for 循环中使用数组、列表和集合
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for 循环中使用列表 val list1=List(3,5,2,1,7)//创建列表 listl: List[Int] = List(3,5,2,1,7) for(x <- list1) print(""+x) 3 5 2 1 7
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(4)for 循环中使用过滤器
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for(x <- list1 if x%2==1) print(""+x) 3 5 1 7
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5.4 数组
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1.定长数组 使用()访问数组元素而不是[]
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var z:Array[String] = new Array[String](3)
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var z = new Array[String](3)
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2.变长数组
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1、ArrayBuffer创建变长数组
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import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
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val arr1 = ArrayBuffer[Int]()//定义一个Int类型、长度为0的变长数组
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2.追加、修改、删除变长数组的元素
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val bigData = ArrayBuffer("Hadoop","Storm")//创建变长数组
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(1)“+=”追加一个元素
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bigData += "Spark"
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(2)“++=”追加一个数组的元素
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bigData ++= Array("Hbase","Graphx")
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(3)“-=”删除元素
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bigData -= "Graphx"
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(4)“--=”删除在指定数组中出现的元素
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bigData --= Array("Spark","Graphx")
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(5)remove()方法删除指定位置的元素
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调用变长数组对象的removeo方法从指定索引开始移除指定数量的元素。
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bigData.remove(1,2)//从索引1处开始移除2个元素
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(6)insert()方法在指定位置前插入元素
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bigData.insert(0,"Spark")//在索引 0前插入元素"Spark"
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定长数组和变长数组之间转换,调用toBuffer()和toArray()方法。
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3.遍历数组
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1.for 循环和until遍历数组
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for(i <- 0 until a.length)
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△注意：变量i的取值从0到a.length-1。
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2.直接遍历数组元组
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for(e <- b)
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△注意：变量e先被设为b(0),然后被设为b(1),以此类推。
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4.数组转换
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按某种方式将一个数组转换为一个全新的数组,而原数组不变。
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创建一个新数组 val a=Array(1,2,3,4)
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1.for(...) yield
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val result = for(elem <- a) yield 2 * elem
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result: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)
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result中的值由yield之后的表达式2*elem产生,每次迭代为result产生一个值。
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2.数组对象的map()方法
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val result2 = a.map{3 * _}
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result2: ArraylInt] = Array(3,6, 9,12)
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3.数组对象的filter()和map()方法
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val result3 = a.filter(_ % 2 == 0).map {2 * _}
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result3: Array[Int] = Array(4, 8)
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可以添加语句处理那些满足特定条件的元素。
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5.数组对象的操作方法
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1.map()方法映射数组 var arr = Array(1,2,3,4)
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通过一个函数改变数组中的每个元素
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arr.map(x => x* 5)
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res: Array[Int] = Array(5, 10, 15, 20)
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△注意：x=>x*5这种表达式称为Lambda表达式,用来创建临时使用的匿名函数。
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Lambda 表达式的语法格式如下： (参数1,参数2,…)=>表达式
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2.foreach()方法遍历数组中的元素
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和map()方法类似,但是foreach()没有返回值。
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3.min、max、sum分别输出数组的最小元素、最大元素、数组元素和
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4.head、tail分别查看数组的第一个元素、除第一个元素外的其他元素
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5.sorted、sortBy()、sortWith()排序
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(1)sorted
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sorted默认为升序排列,降序排列则需要反转。
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arr.sorted//升序
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arr.sorted.reverse//降序
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(2)sortBy()
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需要参数,表明进行排序的数组元素的形式。
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arr.sortBy(x=>x)//升序
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arr,sortBy(x =>-x)//降序
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(3)sortWith() var arr = Array("a","d","F","B","e")
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sortWith((String,String)=>Boolean) 需要匿名函数来说明排序规则,要有两个参数进行比较。
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arr.sortWith((x:String, y:String) => x<y)
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arr.sortWith((x,y) => x<y)
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6.filter()方法进行过滤
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filter()方法移除传入函数的返回值为 false的数组元素。
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过滤掉数组 arr中奇数,得到只含偶数的数组。arr.filter(x=>x%2==0)
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7.flatten扁平化操作 val arr = Array(Array(1,2),Array(3,4))//二维数组
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把嵌套的结构展开,二维数组展开成一维数组。
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arr.flatten
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res: Array(Int) = Array(1, 2, 3,4)
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8.flatMap 操作
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结合map()和 fatten功能,相当于先进行map()操作再进行flatten操作,接收一个可以处理嵌套数组的函数,把返回结果连接起来。
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arr.flatMap(x=> x.map(_*10))
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res: Array[Int] = Array(10, 20, 30,40)
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9.显示数组内容
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mkString()方法显示数组的内容,允许指定元素之间的分隔符,该方法的另一个重载版本可以指定元素的前缀和后缀。
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to*方法(*为数据类型名)
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数据类型转换
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5.5 列表
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1.不可变列表
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与数组的比较
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(List声明)类似于数组,所有元素都具有相同的数据类型。
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与数组不同的是,不可变列表的元素是不可变的,不可变列表的元素值一旦被觉了就不能改变。
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1.创建不可变列表
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val course: List[String] = List("Scala", "Python")
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course: List[String] = List(Scala, Python)
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//创建二维列表 val dim: List[List[Int]]= List(List(1,0),List(0,1)
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dim: List[List[Int]] = List(List(1, 0), List(0, 1))
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不可变列表具有递归的结构 (也即链接表结构) 数组不具有。即不变列表
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要么是Nil(即空列表)
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要么是一个head元素加上一个tail, 而tail又是一个列表
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val nums：List[Int] = List(1,2,3,4)
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nums: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)
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nums.head
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res: Int = 1
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nums.tail
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res: List[Int] = List(2, 3,4)
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(1)创建空列表
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val L = Ni1
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val L2 = List()
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(2)“::”创建列表
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“::”根据给定的head 和tail 创建一个新的列表。
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△注意:“::”右结合,即从末端开始创建列表。
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val newList=1::List(3, 5)
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newList: List[Int] = List(1, 3, 5)
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(3)“:::”连接列表创建新列表
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val L4 = L3 ::: List("Hadoop","Hbase")
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L4: List[String] = List(Spark, Scala, Python, Hadoop, Hbase)
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2.不可变列表的操作9个
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head：返回列表的第一个元素。
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tail：返回一个列表,含除了第一个元素之外的其他元素。
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init：返回一个列表,含除了最后一个元素之外的其他元素。
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reverse：用于将列表的元素顺序反转。
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last：返回列表的最后一个元素。
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length：返回列表的长度。
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range：创建数值范围的列表。 List.range(from,until)
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创建从from 到until(不包括 until)的所有数值的列表。
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step值作为第3个参数
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将产生从from到uni的间隔为step 的列表元素,step值可正可负。
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List.range(1,9,2)
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res: List[Int] = List(1, 3, 5, 7)
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isEmpty：判断列表是否为空,在列表为空时返回true。
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sorted：排序。
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3.不可变列表对象的常用方法15个
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val L5= List("Spark","Scala", "Python", "Hadoop","Hbase")
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L5: List(String)= List(Spark, Scala, Python, Hadoop, Hbase)
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(1)count(s => s.length==num)
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统计列表中长度为num的字符串的个数
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//对L5中长度为5的字符串进行计数 L5.count (s =>s.length == 5)
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res0: Int = 3
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(2)drop(num)
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返回去掉列表开头num个元素的列表
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L5.drop(2)
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res1: List[String] = List (Python, Hadoop, Hbase)
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(3)dropRight(num)
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返回去掉列最后num个元素的列表
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L5.dropRight(3)
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res2: List[String] = List(Spark, Scala)
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(4)exists(s => s=="***")
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判断列表中是否有字符串的值为"***"
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L5.exists(s => s=="Spark")
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res3: Boolean = true
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(5)forall(s => s.endsWith(“k”)
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判断列表里的元素是否都以”k”结尾
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L5.forall(s => s.endsWith("k"))
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res4: Boolean = false
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(6)foreach(s => println(s))
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遍历输出列表元素
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L5.foreach(s => print(s+" "))
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Spark Scala Python Hadoop Hbase
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(7)map(f)
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通过给定的函数f将所有元素重新计算
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//对L5的元素都拼接$,并返回一个新的列表 scala> L5.map(s => s + "$")
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List[String] = List(Spark$, Scalas$, Python$, Hadoops$, Hbases$)
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(8)mkString("-")
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对列表的元素以"-"拼接并返回
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L5.mkString("-")
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res11: String-Spark-Scala-Python-Hadoop-Hbase
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(9)filterNot(s => s.length==5)
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返回列表中长度不为5的元素所组成的列表
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L5.filterNot(s => s.length == 5)
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res12: List[String] = List(Python, Hadoop)
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-
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(10)take(num)
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从列表左边取num个元素组成一个新列表
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L5.take(3)
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res13: List[String]=List(Spark, Scala, Python)
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-
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(11)takeRight(num)
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从列表右边取num个元素组成一个新列表
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L5.takeRight(3)
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res14: List(String) = List(Python, Hadoop, Hbase)
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(12)sortBy(x => x),升序排列
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sortBy(x => -x),降序排列
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(13)sortWith(_<_),升序排列
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sortWith(_>_),降序排列
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(14)“:+”和“+:”
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“:+”在末端添加元素以得到一个新列表
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list2.:+(10)
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res25:List[Int] = List(3, 5,2, 1, 7,10)
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“+:”在首端添加元素以得到一个新列表
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list2.+:(0)
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res26: List(Int] = List(0, 3, 5,2, 1,7)
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(15)toString()
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将列表转换为字符串
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List(1,2,3).tostring()
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res27: String = List(1, 2,3)
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2.可变列表 ListBufer声明
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对于可变列表,既可以修改某个位置的元素值,也可以增加或删除列表元素。
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1.创建可变列表
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import scala.collection.mutable.ListBuffer
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val LBl = ListBuffer(1,2,3,4,5,6)
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2.可变列表的常用操作
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(1)按值删除列表元素
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5.6 集合
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不可变集合
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可变集合
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5.7 元组
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元组的常用操作
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拉链操作
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5.8 映射
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不可变映射
-
可变映射
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5.9 Scala函数
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匿名函数
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高阶函数
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函数的定义
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5.10 Scala模式匹配
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5.11 Scala面向对象编程
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类与对象
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单例对象和伴生对象
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5.12 Scala读写文件
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读文件
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写文件
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