Option使用和实现内幕源码揭晓
1.Option中的sealed关键字解析:Option中用了sealed，定义的case class与case object必须在同一个文件中。Option在模式匹配中匹配项
2.Option使用内幕实战解析:Some表示匹配项，如果没有就在None中找
//sealed 表示封闭式抽象类 sealed abstract class Option[+A] extends Product with Serializable {} //而some也是继承了Option对象 case class final case class Some[+A](x: A) extends Option[A] { def isEmpty = false def get = x } //case object None继承了Option case object None extends Option[Nothing] { def isEmpty = true def get = throw new NoSuchElementException("None.get") }
val scores = Map("Alice" -> 99, "Spark" -> 100)
scores.get("Alicde") match {
case Some(score) => println(score)
case None => println("No score")
}
List的基本操作实战与基于模式匹配的List排序算法实现
1.List的基本操作：isEmpty(),head，tail，排序
2.基于模式模式的List排序算法实现：用函数的方式排序
//定义两个常量list val bigData = List("Hadoop" , "Spark") val data = List(1 , 2 , 3) //：：来连接两个list val bigData_Core = "Hadoop" :: ("Spark" :: Nil) val data_Int = 1 :: 2 :: 3 :: Nil //isEmpty()方法判断是否为空 println(data.isEmpty) //head方法list的第一个元素 println(data.head) //tail表示除了第一个元素的元素类型为list println(data.tail.head) //把第一个赋值给a，第二个赋值给b val List(a,b) = bigData println("a : " + a + " === " + " b: " + b) //把第一个赋值给x，把第二个赋值给y 以后的元素赋值给rest rest为list类型 val x :: y :: rest = data println("x : " + x + " === " + " y: " + y + " === " + rest ) val shuffledData = List(6,3,5,6,2,9,1) //sortList排序 println(sortList(shuffledData)) //定义一个sortList排序函数 如果list为空就返回空的list -->否则就list的头元素与后面的list进行比较 def sortList(list : List[Int]): List[Int] = list match{ case List() => List() case head :: tail => compute (head, sortList(tail)) } //定义一个函数compute计算 从小到大 def compute(data : Int , dataSet : List[Int]) : List[Int] = dataSet match{ case List() => List(data) case head :: tail => if (data <= head) data :: dataSet else head :: compute(data, tail) }
List中的一阶函数操作实现
1.List中的drop、take、splitAt、apply、indices、tostring、mkstring等实战
2.List的toIterator、toArray、copyToArray实现
//：：用于连接两个list的组成新的list println(List (1,2,3,4) ::: List (4,5,6,7,8) ::: List (10,11)) println(List (1,2,3,4) ::: (List (4,5,6,7,8) ::: List (10,11))) println(List (1,2,3,4).length) val bigData = List("Hadoop" , "Spark" , "Kaffka") //last表示最后一个元素 println(bigData.last) //init除了最后一个的元素 println(bigData.init) //reverse 表示翻转 println(bigData.reverse) println(bigData) //take表示获取前n个元素 println(bigData take 2) //drop截掉第n个元素 println(bigData drop 1) //sqlitAt表示在n个元素的地方分割 println(bigData splitAt 2) //获取序列为n的元素 开始为0 println(bigData apply 2) //这与apply效果一样 println(bigData(2)) val data=List('a' ,'b', 'c', 'd', 'e', 'f') //indoces 获取系列号 println(data.indices) //zip与indices按照序列组合成元素 println(data.indices zip data) //zipwithIndex zip在前 println(data.zipWithIndex) //转换为字符串 println(data.toString) //组合成指定的元素 println(data.mkString ("[", ",,", "]")) println(data.mkString ("******")) println(data mkString) //stringbuilder表示可变的元素 val buffer = new StringBuilder data addString (buffer, "(", ";;", ")") println(buffer) println(data) //list转换为array val array = data.toArray println(array.toList) //转换为char类型的数组 val new_Array = new Array[Char](10) data.copyToArray(new_Array,3) new_Array.foreach(print) println //转换为迭代器进行遍历 val iterator = data.toIterator println(iterator.next) println(iterator.next)
对List进行高效的排序和倒序代码实现
1.对List进行排序实现
2.对List进行倒序排序实现
//定义一个归并排序函数 [T]使用泛型 def mergedsort[T] (less: (T, T) => Boolean) (input: List[T]): List[T] = { /** * @param xList 要合并的有序列表 * @param yList 要合并的有序列表 * @return 合并后的列表 */ //基本思想是把list分为两个list进行排序，先把两个list进行排序 def merge(xList: List[T], yList: List[T]): List[T] = (xList, yList) match { case (Nil, _) => yList case (_, Nil) => xList case (x :: xtail, y :: ytail) => if (less(x, y)) x :: merge(xtail, yList) else y :: merge(xList, ytail) } val n = input.length / 2 if (n == 0) input else { val (x, y) = input splitAt n //把要排序的列表input平均分成两个列表 merge(mergedsort(less)(x), mergedsort(less)(y)) //先对分后的两个列表归并排序，再对排好的有序表进行归并 } } println(mergedsort((x: Int, y: Int) => x < y) (List (3, 7, 9, 5)))
//定义一个倒序的归并排序 val reversed_mergedsort=mergedsort((x: Int, y: Int) => x > y) _ println(reversed_mergedsort(List(3, 7, 9, 5)))
今天主要的内容是关于list的基本操作！明天继续.............
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