一. Map

  1. 对偶

    (1)对偶是一个映射。多个对偶形成map

    (2)对偶的表示:(k,v)或者k->v
  2. Map(哈希类型)

    (1)map的声明与查询
    scala> val map1 = Map(("a",1),("b",2),("c",3))
    map1: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(a -> 1, b -> 2, c -> 3) scala> map1("a")
    res3: Int = 1 scala> if(map1.contains("a")) map1("a") else 0 // contains方法
    res4: Int = 1 scala> map1.getOrElse("a",0) // 上面的简写形式
    res6: Int = 1

(2)immutable map的插入,删除映射

scala scala> val newMap = map1 + ("a"->5,"d"->4) // 不可变map的+操作返回一个新集合 newMap: scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(a -> 5, b -> 2, c -> 3, d -> 4)

【注】:对于不可便map来说,添加对偶形成新map,不会把原有的对偶复制一遍,而是指向原来的对偶(这样做之所以可行,因为他们是不可变集合)

(3) 遍历集合

scala scala> for((k,v)<-map1) println(k+"\t"+v) a 1 b 2 c 3 scala> for(v <- map1.values) print(v+",") 1,2,3, scala> for(k <- map1.keySet) print(map1(k)+",") 1,2,3,

3. SortedMap(树形排序map)

scala中没有可变树形map,如要使用,可选择java的treemap

```scala
scala> scala.collections.immutable.SortedMap("Alice"->10,"Fred"->7,"Cindey"->8)
```
  1. scala操作java集合

    scala要操作java集合,先要把java集合转换成scala集合

    import scala.collection.JavaConversions.mapAsScalaMap    // java到scala的转换
    val treeMap: scala.collection.mutable.Map[String, Int] = new java.util.TreeMap[String,Int] //TreeMap只能转换成mutable map import scala.collection.JavaConversions.propertiesAsScalaMap // Properties到Map的转换
    val props: scala.collection.Map[String,String] = System.getProperties

二. 元组

  1. 元组:是不同数据类型的聚集。

    (1)对偶是元组的最简单形式(2个元素的元组)

    (2)元组的写法:小括号扩起来,逗号分割组元

    (3)_index访问元组的组元

    (4)模式匹配匹配2个元组对应的组元

    (5)元组用来表示函数返回不同类型的多个值
    scala> val tuple1 = (1,3.14,"fred")           // 不同数据类型
    tuple1: (Int, Double, String) = (1,3.14,fred) scala> tuple1._1 // _index访问元组的组元
    res14: Int = 1 scala> val(first,second,_) = tuple1 // 模式匹配
    scala> first
    res15: Int = 1 scala> "New York".partition(_.isUpper) // 函数返回不同类型的多个值
    res16: (String, String) = (NY,ew ork)
  2. Array的zip方法,返回元组
    scala> val arr1 = Array(1,2,3)
    scala> var arr2 = Array("a","b","c") scala> arr1.zip(arr2)
    res17: Array[(Int, String)] = Array((1,a), (2,b), (3,c))

3. Map与Tuple的更多相关文章

  1. Scala实战高手****第8课:零基础实战Scala最常用数据结构Map和Tuple及Spark源码鉴赏

    本课内容1.Map和Tuple在Spark源码中的鉴赏2.Map和Tuple代码操作实战 ------------------------------------------------------- ...

  2. Map与Tuple

    一:Map 1.创建一个不可变的map 2.创建一个可变的map 3.创建一个空的map 4.可变map添加一个元素 5.查看一个元素和修改一个元素 6.可变map删除元素 7.不可变map添加一个元 ...

  3. Scala编程入门---Map与Tuple

    创建Map //创建一个不可变的Map val ages = Map("Leo" -> 30,"Jen" ->25,"Jack" ...

  4. scala中Map和Tuple

    /** * Created by root * Description : Tuple and Map */ object MapTest { def main(args: Array[String] ...

  5. [Scala]Scala学习笔记三 Map与Tuple

    1. 构造映射 可以使用如下命令构造一个映射: scala> val scores = Map("Alice" -> 90, "Kim" -> ...

  6. 4、map和Tuple

    一.map 1.创建map //创建一个不可变的Map scala> val ages = Map("Leo" -> 30, "Jen" -> ...

  7. 6、scala Map和Tuple

    1.  创建Map 2.访问Map元素 3.修改Map元素的值 4.遍历Map 5.SortedMap和LinkedHashMap 6.Map的元素类型Tuple 1.  创建Map 创建不可变的Ma ...

  8. Scala Map与Tuple

    创建Map // 创建一个不可变的Map val ages = Map("Leo" -> 30, "Jen" -> 25, "Jack&q ...

  9. Scala数据结构(数组,Map和Tuple)

    package com.zy import scala.collection.mutable import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object te ...

随机推荐

  1. 神奇的输入 while(cin>>....)如何在遇见换行之后进入下一层循环读入

    cin>>m>>n; ;i<=m;i++) { ; char ch=' '; ) //在遇到换行之后进入下一层循环读入. { x++; cin>>c[x]; ...

  2. 这个代码怎么改??Help快速排序 quicksort

    #include<stdio.h>int a[101],n;void quicksort(int left,int right){     int i,j,t,temp;     if(l ...

  3. [转]GIT PUSH Error 403的解决方法

    http://stackoverflow.com/questions/7438313/pushing-to-git-returning-error-code-403-fatal-http-reques ...

  4. ARM1138@PWM例程分析

    1. Buzzer例程控制原理 由ARM1138原理图可得:Buzzer使用CCP3(对应GPIO-G组0x40026000,4号引脚0x00000010)作为输入引脚: Buzzer例程结构: 涉及 ...

  5. Linux驱动设计——阻塞和同步

    阻塞和非阻塞是设备访问的两种基本方式,阻塞和非阻塞驱动程序使用时,经常会用到等待队列. 阻塞和非阻塞 阻塞操作是指在执行设备操作时,若不能获得资源,则挂起进程直到满足可操作的条件后再进行操作.被挂起的 ...

  6. 网络-CIDR地址分类介绍

    CIDR(Classless Inter Domain Routing)改进了传统的IPv4地址分类.传统的IP分类将IP地址直接对应为默认的分类,从而将Internet分割为网络.CIDR在路由表中 ...

  7. [机器学习之13]降维技术——主成分分析PCA

    始终贯彻数据分析的一个大问题就是对数据和结果的展示,我们都知道在低维度下数据处理比较方便,因而数据进行简化成为了一个重要的技术.对数据进行简化的原因: 1.使得数据集更易用使用.2.降低很多算法的计算 ...

  8. 一个不错的vim配置

    set nocp set backspace=indent,eol,start set number set autoindent set nocompatible set bs=indent,eol ...

  9. 一个LINUX狂人的语录(个人认为很精辟)

    http://blog.chinaunix.net/uid-57160-id-2734431.html?page=2 我已经半年没有使用 Windows 的方式工作了.Linux 高效的完成了我所有的 ...

  10. SET Transaction Isolation Level Read语法的四种情况

    转自:http://www.cnblogs.com/qanholas/archive/2012/01/04/2312152.html 存储过程:SET Transaction Isolation Le ...