Scala Data Structure
Arrays
Array
固定长度;ArrayBuffer
可变长度arr.toBuffer
,buf.toArray
- 初始化是不要使用
new
- 使用
()
访问元素 - 使用
for (elem <- arr)
遍历元素;倒序arr.reverse
- 使用
for (elem <- arr if ...) ... yield ...
转换为新的数组- 等价于
arr.filter(...).map(...)
或者更简洁arr filter { ... } map {...}
- 等价于
- 与 Java 的数组通用,如果是
ArrayBuffer
, 可配合scala.collection.JavaConversions
使用 - 在做任何操作前都会转换为
ArrayOps
对象 - 构建多维数组
val matrix = Array.ofDim[Double](3, 4)
// 3 行 4 列
Maps & Tuples
- 创建、查询、遍历 Map 的语法便捷
val scores = Map("a" -> 100, "b" -> 90, "c" -> 95)
创建的默认为immutable
的 hash map- 可变的 Map 需要显式指定
scala.collection.mutable.Map
- 创建空的 Map 需指定类型
new scala.collection.mutable.HashMap[String, Int]
- Map 是键值对的集合,键值对类型可不相同
"a" -> 100
等价于("a", 100)
;创建的另一种写法Map(("a", 100), ("b", 90), ("c", 95))
- 访问
scores("a")
//返回 Optionscores("d").getOrElse(0)
// 返回实际值
- mutable 更新
- 更新值
scores("a") = 80
- 增加元素
scores += ("d" -> 70, "e" -> 50)
- 删除元素
scores -= "a"
- 更新值
- immutable 不可更新,修改时会产生新的 Map, 但公共部分的元素数据是共享的
- 添加元素会产生新的 Map,
scores + ("d" -> 70, "e" -> 50)
- 删除元素产生新的 Map
scores - "a"
- 添加元素会产生新的 Map,
- 遍历
for((k,v) <- map) ...
- 排序 Map
- 按照 key 排序存放
scala.collection.immutable.SortedMap("d" -> 1, "b" -> 2, "c" -> 3)
// Map(b -> 2, c -> 3, d -> 1) - 按照插入顺序排放
scala.collection.mutable.LinkedHashMap("d" -> 1, "b" -> 2, "c" -> 3)
// Map(d -> 1, b -> 2, c -> 3)
- 按照 key 排序存放
- 区分 mutable 和 immutable
- 默认 hash map,也可使用 tree map
- 与 Java 中的 Map 转换方便
scala.collection.JavaConverters
- 在很多时候需要使用 Java 的接口完成任务,但是处理结果时可转换为 Scala 的数据接口来处理更方便,如文件操作等
- Tuples 在聚合操作时很有用
- Map 中的键值对就是最简单的元组形式
(k, v)
- 类型不必一致
val a = (1, 3.14, "hello")
- 下标访问
a._1
// 1 - 模式匹配访问
val (first, second, _) = a
- 用于返回多个值
- Map 中的键值对就是最简单的元组形式
- Zipping
- 元组可用于绑定多个值同时处理
zip
方法
Collections
- 集合性能对比
- 多少集合通过
scala.collection.JavaConverters
可与 Java 集合互相转换 - 集合区分 generic(
scala.collection
)、mutable(scala.collection.mutable
) 和 immutable(scala.collection.immutable
)- 如果未明确导入包或使用包路径,默认使用 immutable
- 集合
trait
或class
的伴生对象中,都有apply
方法,可直接构造集合实例,如Array(1,2,3)
Traversable
集合层级的顶部,只有foreach
方法是抽象的,其他方法都可直接继承使用Iterable
,只有iterator
方法是抽象的,其他方法都可直接继承使用- 与
Traversable
的区别在于,iterator
带状态(可选择获取下一个元素的时间,在获取下一个元素之前会一直跟踪集合中的位置) Iterable
中的foreach
通过iterator
实现
- 与
Seq
有序序列,包含length
,有固定下标IndexedSeq
快速随机访问,通过Vector
实现LinearSeq
高效的head
/tail
操作,通过ListBuffer
实现
Set
无序集合、无重复元素- 默认实现为
HashSet
,即元素其实是按照对应的哈希值排序的- 在
HashSet
中查找元素远快于在Array
或List
中查找
- 在
- 默认实现为
Map
键值对集合,scala.Predef
提供了隐式转换,可直接使用key -> value
表示(key, value)
SortedMap
按 key 排序
Immutable
Vector
带下标的集合,支持快速的随机访问,相当于 不可变的ArrayBuffer
- 通过高分叉因子的树实现,每个节点包含 32 个元素或子节点
- 在快速随机选择和快速随机更新之间保持平衡
- 弥补
List
在随机访问上的缺陷
Range
有序的整型集合,步长一致1 to 10 by 3
即生成 1 到 10 的序列,步长为 3util
不包含上边界,to
包含上边界- 不存储实际值,只保存
start
,end
,step
三个值
List
有限的不可变序列- 为空
Nil
,或包含两部分head
元素和tail
(子List
) ::
根据给定head
和tail
构建新的List
- 右结合性,即从右侧开始调用
1 :: 2 :: Nil
等价于1 :: (2 :: Nil)
// 结果 `List(1,2)
- 右结合性,即从右侧开始调用
- 根据
head
,tail
的特性,可很容易进行递归操作def multi(l: List[Int]): Int = l match {
case Nil => 1
case h :: t => h * multi(t)
}
- 复杂度
- 获取
head
,tail
只需要常数时间O(1)
- 在头部添加元素也只需要常数时间
O(1)
;可使用mutable.ListBuffer
可在头部 或 尾部进行增/删元素操作 - 其他操作需要线性时间
O(N)
- 获取
- 为空
SortedSet
有序集合,按顺序访问元素,默认实现为红黑树immutable.BitSet
非负整数集合,底层使用Long
数组存储- 用较小的整型表示较大的整型,如 3,2,0 二进制表示为
1101
,即十进制的 13
- 用较小的整型表示较大的整型,如 3,2,0 二进制表示为
ListMap
- 通过键值对的
LinkedList
来表示Map
- 多数情况下比标准的
Map
要慢,因此使用较少- 只有在获取第一个元素较频繁时才比较有优势 (即
List
的head
)
- 只有在获取第一个元素较频繁时才比较有优势 (即
- 通过键值对的
Stream
与List
类似,但其元素都是延迟计算的- 长度无限制
- 只有请求的元素会被计算
- 可通过
force
来强制进行计算所有元素
- 可通过
- 通过
#::
构造,1 #:: 2 #:: 3 #:: Stream.empty
结果为Stream(1, ?)
此处只打印了head
1,而tail
未打印,因为还未计算tail
immutable.Stack
LIFO 序列push
入栈 ,pop
出栈,top
查看栈顶元素- 很少使用,因为其操作都可以被
List
包括(push
=::
,pop
=tail
,top
=head
)
immutable.Queue
FIFO 序列enqueue
入列,可使用集合做参数,一次性入列多个元素dequeue
出列,结果包含两部分(element, rest)
Mutable
ArrayBuffer
- 包含一个
array
和size
(继承自ResizableArray
) - 多数操作速度与
Array
相同 - 可向尾部添加元素 (恒定分摊时间,对于更大的集合也可以高效的添加元素)
- 包含一个
ListBuffer
,类似于ArrayBuffer
但是基于链表实现LinkedList
- 元素包含指向下一元素的链接
- 空链表元素自己指向自己
LinkedHashSet
除了 Hash 的特点外,会记录元素插入的顺序mutable.Queue
+=
添加单个元素;++=
添加多个元素dequeue
移除并返回队首元素
mutable.Stack
与不可变版本相同,除了会对原数据发生修改mutable.BitSet
直接修改原数据,更新操作比immutable.BitSet
更高效
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