Scala集合详解(第七章:集合、数组、列表、set集合、map集合、元组、队列、并行)(尚硅谷笔记)

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第七章:集合

7.1 集合简介

1）Scala 的集合有三大类：序列 Seq、集 Set、映射 Map，所有的集合都扩展自 Iterable
特质。
2）对于几乎所有的集合类，Scala 都同时提供了可变和不可变的版本，分别位于以下两
个包

• 不可变集合：scala.collection.immutable
• 可变集合： scala.collection.mutable

3）Scala 不可变集合，就是指该集合对象不可修改，每次修改就会返回一个新对象，而
不会对原对象进行修改。类似于 java 中的 String 对象
4）可变集合，就是这个集合可以直接对原对象进行修改，而不会返回新的对象。类似
于 java 中 StringBuilder 对象
建议：在操作集合的时候，不可变用符号，可变用方法

7.1.1 不可变集合继承图

1）Set、Map 是 Java 中也有的集合
2）Seq 是 Java 没有的，我们发现 List 归属到 Seq 了，因此这里的 List 就和 Java 不是同一个
概念了
3）我们前面的 for 循环有一个 1 to 3，就是 IndexedSeq 下的 Range
4）String 也是属于 IndexedSeq
5）我们发现经典的数据结构比如 Queue 和 Stack 被归属到 LinearSeq(线性序列)
6）大家注意 Scala 中的 Map 体系有一个 SortedMap，说明 Scala 的 Map 可以支持排序
7）IndexedSeq 和 LinearSeq 的区别：

• （1）IndexedSeq 是通过索引来查找和定位，因此速度快，比如 String 就是一个索引集合，通过索引即可定位
• （2）LinearSeq 是线型的，即有头尾的概念，这种数据结构一般是通过遍历来查找

7.1.2 可变集合继承图

7.2 数组

7.2.1 不可变数组

加粗样式1）第一种方式定义数组

定义：val arr1 = new ArrayInt

• （1）new 是关键字
• （2）[Int]是指定可以存放的数据类型，如果希望存放任意数据类型，则指定 Any
• （3）(10)，表示数组的大小，确定后就不可以变化

2）案例实操

object TestArray{def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）数组定义val arr01 = new Array[Int](4)println(arr01.length) // 4//（2）数组赋值//（2.1）修改某个元素的值arr01(3) = 10//（2.2）采用方法的形式给数组赋值arr01.update(0,1)//（3）遍历数组//（3.1）查看数组println(arr01.mkString(","))//（3.2）普通遍历for (i <- arr01) {println(i)}//（3.3）简化遍历def printx(elem:Int): Unit = {println(elem)}arr01.foreach(printx)// arr01.foreach((x)=>{println(x)})// arr01.foreach(println(_))arr01.foreach(println)//（4）增加元素（由于创建的是不可变数组，增加元素，其实是产生新的数
组）println(arr01)val ints: Array[Int] = arr01 :+ 5println(ints)}
}

3）第二种方式定义数组
val arr1 = Array(1, 2)

• （1）在定义数组时，直接赋初始值
• （2）使用 apply 方法创建数组对象

4）案例实操

object TestArray{def main(args: Array[String]): Unit = {var arr02 = Array(1, 3, "bobo")println(arr02.length)for (i <- arr02) {println(i)}}
}

7.2.2 可变数组

1）定义变长数组

val arr01 = ArrayBuffer[Any](3, 2, 5)

• （1）[Any]存放任意数据类型
• （2）(3, 2, 5)初始化好的三个元素
• （3）ArrayBuffer 需要引入 scala.collection.mutable.ArrayBuffer

2）案例实操

• （1）ArrayBuffer 是有序的集合
• （2）增加元素使用的是 append 方法()，支持可变参数

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
object TestArrayBuffer {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）创建并初始赋值可变数组val arr01 = ArrayBuffer[Any](1, 2, 3)//（2）遍历数组for (i <- arr01) {println(i)}println(arr01.length) // 3println("arr01.hash=" + arr01.hashCode())//（3）增加元素//（3.1）追加数据arr01.+=(4)//（3.2）向数组最后追加数据arr01.append(5,6)//（3.3）向指定的位置插入数据arr01.insert(0,7,8)println("arr01.hash=" + arr01.hashCode())//（4）修改元素arr01(1) = 9 //修改第 2 个元素的值println("--------------------------")for (i <- arr01) {println(i)}println(arr01.length) // 5}
}

7.2.3 不可变数组与可变数组的转换

1）说明

arr1.toBuffer //不可变数组转可变数组
arr2.toArray //可变数组转不可变数组

• （1）arr2.toArray 返回结果才是一个不可变数组，arr2 本身没有变化
• （2）arr1.toBuffer 返回结果才是一个可变数组，arr1 本身没有变化

2）案例实操

object TestArrayBuffer {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）创建一个空的可变数组val arr2 = ArrayBuffer[Int]()//（2）追加值arr2.append(1, 2, 3)println(arr2) // 1,2,3//（3）ArrayBuffer ==> Array//（3.1）arr2.toArray 返回的结果是一个新的定长数组集合//（3.2）arr2 它没有变化val newArr = arr2.toArrayprintln(newArr)//（4）Array ===> ArrayBuffer//（4.1）newArr.toBuffer 返回一个变长数组 newArr2//（4.2）newArr 没有任何变化，依然是定长数组val newArr2 = newArr.toBuffernewArr2.append(123)println(newArr2)}}

7.2.4 多维数组

1）多维数组定义

val arr = Array.ofDimDouble
说明：二维数组中有三个一维数组，每个一维数组中有四个元素

2）案例实操

object DimArray {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）创建了一个二维数组, 有三个元素，每个元素是，含有 4 个元素一维
数组()val arr = Array.ofDim[Int](3, 4)arr(1)(2) = 88//（2）遍历二维数组for (i <- arr) { //i 就是一维数组for (j <- i) {print(j + " ")}println()}}
}

7.3 列表 List

7.3.1 不可变 List

1）说明

• （1）List 默认为不可变集合
• （2）创建一个 List（数据有顺序，可重复）
• （3）遍历 List
• （4）List 增加数据
• （5）集合间合并：将一个整体拆成一个一个的个体，称为扁平化
• （6）取指定数据
• （7）空集合 Nil
  2）案例实操

object TestList {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）List 默认为不可变集合//（2）创建一个 List（数据有顺序，可重复）val list: List[Int] = List(1,2,3,4,3)//（7）空集合 Nilval list5 = 1::2::3::4::Nil//（4）List 增加数据//（4.1）::的运算规则从右向左//val list1 = 5::listval list1 = 7::6::5::list//（4.2）添加到第一个元素位置val list2 = list.+:(5)//（5）集合间合并：将一个整体拆成一个一个的个体，称为扁平化val list3 = List(8,9)//val list4 = list3::list1val list4 = list3:::list1//（6）取指定数据println(list(0))//（3）遍历 List//list.foreach(println)//list1.foreach(println)//list3.foreach(println)//list4.foreach(println)list5.foreach(println)}
}

7.3.2 可变 ListBuffer

1）说明

• （1）创建一个可变集合 ListBuffer
• （2）向集合中添加数据
• （3）打印集合数据

2）案例实操

import scala.collection.mutable.ListBuffer
object TestList {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）创建一个可变集合val buffer = ListBuffer(1,2,3,4)//（2）向集合中添加数据buffer.+=(5)
buffer.append(6)
buffer.insert(1,2)//（3）打印集合数据buffer.foreach(println)
//（4）修改数据
buffer(1) = 6
buffer.update(1,7)
//（5）删除数据
buffer.-(5)
buffer.-=(5)
buffer.remove(5)}
}

7.4 Set 集合

默认情况下，Scala 使用的是不可变集合，如果你想使用可变集合，需要引用
scala.collection.mutable.Set 包

7.4.1 不可变 Set

1）说明

• （1）Set 默认是不可变集合，数据无序
• （2）数据不可重复
• （3）遍历集合

2）案例实操

object TestSet {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）Set 默认是不可变集合，数据无序val set = Set(1,2,3,4,5,6)//（2）数据不可重复val set1 = Set(1,2,3,4,5,6,3)//（3）遍历集合for(x<-set1){println(x)}}
}

7.4.2 可变 mutable.Set

1）说明

• （1）创建可变集合 mutable.Set
• （2）打印集合
• （3）集合添加元素
• （4）向集合中添加元素，返回一个新的 Set
• （5）删除数据

2）案例实操

object TestSet {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）创建可变集合val set = mutable.Set(1,2,3,4,5,6)//（3）集合添加元素set += 8//（4）向集合中添加元素，返回一个新的 Setval ints = set.+(9)println(ints)println("set2=" + set)//（5）删除数据set-=(5)//（2）打印集合set.foreach(println)println(set.mkString(","))}
}

7.5 Map 集合

Scala 中的 Map 和 Java 类似，也是一个散列表，它存储的内容也是键值对（key-value）
映射

7.5.1 不可变 Map

1）说明

• （1）创建不可变集合 Map
• （2）循环打印
• （3）访问数据
• （4）如果 key 不存在，返回 0

2）案例实操

object TestMap {def main(args: Array[String]): Unit = {// Map//（1）创建不可变集合 Mapval map = Map( "a"->1, "b"->2, "c"->3 )//（3）访问数据for (elem <- map.keys) {// 使用 get 访问 map 集合的数据，会返回特殊类型 Option(选项):
有值（Some），无值(None)println(elem + "=" + map.get(elem).get)}//（4）如果 key 不存在，返回 0println(map.get("d").getOrElse(0))println(map.getOrElse("d", 0))//（2）循环打印map.foreach((kv)=>{println(kv)})}
}

7.5.2 可变 Map

1）说明

• （1）创建可变集合
• （2）打印集合
• （3）向集合增加数据
• （4）删除数据
• （5）修改数据

2）案例实操

object TestSet {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）创建可变集合val map = mutable.Map( "a"->1, "b"->2, "c"->3 )//（3）向集合增加数据map.+=("d"->4)// 将数值 4 添加到集合，并把集合中原值 1 返回val maybeInt: Option[Int] = map.put("a", 4)println(maybeInt.getOrElse(0))//（4）删除数据map.-=("b", "c")//（5）修改数据map.update("d",5)
map("d") = 5//（2）打印集合map.foreach((kv)=>{println(kv)})}
}

7.6 元组

1）说明

元组也是可以理解为一个容器，可以存放各种相同或不同类型的数据。说的简单点，就是将多个无关的数据封装为一个整体，称为元组。
注意：元组中最大只能有 22 个元素。

2）案例实操

• （1）声明元组的方式：(元素 1，元素 2，元素 3)
• （2）访问元组
• （3）Map 中的键值对其实就是元组,只不过元组的元素个数为 2，称之为对偶

object TestTuple {def main(args: Array[String]): Unit = {//（1）声明元组的方式：(元素 1，元素 2，元素 3)val tuple: (Int, String, Boolean) = (40,"bobo",true)//（2）访问元组//（2.1）通过元素的顺序进行访问，调用方式：_顺序号println(tuple._1)println(tuple._2)println(tuple._3)//（2.2）通过索引访问数据println(tuple.productElement(0))//（2.3）通过迭代器访问数据for (elem <- tuple.productIterator) {println(elem)}//（3）Map 中的键值对其实就是元组,只不过元组的元素个数为 2，称之为
对偶val map = Map("a"->1, "b"->2, "c"->3)val map1 = Map(("a",1), ("b",2), ("c",3))map.foreach(tuple=>{println(tuple._1 + "=" + tuple._2)})}
}

7.7 集合常用函数

7.7.1 基本属性和常用操作

1）说明

• （1）获取集合长度
• （2）获取集合大小
• （3）循环遍历
• （4）迭代器
• （5）生成字符串
• （6）是否包含

2）案例实操

object TestList {def main(args: Array[String]): Unit = {val list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)//（1）获取集合长度println(list.length)//（2）获取集合大小,等同于 lengthprintln(list.size)//（3）循环遍历list.foreach(println)//（4）迭代器for (elem <- list.itera tor) {println(elem)}//（5）生成字符串println(list.mkString(","))//（6）是否包含println(list.contains(3))}
}

7.7.2 衍生集合

1）说明

• （1）获取集合的头
• （2）获取集合的尾（不是头的就是尾）
• （3）集合最后一个数据
• （4）集合初始数据（不包含最后一个）
• （5）反转
• （6）取前（后）n 个元素
• （7）去掉前（后）n 个元素
• （8）并集
• （9）交集
• （10）差集
• （11）拉链
• （12）滑窗
  2）案例实操

object TestList {def main(args: Array[String]): Unit = {val list1: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)val list2: List[Int] = List(4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)//（1）获取集合的头println(list1.head)//（2）获取集合的尾（不是头的就是尾）println(list1.tail)//（3）集合最后一个数据println(list1.last)//（4）集合初始数据（不包含最后一个）println(list1.init)//（5）反转println(list1.reverse)//（6）取前（后）n 个元素println(list1.take(3))println(list1.takeRight(3))//（7）去掉前（后）n 个元素println(list1.drop(3))println(list1.dropRight(3))//（8）并集println(list1.union(list2))//（9）交集println(list1.intersect(list2))//（10）差集println(list1.diff(list2))//（11）拉链 注:如果两个集合的元素个数不相等，那么会将同等数量的数据进
行拉链，多余的数据省略不用println(list1.zip(list2))//（12）滑窗list1.sliding(2, 5).foreach(println)}
}

7.7.3 集合计算简单函数

1）说明

• （1）求和
• （2）求乘积
• （3）最大值
• （4）最小值
• （5）排序

2）实操

object TestList {def main(args: Array[String]): Unit = {val list: List[Int] = List(1, 5, -3, 4, 2, -7, 6)//（1）求和println(list.sum)//（2）求乘积println(list.product)//（3）最大值println(list.max)//（4）最小值println(list.min)//（5）排序// （5.1）按照元素大小排序println(list.sortBy(x => x))// （5.2）按照元素的绝对值大小排序println(list.sortBy(x => x.abs))// （5.3）按元素大小升序排序
println(list.sortWith((x, y) => x < y))
// （5.4）按元素大小降序排序println(list.sortWith((x, y) => x > y))}
}

• （1）sorted 对一个集合进行自然排序，通过传递隐式的 Ordering
• （2）sortBy 对一个属性或多个属性进行排序，通过它的类型。
• （3）sortWith 基于函数的排序，通过一个 comparator 函数，实现自定义排序的逻辑。

7.7.4 集合计算高级函数

1）说明

• （1）过滤 遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合
• （2）转化/映射（map）将集合中的每一个元素映射到某一个函数
• （3）扁平化
• （4）扁平化+映射 注：flatMap 相当于先进行 map 操作，在进行 flatten 操作
  集合中的每个元素的子元素映射到某个函数并返回新集合
• （5）分组(group) 按照指定的规则对集合的元素进行分组
• （6）简化（归约）
• （7）折叠

2）实操

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 
atguigu", "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）Reduce 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) = -2val 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 foldLeftval 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

object TestFold {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._1val v = kv._2map(k) = map.getOrElse(k, 0) + vmap}}println(map3)}
}

7.7.5 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

2）需求分析

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)}
}

7.7.6 复杂 WordCount 案例

1）方式一

object TestWordCount {def main(args: Array[String]): Unit = {// 第一种方式（不通用）val tupleList = List(("Hello Scala Spark World ", 4), ("Hello 
Scala Spark", 3), ("Hello Scala", 2), ("Hello", 1))val stringList: List[String] = tupleList.map(t=>(t._1 + " 
") * t._2)//val words: List[String] = 
stringList.flatMap(s=>s.split(" "))val words: List[String] = stringList.flatMap(_.split(" "))//在 map 中，如果传进来什么就返回什么，不要用_省略val groupMap: Map[String, List[String]] = 
words.groupBy(word=>word)//val groupMap: Map[String, List[String]] = 
words.groupBy(_)// (word, list) => (word, count)val wordToCount: Map[String, Int] = groupMap.map(t=>(t._1, 
t._2.size))val wordCountList: List[(String, Int)] = 
wordToCount.toList.sortWith {(left, right) => {left._2 > right._2}}.take(3)//tupleList.map(t=>(t._1 + " ") * t._2).flatMap(_.split(" 
")).groupBy(word=>word).map(t=>(t._1, t._2.size))println(wordCountList)}
}

2）方式二

object TestWordCount {def main(args: Array[String]): Unit = {val tuples = List(("Hello Scala Spark World", 4), ("Hello 
Scala Spark", 3), ("Hello Scala", 2), ("Hello", 1))// (Hello,4),(Scala,4),(Spark,4),(World,4)// (Hello,3),(Scala,3),(Spark,3)// (Hello,2),(Scala,2)// (Hello,1)val wordToCountList: List[(String, Int)] = tuples.flatMap 
{t => {val strings: Array[String] = t._1.split(" ")strings.map(word => (word, t._2))}}// Hello, List((Hello,4), (Hello,3), (Hello,2), (Hello,1))// Scala, List((Scala,4), (Scala,3), (Scala,2)// Spark, List((Spark,4), (Spark,3)// Word, List((Word,4))val wordToTupleMap: Map[String, List[(String, Int)]] = 
wordToCountList.groupBy(t=>t._1)val stringToInts: Map[String, List[Int]] = 
wordToTupleMap.mapValues {datas => datas.map(t => t._2)}stringToInts/*val wordToCountMap: Map[String, List[Int]] = 
wordToTupleMap.map {t => {(t._1, t._2.map(t1 => t1._2))}}val wordToTotalCountMap: Map[String, Int] = 
wordToCountMap.map(t=>(t._1, t._2.sum))println(wordToTotalCountMap)*/}
}

7.8 队列

1）说明

Scala 也提供了队列（Queue）的数据结构，队列的特点就是先进先出。进队和出队的方
法分别为 enqueue 和 dequeue。

2）案例实操

object TestQueue {def main(args: Array[String]): Unit = {val que = new mutable.Queue[String]()que.enqueue("a", "b", "c")println(que.dequeue())println(que.dequeue())println(que.dequeue())}
}

7.9 并行集合

1）说明

Scala 为了充分使用多核 CPU，提供了并行集合（有别于前面的串行集合），用于多核
环境的并行计算。

2）案例实操

object TestPar {def main(args: Array[String]): Unit = {val result1 = (0 to 100).map{case _ => 
Thread.currentThread.getName}val result2 = (0 to 100).par.map{case _ => 
Thread.currentThread.getName}println(result1)println(result2)}
}