Scala的集合體繫結構 // Scala中的集合體系主要包括：Iterable、Seq、Set、Map。其中Iterable是所有集合trait的根trai。這個結構與Java的集合體系非常相似。 // Scala中的集合是分成可變和不可變兩類集合的，其中可變集合就是說，集合的元素可以動態修改，而 ...
Scala的集合體繫結構
// Scala中的集合體系主要包括：Iterable、Seq、Set、Map。其中Iterable是所有集合trait的根trai。這個結構與Java的集合體系非常相似。
// Scala中的集合是分成可變和不可變兩類集合的，其中可變集合就是說，集合的元素可以動態修改，而不可變集合的元素在初始化之後，就無法修改了。分別對應scala.collection.mutable和scala.collection.immutable兩個包。
// Seq下包含了Range、ArrayBuffer、List等子trait。其中Range就代表了一個序列，通常可以使用“1 to 10”這種語法來產生一個Range。 ArrayBuffer就類似於Java中的ArrayList。
List
// List代表一個不可變的列表
// List的創建，val list = List(1, 2, 3, 4)
// List有head和tail，head代表List的第一個元素，tail代表第一個元素之後的所有元素，list.head，list.tail
// List有特殊的::操作符，可以用於將head和tail合併成一個List，0 :: list
// ::這種操作符要清楚，在spark源碼中都是有體現的，一定要能夠看懂！
// 如果一個List只有一個元素，那麼它的head就是這個元素，它的tail是Nil
// 案例：用遞歸函數來給List中每個元素都加上指定首碼，並列印加上首碼的元素
def decorator(l: List[Int], prefix: String) {
if (l != Nil) {
println(prefix + l.head)
decorator(l.tail, prefix)
}
}
LinkedList
// LinkedList代表一個可變的列表，使用elem可以引用其頭部，使用next可以引用其尾部
// val l = scala.collection.mutable.LinkedList(1, 2, 3, 4, 5); l.elem; l.next
// 案例：使用while迴圈將LinkedList中的每個元素都乘以2
val list = scala.collection.mutable.LinkedList(1, 2, 3, 4, 5)
var currentList = list
while (currentList != Nil) {
currentList.elem = currentList.elem * 2
currentList = currentList.next
}
// 案例：使用while迴圈將LinkedList中，從第一個元素開始，每隔一個元素，乘以2
val list = scala.collection.mutable.LinkedList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
var currentList = list
var first = true
while (currentList != Nil && currentList.next != Nil) {
if (first) { currentList.elem = currentList.elem * 2; first = false }
currentList = currentList.next.next
if (currentList != Nil) currentList.elem = currentList.elem * 2
}
Set
//Set 代表一個沒有重覆元素的集合
// 將重覆元素加入Set是沒有用的，比如val s = Set(1, 2, 3); s + 1; s + 4
// 而且Set是不保證插入順序的，也就是說，Set中的元素是亂序的，val s = new scala.collection.mutable.HashSet[Int](); s += 1; s += 2; s += 5
// LinkedHashSet會用一個鏈表維護插入順序，val s = new scala.collection.mutable.LinkedHashSet[Int](); i += 1; s += 2; s += 5
// SrotedSet會自動根據key來進行排序，val s = scala.collection.mutable.SortedSet("orange", "apple", "banana")
集合的函數式編程
// 集合的函數式編程非常非常非常之重要！！！
// 必須完全掌握和理解Scala的高階函數是什麼意思，Scala的集合類的map、flatMap、reduce、reduceLeft、foreach等這些函數，就是高階函數，因為可以接收其他函數作為參數
// 高階函數的使用，也是Scala與Java最大的一點不同！！！因為Java裡面是沒有函數式編程的，也肯定沒有高階函數，也肯定無法直接將函數傳入一個方法，或者讓一個方法返回一個函數
// 對Scala高階函數的理解、掌握和使用，可以大大增強你的技術，而且也是Scala最有誘惑力、最有優勢的一個功能！！！
// 此外，在Spark源碼中，有大量的函數式編程，以及基於集合的高階函數的使用！！！所以必須掌握，才能看懂spark源碼
// map案例實戰：為List中每個元素都添加一個首碼
List("Leo", "Jen", "Peter", "Jack").map("name is " + _)
// faltMap案例實戰：將List中的多行句子拆分成單詞
List("Hello World", "You Me").flatMap(_.split(" "))
// foreach案例實戰：列印List中的每個單詞
List("I", "have", "a", "beautiful", "house").foreach(println(_))
// zip案例實戰：對學生姓名和學生成績進行關聯
List("Leo", "Jen", "Peter", "Jack").zip(List(100, 90, 75, 83))
函數式編程綜合案例：統計多個文本內的單詞總數
// 使用scala的io包將文本文件內的數據讀取出來
val lines01 = scala.io.Source.fromFile("C://Users//Administrator//Desktop//test01.txt").mkString
val lines02 = scala.io.Source.fromFile("C://Users//Administrator//Desktop//test02.txt").mkString
// 使用List的伴生對象，將多個文件內的內容創建為一個List
val lines = List(lines01, lines02)
// 下麵這一行才是我們的案例的核心和重點，因為有多個高階函數的鏈式調用，以及大量下劃線的使用，如果沒有透徹掌握之前的課講解的Scala函數式編程，那麼下麵這一行代碼，完全可能會看不懂！！！
// 但是下麵這行代碼其實就是Scala編程的精髓所在，就是函數式編程，也是Scala相較於Java等編程語言最大的功能優勢所在
// 而且，spark的源碼中大量使用了這種複雜的鏈式調用的函數式編程
// 而且，spark本身提供的開發人員使用的編程api的風格，完全沿用了Scala的函數式編程，比如Spark自身的api中就提供了map、flatMap、reduce、foreach，以及更高級的reduceByKey、groupByKey等高階函數
// 如果要使用Scala進行spark工程的開發，那麼就必須掌握這種複雜的高階函數的鏈式調用！！！
lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).map(_._2).reduceLeft(_ + _)
