- 接收一元函数
map 转换元素,主要应用于不可变集合 (1 to 10).map(i => i * i)
(1 to 10).flatMap(i => (1 to i).map(j => i * j))
transform 与 map 相同,不过用于可变集合,直接转换 ArrayBuffer("Peter", "Paul", "Mary").transform(_.toUpperCase)
collect 接收偏函数(PartialFunction )作为参数;模式匹配也是一种偏函数 "-3+4".collect {
case '+' => 1 ;
case '-' => -1
} // Vector(-1, 1)
groupBy 按指定函数分组,返回 Map val words = Array("Abc", "ab")
val map = words.groupBy(_.substring(0, 1).toUpperCase)
// Map(A -> Array(Abc, ab))
- 接收二元函数
reduceLeft 从左向右规约 f(f(f(a, b), c), d)
List(1, 7, 2, 9).reduceLeft(_ - _)
// ((1 - 7) - 2) - 9 = 1 - 7 - 2 - 9 = -17
reduceRight 从右向左规约 f(a, f(b, f(c, d))) List(1, 7, 2, 9).reduceRight(_ - _)
// 1 - (7 - (2 - 9)) = 1 - 7 + 2 - 9 = -13
foldLeft 提供初始值+二元函数,从左向右折叠,每次计算结果在左侧
- 可用
/: (表示树形左侧)操作符表示,(init /: collection)(function)
foldRight 提供初始值+二元函数,从右向左折叠,每次计算结果在右侧
- 可用
:\ (表示树形右侧)操作符表示,(collection :\ init)(function)
List(1, 7, 2, 9).foldLeft(0)(_ - _)
(0 /: List(1, 7, 2, 9))(_ - _)
// 0 - 1 - 7 - 2 - 9 = -19
scanLeft 和 scanRight 结合了 folding 和 mapping,结果为所有的中间过程值 (1 to 10).scanLeft(0)(_ + _) // Vector(0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55)
zip 拉链,即将两个集合各个元素像拉链一样交叉结合在一起 List(1,2,3) zip List("a","b","c") // List((1,a), (2,b), (3,c))
zipAll 为长度较短的集合设置默认值, this.zipAll(that, thisDefault, thatDefault)
zipWithIndex 返回元素及对应的下标 "Scala".zipWithIndex
// Vector((S,0), (c,1), (a,2), (l,3), (a,4))
view 为集合创建延迟视图 scala val lazyView = (1 to 1000000).view lazyView.take(100).last //100
- 对视图的操作都不会立即计算(包括第一个元素也不会)
- 与
Stream 不同,不会缓存任何值
apply 方法会强制计算整个视图,使用 lazyView.take(i).last 代替 lazyView(i)
par 并行化集合,后续应用的方法都会并发计算 scala for (i <- (0 until 100).par) print(s" $i") // 1-99
- 很好的解决并发编程问题
- 将集合变为对于的并行化实现
- 对于产生的结果,与串行方式的结果一致 (如
for...yield... )
- 可使用
seq ,toArray 等方法将集合还原
- 部分方法不能并发操作
- 使用
reduce 替代 reduceLeft ,先对各部分集合操作,然后聚合结果,但操作必须满足结合律
- 使用
aggregate 替代 foldLeft ,先对各部分集合操作,然后用另一个操作将结果聚合
str.par.aggregate(Set[Char]())(_ + _, _ ++ _) // 等价于 str.foldLeft(Set[Char]())(_ + _)
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