Scala-集合

集合

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。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

可变集合

可以在适当的地方被更新或扩展。这意味着你可以修改，添加，移除一个集合的元素。

不可变集合

永远不会改变。不过，你仍然可以模拟添加，移除或更新操作。

但是这些操作将在每一种情况下都返回一个新的集合，同时使原来的集合不发生改变，

所以这里的不可变并不是变量本身的值不可变，而是变量指向的那个内存地址不可变

集合特质

— scala.collection.immutable

— scala.collection.mutable

数组（array）

严格意义上，数组不是集合

scala中给数组一个特定的类型：Array

构建Scala中的数组，其实等同于构造Java的数组

不可变数组

基本语法

数组定义

// 集合分为两大类：可变集合，不可变集合// Scala默认提供的集合都是不可变。//        val array = new Array[String](3)//        array(0) = "a"//        array(1) = "a"//        array(2) = "a"// 使用集合的伴生对象构建集合，并同时初始化val array1 = Array(1,2,3,4)val array2 = Array(5,6,7,8)//val array2 = Array.apply(1,2,3,4)

数组赋值
- 修改某个元素的值
```
arr01(3) = 10val i = 10arr01(i/3) = 20
```
- 采用方法的形式修改数组的值
```
arr01.update(0,1)
```

遍历数组

查看数组
```
println(arr01.mkString(","))
```
普通遍历
```
for (i <- arr01) {println(i)}
```

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)

基本操作

添加数组元素，创建新数组

val arr1 = Array(1,2,3,4)val arr3: Array[Int] = arr1 :+ 5println( arr1 eq arr3 ) // falsearr3.foreach(println)// 12345

添加集合

val arr1 = Array(1,2,3,4)val arr2 = Array(5,6,7,8)val arr5: Array[Int] = arr1 ++ arr2    arr5.foreach(println)// 12345678

多维数组

var myMatrix = Array.ofDim[Int](3,3)myMatrix.foreach(list=>println(list.mkString(",")))//    0,0,0//    0,0,0//    0,0,0

合并数组

val arr1 = Array(1,2,3,4)val arr2 = Array(5,6,7,8)// 合并数组val arr6: Array[Int] = Array.concat(arr1, arr2)arr6.foreach(println)// 12345678

创建指定范围的数组

// 创建指定范围的数组val arr7: Array[Int] = Array.range(0,2)arr7.foreach(println)// 01

创建并填充指定数量的数组

val arr8:Array[Int] = Array.fill[Int](5)(-1)arr8.foreach(println)

可变数组

基本语法

创建可变数组

val buffer = new ArrayBuffer[String]()val buffer = ArrayBuffer("a", "b", "c")println(buffer)// ArrayBuffer(a, b, c)

增加数据

buffer.append("a", "b", "c", "d")// ArrayBuffer(a, b, c, a, b, c, d)buffer.appendAll(Array("a", "b", "c"))// ArrayBuffer(a, b, c, a, b, c, d, a, b, c)val buffer1 = ArrayBuffer(1,2,3,4)val buffer2 = ArrayBuffer(5,6,7,8)val buffer3: ArrayBuffer[Int] = buffer1 += 5println( buffer1 eq buffer3 ) // true// 使用 ++ 运算符会产生新的集合数组val buffer4: ArrayBuffer[Int] = buffer1 ++ buffer2// 使用 ++= 运算符会更新之前的集合，不会产生新的数组val buffer5: ArrayBuffer[Int] = buffer1 ++= buffer2println( buffer1 eq buffer4 ) // falseprintln( buffer1 eq buffer5 ) // true

修改数据

buffer.update(0, "e")buffer(0) = "e"

删除数据

val buffer = ArrayBuffer("a", "b", "c")buffer.remove(2) // ArrayBuffer(a, b)val buffer = ArrayBuffer("a","b","c","a","b","c","d")buffer.remove(2,2) // ArrayBuffer(a, b, b, c, d)val strings: ArrayBuffer[String] = buffer - "a"println(buffer eq strings)println(buffer)println(strings)// false// ArrayBuffer(a, b, c)// ArrayBuffer(b, c)

查询数据

println(buffer(3))

循环集合

for ( i <- buffer ) {println(i)}

可变数组和不可变数组转换

val buffer = ArrayBuffer(1,2,3,4)val array = Array(4,5,6,7)// 将不可变数组转换为可变数组val buffer1: mutable.Buffer[Int] = array.toBuffer// 将可变数组转换为不可变数组val array1: Array[Int] = buffer.toArray

数组方法

val array = Array(1,2,3,4)println(array.size) // 4println(array.length) // 4println(array.isEmpty) // falseprintln(array.contains(2)) // true  判断集合中是否包含某个元素println(array.distinct.mkString(",")) // 1,2,3,4println(array.reverse.mkString(",")) // 4,3,2,1println(array.mkString(",")) // 1,2,3,4array.foreach(println)// 1// 2// 3// 4val iterator = array.iterator  // 生成迭代器while (iterator.hasNext){println(iterator.next())}// 1// 2// 3// 4val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)// 从集合中获取部分数据println(array.head) // 1println(array.tail) // ArrayBuffer(2, 3, 4)println(array.tails) // println(array.last) // 4println(array.init) // 初始 ArrayBuffer(1, 2, 3) 返回当前序列中不包含最后一个元素的序列（去尾）println(array.inits) //  对集合中的元素进行 init 操作，该操作的返回值中， 第一个值是当前序列的副本，包含当前序列所有的元素，最后一个值是空的，对头尾之间的值进行init操作，上一步的结果作为下一步的操作对象// 取前几个println(array.take(3)) // ArrayBuffer(1, 2, 3)println(array.reverse.take(2).reverse) // ArrayBuffer(3, 4)println(array.takeRight(2)) // ArrayBuffer(3, 4)println(array.drop(1)) // ArrayBuffer(2, 3, 4)println(array.dropRight(1)) // ArrayBuffer(1, 2, 3)val array = ArrayBuffer(1,2,3,4,5)println(array.sum) // 15 加法println(array.max) // 5println(array.min) // 1println(array.product) // 120 乘法

LEFT与RIGHT计算

// 自定义数据操作的方法// 集合的数据无论是多少，最基本的数据操作其实都是两两计算。// map => reduce => 简化，规约（聚合）def reduceFunction(x : Int, y : Int): Int = {    x + y}//println(array.reduce(reduceFunction))//println(array.reduce((x:Int, y:Int)=>{x + y}))//println(array.reduce((x:Int, y:Int)=>x + y))//println(array.reduce((x, y)=>x + y))println(array.reduce(_ - _))  // -13// reversed.reduceLeft[B]((x, y) => op(y, x))// 【1，2，3，4, 5】// 【5，4，3，2，1】//  1 - (2 - (3 - (4 - 5)))println(array.reduceRight(_ - _)) // 31 - ( 2 - ( 3 - ( 4 - 5 ) ) )println(array.reduceLeft(_ - _)) // -13( ( ( 1 - 2 ) - 3 ) - 4 ) - 5

fold与scan

val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)val num = 5// 折叠println(array.fold(5)(_ - _)) // -5// (((5 - 1) - 2) - 3) - 4println(array.foldLeft(5)(_ - _)) // -5// reversed.foldLeft(z)((x, y) => op(y, x))// 【1，2，3，4】// 【4，3，2，1】//  1 - (2  - (3 - (4 - 5)))println(array.foldRight(5)(_ - _)) // 3println(array.scan(5)(_ - _)) // ArrayBuffer(5, 4, 2, -1, -5)println(array.scanLeft(5)(_-_)) // ArrayBuffer(5, 4, 2, -1, -5)println(array.scanRight(5)(_-_)) // ArrayBuffer(3, -2, 4, -1, 5)

map

val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)// TODO 功能函数：由集合对象提供函数执行自定义的功能//  1. map => 映射(转换) => K->V//     a => b// map方法需要传递一个参数，这个参数的类型为函数类型: Int => Bdef mapFunction( num:Int ): Int = {    num * 2}println(array.map(mapFunction)) // ArrayBuffer(2, 4, 6, 8)println(array.map(    (num:Int) => {        num * 2})) // ArrayBuffer(2, 4, 6, 8)println(array.map(_*2)) // ArrayBuffer(2, 4, 6, 8)

扁平化操作（flatten）

将整体拆分成个体的操作，称之为扁平化
扁平化操作只能对最外层进行操作

    val array = ArrayBuffer(      ArrayBuffer(        ArrayBuffer(1,2),ArrayBuffer(5,6)      ), ArrayBuffer(        ArrayBuffer(3,4),ArrayBuffer(7,8)      )    )    println(array.flatten.flatten)    // ArrayBuffer(1, 2, 5, 6, 3, 4, 7, 8)

split

        val array = Array(            "Hello Scala", "Hello Hadoop"        )        println(array.flatten.mkString(","))    // H,e,l,l,o, ,S,c,a,l,a,H,e,l,l,o, ,H,a,d,o,o,p        println(array.flatMap(            str => {                str.split(" ")            }        ).mkString(","))        // Hello,Scala,Hello,Hadoop

filter

filter方法可以对集合中的每一条数据进行筛选过滤
满足条件（true）的数据保留，不满足条件(false)的数据丢弃

        val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)        val r = array.filter(            num => {                num % 2 != 0            }        )        println(r) // ArrayBuffer(1, 3)

GroupBy

根据指定的规则对每一条数据进行分组

        val array = ArrayBuffer(1,2,3,4)        // 根据指定的规则对每一条数据进行分组        val r = array.groupBy(            num => {                if ( num % 2 == 0 ) {                    "偶数"                } else {                    "奇数"                }                num % 2            }        )        println(r) // Map(1 -> ArrayBuffer(1, 3), 0 -> ArrayBuffer(2, 4))        val array2 = ArrayBuffer(            "Hello", "Scala", "Hadoop", "Spark"        )        println(array2.groupBy(_.substring(0, 1)))        // Map(S -> ArrayBuffer(Scala, Spark), H -> ArrayBuffer(Hello, Hadoop))

sortBy

排序:通过指定的规则对每一条数据进行排序处理，默认为升序

        val array = ArrayBuffer("1", "11", "2", "3", "22")        println(array.sortBy(            num => num.toInt        )) // ArrayBuffer(1, 2, 3, 11, 22)        println(array.sortBy(num => num.toInt)(Ordering.Int.reverse)) // ArrayBuffer(22, 11, 3, 2, 1)

WordCount

        // TODO 1. 读取文件，获取原始数据        //  line => Hello Scala        val source: BufferedSource = Source.fromFile("data/word.txt")        val lines: Array[String] = source.getLines().toArray        source.close()        // TODO 2. 将原始数据进行切分成一个一个的单词        // "Hello Scala" => "Hello", "Scala"        val words = lines.flatMap(            line => {                line.split(" ")            }        )        // TODO 3. 对分词的结果进行分组操作（相同的单词放置在一起）        // "Hello", "Hello" => { "Hello"=>List( Hello, Hello ) }        val wordGroup: Map[String, Array[String]] = words.groupBy(word => word)        // TODO 4. 对分组后的数据进行数量的统计        // 如果数据在转换时，无需对key进行操作，只对v进行处理时，可以使用mapValues方法        // { "Hello"=>List( Hello, Hello ) }        // =>        // { "Hello"=>2 }        val wordCount = wordGroup.mapValues(            v => {                v.size            }        )        // fun2//        val wordCount = wordGroup.map {//            case (word, list) => {//                (word, list.size)//            }//        }        // TODO 5. 将统计结果打印在控制台        println(wordCount)

简化代码

        val source: BufferedSource = Source.fromFile("data/word.txt")        val lines: Array[String] = source.getLines().toArray        source.close()        val wordCount =            lines                .flatMap(_.split(" "))                .groupBy(word => word)                .mapValues(_.size)        println(wordCount)

合并count01

        val list = List(            ("Hello Scala", 4),            ("Hello World", 2)        )        val list2 = list.map(            t => {                val line = t._1                val cnt = t._2                (line + " ") * cnt // 连词            }        )        println(list2)// List(Hello Scala Hello Scala Hello Scala Hello Scala , Hello World Hello World )

合并count02

        val list = List(            ("Hello Scala", 4),            ("Hello World", 2)        )        // ("Hello Scala", 4) => ("Hello", 4),("Scala", 4)        // ("Hello World", 2) => ("Hello", 2),("World", 2)        val list1 = list.flatMap(            t => {                val line = t._1                val cnt = t._2                val datas = line.split(" ") // Hello,Scala => (Hello, 4), (Scala, 4)                datas.map(                    word => {                        (word, cnt)                    }                )            }        )        val groupData: Map[String, List[(String, Int)]] = list1.groupBy(_._1)        /*           Map(               Hello -> List((Hello,4), (Hello,2)),               Scala -> List((Scala,4)),               World -> List((World,2)))           Map(               Hello -> List(4, 2),               Scala -> List(4),               World -> List(2))           Map(               Hello -> 6,               Scala -> 4,               World -> 2         */        val groupData1 = groupData.mapValues(            list => {                list.map(_._2).sum            }        )        println(groupData1)

Seq集合（List）

基本语法

声明

// 一般会从采用Listval seq = Seq(1,2,3,4)val list = List(1,2,3,4)val list1 = List(5,6,7,8)

数据操作

val ints: List[Int] = list :+ 5println(list eq ints) // falseval ints1: List[Int] = 5 +: listprintln(list) // List(1, 2, 3, 4)println(ints) // List(1, 2, 3, 4, 5)println(ints1) // List(5, 1, 2, 3, 4)

Nil 在集合中表示空集合

val ints2 = 1 :: 2:: 3 :: Nil//Nil.::(3).::(2).::(1)val ints3 = 1 :: 2 :: 3 :: list1 ::: Nilprintln(Nil) // List()println(ints2) // List(1, 2, 3)println(ints3) // List(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8)

数据有序，可以放重复数据

val list = List(1,3,4,2,1)println(list) // List(1, 3, 4, 2, 1)

方法

插入

val list = ListBuffer(1,3,4,2,1)val list2 = ListBuffer(1,3,4,2,1)list.append(1)println(list)list.appendAll(list2)println(list)list.insert(0,10)println(list)// ListBuffer(1, 3, 4, 2, 1, 1)// ListBuffer(1, 3, 4, 2, 1, 1, 1, 3, 4, 2, 1)// ListBuffer(10, 1, 3, 4, 2, 1, 1, 1, 3, 4, 2, 1)

更新

val list = ListBuffer(1,3,4,2,1)list.update(0, 5) // 改变自身println(list)list.updated(0, 6) // 创建新的println(list)println(list.updated(0, 6))//    ListBuffer(5, 3, 4, 2, 1)//    ListBuffer(5, 3, 4, 2, 1)//    ListBuffer(6, 3, 4, 2, 1)

删除

val list = ListBuffer(1,3,4,2,1)list.remove(1)println(list)list.remove(1,2)println(list)// ListBuffer(1, 4, 2, 1)// ListBuffer(1, 1)

遍历

val list = ListBuffer(1,3,4,2,1)println(list.mkString(","))val iterator = list.iteratorwhile (iterator.hasNext) {println(iterator.next())}list.foreach(println)//  1,3,4,2,1//  1//  3//  4//  2//  1//  1//  3//  4//  2//  1

类型转换

val list = ListBuffer(1,3,4,2,1)val list1 = list.toListval list2 = list1.toBuffer

Set集合

数据无序，不可重复

// update方法用于更新set集合set.update(5, true)println(set)set.update(4, false)println(set)set.remove(3)// Set(1, 5, 2, 3, 4)// Set(1, 5, 2, 3)// Set(1, 5, 2)set.foreach(println) //遍历数据

交集与差集

    val set1 = mutable.Set(1,2,3,4)    val set2 = mutable.Set(4,5,6,7)    // 交集    val set3: mutable.Set[Int] = set1 & set2    println(set3.mkString(",")) // 4    // 差集    val set4: mutable.Set[Int] = set1 &~ set2    println(set4.mkString(",")) // 1,2,3

Map集合

Map(映射)是一种可迭代的键值对（key/value）结构。所有的值都可以通过键来获取。Map 中的键都是唯一的。

数据无序，K不能重复的集合

不可变Map

val map = Map(            "a" -> 1, "b" -> 2, "a" -> 3,"d" -> 4,"e" -> 5        )val map1 = mutable.Map(        "a" -> 1, "b" -> 2, "a" -> 3,"d" -> 4,"e" -> 5        ) // K不能重复的集合map1.put("f", 6)println(map1) // Map(e -> 5, b -> 2, d -> 4, a -> 3, f -> 6)map1.update("a", 7)println(map1) // Map(e -> 5, b -> 2, d -> 4, a -> 7, f -> 6)map1.remove("e")println(map1) // Map(b -> 2, d -> 4, a -> 7, f -> 6)

        // java中从HashMap中获取一个不存在的key，会返回null        //       HashMap允许放空键（Key）空值(Value)        val map1 = mutable.Map(            "a" -> 1, "b" -> 2, "a" -> 3,"d" -> 4,"e" -> 5        )                val maybeInt1: Option[Int] = map1.get("f")        // Option类型专门为了解决空指针问题设计的        // Option : 选项，对象只有2个 Some, None        if ( maybeInt1.isEmpty ) {            println("没有对应key的值, 提供默认值 : " + maybeInt1.getOrElse(0))        } else {            println("对应key的值为" + maybeInt1.get)        }// print --> 没有对应key的值, 提供默认值 : 0        println("获取指定key的值：" + maybeInt1.getOrElse(0)) // print--> 获取指定key的值：0        // 如果不存在，获取默认值        println(map1.getOrElse("a", 0)) // 3        //获取可能存在的key值, 如果不存在就使用默认值

Tuple元组

可以将无关的元素组合在一起，形成一个整体来进行访问，这种整体结构称之元素组合

因为元组中的数据没有关系，所以只能通过顺序号进行访问

val t : (Int, String, Int) = (1, "zhangsan", 30)println(t._1) // 1println(t._2) // zhangsanprintln(t._3) // 30// Tuple也是一个集合对象，所以也有类型// (Int, String, Int)// scala中元组也有专门的类型val t1 : Tuple3[Int, String, Int] = (1, "zhangsan", 30)// Tuple类型最多存放元素的数量为22个。但是类型没有约束的。println(t) // (1,zhangsan,30)

如果元组中的元素只有2个，称之为对偶元组，也可以称之为键值对

        val kv = (1, "zhangsan")        val map = Map(            ("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)        )        map.foreach(            t => {                println(t._1 + "=" + t._2)            }        )        println(map)        // a=1        // b=2        // c=3        // Map(a -> 1, b -> 2, c -> 3)

将Map转换为List

val list: List[(String, Int)] = map.toList

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        // 不同省份的商品点击排行        // word(省份-商品) - count（1）        val datas = List(            ("zhangsan", "河北", "鞋"),            ("lisi", "河北", "衣服"),            ("wangwu", "河北", "鞋"),            ("zhangsan", "河南", "鞋"),            ("lisi", "河南", "衣服"),            ("wangwu", "河南", "鞋"),            ("zhangsan", "河南", "鞋"),            ("lisi", "河北", "衣服"),            ("wangwu", "河北", "鞋"),            ("zhangsan", "河北", "鞋"),            ("lisi", "河北", "衣服"),            ("wangwu", "河北", "帽子"),            ("zhangsan", "河南", "鞋"),            ("lisi", "河南", "衣服"),            ("wangwu", "河南", "帽子"),            ("zhangsan", "河南", "鞋"),            ("lisi", "河北", "衣服"),            ("wangwu", "河北", "帽子"),            ("lisi", "河北", "衣服"),            ("wangwu", "河北", "电脑"),            ("zhangsan", "河南", "鞋"),            ("lisi", "河南", "衣服"),            ("wangwu", "河南", "电脑"),            ("zhangsan", "河南", "电脑"),            ("lisi", "河北", "衣服"),            ("wangwu", "河北", "帽子")        )        // TODO 将原始数据进行结构的转换        // (人，省份，商品) => (省份-商品， 1)        val mapDatas = datas.map(            t => {                (t._2 + "-" + t._3, 1)            }        )        // TODO 将转换结构后的数据进行分组        val groupDatas: Map[String, List[(String, Int)]] = mapDatas.groupBy(_._1)        // TODO 将分组后的数据进行统计聚合        val cntDatas = groupDatas.mapValues(            list => list.size        )        //println(cntDatas)        // TODO 将聚合的结果进行结构的转换        // 将相同省份的数据准备放在一起        // (省份-商品， count) => (省份，（商品，count）)        val mapDatas1 = cntDatas.toList.map(            kv => {                val k = kv._1                val cnt = kv._2                val ks = k.split("-")                (ks(0), (ks(1), cnt))            }        )//        println(mapDatas1)        // 河北 => List( （衣服，20），(鞋，10)， )        // TODO 将转换结构后的数据进行排序（降序）        val groupDatas1 =            mapDatas1.groupBy(_._1).mapValues(                list=> {                    list.map(_._2).sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(3)                }            )        println(groupDatas1)         // Map(河南 -> List((鞋,6), (衣服,3), (电脑,2)), 河北 -> List((衣服,6), (鞋,4), (帽子,3)))

Queue队列

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。

val que = new mutable.Queue[String]()// 添加元素que.enqueue("a", "b", "c")val que1: mutable.Queue[String] = que += "d"println(que eq que1) // true// 获取元素println(que.dequeue()) // aprintln(que.dequeue()) // b println(que.dequeue()) // c

并行

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。

//        val result1 = (0 to 100).map{//            x => {//                Thread.currentThread.getName//            }//        } //      main, main, main, main, main, main, main,        val result2 = (0 to 100).par.map{             x =>  {                 Thread.currentThread.getName // 查看线程名字             }        } //         scala-execution-context-global-23, scala-execution-context-global-13        println(result1)        println(result2)

常用方法

快排

val list = List(1,6,5,3,2,4)val tuple: (List[Int], List[Int]) = list.partition(    num => {        num > 3    })println(tuple._1)println(tuple._2)

交集，并集，差集

val list1 = List(1,2,3,4)val list2 = List(3,4,5,6)// 交集，并集，差集println(list1.intersect(list2))println(list1.union(list2))println(list1.diff(list2))

滑动窗口

        val list1 = List(1,2,3,4,5,6,7,8)        //println(list1.drop(1))        //list1.head + list1.tail.head        // 滑动窗口        // 滚动窗口 当窗口大小等于步长是        val iterator: Iterator[List[Int]] = list1.sliding(3, 3) //窗口大小，步长         while (iterator.hasNext) {            val ints: List[Int] = iterator.next()            println(ints)        }

拉链

        val list1 = List(1,2,3,4)        val list2 = List(5,6,7,8,9, 10)        // 所谓的拉链，其实就是将两个集合相同的位置的数据连接在一起        val tuples: List[(Int, Int)] = list1.zip(list2)        println(tuples) // List((1,5), (2,6), (3,7), (4,8))        println(list2.zipWithIndex)  // 自己和自己的索引拉链        // List((5,0), (6,1), (7,2), (8,3), (9,4), (10,5))

两个map折叠

        val map1 = mutable.Map(            ("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)        )        val map2 = mutable.Map(            ("a", 4), ("d", 5), ("c", 6)        )        val map3 = map2.foldLeft(map1)(            (map, kv) => {                val key = kv._1                val cnt = kv._2                val oldCnt = map.getOrElse(key, 0)                map.update(key, oldCnt + cnt)                map            }        )        println(map3) // Map(b -> 2, d -> 5, a -> 5, c -> 9)

使用匿名函数时，给定的参数直接放回，不能使用下划线代替，必须完整，

//        val newlist = list3.flatMap(//            list => { // 整体//                list  // 容器//            }//        )        val words = list2.flatMap(            str => {                str.split(" ") // 容器（ Hello, Scala ）            }        )                        // 简化规则        def test( f : (String)=>Unit ): Unit = {            f("zhangsan")        }        test( (s:String)=>{println(s)} )        test( (s:String)=>println(s) )        test( (s)=>println(s) )        test( s=>println(s) )        test( s => println(s) )

分组

        val list1 = List(1,2,3,4)        val list2 = List("Hello", "Hive", "Hadoop")        val list4 = List(            ("a", 1), ("a", 2), ("a", 3)        )        // Map[ 组名1=>分组集合1，组名2=>分组集合2 ]        val list3 = list4.groupBy(            t => t._1        )        println(list3) // Map(a -> List((a,1), (a,2), (a,3)))                val list5 = List(1,4,3,2,5)        // 1 4 3 2 5        // 1 0 1 0 1        // 4 2 1 3 5        // List(4, 2, 1, 3, 5)        //println(list5.sortBy(_ % 2))  // 取余后排序

排序

        val user1 = new User()        user1.age = 20        user1.salary = 2000        val user2 = new User()        user2.age = 30        user2.salary = 2000        val user3 = new User()        user3.age = 30        user3.salary = 1000        val users = List(            user1, user2, user3        )        //println(users.sortBy(_.age)(Ordering.Int.reverse))        // Tuple : 元组,可以默认排序，先比较第一个，如果相同，比较第二个，依此类推//        println(//            users.sortBy(//                user => {//                    ( user.age, user.salary )//                }//            )(Ordering.Tuple2[Int, Int]( Ordering.Int, Ordering.Int.reverse ))//        )        // 自定义排序        println(users.sortWith(            (user1, user2) => {                // 将你期望的结果，返回为true                //user1.salary > user2.salary                if ( user1.age < user2.age ) {                    true                } else if (user1.age == user2.age ) {                    user1.salary < user2.salary                } else {                    false                }            }        ))    }    class User {        var age : Int = _        var salary : Int = _        override def toString: String = {            return s"User[${age}, ${salary}]"        }    }

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