集合计算高级函数
- 过滤：
scala
val list = List(1, 2, 3, 4, 5)
println(list.filter(x => x % 2 == 0)) // 输出: List(2, 4)
- 映射（map）：
scala
println(list.map(x => x + 1)) // 输出: List(2, 3, 4, 5, 6)
- 扁平化（flatten）：
scala
val nestedList = List(List(1, 2), List(3, 4))
println(nestedList.flatten) // 输出: List(1, 2, 3, 4)
- 扁平化+映射（flatMap）：
scala
val words = List("hello world", "hello scala")
println(words.flatMap(_.split(" "))) // 输出: List(hello, world, hello, scala)
- 分组（groupBy）：
scala
println(list.groupBy(x => x % 2)) // 输出: Map(1 -> List(1, 3, 5), 0 -> List(2, 4))
- 简化（reduce）：
scala
println(list.reduce((x, y) => x + y)) // 输出: 15
- 折叠（fold）：
scala
println(list.fold(0)((x, y) => x + y)) // 输出: 15
7.7.5 复杂WordCount案例
scala
val lines = List("hello scala", "hello world", "hello spark")
val wordCount = lines
.flatMap(_.split(" "))
.groupBy(word => word)
.map(kv => (kv._1, kv._2.size))
.toList
.sortBy(-_._2)
println(wordCount) // 输出: List((hello,3), (scala,1), (world,1), (spark,1))
7.8 队列
scala
import scala.collection.mutable.Queue
val queue = Queue(1, 2, 3)
queue.enqueue(4) // 入队
println(queue.dequeue()) // 出队，输出: 1
7.9 并行集合
scala
val list = (1 to 100).toList
val parList = list.par // 转换为并行集合
println(parList.map(_ 2)) // 并行计算
第8章 模式匹配
- 匹配常量：
scala
val x: Any = 5
x match {
case 5 => println("Int five")
case "hello" => println("String hello")
case _ => println("unknown")
}
- 匹配类型：
scala
def describe(x: Any) = x match {
case i: Int => "Int"
case s: String => "String"
case _ => "unknown"
}
println(describe(5)) // 输出: Int
- 匹配列表：
scala
List(1, 2, 3) match {
case x :: y :: rest => println(s"first=$x, second=$y, rest=$rest")
case _ => println("other")
}
第9章 异常
scala
try {
val n = 10 / 0
} catch {
case e: ArithmeticException => println("Arithmetic exception")
case e: Exception => prin