Scala的相关知识(二)——函数、数组、Map与Tuple

喜欢ヅ旅行 2022-05-23 09:35 154阅读 0赞

在Scala中定义函数时，需要定义函数的函数名，参数，函数体。

先写一个函数如下所示：

![20180606160008843][]

**-- 单行的函数** ： def sayHello(name:String) =print("Hello,"+name)  
   如果函数体中有多行代码，则可以使用代码块的方式包裹多行代码，代码块中最后一行的返回值就是整个函数的返回值。与java中不同，不是使用return返回值的。注意：一定要有等号，才会有返回值。  
    比如如下函数：   实现累加的功能。

def sum(n:Int)={
          var sum=0 
          for(i <- 1 to n) sum+=i
          sum    // 函数的返回值 
        }

**-- 递归函数** ：  如果在函数体内递归调用函数自身，则必须手动给出函数的返回类型。

eg ：实现经典的斐波那契数列：

![20180606161712238][]

** -- 函数的默认参数**

在Scala中，有时候我们调用某些函数时，不希望给出参数的具体值，而希望使用参数自身默认的值， 此时就可以在定义函数时使用默认参数。如果给出的参数不够，则会从左往右依次应用参数，如果调用函数时，给出了参数，就是用实际值代替默认参数。

![20180606163856933][]

**-- 带名参数**

在调用函数时，也可以不按照函数定义的参数顺序来传递参数，而是使用带名参数的方式来传递。还可以混合使用未命名参数和带名参数，但是未命名参数必须排在带名参数的前面。

![20180606165011497][]

**-- 变长参数** ： 有时我们需要将函数定义为参数个数可变的形式，此时可以使用变长参数定义函数

![20180606170001781][]

**-- 使用序列调用变长参数 **  
  如果想要将一个 已有的序列直接调用变长参数函数，是不对的，比如，val s=sum(1 to 5) ， 此时需要使用Scala特殊的语法将参数定义为序列，让Scala解释器能够识别，这种语法非常有用！一定要好好注意，在spark的源码中大量地使用到了。

eg:  val s=sum(1 to 5 :\_\*)

// 案例： 使用递归函数实现累加
        def sum2(nums:Int*):Int ={
          if(nums.length ==0) 0
          else nums.head +sum2(nums.tail:_*)
        }

**-- 过程 ：**  定义函数时，如果函数体直接包裹在了花括号里面，而没有使用=连接，则函数的返回值类型就是Unit ，这样的函数就被称之为 **过程**。过程通常用于不需要返回值的函数。 过程还有一种写法，就是将函数的返回值类型定义为Unit   
  def sayHello(name:String)="Hello," +name  
  def sayHello(name:String) \{print("Hello, "+name);"Hello, "+ name\}

def sayHello(name :String):Unit="Hello, "+name

**-- lazy值** ： 在Scala中，提供了lazy值得特性，如果将一个变量声明为lazy，则只有第一次使用该变量的时候，变量对应的表达式才会发生计算。这种特性对于特别耗时的计算操作特别有用，比如打开文件进行IO，进行网络IO等。

import scala.io.Source._
     lazy val lines=fromFile("C://Users//Administrator//Desktop//test.txt").mkString 
    //,即使文件不存在，也不会报错，只有第一个使用变量时会报错，证明了表达式计算的lazy特性。

**-- 异常**：在Scala中，异常处理和捕获机制与Java是非常相似的。

try{
        throw new IllegalArgumentException("x should not be negative")
      } catch{
        case _:IllegalArgumentException =>println("Illegal Argument") // 
      }finally{
        print("release resources!")
      }

-- **数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组**  
  在Scala中，Array代表的含义与java类似 ，也是长度不可改变的数组。此外，由于Scala与Java都是运行在JVM中，双方可以相互调用，因此Scala数组的底层实际上是Java数组。例如字符串数组在底层就是Java的String\[\],整数数组在底层就是Java的Int\[\]

数组初始化之后，长度就固定下来了，而且元素全部根据其类型初始化

val a=new Array[Int](10)
    a[0] =1    // 赋值  
    val a=new Array[String](10)

可以直接使用Array()创建数组，元素类型自动推断

val a =Array("hello","World")
    a[0] ="hi"

**--  ArrayBuffer** : 在Scala中，如果需要类似于java中的ArrayList这种长度可变的集合类，则可以使用ArrayBuffer  
   // 如果不想每次都使用全限定名，则可以预先导入ArrayBuffer类，  
    import scala.collection.mutable.ArrayBuffer  
   // 使用ArrayBuffer()的方式可以创建一个空的 ArrayBuffer  
    val b =ArrayBuffer\[Int\]()   
   // 使用 += 操作符 ，可以添加一个元素，或者多个元素  
   b+= 1     b+=(2,3,4,5)  
   // 使用 ++=操作符 ，可以添加其他集合中的所有元素  
   b++= Array(6,7,8,9,10)  
   // 使用trimEnd()函数，可以从尾部截断指定个数的元素  
   b.trimEnd(5)  
   // 使用insert()函数可以在指定的位置上插入元素(效率太低，因为要移动指定位置后的所有元素)  
    b.insert(5,6)  //在index为5的位置上插入 元素6  
    b.insert(6,7,8,9,10)  // 插入多个元素  
   // 使用remove() 函数可以移除指定位置的元素  
   b.remove(1)    b.remove(1,3)  
   // Array 与ArrayBuffer可以相互进行转换  
   b.toArray

b.toBuffer

相关代码展示如下：

![201806081209415][]

创建一个空的HashMap：

![20180608121007555][]

\-- 访问Map的元素

// 获取指定key对应的value ,如果不存在，会报错
         val leoAge=ages("Leo")
         val leoAge=ages("leo")
         // 使用contains函数检查key是否存在
         val leoAge=if(ages.contains("leo")) ages("leo") else 0
         // getOrElse 函数
         val leoAge=ages.getOrElse("leo",0) // 如果存在就返回，不存在就返回 0

代码展示如下：

![20180608143855528][]

**-- 修改 Map的元素**

//更新Map的元素
         ages("Leo")=31
         // 增加多个元素
         ages+=("Mike"->35,"Tom"->40)
         //移除元素
         ages-="Mike"
         //更新不可变的map
         val ages2=ages+("Mike"->36,"Tom"->41)
         // 移除不可变map的元素
         val ages3=ages -"Tom"
         // 可以看出，此对不可更新的map的操作其实就是重新生成一个map ，而并不是改变原来的map

**代码展示如下：**

**![20180608213459129][]**

\-- 遍历Map

// 遍历map的entrySet
          for((key,value)<- ages)println(key+" "+value)
          // 遍历map的key
          for(key <- ages.keySet)println(key)
          // 遍历map的value
          for(value <-ages.values) println(value)
          // 生成新map ，反转key和value
          for((key,value) <- ages) yield (value,key)

代码展示如下：

![20180608214139439][]

**-- SortedMap 和LinkedHashMap**

//SortedMap可以自动对map的key进行排序

val ages=scala.collection.immutable.SortedMap("leo"->30,"alice"->15,"jen"->25)  
    // LinkedHashMap可以记住插入entry的顺序
        val ages=new scala.collection.mutable.LinkedHashMap[String,Int]
        ages("leo") =30; ages("alice")=15 ;ages("jen")=25
     // 除了LinkedHashMap，别的map不会对插入顺序进行维护，而前者，在插入时，会有一个链表来维护记录插入顺序

代码展示如下：

![20180609113530505][]

![20180609113542963][]

** -- Map的元素类型-Tuple**

// 简单Tuple
        val t=("leo",30)
        // 访问Tuple 
        t._1
        // zip操作（拉链操作，按照一对一对的进行拼接）
        val names=Array("leo","jack","mike")
        val ages=Array(30,24,26)
        val nameAges=names.zip(ages)  
        for((name,age) <- nameAges)println(name+" : "+ age)

代码展示如下：

![20180609114823996][]

[20180606160008843]: /images/20220523/57c8c1a88666403d83e6aab41ac5d3f0.png
[20180606161712238]: /images/20220523/c6076b93021f497b9c5059268342a35e.png
[20180606163856933]: /images/20220523/cd4d3519d59e405bb1567dd19c9871a4.png
[20180606165011497]: /images/20220523/2b96577238024ce59441eae5afd96582.png
[20180606170001781]: /images/20220523/a7ba02d0cb93489390b6a0da3263e7bc.png
[20180607171013934]: /images/20220523/140b3d2312b941f3b4a99c80d3010e0d.png
[20180607171025831]: /images/20220523/baca1b1b38814e6f8a598e05d67c0ff5.png
[20180607181737444]: /images/20220523/75640a7940ac4305ab011705f2588d8d.png
[20180607181907660]: /images/20220523/e3e056b6095c46629951551fbc03fe5f.png
[20180607182625491]: /images/20220523/cefa9fffc8cc48379064de048d641caf.png
[201806081209415]: /images/20220523/b5741a44224f4ce9b3a6b26f59ceb189.png
[20180608121007555]: /images/20220523/57e2072735df4b79acbfef21642396c7.png
[20180608143855528]: /images/20220523/f2017d804283427db023aee66ffc81e4.png
[20180608213459129]: /images/20220523/08b7956ab6864bcfa77de306b6f65715.png
[20180608214139439]: /images/20220523/6ba27a1bc5184a9eb2c4e3cce5bb6658.png
[20180609113530505]: /images/20220523/7cbb0be332714d93adfc48f3e33ff182.png
[20180609113542963]: /images/20220523/6241bea5ec21414aaf7542abf989c7af.png
[20180609114823996]: /images/20220523/d429d6a31738478abf9f2d60ae413831.png