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The Fourth Dimension Space

枯葉北風(fēng)寒,忽然年以殘,念往昔,語(yǔ)默心酸。二十光陰無(wú)一物,韶光賤,寐難安; 不畏形影單,道途阻且慢,哪曲折,如渡飛湍。斬浪劈波酬壯志,同把酒,共言歡! -如夢(mèng)令

Scala數(shù)組操作

scala中的數(shù)組比java的數(shù)組強(qiáng)大很多   
    1、定長(zhǎng)數(shù)組:長(zhǎng)度不變的數(shù)組Array,如:聲明一個(gè)長(zhǎng)度為10的整形數(shù)組,val arr = Array[Int](10);聲明并初始化一個(gè)字符串?dāng)?shù)組: val arrStr = Array(“wo”,”cha”,”yo”)。訪問(wèn)數(shù)組方式:訪問(wèn)arrStr第一個(gè)元素,arrStr(1)即可
    2、變長(zhǎng)數(shù)組(即數(shù)組緩沖):java中有ArrayList和scala中的ArrayBuffer等效;但是ArrayBuffer更加強(qiáng)大,通過(guò)下面的事列來(lái)熟悉ArrayBuffer:
import collection.mutable.ArrayBuffer
    val arrbuff1 = ArrayBuffer[Int]()
    val arrBuff2 = ArrayBuffer(1,3,4,-1,-4)
    arrbuff1 += 23    //用+=在尾端添加元素
    arrbuff1 += (2,3,4,32) //同時(shí)在尾端添加多個(gè)元素
    arrbuff1 ++= arrBuff2 //可以用 ++=操作符追加任何集合
    arrbuff1 ++= Array(2,43,88,66)
    arrbuff1.trimEnd(2) //移除最后的2個(gè)元素
    arrbuff1.remove(2)  //移除arr(2+1)個(gè)元素
    arrbuff1.remove(2,4) //從第三個(gè)元素開(kāi)始移除4個(gè)元素
    val arr = arrbuff1.toArray //將數(shù)組緩沖轉(zhuǎn)換為Array
    val arrbuff2 = arr.toBuffer //將Array轉(zhuǎn)換為數(shù)組緩沖
    3、遍歷數(shù)組和數(shù)組緩沖:在java中數(shù)組和數(shù)組列表/向量上語(yǔ)法有些不同。scala則更加統(tǒng)一,通常情況,我們可以用相同的代碼處理這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),for(…) yield 循環(huán)創(chuàng)建一個(gè)類(lèi)型和原集合類(lèi)型相同的新集合。for循環(huán)中還可以帶守衛(wèi):在for中用if來(lái)實(shí)現(xiàn)。
    for(i <- 0 until arrbuff1.length) yield arrbuff1(i) * 2 //將得到ArrayBuffer(2,6,4,-2,-4)
    for(i <- 0 until (arrbuff1.length,2)) yield arrbuff1(i) * 2 //將得到ArrayBuffer(12,-4)
    for(elem <-0 arrbuff1) print(elem) //如果不需要使用下標(biāo),用這種方式最簡(jiǎn)單了
    for(i <- arrbuff1 if arrbuff1 > 0) print i //打印出arrbuff1中為整數(shù)的值
    arrbuff1.filter( _ > 0).map{ 2 * _} //生成arrbuff1中的正數(shù)的兩倍的新集合
    arrbuff1.filter {_ > 0} map {2 * _} //另一種寫(xiě)法
    4、常用算法:scala有很多便捷內(nèi)建函數(shù),如
    arrbuff1.sum //對(duì)arrbuff1元素求和
    Array("asd","sdf","ss").max //求最大元素
    arrbuff1.sorted(_ < _)  //將arrbuff1元素從小到大排序
    arrbuff1.sorted(_ > _)  //從大到小排序
    util.Sorting.quickSort(Array) //針對(duì)數(shù)組排序,單不能對(duì)數(shù)組緩沖排序
    val arr = Array(1,23,4,2,45)
    arr.mkString(",") //指定分割符
    arr.mkString("(",",",")") //指定前綴、分隔符、后綴
更多函數(shù)參見(jiàn)Scaladoc
    5、多維數(shù)組:
val matrix = Array.ofDim[Int](5,4) //三行四列的二維數(shù)組
matrix(2)(3) //訪問(wèn)第二行、第三個(gè)元素
    6、scala數(shù)組和java互操作:由于scala數(shù)組是用java數(shù)組實(shí)現(xiàn)的,所以可以在java和scala之間來(lái)回傳遞,引入scala.collectin.JavaConversion ,可以在代碼中使用scala緩沖,在調(diào)用java方法時(shí),這些對(duì)象會(huì)被自動(dòng)包裝成java列表。反過(guò)來(lái)講,引入scala.collection.asScalaBuffer時(shí),當(dāng)java方法返回java.util.List時(shí),我們可以讓它轉(zhuǎn)換成一個(gè)Buffer

轉(zhuǎn)自:http://www.kankanews.com/ICkengine/archives/128572.shtml

posted on 2014-10-04 11:52 abilitytao 閱讀(32106) 評(píng)論(3)  編輯 收藏 引用

評(píng)論

# re: Scala數(shù)組操作 2015-05-06 09:05 hpf

val b = ArrayBuffer(1,7,2,9)
val bSorted = b.sorted(_ > _)
我這樣寫(xiě)怎么報(bào)錯(cuò)  回復(fù)  更多評(píng)論   

# re: Scala數(shù)組操作 2015-07-17 14:26 niuzi

@hpf
sorted 沒(méi)有參數(shù),默認(rèn)按照>進(jìn)行排序,這是快學(xué)scala里面的一處錯(cuò)誤,應(yīng)該用sortedWith(_ > _)  回復(fù)  更多評(píng)論   

# re: Scala數(shù)組操作 2015-07-28 16:50 wyz

sortWith( _ > _ )  回復(fù)  更多評(píng)論   


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