参考文献:《快学Scala》第13章
package learn
import breeze.numerics.pow
import scala.collection.mutable.LinkedList
/**
* Created by wjf on 2016/8/14.
*/
object TestList {
def main(args: Array[String]): Unit = {
/*
* 在Scala 中,列表要么是Nil,要么是一个head元素加一个tail,而tail有事一个列表*/
val digits = List(4, 2)
digits.head //4
digits.tail // List(2)
digits.tail.head //2
digits.tail.tail // Nil
// :: 操作符从给定的头和尾创见一个新的列表
9 :: List(3, 1)
9 :: 3 :: 1 :: Nil
// 计算求和 ,模式匹配版本
def sum(lst: List[Int]): Int = lst match {
case Nil => 0
case h :: t => h + sum(t)
}
// 递归版,递归之所以那么自然,是因为列表的尾部正好又是一个列表
def sum2(lst: List[Int]): Int = {
if (lst == Nil) 0
else lst.head + sum(lst.tail)
}
// 可变列表
val lst = LinkedList(1, -2, -3)
var cru = lst
while (cru != Nil) {
if (cru.elem < 0) cru.elem = 0
cru = cru.next
}
// 各一个元素删除一个元素
while (cru != Nil && cru.next != Nil) {
cru.next = cru.next.next
cru = cru.next
}
println(lst.elem)
// lst.next=Nil
lst.next = LinkedList.empty
println(lst.elem)
println(lst.next.elem)
// flatMap 将结果串接在一起
val s = List("wjf", "csm")
def ulcase(t: String) = Vector(t.toUpperCase(), t.toLowerCase())
s.map(ulcase).foreach(println)
s.flatMap(ulcase).foreach(println)
// colect 方法用于偏函数,那些并没有对所有可能输入值进行定义的函数,它产出的所有参数的函数值的集合,例如
"-3+4".collect { case '+' => 1; case '-' => -1 }.foreach(println)
// scanLeft scanRight
(1 to 10).scanLeft(0)(_ + _).foreach(println)
//拉链操作 zip 得到一个对偶
val prices = List(1, 2, 3)
val quantities = List(1, 2, 3)
prices zip quantities map (p => p._1 * p._2) foreach (println)
// zipALl 制定缺省值
List(1, 2, 3) zipAll(List(1, 2), 0.0, 1) foreach (println)
// 懒视图,应用view 方法来得到类似的效果,该方法产生一个方法总是被懒执行的集合 }
val powers = (0 until 1000).view.map(pow(10, _)) // 将产生一个未被求值得集合,
// 当你计算 pow(10,100)时,其他值得幂并没有被计算,和流不同,这些视图并不会缓存任何值,
// 懒集合的好处,看下面的例子
// (0 to 1000).map(pow(10, _)).map(1 / _)
//(0 to 1000).view.map(pow(10, _)).map(1 / _).force
// 第二个例子,当求知动作被强制执行时,对于每个元素,这两个操作被同时执行,不需要额外的中间集合
// 流 对象
def numsFrom(n: BigInt): Stream[BigInt] = n #:: numsFrom(n + 1)
val tenOrMore = numsFrom(10)
// tenOrMore.force
println(tenOrMore)
// 并行集合,Scala 提供了用于操纵大型集合任务的诱人的解决方案,这些任务通常可以很自然的并行操作。
// 举例来讲:要计算所有元素只和,多个线程可以并发的计算不通区域的和;在最后,把结果汇总起来
for( i <-( 0 until 100).par) print( i + " ")
var array=for(i <- (0 until 100).par) yield i + " "
array.foreach(println)
}
}
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