scala 可变列表 scala可变集合

一、集合简介

1）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。

2）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，分别位于以下两个包

不可变集合：scala.collection.immutable

可变集合： scala.collection.mutable

3）Scala 不可变集合，就是指该集合对象不可修改，每次修改就会返回一个新对象，而不会对原对象进行修改。类似于 java 中的 String 对象

4）可变集合，就是这个集合可以直接对原对象进行修改，而不会返回新的对象。类似于 java 中 StringBuilder 对象

建议：在操作集合的时候，不可变用符号，可变用方法

1.1 不可变集合继承图

1）Set、Map是Java中也有的集合
2）Seq是Java没有的，我们发现List归属到Seq了，因此这里的List就和Java不是同一个概念了
3）我们前面的for循环有一个 1 to 3，就是IndexedSeq下的Vector
4）String也是属于IndexeSeq
5）我们发现经典的数据结构比如Queue和Stack被归属到LinerSeq
6）大家注意Scala中的Map体系有一个SortedMap，说明Scala的Map可以支持排序
7）IndexSeq和LinearSeq的区别：

• IndexSeq是通过索引来查找和定位，因此速度快，比如String就是一个索引集合，通过索引即可定位
• LineaSeq是线型的，即有头尾的概念，这种数据结构一般是通过遍历来查找

1.2 可变集合继承图

二、数组

2.1 不可变数组

1）第一种方式定义数组(定长数组)

定义：

val arr1 = new Array[Int](10)

（1）new是关键字
（2）[Int]是指定可以存放的数据类型，如果希望存放任意数据类型，则指定Any
（3）(10)，表示数组的大小，确定后就不可以变化

2）案例实操

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
object TestArray{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）数组定义
    val arr01 = new Array[Int](4)
    println(arr01.length) // 4
    //（2）数组赋值
    //（2.1）修改某个元素的值
    arr01(3) = 10
    //（2.2）采用方法的形式给数组赋值
    arr01.update(0,1)
    //（3）遍历数组
    //（3.1）查看数组
    println(arr01.mkString(","))
    //（3.2）普通遍历
    for (i <- arr01) {
      println(i)
    }

    //（3.3）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)
    //（4）增加元素（由于创建的是不可变数组，增加元素，其实是产生新的数组）
    println(arr01)
    val ints: Array[Int] = arr01 :+ 5
    println(ints)
  }
}

输出：

4
1,0,0,10
1
0
0
10
1
0
0
10
1
0
0
10
[I@6bdf28bb
[I@30c7da1e

3）第二种方式定义数组

val arr1 = Array(1, 2)

（1）在定义数组时，直接赋值
（2）使用apply方法创建数组对象

4）案例实操

object TestArray{
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        var arr02 = Array(1, 3, "bobo")
        for (i <- arr02) {
            println(i)
        }
    }
}

输出：

1
3
bobo

2.2 可变数组

1）定义变长数组

val arr01 = ArrayBuffer[Any](3, 2, 5)

（1）[Any]存放任意数据类型
（2）(3, 2, 5)初始化好的三个元素
（3）ArrayBuffer需要引入scala.collection.mutable.ArrayBuffer

2）案例实操
（1）ArrayBuffer是有序的集合
（2）增加元素使用的是append方法()，支持可变参数

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

object TestArrayBuffer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）创建并赋值可变数组
    val arr01 = ArrayBuffer[Any](1, 2, 3)
    //（2）遍历数组
    for (i <- arr01) {
      println(i)
    }
    println(arr01.length) // 3
    println("arr01.hash=" + arr01.hashCode())
    //（3）增加元素
    //（3.1）追加数据
    arr01.+=(4)
    //（3.2）向数组最后追加数据
    arr01.append(5,6)
    //（3.3）向指定的位置插入数据
    arr01.insert(0,7,8)
    println("arr01.hash=" + arr01.hashCode())
    //（4）修改元素
    arr01(1) = 9 //修改第2个元素的值
    println("--------------------------")
    for (i <- arr01) {
      println(i)
    }
    println(arr01.length) // 5
  }
}

输出：

1
2
3
3
arr01.hash=387518613

arr01.hash=-253706129

--------------------------

7
9
1
2
3
4
5
6
8

2.3 不可变数组与可变数组的转换

1）说明

arr1.toBuffer  //不可长数组转可变数组
arr2.toArray  //可变数组转不可变数组

（1）arr2.toArray返回结果才是一个不可变数组，arr2本身没有变化
（2）arr1.toBuffer返回结果才是一个可变数组，arr1本身没有变化

2）案例实操

object TestArrayBuffer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）创建一个空的可变数组
    val arr2 = ArrayBuffer[Int]()
    //（2）追加值
    arr2.append(1, 2, 3)
    println(arr2) // 1,2,3

    //（3）ArrayBuffer ==> Array
    //（3.1）arr2.toArray 返回的结果是一个新的定长数组集合
    //（3.2）arr2它没有变化
    val newArr = arr2.toArray
    println(newArr)
    //（4）Array ===> ArrayBuffer
    //（4.1）newArr.toBuffer 返回一个变长数组 newArr2
    //（4.2）newArr 没有任何变化，依然是定长数组
    val newArr2 = newArr.toBuffer
    newArr2.append(123)
    println(newArr2)
  }
}

输出：

ArrayBuffer(1, 2, 3)
[I@5b464ce8
ArrayBuffer(1, 2, 3, 123)

1.4 多维数组

1）多维数组定义

val arr = Array.ofDim[Double](3,4)

说明：二维数组中有三个一维数组，每个一维数组中有四个元素

2）案例实操

object DimArray {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）创建了一个二维数组, 有三个元素，每个元素是，含有4个元素一维数组()
    val arr = Array.ofDim[Int](3, 4)
    arr(1)(2) = 88
    //（2）遍历二维数组
    for (i <- arr) { //i 就是一维数组
      for (j <- i) {
        print(j + " ")
      }
      println()
    }
  }
}

输出：

0 0 0 0
0 0 88 0
0 0 0 0

三、Seq集合（List）

3.1 不可变List

1）说明

（1）List默认为不可变集合
（2）创建一个List（数据有顺序，可重复）
（3）遍历List
（4）List增加数据
（5）集合间合并：将一个整体拆成一个一个的个体，称为扁平化
（6）取指定数据
（7）空集合Nil

2）案例实操

object TestList {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）List默认为不可变集合
    //（2）创建一个List（数据有顺序，可重复）
    val list: List[Int] = List(1,2,3,4,3)

    //（7）空集合Nil
    val list5 = 1::2::3::4::Nil

    //（4）List增加数据
    //（4.1）::的运算规则从右向左
    //val list1 = 5::list
    val list1 = 7::6::5::list
    //（4.2）添加到第一个元素位置
    val list2 = list.+:(5)

    //（5）集合间合并：将一个整体拆成一个一个的个体，称为扁平化
    val list3 = List(8,9)
    //val list4 = list3::list1
    val list4 = list3:::list1

    //（6）取指定数据
    println(list(0))// 1

    //（3）遍历List
    //list.foreach(println)  // 1 2 3 4 3
    //list1.foreach(println) // 7 6 5 1 2 3 4 3
    //list3.foreach(println) // 8 9
    //list4.foreach(println) // 8 9 7 6 5 1 2 3 4 3
    list5.foreach(println)  // 1 2 3 4
  }
}

3.2 可变ListBuffer

1）说明
（1）创建一个可变集合ListBuffer
（2）向集合中添加数据
（3）打印集合数据

2）案例实操

import scala.collection.mutable.ListBuffer

object TestList {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）创建一个可变集合
    val buffer = ListBuffer(1,2,3,4)
    //（2）向集合中添加数据
    buffer.+=(5)
    //（3）打印集合数据
    buffer.foreach(println)
  }
}

四、set集合

默认情况下，Scala使用的是不可变集合，如果你想使用可变集合，需要引用 scala.collection.mutable.Set 包

4.1 不可变set

1）说明
（1）Set默认是不可变集合，数据无序
（2）数据不可重复
（3）遍历集合
2）案例实操

object TestSet {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）Set默认是不可变集合，数据无序
    val set = Set(1,2,3,4,5,6)
    //（2）数据不可重复
    val set1 = Set(1,2,3,4,5,6,3)
    //（3）遍历集合
    for(x<-set1){
      println(x)
    }
  }
}

输出：

5
1
6
2
3
4

4.2 可变mutable.Set

1）说明
（1）创建可变集合mutable.Set
（2）打印集合
（3）集合添加元素
（4）向集合中添加元素，返回一个新的Set
（5）删除数据

2）案例实操

import scala.collection.mutable

object TestSet {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //（1）创建可变集合
    val set = mutable.Set(1,2,3,4,5,6)
    //（3）集合添加元素
    set += 8
    //（4）向集合中添加元素，返回一个新的Set
    val ints = set.+(9)
    println(ints)
    println("set2=" + set)

    //（5）删除数据
    set-=(5)

    //（2）打印集合
    set.foreach(println)
    println(set.mkString(","))
  }
}

五、Map集合

Scala中的Map和Java类似，也是一个散列表，它存储的内容也是键值对（key-value）映射，Scala中不可变的Map是有序的，可变的Map是无序的。

5.1 不可变Map

1）说明

（1）创建不可变集合Map
（2）循环打印
（3）访问数据
（4）如果key不存在，返回0

2）案例实操

object TestMap {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Map
    //（1）创建不可变集合Map
    val map = Map( "a"->1, "b"->2, "c"->3 )
    //（3）访问数据
    for (elem <- map.keys) {
      // 使用get访问map集合的数据，会返回特殊类型Option(选项):有值（Some），无值(None)
      println(elem + "=" + map.get(elem).get)
    }
    //（4）如果key不存在，返回0
    println(map.get("d").getOrElse(0))
    println(map.getOrElse("d", 0))
    //（2）循环打印
    map.foreach((kv)=>{println(kv)})
  }
}

输出：

a=1
b=2
c=3
0
0
(a,1)
(b,2)
(c,3)

5.2 可变Map

1）说明

（1）创建可变集合
（2）打印集合
（3）向集合增加数据
（4）删除数据
（5）修改数据

2）案例实操

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

object TestSet {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）创建可变集合
    val map = mutable.Map( "a"->1, "b"->2, "c"->3 )
    //（3）向集合增加数据
    map.+=("d"->4)
    // 将数值4添加到集合，并把集合中原值1返回
    val maybeInt: Option[Int] = map.put("a", 4)
    println(maybeInt.getOrElse(0))
    //（4）删除数据
    map.-=("b", "c")
    //（5）修改数据
    map.update("d",5)
    //（2）打印集合
    map.foreach((kv)=>{println(kv)})
  }
}

六、元组

1）说明
元组也是可以理解为一个容器，可以存放各种相同或不同类型的数据。说的简单点，就是将多个无关的数据封装为一个整体，称为元组。

注意：元组中最大只能有22个元素。

2）案例实操
（1）声明元组的方式：(元素，元素2，元素3)
（2）访问元组
（3）Map中的键值对其实就是元组,只不过元组的元素个数为2，称之为对偶

object TestTuple {
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //（1）声明元组的方式：(元素，元素2，元素3)
    val tuple: (Int, String, Boolean) = (40,"bobo",true)
    //（2）访问元组
    //（2.1）通过元素的顺序进行访问，调用方式：_顺序号
    println(tuple._1)
    println(tuple._2)
    println(tuple._3)
    //（2.2）通过索引访问数据
    println(tuple.productElement(0))
    //（2.3）通过迭代器访问数据
    for (elem <- tuple.productIterator) {
      println(elem)
    }
    //（3）Map中的键值对其实就是元组,只不过元组的元素个数为2，称之为对偶
    val map = Map("a"->1, "b"->2, "c"->3)
    map.foreach(tuple=>{println(tuple._1 + "=" + tuple._2)})
  }
}

输出：

40
bobo
true
40
40
bobo
true
a=1
b=2
c=3

七、集合常用函数

7.1 基本属性和常用操作

1）说明
（1）获取集合长度
（2）获取集合大小
（3）循环遍历
（4）迭代器
（5）生成字符串
（6）是否包含

2）案例实操

object TestList {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
    //（1）获取集合长度
    println(list.length) // 7
    //（2）获取集合大小
    println(list.size) // 7
    //（3）循环遍历
    list.foreach(println) // 1 2 3 4 5 6 7
    //（4）迭代器
    for (elem <- list.iterator) {
      println(elem)
    }// 1 2 3 4 5 6 7
    //（5）生成字符串
    println(list.mkString(",")) //1,2,3,4,5,6,7
    //（6）是否包含
    println(list.contains(3)) // true
  }
}

7.2 衍生集合

1）说明
（1）获取集合的头head
（2）获取集合的尾（不是头就是尾）tail
（3）集合最后一个数据 last
（4）集合初始数据（不包含最后一个）
（5）反转
（6）取前（后）n个元素
（7）去掉前（后）n个元素
（8）并集
（9）交集
（10）差集
（11）拉链
（12）滑窗

2）案例实操

object TestList {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val list1: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
    val list2: List[Int] = List(4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
    //（1）获取集合的头
    println(list1.head) // 1
    //（2）获取集合的尾（不是头的就是尾）
    println(list1.tail) // List(2, 3, 4, 5, 6, 7) 
    //（3）集合最后一个数据
    println(list1.last) // 7 
    //（4）集合初始数据（不包含最后一个）
    println(list1.init) // List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
    //（5）反转
    println(list1.reverse) // List(7, 6, 5, 4, 3, 2, 1)
    //（6）取前（后）n个元素
    println(list1.take(3)) // List(1, 2, 3)
    println(list1.takeRight(3)) // List(5, 6, 7)
    //（7）去掉前（后）n个元素
    println(list1.drop(3)) // List(4, 5, 6, 7)
    println(list1.dropRight(3)) // List(1, 2, 3, 4)
    //（8）并集
    println(list1.union(list2)) // List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
    //（9）交集
    println(list1.intersect(list2)) // List(4, 5, 6, 7)
    //（10）差集
    println(list1.diff(list2)) // List(1, 2, 3)
    //（11）拉链 注:如果两个集合的元素个数不相等，那么会将同等数量的数据进行拉链，多余的数据省略不用
    println(list1.zip(list2)) // List((1,4), (2,5), (3,6), (4,7), (5,8), (6,9), (7,10))
    //（12）滑窗
    list1.sliding(2, 5).foreach(println) //List(1, 2) List(6, 7)
  }
}

sliding

• 第一个参数的含义是几个元素组成一个List。
• 第二个参数的含义可以理解为，每次List第一个元素相对上一个List的第一个元素移动的步数。

输出：

1
List(2, 3, 4, 5, 6, 7)
7
List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
List(7, 6, 5, 4, 3, 2, 1)
List(1, 2, 3)
List(5, 6, 7)
List(4, 5, 6, 7)
List(1, 2, 3, 4)
List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
List(4, 5, 6, 7)
List(1, 2, 3)
List((1,4), (2,5), (3,6), (4,7), (5,8), (6,9), (7,10))
List(1, 2)
List(6, 7)

7.3 集合计算初级函数

1）说明

（1）求和
（2）求乘积
（3）最大值
（4）最小值
（5）排序

2）实操

object TestList {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list: List[Int] = List(1, 5, -3, 4, 2, -7, 6)
    //（1）求和
    println(list.sum)
    //（2）求乘积
    println(list.product)
    //（3）最大值
    println(list.max)
    //（4）最小值
    println(list.min)
    //（5）排序
    // （5.1）按照元素大小排序
    println(list.sortBy(x => x))
    // （5.2）按照元素的绝对值大小排序
    println(list.sortBy(x => x.abs))
    // （5.3）按元素大小升序排序
    println(list.sortWith((x, y) => x < y))
    // （5.4）按元素大小降序排序
    println(list.sortWith((x, y) => x > y))
  }
}

8
5040
6
-7
List(-7, -3, 1, 2, 4, 5, 6)
List(1, 2, -3, 4, 5, 6, -7)
List(-7, -3, 1, 2, 4, 5, 6)
List(6, 5, 4, 2, 1, -3, -7)

• sorted

对一个集合进行自然排序，通过传递隐式的 Ordering

• sortBy

对一个属性或多个属性进行排序，通过它的类型。

• sortWith

基于函数的排序，通过一个 comparator 函数，实现自定义排序的逻辑。

7.4 集合计算高级函数

1）说明

（1）过滤：fliter

遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合

（2）转化/映射：map

将集合中的每一个元素映射到某一个函数

（3）扁平化:flatten

用来压平，就是将多个集合展开，组合成新的一个集合。有点降维打击的意思？

（4）扁平化+映射

注：flatMap相当于先进行map操作，在进行flatten操作

集合中的每个元素的子元素映射到某个函数并返回新集合

案例：

1. 有一个包含了若干个文本行的列表：“hadoop hive spark flink flume”, “kudu hbase sqoop storm”
2. 获取到文本行中的每一个单词，并将每一个单词都放到列表中

先map后flatten

// 定义文本行列表
scala> val a = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
a: List[String] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm)

// 使用map将文本行转换为单词数组
scala> a.map(x=>x.split(" "))
res5: List[Array[String]] = List(Array(hadoop, hive, spark, flink, flume), Array(kudu, hbase, sqoop, storm))

// 扁平化，将数组中的
scala> a.map(x=>x.split(" ")).flatten
res6: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm)

使用flatMap简化操作

scala>  val a = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
a: List[String] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm)

scala> a.flatMap(_.split(" "))
res7: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm)

（5）分组：groupby

按照指定的规则对集合的元素进行分组

（6）简化（规约）：

（7）折叠：fold

2）实操

object TestList {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
    val nestedList: List[List[Int]] = List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9))
    val wordList: List[String] = List("hello world", "hello atguigu", "hello scala")

    //（1）过滤        // 选取偶数
    println(list.filter(x => x % 2 == 0))

    //（2）转化/映射
    println(list.map(x => x + 1))

    //（3）扁平化
    println(nestedList.flatten)

    //（4）扁平化+映射 注：flatMap相当于先进行map操作，在进行flatten操作
    println(wordList.flatMap(x => x.split(" ")))

    //（5）分组
    println(list.groupBy(x => x % 2))

  }
}

List(2, 4, 6, 8)
List(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
List(hello, world, hello, atguigu, hello, scala)
Map(1 -> List(1, 3, 5, 7, 9), 0 -> List(2, 4, 6, 8))

3）Reduce方法

Reduce简化（规约） ：通过指定的逻辑将集合中的数据进行聚合，从而减少数据，最终获取结果。

案例实操

object TestReduce {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val list = List(1,2,3,4)
    // 将数据两两结合，实现运算规则
    val i: Int = list.reduce( (x,y) => x-y )
    // ((1-2)-3-4) = -8
    println("i = " + i)
    // 从源码的角度，reduce底层调用的其实就是reduceLeft
    //val i1 = list.reduceLeft((x,y) => x-y)
    // ((4-3)-2-1) = -2
    val i2 = list.reduceRight((x,y) => x-y)
    println(i2)
  }
}

输出：

i = -8
-2

4）Fold方法

Fold折叠：化简的一种特殊情况。

（1）案例实操：fold基本使用

object TestFold {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val list = List(1,2,3,4)
    // fold方法使用了函数柯里化，存在两个参数列表
    // 第一个参数列表为 ： 零值（初始值）
    // 第二个参数列表为：
    // fold底层其实为foldLeft
    // 1是初始值   ((1-1)-2-3-4) = -9
    val i = list.foldLeft(1)((x,y)=>x-y)
    // 10是初始值   1-(2-(3-(10-4))) = 8
    val i1 = list.foldRight(10)((x,y)=>x-y)
    println(i)
    println(i1)
  }
}

输出：

-9
8

（2）案例实操：两个集合合并

object TestFold {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 两个Map的数据合并
    val map1 = mutable.Map("a"->1, "b"->2, "c"->3)
    val map2 = mutable.Map("a"->4, "b"->5, "d"->6)
    val map3: mutable.Map[String, Int] = map2.foldLeft(map1) {
      (map, kv) => {
        val k = kv._1
        val v = kv._2
        map(k) = map.getOrElse(k, 0) + v
        map
      }
    }
    println(map3)
  }
}

输出：

Map(b -> 7, d -> 6, a -> 5, c -> 3)

7.5 普通wordcount案例

1）需求

单词计数：将集合中出现的相同的单词，进行计数，取计数排名前三的结果

2）需求分析

3）案例实操

object CommonWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val stringList: List[String] = List(
      "hello",
      "hello world",
      "hello scala",
      "hello spark from scala",
      "hello flink from scala"
    )

    // 1. 对字符串进行切分，得到一个打散所有单词的列表
    val wordList = stringList.flatMap(_.split(" "))
    println(wordList)

    // 2. 相同的单词进行分组
    val groupMap: Map[String, List[String]] = wordList.groupBy(word => word)
    println(groupMap)

    // 3. 对分组之后的list取长度，得到每个单词的个数
    val countMap: Map[String, Int] = groupMap.map(kv => (kv._1, kv._2.length))
    println(countMap)

    // 4. 将map转换为list，并降序取前3
    val sortList: List[(String, Int)] = countMap.toList
      .sortWith( _._2 > _._2 )
      .take(3)

    println(sortList)
  }
}

输出：

List(hello, hello, world, hello, scala, hello, spark, from, scala, hello, flink, from, scala)

Map(world -> List(world), flink -> List(flink), spark -> List(spark), scala -> List(scala, scala, scala), from -> List(from, from), hello -> List(hello, hello, hello, hello, hello))

Map(world -> 1, flink -> 1, spark -> 1, scala -> 3, from -> 2, hello -> 5)

List((hello,5), (scala,3), (from,2))

7.6 复杂wordcount案例

案例实操

object ComplexWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //二元组 在之前进行过预统计
    val tupleList: List[(String, Int)] = List(
      ("hello", 1),
      ("hello world", 2),
      ("hello scala", 3),
      ("hello spark from scala", 1),
      ("hello flink from scala", 2)
    )

    // 思路一：直接展开为普通版本
    // 但这样之前的工作白做了
    val newStringList: List[String] = tupleList.map(
      kv => {
        (kv._1.trim + " ") * kv._2
      }
    )
    println(newStringList)

    // 接下来操作与普通版本完全一致
    val wordCountList: List[(String, Int)] = newStringList
      .flatMap(_.split(" "))    // 空格分词
      .groupBy( word => word )     // 按照单词分组
      .map( kv => (kv._1, kv._2.size) )     // 统计出每个单词的个数
      .toList
      .sortBy(_._2)(Ordering[Int].reverse)
      .take(3)

    println(wordCountList)

    println("================================")

    // 思路二：直接基于预统计的结果进行转换
    // 1. 将字符串打散为单词，并结合对应的个数包装成二元组
    val preCountList: List[(String, Int)] = tupleList.flatMap(
      //操作元组
      tuple => {
        val strings: Array[String] = tuple._1.split(" ")
        strings.map( word => (word, tuple._2) )
      }
    )
    println(preCountList)

    // 2. 对二元组按照单词进行分组
    val preCountMap: Map[String, List[(String, Int)]] = preCountList.groupBy( _._1 )
    println(preCountMap)

    // 3. 叠加每个单词预统计的个数值
    val countMap: Map[String, Int] = preCountMap.mapValues(
      tupleList => tupleList.map(_._2).sum
    )
    println(countMap)

    // 4. 转换成list，排序取前3
    val countList = countMap.toList
      .sortWith(_._2 > _._2)
      .take(3)
    println(countList)
  }
}

输出：
================================
List((hello,1), (hello,2), (world,2), (hello,3), (scala,3), (hello,1), (spark,1), (from,1), (scala,1), (hello,2), (flink,2), (from,2), (scala,2))

Map(world -> List((world,2)), flink -> List((flink,2)), spark -> List((spark,1)), scala -> List((scala,3), (scala,1), (scala,2)), from -> List((from,1), (from,2)), hello -> List((hello,1), (hello,2), (hello,3), (hello,1), (hello,2)))

Map(world -> 2, flink -> 2, spark -> 1, scala -> 6, from -> 3, hello -> 9)

List((hello,9), (scala,6), (from,3))

八、队列

1）说明

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。

2）案例实操

object TestQueue {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val que = new mutable.Queue[String]()
    que.enqueue("a", "b", "c")
    println(que.dequeue())
    println(que.dequeue())
    println(que.dequeue())
  }
}

九、并行集合

1）说明

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。

2）案例实操

object TestPar {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val result1 = (0 to 100).map{case _ => Thread.currentThread.getName}
    val result2 = (0 to 100).par.map{case _ => Thread.currentThread.getName}
    println(result1)
    println(result2)
  }
}