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大数据系列修炼-Scala课程38

来源：程序员人生发布时间：2016-11-29 08:38:11 阅读次数：3044次

大数据系列修炼-Scala课程38

核心内容:
1、List伴生对象操作方法代码实战

1、List伴生对象操作方法代码实战

List的object(伴生对象)中经常使用的方法：
1>apply：构造1个List实例对象
2>range：指定1个范围是左闭右开的List对象，同时可以指定两个元素之间的步长
3>zip:拉链操作、unzip:反拉链操作、将之前zip取得的集合结果进行反操作、生成两个List集合
4>flatten与concat:将内部集合中的所有元素联合构成1个新的集合，即统1构成1个List

实例程序1:

object regex
{                                             //apply
    //apply:生成1个List对象
    val list = List.apply(10,20,30)               //> list  : List[Int] = List(10, 20, 30)
    val list1 = list.map((x:Int)=>x+10)           //> list1  : List[Int] = List(20, 30, 40)
    println(list1)                                //> List(20, 30, 40)
    val list2 = List(10,20,30)                    //> list2  : List[Int] = List(10, 20, 30)
    //range
    val list3 = List.range(1 , 5)                 //> list3  : List[Int] = List(1, 2, 3, 4)
    println(list3.mkString("[", "\t", "]"))       //> [1    2   3   4]
    println(List.range(10, 1, -2))                //> List(10, 8, 6, 4, 2)
    //zip的拉链操作与unzip的反拉链操作
    val list4 = "spark".toList                    //> list4  : List[Char] = List(s, p, a, r, k)
    val list5 = List(1,2,3,4,5)                   //> list5  : List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
    val list6 = list4.zip(list5)                  //> list6  : List[(Char, Int)] = List((s,1), (p,2), (a,3), (r,4), (k,5))
    println(list6)                                //> List((s,1), (p,2), (a,3), (r,4), (k,5))
    println(list6.mkString("[", "\t", "]"))       //> [(s,1)    (p,2)   (a,3)   (r,4)   (k,5)]
    val (a,b) = list6.unzip                       //> a  : List[Char] = List(s, p, a, r, k)
                                                  //| b  : List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
    println(a)                                    //> List(s, p, a, r, k)
    println(b)                                    //> List(1, 2, 3, 4, 5)
    //flatten与concat:将集合中的所有元素联合构成1个新的集合
    val list7 = List(List("spark","hadoop"),List(10,20,30),List(80.8,98.8)).flatten
                                                  //> list7  : List[Any] = List(spark, hadoop, 10, 20, 30, 80.8, 98.8)
    println(list7)                                //> List(spark, hadoop, 10, 20, 30, 80.8, 98.8)
    val list8 = List.concat(List("spark","hadoop"),List(10,20,30),List(80.8,98.8))
                                                  //> list8  : List[Any] = List(spark, hadoop, 10, 20, 30, 80.8, 98.8)
    println(list8)                                //> List(spark, hadoop, 10, 20, 30, 80.8, 98.8)
    //map2操作：map2可以同时对两个集合履行map操作
}

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