scala 学习五

5.   util包

5.1.     架构

http://www.scala-lang.org/docu/files/collections-api/collections.html

 

scala.collection.immutable

 

scala.collection.mutable

 

不可变（collection.immutable._）	可变（collection.mutable._）
Array	ArrayBuffer
List	ListBuffer
String	StringBuilder
/	LinkedList, DoubleLinkedList
List	MutableList
/	Queue
Array	ArraySeq
Stack	Stack
HashMap HashSet	HashMap HashSet
	ArrayStack

 

5.2.     集合Array,List,Tuple

Array	长度固定	元素可变	确定长度，后赋值;
List	长度固定	元素不可变
Tuple	长度固定	元素不可变	常用于有多个返回值的函数；或者多个变量的同时定义

Scala 2.8中，3者的元素都可以混合不同的类型（转化为Any类型）；

Scala 2.7中，Array、List都不能混合类型，只有Tuple可以；

5.2.1.  定义和初始化

5.2.1.1     Array

val list1 = new Array[String](0) // Array()

val list2 = new Array[String](3) // Array(null, null, null)

val list3:Array[String] = new Array(3) // // Array(null, null, null)

val list1 = Array("a","b","c","d") // 相当于Array.apply("a","b","c","d")

定义一个类型为Any的Array：

val aa = Array[Any](1, 2)

或：

val aa: Array[Any] = Array(1, 2)

或：

val aa: Array[_] = Array(1, 2)

 

定义：

Array (1,3,5,7,9,11)

也可以用

Array[Int](1 to 11 by 2:_*)

 

Array对应的可变ArrayBuffer：

val ab = collection.mutable.ArrayBuffer[Int]()

ab += (1,3,5,7)

ab ++= List(9,11) // ArrayBuffer(1, 3, 5, 7, 9, 11)

ab toArray // Array (1, 3, 5, 7, 9, 11)

ab clear // ArrayBuffer()

5.2.1.2     List

val list:List[Int] = List(1,3,4,5,6) // 或者 List(1 to 6:_*)

val list1 = List("a","b","c","d") // 或者 List('a' to 'd':_*) map (_.toString)

元素合并进List用::

val list2 = "a"::"b"::"c"::Nil // Nil是必须的

val list3 = "begin" :: list2 // list2不变，只能加在头，不能加在尾

多个List合并用++，也可以用:::(不如++)

val list4 = list2 ++ "end" ++ Nil

val list4 = list2 ::: "end" :: Nil // 相当于 list2 ::: List("end")

 

当 import java.util._ 之后会产生冲突，需要指明包

scala.List(1,2,3)

 

ListBuffer是可变的：

val lb = scala.collection.mutable.ListBuffer(1,2,3)

lb.append(4) // ListBuffer(1, 2, 3, 4)

 

建议定义方式：

val head::body = List(4,"a","b","c","d")

// head: Any = 4

// body: List[Any] = List(a, b, c, d)

val a::b::c = List(1,2,3)

// a: Int = 1

// b: Int = 2

// c: List[Int] = List(3)

 

定义固定长度的List：

List.fill(10)(2) // List(2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)

Array.fill(10)(2) // Array(2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)

又如：

List.fill(10)(scala.util.Random.nextPrintableChar)

// List(?, =, ^, L, p, <, \, 4, 0, !)

List.fill(10)(scala.util.Random.nextInt(101))

// List(80, 45, 26, 75, 24, 72, 96, 88, 86, 15)

 

List对应的可变ListBuffer：

val lb = collection.mutable.ListBuffer[Int]()

lb += (1,3,5,7)

lb ++= List(9,11) // ListBuffer(1, 3, 5, 7, 9, 11)

lb.toList // List(1, 3, 5, 7, 9, 11)

lb.clear // ListBuffer()

 

5.2.1.3     Vector

Scala2.8为了提高list的随机存取效率而引入的新集合类型（而list存取前部的元素快，越往后越慢）。

val v = Vector.empty

val v2 = 0 +: v :+ 10 :+ 20 // Vector(0, 10, 20), Vector 那一边始终有":"

v2(1) // 10

v2 updated (1,100) // Vector(0, 100, 20)

Seq的缺省实现是List：

Seq(1,2,3) // List(1, 2, 3)

IndexSeq的缺省实现是Vector:

IndexSeq(1,2,3) // Vector(1, 2, 3)

 

5.2.1.4     Tuple

val t1 = ("a","b","c")

var t2 = ("a", 123, 3.14, new Date())

val (a,b,c) = (2,4,6)

最简单的Tuple：

1->"hello world"

和下面的写法是等价的：

(1, "hello world")

 

5.2.1.5     Range

Range(0, 5) // (0,1,2,3,4)

等同于：

0 until 5

等同于：

0 to 4

 

两个Range相加：

('0' to '9') ++ ('A' to 'Z') // (0,1,..,9,A,B,...,Z)

 

Range和序列转换：

1 to 5 toList

相当与：

List(1 to 5:_*)

或者：

Vector(1 to 5: _*) // Vector(1,2,3,4,5)

5.2.1.6     Stream

Stream相当于lazy List，避免在中间过程中生成不必要的集合。

定义生成：

val st = 1 #:: 2 #:: 3 #:: Stream.empty // Stream(1, ?)

 

例子：fib数列的Stream版本简单易懂

def fib(a: Int, b: Int): Stream[Int] = a #:: fib(b,  a+b)

val fibs = fib(1, 1).take(7).toList // List(1, 1, 2, 3, 5, 8, 13)

fib数列的前后项比值趋于黄金分割：

def fn(n:Int) = fib(1,1)(n)

1 to 10 map (n=> 1.0*fn(n)/fn(n+1)) // Vector(0.5, 0.666, ..., 0.618)

 

例子1：

Range        (1,50000000).filter (_ % 13==0)(1) // 26, 但很慢，需要大量内存

Stream.range(1,50000000).filter(_%13==0)(1) // 26，很快，只计算最终结果需要的内容

注意：

第一个版本在filter后生成一个中间collection，size=50000000/13;而后者不生成此中间collection，只计算到26即可。

 

例子2：

(1 to 100).map(i=> i*3+7).filter(i=> (i%10)==0).sum // map和filter生成两个中间collection

(1 to 100).toStream.map(i=> i*3+7).filter(i=> (i%10)==0).sum

 

5.2.1.7     Stack Queue

先进后出的堆栈：

val s = collection.immutable.Stack()

val s2 = s.push(10,20,30) // Stack(30, 20, 10)

s2.head // 30

s2.pop.pop // Stack(10)

对应的可变Stack：

val ms = collection.mutable.Stack()

ms.push(1,3,5).push(7) // Stack(7, 5, 3, 1)

ms.head // 7

ms.pop // 7, ms = Stack(5,3,1)

 

先进先出的队列：

val q = collection.immutable.Queue() // 也可指定类型 Queue[Int]()

val q2 = q.enqueue(0).enqueue(List(10,20,30)) // Queue(0, 10, 20, 30)

q2.dequeue._1 // 0

q2.dequeue._2 // Queue(10, 20, 30)

对应的可变Queue：

val mq = collection.mutable.Queue[Int]()

mq += (1,3,5)

mq ++= List(7,9) // Queue(1, 3, 5, 7, 9)

mq dequeue // 1, mq= Queue(3, 5, 7, 9)

mq clear // Queue()

5.2.2.  使用(map, flatMap, filter, exists等)

5.2.2.1     map

// 类型可以混合：

import java.util._

val list3 = Array("a", 123, 3.14, new Date())

List("a","b","c").map(s=> s.toUpperCase()) // 方式1

List("a","b","c").map(_.toUpperCase())     // 方式2, 类似于Groovy的it

// = List(A, B, C)

 

5.2.2.2     filter filterNot

List(1,2,3,4,5).filter(_%2==0) // List(2, 4)

也可以写成：

for (x<-List(1,2,3,4,5) if x%2==0) yield x

 

List(1,2,3,4,5).filterNot(_%2==0) // List(1, 3, 5)

 

5.2.2.3     partition span splitAt groupBy

注：val (a,b) = List(1,2,3,4,5).partition(_%2==0) // (List(2,4), List(1,3,5))

可把Collection分成：满足条件的一组，其他的另一组。

和partition相似的是span，但有不同：

List(1,9,2,4,5).span(_<3)       // (List(1),List(9, 2, 4, 5))，碰到不符合就结束

List(1,9,2,4,5).partition(_<3) // (List(1, 2),List(9, 4, 5))，扫描所有

 

List(1,3,5,7,9) splitAt 2 // (List(1, 3),List(5, 7, 9))

List(1,3,5,7,9) groupBy (5<) // Map((true,List(7, 9)), (false,List(1, 3, 5)))

5.2.2.4     foreach

打印：

Array("a","b","c","d").foreach(printf("[%s].",_))

// [a].[b].[c].[d].

 

5.2.2.5     exists

// 集合中是否存在符合条件的元素

List(1,2,3,4,5).exists(_%3==0) // true

 

5.2.2.6     find

返回序列中符合条件的第一个。

例子：查找整数的第一个因子（最小因子、质数）

def fac1(n:Int) = if (n>= -1 && n<=1) n else (2 to n.abs) find (n%_==0) get

5.2.2.7     sorted sortWith sortBy

例子（排序）：

List(1,3,2,0,5,9,7).sorted //  List(0, 1, 2, 3, 5, 7, 9)

List(1,3,2,0,5,9,7).sortWith(_>_) // List(9, 7, 5, 3, 2, 1, 0)

List("abc", "cb", "defe", "z").sortBy(_.size) // List(z, cb, abc, defe)

List((1,'c'), (1,'b'), (2,'a')).sortBy(_._2) // List((2,a), (1,b), (1,c))

 

5.2.2.8     distinct

例子：（去除List中的重复元素）

def uniq[T](l:List[T]) = l.distinct

uniq(List(1,2,3,2,1)) // List(1,2,3)

 

5.2.2.9     flatMap

flatMap的作用：把多层次的数据结构“平面化”，并去除空元素（如None）。

可用于：得到xml等树形结构的所有节点名称，去除None等

 

例子1a：（两个List做乘法）

List(1,2,3) * List(10,20,30) = List(10, 20, 30, 20, 40, 60, 30, 60, 90)

val (a,b) = (List(1,2,3), List(10,20,30))

a flatMap (i=> b map (j=> i*j))

等同于：

for (i<-a; i<-b) yield i*j // 这个写法更清晰

例子1b：

如果不用flatMap而是用map，结果就是：

a map (i=> b map (j=> i*j)) // List(List(10, 20, 30), List(20, 40, 60), List(30, 60, 90))

等同于：

for (i<-a) yield { for (j<-b) yield i*j } // 不如上面的清晰

 

例子2：

List("abc","def") flatMap (_.toList) // List(a, b, c, d, e, f)

而

List("abc","def") map (_.toList) // List(List(a, b, c), List(d, e, f))

 

例子3：flatMap结合Option

def toint(s:String) =

try { Some(Integer.parseInt(s)) } catch { case e:Exception => None }

List("123", "12a", "45") flatMap toint // List(123, 45)

List("123", "12a", "45") map toint // List(Some(123), None, Some(45))

5.2.2.10   indices，zipWithIndex

得到indices：

val a = List(100,200,300)

a indices // (0,1,2)

a zipWithIndex // ((100,0), (200,1), (300,2))

(a indices) zip a // ((0,100), (1,200), (2,300))

 

截取一部分,相当于String的substring

List(100,200,300,400,500) slice (2,4) // (300,400), 取l(2), l(3)

 

5.2.2.11   take drop splitAt

List(1,3,5,7) take 2 // List(1,3)

List(1,3,5,7) drop 2 // List(5,7)

5.2.2.12   count

满足条件的元素数目：

例如1000内质数的个数：

def prime(n:Int) = if (n<2) false else 2 to math.sqrt(n).toInt forall (n%_!=0)

1 to 1000 count prime  // 168

 

5.2.2.13   updated patch

对于immutable的数据结构，使用updated返回一个新的copy：

val v1 = List(1,2,3,4)

v1.updated(3,10) // List(1, 2, 3, 10), v1还是List(1, 2, 3, 4)

 

对于可变的数据结构，直接更改：

val mseq = scala.collection.mutable.ArraySeq(1, 2, 4, 6)

mseq(3) = 10 // mseq = ArraySeq(1, 2, 4, 10)

 

批量替换，返回新的copy：

val v1 = List(1,2,3,4,5)

val v2 = List(10,20,30)

v1 patch (0, v2, 3) // List(10,20,30,4,5), 但v1,v2不变

5.2.2.14   reverse reverseMap

1 to 5 reverse // Range(5, 4, 3, 2, 1)

"james".reverse.reverse // "james"

reverseMap就是revese + map

  1 to 5 reverseMap (10*) // Vector(50, 40, 30, 20, 10)

相当于：

  (1 to 5 reverse) map (10*)

 

5.2.2.15   contains startsWith endWith

  1 to 5 contains 3 // true, 后一个参数是1个元素

  1 to 5 containsSlice (2 to 4) // true, 后一个参数是1个集合

(1 to 5) startsWith (1 to 3) // true 后一个参数是1个集合

(1 to 5) endsWith (4 to 5)

(List(1,2,3) corresponds List(4,5,6)) (_<_) // true，长度相同且每个对应项符合判断条件

 

5.2.2.16   集合运算

List(1,2,3,4) intersect List(4,3,6) // 交集 = List(3, 4)

List(1,2,3,4) diff List(4,3,6) // A-B = List(1, 2)

List(1,2,3,4) union List(4,3,6) // A+B = List(1, 2, 3, 4, 4, 3, 6)

// 相当于

List(1,2,3,4) ++ List(4,3,6) // A+B = List(1, 2, 3, 4, 4, 3, 6)

 

5.2.2.17   殊途同归

例子：得到 (4, 16, 36, 64, 100)

写法1：

(1 to 10) filter (_%2==0) map (x=>x*x)

写法2：

for(x<-1 to 10 if x%2==0) yield x*x

写法3：

(1 to 10) collect { case x if x%2==0 => x*x }

 

5.2.2.18   其他

对其他语言去重感兴趣，可看看：

http://rosettacode.org/wiki/Remove_duplicate_elements 

 

5.2.3.  数组元素定位

统一使用()，而不是[]，()就是apply()的简写，a(i)===a.apply(i)

// Array

val a = Array(100,200,300) // a(0)=100, a(1)=200, a(3)=300

a(0) // 100, 相当于a.apply(0)

a(0)=10 // Array(10, 200, 300)，相当于a.update(0, 10)

 

// List

val list = List("a","b","c")

// list(0)=="a", list(1)=="b", list(2)=="c"

 

// Tuple

val t1 = ("a","b","c") // t1._1="a", t1._2="b", t1._3="c"

 

5.2.4.  view

在某类型的集合对象上调用view方法，得到相同类型的集合，但所有的transform函数都是lazy的，从该view返回调用force方法。

对比：

val v = Vector(1 to 10:_*)

v map (1+) map (2*) // Vector(4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22)

以上过程得生成2个新的Vector，而：

val v = Vector(1 to 10:_*)

v.view map (1+) map (2*) force

只在过程中生成1个新的Vector，相当于：

v map (x=>2*(1+x))

 

又如：

((1 to 1000000000) view).take(3).force // Vector(1,2,3)

使用Stream：

Stream.range(1,1000000000).take(3).force //  Stream(1, 2, 3)

5.2.5.  和Java集合间的转换（scalaj）

方案一：Java的List<T>很容易通过List.toArray转换到Array，和Scala中的Array是等价的，可使用map、filter等。

方案二：使用第三方的scalaj扩展包（需自行下载设置classpath）

 

例子1：

val a1 = new java.util.ArrayList[Int]

a1.add(100); a1.add(200); a1.add(300)

// 自行转换

val a2 = a1.toArray

a2 map (e=>e.asInstanceOf[Int]) map(2*) filter (300>)

//采用scalaj(http://github.com/scalaj/scalaj-collection)

import scalaj.collection.Imports._

val a3 = a1.asScala

// scala->java

List(1, 2, 3).asJava

Map(1 -> "a", 2 -> "b", 3 -> "c").asJava

Set(1, 2, 3).asJava

// scalaj还可以在java的collection上使用foreach (目前除foreach外，还不支持filter、map)

a1.foreach(println)

 

scalaj的简易文档如下：

// Java to Scala

Java类型	转换方法
java.lang.Comparable[A]	#asScala: scala.math.Ordered[A]
java.util.Comparator[A]	#asScala: scala.math.Ordering[A]
java.util.Enumeration[A]	#asScala: scala.collection.Iterator[A] #foreach(A => Unit): Unit
java.util.Iterator[A]	#asScala: scala.collection.Iterator[A] #foreach(A => Unit): Unit
java.lang.Iterable[A]	#asScala: scala.collection.Iterable[A] #foreach(A => Unit): Unit
java.util.List[A]	#asScala: scala.collection.Seq[A] #asScalaMutable: scala.collection.mutable.Seq[A]
java.util.Set[A]	#asScala: scala.collection.Set[A] #asScalaMutable: scala.collection.mutable.Set[A]
java.util.Map[A, B]	#asScala: scala.collection.Map[A, B] #asScalaMutable: scala.collection.mutable.Map[A, B] #foreach(((A, B)) => Unit): Unit
java.util.Dictionary[A, B]	#asScala: scala.collection.mutable.Map[A, B] #foreach(((A, B)) => Unit): Unit

// Scala to Java

Scala类型	转换方法
scala.math.Ordered[A]	#asJava: java.util.Comparable[A]
scala.math.Ordering[A]	#asJava: java.util.Comparator[A]
scala.collection.Iterator[A]	#asJava: java.util.Iterator[A] #asJavaEnumeration: java.util.Enumeration[A]
scala.collection.Iterable[A]	#asJava: java.lang.Iterable[A]
scala.collection.Seq[A]	#asJava: java.util.List[A]
scala.collection.mutable.Seq[A]	#asJava: java.util.List[A]
scala.collection.mutable.Buffer[A]	#asJava: java.util.List[A]
scala.collection.Set[A]	#asJava: java.util.Set[A]
scala.collection.mutable.Set[A]	#asJava: java.util.Set[A]
scala.collection.Map[A, B]	#asJava: java.util.Map[A, B]
scala.collection.mutable.Map[A, B]	#asJava: java.util.Map[A, B] #asJavaDictionary: java.util.Dictionary[A, B]

 

5.3.     Map

5.3.1.  定义Map

var m = Map[Int, Int]()

var m = Map(1->100, 2->200)

或者

var m = Map((1,100), (2,200))

相加：

val m = Map(1->100, 2->200) ++ Map(3->300)  //Map((1,100), (2,200), (3,300))

 

可以用zip()生成Map：

List(1,2,3).zip(List(100,200,300)).toMap // Map((1,100), (2,200), (3,300))

注解：zip有“拉拉链”的意思，就是把两排链扣完全对应扣合在一起，非常形象。

5.3.2.  不可变Map(缺省)

l  定义：

val m2 = Map()

val m3 = Map(1->100, 2->200, 3->300) 

指定类型：

val m1:Map[Int,String] = Map(1->"a",2->"b")

注：如果import java.util._后发生冲突，可指明：scala.collection.immutable.Map

保持循序的Map可以使用：

collection.immutable.ListMap

 

l  读取元素：

// m3(1)=100, m3(2)=200, m3(3)=300

// m3.get(1)=Some(100), m3.get(3)=Some(300), m3.get(4)=None

val v = m3.get(4).getOrElse(-1) // -1

或者简化成：

m3.getOrElse(4, -1) // -1

 

l  增加、删除、更新：

Map本身不可改变，即使定义为var，update也是返回一个新的不可变Map：

var m4 = Map(1->100)

val m5 = m4(1)=1000 // m4还是 1->100, m5：1->1000

m4 += (2->200) // m4指向新的(1->100,2->200), (1->100)应该被回收

另一种更新方式：

m4.updated(1,1000)

增加多个元素：

Map(1->100,2->200) + (3->300, 4->400) // Map((1,100), (2,200), (3,300), (4,400))

删除元素：

  Map(1->100,2->200,3->300) - (2,3) // Map((1,100))

Map(1->100,2->200,3->300) -- List(2,3) // Map((1,100))

 

l  合并Mpa：

Map(1->100,2->200) ++ Map(3->300) // Map((1,100), (2,200), (3,300))

 

5.3.3.  可变Map

val map = scala.collection.mutable.Map[String, Any]()

map("k1")=100     // 增加元素，方法1

map += "k2"->"v2" // 增加元素，方法2

// map("k2")=="v2", map.get("k2")==Some("v2"), map.get("k3")==None

有则取之，无则加之：

val mm = collection.mutable.Map(1->100,2->200,3->300)

mm getOrElseUpdate (3,-1) // 300, mm不变

mm getOrElseUpdate (4,-1) // 300, mm=Map((2,200), (4,-1), (1,100), (3,300))

删除：

val mm = collection.mutable.Map(1->100,2->200,3->300)

mm -= 1 // Map((2,200), (3,300))

mm -= (2,3) // Map()

mm += (1->100,2->200,3->300) // Map((2,200), (1,100), (3,300))

mm --= List(1,2) // Map((3,300))

mm remove 1 // Some(300), mm=Map()

mm += (1->100,2->200,3->300)

mm.retain((x,y) => x>1) // mm = Map((2,200), (3,300))

mm.clearn // mm = Map()

改变value：

mm transform ((x,y)=> 0) // mm = Map((2,0), (1,0), (3,0))

mm transform ((x,y)=> x*10) // Map((2,20), (1,10), (3,30))

mm transform ((x,y)=> y+3) // Map((2,23), (1,13), (3,33))

 

5.3.4.  Java的HashMap

使用Java的HashMap：

val m1:java.util.Map[Int, String] = new java.util.HashMap

5.3.5.  读取所有元素

上面说过，Map(1->100,2->200,3->300) 和 Map((1,100),(2,200),(3,300))的写法是一样的，可见Map中的每一个entry都是一个Tuple，所以：

for(e<-map) println(e._1 + ": " + e._2)

或者

map.foreach(e=>println(e._1 + ": " + e._2))

或者（最好）

for ((k,v)<-map) println(k + ": " + v)

 

也可以进行filter、map操作：

map filter (e=>e._1>1) // Map((2,200), (3,300))

map filterKeys (_>1) // Map((2,200), (3,300))

map.map(e=>(e._1*10, e._2)) // Map(10->100,20->200,30->300)

map map (e=>e._2) // List(100, 200, 300)

相当于：

map.values.toList

 

按照key来取对应的value值：

2 to 100 flatMap map.get // (200,300) 只有key=2，3有值

5.3.6.  多值Map

结合Map和Tuple，很容易实现一个key对应的value是组合值的数据结构：

val m = Map(1->("james",20), 2->("qh",30), 3->("qiu", 40))

m(2)._1 // "qh"

m(2)._2 // 30

 

for( (k,(v1,v2)) <- m ) printf("%d: (%s,%d)\n", k, v1, v2)

5.4.     Set

注：BitSet（collection.immutable.BitSet）和Set类似，但操作更快

5.4.1.  定义

var s = Set(1,2,3,4,5) // scala.collection.immutable.Set

var s2 = Set[Int]() // scala.collection.immutable.Set[Int]

// 增加元素：

s2 += 1  // Set(1)

s2 += 3  // Set(1,3)

s2 += (2,4) // Set(1,3,2,4)

// 删除元素

Set(1,2,3) - 2 // Set(1,3)

Set(1,2,3) - (1,2) // Set(3)

Set(1,2,3).empty // Set() 全部删除

// 判断是否包含某元素

s(3) // true, 集合中有元素3

s(0) // false, 集合中没有元素0

// 合并

Set(1,2,3) ++ Set(2,3,4) // Set(1, 2, 3, 4)

Set(1,2,3) -- Set(2,3,4) // Set(1)

 

5.4.2.  逻辑运算

运算	例子
交集	Set(1,2,3) & Set(2,3,4) // Set(2,3) Set(1,2,3) intersect Set(2,3,4)
并集	Set(1,2,3) | Set(2,3,4) // Set(1,2,3,4) Set(1,2,3) union Set(2,3,4) // Set(1,2,3,4)
差集	Set(1,2,3) &~ Set(2,3,4) // Set(1) Set(1,2,3) diff Set(2  ,3,4) // Set(1)

 

5.4.3.  可变BitSet

val bs = collection.mutable.BitSet()

bs += (1,3,5) // BitSet(1, 5, 3)

bs ++= List(7,9) // BitSet(1, 9, 7, 5, 3)

bs.clear // BitSet()

 

5.5.     Iterator

Iterator不属于集合类型，只是逐个存取集合中元素的方法：

val it = Iterator(1,3,5,7) // Iterator[Int] = non-empty iterator

it foreach println // 1 3 5 7

it foreach println // 无输出

 

三种常用的使用模式：

// 1、使用while

val it = Iterator(1,3,5,7)

while(it.hasNext) println(it.next)

// 2、使用for

for(e<- Iterator(1,3,5,7)) println(e)

// 3、使用foreach

Iterator(1,3,5,7) foreach println

 

Iterator也可以使用map的方法：

Iterator(1,3,5,7) map (10*) toList // List(10, 30, 50, 70)

Iterator(1,3,5,7) dropWhile (5>) toList // List(5,7)

 

由于Iterator用一次后就消失了，如果要用两次，需要toList或者使用duplicate：

val (a,b) = Iterator(1,3,5,7) duplicate // a = b = non-empty iterator

又如：

val it = Iterator(1,3,5,7)

val (a,b) = it duplicate

// 在使用a、b前，不能使用it，否则a、b都不可用了。

a toList // List(1,3,5,7)

b toList // List(1,3,5,7)

// 此时it也不可用了

5.6.     Paralllel collection

Scala 2.9+引入：

(1 to 10).par foreach println

多运行几次，注意打印顺序会有不同