Scala學習（三）——集合
基本數據結構
Scala提供了一些不錯的集合。
數組 Array
數組是有序的，可以包含重復項，並且可變。
val numbers = Array(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
numbers(3) = 10
numbers // Array(1, 2, 3, 10, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
列表 List
列表是有序的，可以包含重復項，不可變。
val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
numbers(3) = 10 // error: value update is not a member of List[Int]
集合 Set
集合無序且不可包含重復項。
val numbers = Set(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)
元組 Tuple
元組在不使用類的情況下，將元素組合起來形成簡單的邏輯集合。
val hostPort = ("localhost", 80)
與樣本類不同，元組不能通過名稱獲取字段，而是使用位置下標來讀取對象；而且這個下標基於1，而不是基於0。
hostPort._1 // String = localhost
hostPort._2 // Int = 80
元組可以很好得與模式匹配相結合。
hostPort match {
case ("localhost", port) => ...
case (host, port) => ...
}
在創建兩個元素的元組時，可以使用特殊語法：->
1 -> 2 // (Int, Int) = (1,2)
映射 Map
它可以持有基本數據類型。
Map(1 -> 2)
Map("foo" -> "bar")
這看起來像是特殊的語法，不過不要忘了上文討論的->可以用來創建二元組。
Map()方法也使用了從第一節課學到的變參列表：Map(1 -> "one", 2 -> "two")將變為 Map((1, "one"), (2, "two"))，其中第一個元素是映射的鍵，第二個元素是映射的值。
映射的值可以是映射甚至是函數。
Map(1 -> Map("foo" -> "bar"))
Map("timesTwo" -> { timesTwo(_) })
選項 Option
Option 是一個表示有可能包含值的容器。
Option基本的接口是這樣的：
trait Option[T] {
def isDefined: Boolean
def get: T
def getOrElse(t: T): T
}
Option本身是泛型的，並且有兩個子類： Some[T] 或 None
我們看一個使用Option的例子：
Map.get 使用 Option 作為其返回值，表示這個方法也許不會返回你請求的值。
val numbers = Map("one" -> 1, "two" -> 2)
numbers.get("two") // Option[Int] = Some(2)
numbers.get("three") // Option[Int] = None
現在我們的數據似乎陷在Option中了，我們怎樣獲取這個數據呢？
直覺上想到的可能是基於isDefined方法進行條件判斷。
// We want to multiply the number by two, otherwise return 0.
val result = if (res1.isDefined) {
res1.get * 2
} else { 0 }
我們建議使用getOrElse或模式匹配處理這個結果。
getOrElse 讓你輕松地定義一個默認值。
val result = res1.getOrElse(0) * 2
模式匹配能自然地配合Option使用。
val result = res1 match {
case Some(n) => n * 2
case None => 0
}
函數組合子（Functional Combinators）
List(1, 2, 3) map squared對列表中的每一個元素都應用了squared平方函數，並返回一個新的列表List(1, 4, 9)。我們把類似於map的操作稱作組合子。 他們常被用在標準的數據結構上。
map
map對列表中的每個元素應用一個函數，返回應用後的元素所組成的列表。
val numbers = List(1, 2, 3, 4)
numbers.map((i: Int) => i * 2) // List[Int] = List(2, 4, 6, 8)
或傳入一個函數 (Scala編譯器自動把我們的方法轉換為函數)
def timesTwo(i: Int): Int = i * 2
numbers.map(timesTwo) // List[Int] = List(2, 4, 6, 8)
foreach
foreach很像map，但沒有返回值。foreach僅用於有副作用[side-effects]的函數。
numbers.foreach((i: Int) => i * 2)
什麽也沒有返回。
你可以嘗試存儲返回值，但它會是Unit類型（即void）
val doubled = numbers.foreach((i: Int) => i * 2) // Unit = ()
filter
filter移除任何對傳入函數計算結果為false的元素。返回一個布爾值的函數通常被稱為謂詞函數[或判定函數]。
numbers.filter((i: Int) => i % 2 == 0) // List[Int] = List(2, 4)
def isEven(i: Int): Boolean = i % 2 == 0
numbers.filter(isEven) // List[Int] = List(2, 4)
zip
zip將兩個列表的內容聚合到一個對偶列表中。
List(1, 2, 3).zip(List("a", "b", "c")) // List[(Int, String)] = List((1,a), (2,b), (3,c))
partition
partition將使用給定的謂詞函數分割列表。
val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
numbers.partition(_ % 2 == 0) // (List[Int], List[Int]) = (List(2, 4, 6, 8, 10),List(1, 3, 5, 7, 9))
find
find返回集合中第一個匹配謂詞函數的元素。
numbers.find((i: Int) => i > 5) // Option[Int] = Some(6)
drop & dropWhile
drop 將刪除前i個元素
numbers.drop(5) // List[Int] = List(6, 7, 8, 9, 10)
dropWhile 將刪除匹配謂詞函數的第一個元素。例如，如果我們在numbers列表上使用dropWhile函數來去除奇數, 1將被丟棄（但3不會被丟棄，因為他被2“保護”了）。
numbers.dropWhile(_ % 2 != 0) // List[Int] = List(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
foldLeft
numbers.foldLeft(0)((m: Int, n: Int) => m + n) // Int = 55
0為初始值（記住numbers是List[Int]類型），m作為一個累加器。
可視化觀察運行過程：
numbers.foldLeft(0) { (m: Int, n: Int) => println("m: " + m + " n: " + n); m + n }
//m: 0 n: 1 m: 1 n: 2 m: 3 n: 3 m: 6 n: 4 m: 10 n: 5 m: 15 n: 6 m: 21 n: 7 m: 28 n: 8 m: 36 n: 9 m: 45 n: 10
//res0: Int = 55
foldRight
和foldLeft一樣，只是運行過程相反。
numbers.foldRight(0) { (m: Int, n: Int) => println("m: " + m + " n: " + n); m + n }
//m: 10 n: 0 m: 9 n: 10 m: 8 n: 19 m: 7 n: 27 m: 6 n: 34 m: 5 n: 40 m: 4 n: 45 m: 3 n: 49 m: 2 n: 52 m: 1 n: 54
//res0: Int = 55
flatten
flatten將嵌套結構扁平化一個層級。
List(List(1, 2), List(3, 4)).flatten // List[Int] = List(1, 2, 3, 4)
flatMap
flatMap是一種常用的組合子，結合映射[mapping]和扁平化[flattening]。 flatMap需要一個處理嵌套列表的函數，然後將結果串連起來。
val nestedNumbers = List(List(1, 2), List(3, 4))
nestedNumbers.flatMap(x => x.map(_ * 2)) // List[Int] = List(2, 4, 6, 8)
可以把它看做是“先映射後扁平化”的快捷操作：
nestedNumbers.map((x: List[Int]) => x.map(_ * 2)).flatten // List[Int] = List(2, 4, 6, 8)
這個例子先調用map，然後調用flatten，這就是“組合子”的特征，也是這些函數的本質。
擴展函數組合子
現在我們已經學過集合上的一些函數。
我們將嘗試寫自己的函數組合子。
有趣的是，上面所展示的每一個函數組合子都可以用fold方法實現。讓我們看一些例子。
def ourMap(numbers: List[Int], fn: Int => Int): List[Int] = {
numbers.foldRight(List[Int]()) {
(x: Int, xs: List[Int]) => fn(x) :: xs
}
}
ourMap(numbers, timesTwo(_)) // List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
為什麽是List[Int]()？Scala沒有聰明到理解你的目的是將結果積聚在一個空的Int類型的列表中。
Map?
所有展示的函數組合子都可以在Map上使用。Map可以被看作是一個二元組的列表，所以你寫的函數要處理一個鍵和值的二元組。
val extensions = Map("steve" -> 100, "bob" -> 101, "joe" -> 201)
現在篩選出電話分機號碼低於200的條目。
extensions.filter((namePhone: (String, Int)) => namePhone._2 < 200) // Map((steve,100), (bob,101))
因為參數是元組，所以你必須使用位置獲取器來讀取它們的鍵和值。呃！
幸運的是，我們其實可以使用模式匹配更優雅地提取鍵和值。
extensions.filter({case (name, extension) => extension < 200}) // Map((steve,100), (bob,101))
Scala學習（三）——集合