scala学习笔记

$ import scala.io.Source
$ val lines = Source.fromFile("/home/badou/Documents/code/mr/mr_wc/The_Man_of_Property.txt").getLines().toList
lines: List[String] = List(Preface, “The.....
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1))
List[(String, Int)] = List((Preface,1), (“The,1), (....
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1)
 scala.collection.immutable.Map[String,List[(String, Int)]] = Map(unlikely. -> List((unlikely.,1)), .......
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.length))
scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(unlikely. -> 1, come? -> 1, unexpectedly; -> 1,.....


<==>$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.size))

<==> $ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(_._2).sum))

这三者输出都一样

排序(方法一)
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(_._2).sum)).toList.sortBy(_._2)
List[(String, Int)] = List((unlikely.,1), (come?,1), (unexpectedly;,1), (easel.,1), (hand’,1), (buns,1), ....

降序排序
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(_._2).sum)).toList.sortBy(_._2).reverse
List[(String, Int)] = List((the,5144), (of,3407), (to,2782), (and,2573), (a,2543), (he,2139), (his,1912), 

取topN
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(_._2).sum)).toList.sortBy(_._2).reverse.slice(0,10)
 List[(String, Int)] = List((the,5144), (of,3407), (to,2782), (and,2573), (a,2543), (he,2139), (his,1912), (was,1702), (in,1694), (had,1526))

排序(方法2) sortWith
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(_._2).sum)).toArray.sortWith(_._2>_._2).slice(0,10)
Array[(String, Int)] = Array((the,5144), (of,3407), (to,2782), (and,2573), (a,2543), (he,2139), (his,1912), (was,1702), (in,1694), (had,1526))

排序(方法2) toList和toArrray效果一样
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(_._2).sum)).toList.sortWith(_._2>_._2).slice(0,10)
 List[(String, Int)] = List((the,5144), (of,3407), (to,2782), (and,2573), (a,2543), (he,2139), (his,1912), (was,1702), (in,1694), (had,1526))

排序(方法3)  mapValues()
$ lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).groupBy(_._1).mapValues(_.size).toArray.sortWith(_._2>_._2).slice(0,10)
Array[(String, Int)] = Array((the,5144), (of,3407), (to,2782), (and,2573), (a,2543), (he,2139), (his,1912), (was,1702), (in,1694), (had,1526))


详解:
$ val b = Array(("a",1),("b",2))
输出:b: Array[(String, Int)] = Array((a,1), (b,2))
$ b.sortWith((t1,t2)=>(t1._2>t2._2))
输出:Array[(String, Int)] = Array((b,2), (a,1))
tuple按照第二个值排序,对于传入的两个tuple,t1和t2,比较第二个值的大小,第二个值大的tuple排在前面。
$简写 b.sortWith(_._2>_._2)
输出:Array[(String, Int)] = Array((b,2), (a,1))

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,204评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,091评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,548评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,657评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,689评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,554评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,302评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,216评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,661评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,851评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,977评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,697评论 5 347
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,306评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,898评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,019评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,138评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,927评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容