Scala练习

wordCount

package com.doit.day03import scala.io.{BufferedSource, Source}object WordCountDemo {  def main(args: Array[String]): Unit = {    //读取文件，获取到一个Source对象    val source: BufferedSource = Source.fromFile("D:\\develop\\ideaWorkSpace\\myself\\study\\scalaDemo\\data\\word.txt")    //调用getLines方法，获取到每一行数据，每一行数据都放在迭代器中    val lines: Iterator[String] = source.getLines()    //如果我现在直接这么返回，他的返回值是什么？？   Iterator[String]  ==》 同样的返回一个迭代器，迭代器里面放得是Array[String] 数组里面每一个元素放得都是一个个的单词    val arrWord: Iterator[Array[String]] = lines.map(line => {      //1.需要将每一行数据拿出来进行切割，变成一个个的单词      //hello   hadoop  hive      val wordsArr: Array[String] = line.split("\\s+")      wordsArr    })    //将迭代器转换成了集合    val list: List[Array[String]] = arrWord.toList    //将list中的array压平，这样list装的就是每一个单词了    val word: List[String] = list.flatten    //对每一个单词进行分组，相同的单词分在一组，key就是单词，value是一个list，所有相同的单词都放在这个list中    val wordAndList: Map[String, List[String]] = word.groupBy(word => word)    //转换，将list转换成长度，长度就是单词的个数    val wordCount: Map[String, Int] = wordAndList.map(tup => (tup._1, tup._2.size))    //查看结果    println(wordCount)  }}

平均温度案例

package com.doit.day03/** * 需求：求最近几天每个城市的平均温度 */object AvgTem {  def main(args: Array[String]): Unit = {    val d1 = Array(("beijing", 28.1), ("shanghai", 28.7), ("guangzhou", 32.0), ("shenzhen", 31.0))    val d2 = Array(("beijing", 27.3), ("shanghai", 30.1), ("guangzhou", 33.3))    val d3 = Array(("beijing", 28.2), ("shanghai", 29.1), ("guangzhou", 32.0), ("shenzhen", 32.0))    //1.将所有的数据都放在一个数组或者集合中    val allData: Array[(String, Double)] = d1 ++ d2 ++ d3    //Array(("beijing", 28.1), ("shanghai", 28.7), ("guangzhou", 32.0), ("shenzhen", 33.1),("beijing", 27.3), ("shanghai", 30.1), ("guangzhou", 33.3)，("beijing", 28.2), ("shanghai", 29.1), ("guangzhou", 32.0), ("shenzhen", 32.1))    //按照城市分组    val grouped: Map[String, Array[(String, Double)]] = allData.groupBy(tp => tp._1)    //方式一，获取到所有的温度，sum求和后求平均    val res: Map[String, Double] = grouped.map(tp => {      //数组中每一个元素的key都是一样的，只是温度不一样，现在需要将整个数组转换成城市，平均温度      val value: Array[(String, Double)] = tp._2      val avg: Double = value.map(_._2).sum / value.length      (tp._1, avg)    })    println(res)    //方式二，只对value进行处理    val res1: Map[String, (String, Double)] = grouped.mapValues(tp => {      val avg: Double = tp.reduce(_._2 + _._2) / tp.length      (tp(0)._1, avg)    })  }}

共同好友案例

package com.doit.day03import scala.io.{BufferedSource, Source}/** * 数据如下  :每个字母代表一个人 ,  统计任意一个人和其他人的共同好友 * A:B,C,D,F,E,O * B:A,C,E,K * C:F,A,D,I * D:A,E,F,L * E:B,C,D,M,L * F:A,B,C,D,E,O,M * G:A,C,D,E,F * H:A,C,D,E,O * I:A,O * J:B,O * K:A,C,D * L:D,E,F * M:E,F,G * O:A,H,I,J */object SameFriends {  def main(args: Array[String]): Unit = {     val lines: Iterator[String] = Source.fromFile("D:\\develop\\ideaWorkSpace\\myself\\study\\scalaDemo\\data\\friends").getLines()     val myAndFriends: List[(String, Array[String])] = lines.toList.map(line => {        //        A:B,C,D,F,E,O   :前面的是我自己，：后面的是我的朋友们        val arr: Array[String] = line.split(":")        //获取到我自己        val user: String = arr(0)        //获取到我的朋友们，朋友们都放在数组里面，里面的元素就是一个个的朋友对象        val friends: Array[String] = arr(1).split(",")        (user, friends)     })     //获取共同好友。。。     for(i <- 0 until myAndFriends.length){        for(j <- i+1 until myAndFriends.length){           //从第一个元素开始取           val tuple: (String, Array[String]) = myAndFriends(i)           val tuple1: (String, Array[String]) = myAndFriends(j)           //看是不是有共同好友，是不是取交集           val sameFriends: Array[String] = tuple._2.intersect(tuple1._2)           println("用户："+tuple._1+"用户："+tuple1._1+"的共同好友是："+sameFriends.mkString(","))        }     }  }}