在这个例子中,for (element <- list)是一个生成器表达式,它会依次取出List中的每个元素并赋值给变量element,然后执行循环体中的代码。 2. 使用foreach方法遍历List foreach是List的一个方法,它接受一个函数作为参数,并对List中的每个元素应用这个函数。这种方式不需要显式地使用循环结构。 scala val list = ...
以下是一些常见的遍历方法: 使用for循环 scala val list = List(1, 2, 3, 4, 5) for (i <- list) { println(i) } 使用foreach方法 scala val list = List(1, 2, 3, 4, 5) list.foreach(println) 使用for-yield循环(生成新的集合) scala val list = List(1, 2, 3, 4, 5) val ...
看起来 foldRight 和 foldLeft 对于这两种方法实现都是没有问题,但是实际上 foldRight 和 foldLeft 实际上是不同的。 foldRight 的从头遍历实际上我们理解的从末尾开始执行函数,但foldLeft实际上并不是,我们在foldLeft计算时实际上是把List的头当作尾部计算。 这里会带来一个问题相同的 执行函数 在foldLeft和 foldRigh...
学习了Scala中List的ListBuffer是实现高效的遍历计算,List与ListBuffer和java中的String与StringBuffer的设计很相似,List与String设计默认是不可变的,var list = List[XX]形式生成的list虽然有var作修饰,但类型认为immutable,向其中添加元素时,会有很多中间变量产生,空间浪费很大。相比较而言,ListBuffer类型本可以在添加元素...
// Scala中调用java的collection类,使用scala的foreach,编译器会提示无法找到result的foreach方法。因为这里的userRoles的类型为java.util.List。若要将其转换为Scala的集合,就需要增加如下语句: import scala.collection.JavaConversions._ for (userRole <- userRoles) { ...
scala调用java的方法,返回了一个对象链表List<Student>,在scala中遍历该链表获取指定Student的名字name 简介:假设Student类如下: class Student { private int no; private String name; public int getNo() { return no; } public String getName() { return n......
import scala.collection.mutable.ListBuffer var buffer = new ListBuffer[Int] for(element <- list) buffer += element + 1 buffer.toList } 首先来看increment方法,该方法定义了一个递归操作,通过列表头和tail的方法进行递归,每次递归都会产生新的调用堆栈。所以,该方法遇到大量的列表数据的时候,需要的内存就会巨...
return studentList; }在scala中获取no = 1 的student的name:1 getStudents().find(_.getNo == 1).map(_.getName) 复杂例子:函数式编程鼓励使用流水线转换将一个不可变的集合塑造为想要的结果。这常常会有非常简明的方案,但也容易迷糊读者——很难领悟作者的意图,或跟踪所有隐含的中间结果。例如,我们想要从...
第82讲:Scala中List的ListBuffer是如何实现高效的遍历计算的? 百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1pJKdKqn 记录:Scala List遍历计算,递归的方式会产生大量内存堆栈,而且效率非常低下,向计算结果元素像新List追加的方式会发生copy,并且产生中间对象,ListBuffer则直接追加结果,效率较高。
Scala中List的ListBuffer是如何实现高效的遍历计算的。本视频的主要内容如下: List与ListBuffer和java中的String与StringBuffer的设计很相似, List与String设计默认是不可变的,var list = List[XX]形式生成的list虽然有var作修饰, 但类型认为immutable,向其中添加元素时,会有很多中间变量产生,空间浪费很大。