在上面的代码中,identity函数用于将元素映射为它们自身。groupBy(identity)将数组中具有相同值的元素分组,并返回一个Map[Int, Array[Int]]。然后,mapValues(_.length)将每个值的数组转换为该值的数量,并返回一个Map[Int, Int],其中键是元素的值,值是该值在数组中的出现次数。
groupBy(identity) .values .map(arr => Array(arr.length / 2, arr.length % 2)) .reduce((sum, a) => Array(sum(0) + a(0), sum(1) + a(1))) } 6164. 数位和相等数对的最大和 第二题是中等难度的 6164. 数位和相等数对的最大和 题目 给你一个下标从 0 开始的数组 nums ,数组中...
导入Scala的集合库:import scala.collection.mutable.ListBuffer 定义一个函数,接受一个列表作为参数,并返回一个列表,其中相同元素已经组合在一起。函数可以命名为groupSameElements。 在函数内部,创建一个空的ListBuffer,用于存储结果。 使用groupBy函数将列表按照元素进行分组。groupBy函数会返回一个Map,其中键是...
使用groupBy方法对单词进行分组,并使用mapValues方法统计每个单词的出现次数。 scala val wordCounts = words.groupBy(identity).mapValues(_.size) 对单词出现次数进行排序: 将单词计数结果转换为列表,并使用sortBy方法按照出现次数进行排序。 scala val sortedWordCounts = wordCounts.toList.sortBy(-_._2) 这里...
data.groupBy(identity).mapValues(_.size) } 4. 数据提交 在数据分析的基础上,我们需要将结果提交到指定的网站。这可以通过HTTP请求实现,Scala的第三方库提供了便捷的方式。以下是一个简单的提交函数: import scalaj.http.Http def submitToWebsite(result: Map[String, Int]): Unit = { ...
valys=list.sortBy(-_)valzs=ys.tail.scanLeft((1,ys.head)){case((i,x),y)=>(if(x==y)...
words.groupBy(identity).mapValues(_.length) //使用groupBy和mapValues进行统计 } } ``` 上述代码中,`countWords`函数接受一个文本字符串作为参数,然后使用`split`方法将文本拆分为单词数组。接着,通过`groupBy`和`mapValues`对单词进行分组和计数。最终,统计结果以`Map`形式返回。 注意:这只是一个简单的例子,...
*/defnumberOfPairs(nums:Array[Int]):Array[Int]={nums.groupBy(identity).values.map(arr=>Array(arr.length/2,arr.length%2)).reduce((sum,a)=>Array(sum(0)+a(0),sum(1)+a(1)))} 6164. 数位和相等数对的最大和 第二题是中等难度的6164. 数位和相等数对的最大和 ...
2.1. Using the groupBy() MethodThe first solution we’ll look at is a naive approach. Given a List, we can group all elements by any function. For our goal, we can use the identity function. It’s a function that returns the exact same element that we passed as an argument. By ...
val totalActions = cleanedData .groupBy(_.userId) .mapValues(_.size)println(totalActions)// 输出: Map(user1 -> 1, user3 -> 1, user4 -> 1) 通过这个实战案例,我们可以看到Scala集合的高级操作和性能优化技巧在实际应用中的强大之处。这些技术不仅简化了代码的编写,还提升了程序的性能和可维护性。