熟话说的好：”纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行“，所以现在我就以下的习题，来巩固 之前我学习的几个常见集合函数，加深理解。

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练习题 1：计算分组后的list 分别对应的长度，和累加值

练习题 2: 实现 wordcount

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练习题 1：计算分组后的list 分别对应的长度，和累加值

List(("a", 10), ("b", 2), ("a", 3))

OUT===>

Map(b -> (2,5), a -> (2,13))

解释：a的长度为2。b的长度为1。 a的累加值为13，b的累加值为2

import scala.collection.mutable.ListBuffer/*** @author:码到成龚* my motoo:"听闻少年二字，应与平庸相斥。"*/
object Test1_1 {def main(args: Array[String]) {// 本例代码中的变量命名：①无嵌套的数据结构：只使用单个单词②嵌套的数据结构：被嵌套的数据结构_嵌套的数据结构// 接收结果的变量命名：①包含的元素1_包含的元素2_变量类型_表达式中使用到的函数// 调用函数时的注释：①数据调用第一个函数输出的结果为OUT①,调用第二个函数的结果为OUT②....以此类推println("="*20+"初始的两个map集合"+"="*22)val tup2_list=List(("a",10),("b",2),("a",3),("b",3))val tup2_map_gb_mp=tup2_list.groupBy(f=>f._1).mapValues(list=>list.size)/*** OUT①Map(a-> ListBuffer(("a",10),("a",3)),b -> ("b",2))* OUT②Map(b -> 1, a -> 2)*/println(tup2_map_gb_mp)val tup2_map_gb_mp_rd_mp=tup2_list.groupBy(f=>f._1).mapValues(list=>list.reduce((a,b)=>("sum",a._2+b._2))).mapValues(f=>f._2)/*** OUT①Map(b -> ("b",2),a-> ListBuffer(("a",10),("a",3)))* OUT②Map(b -> ("b",2),* a-> ("sum",13))* OUT③Map(b -> 2,a-> 13)*/println(tup2_map_gb_mp_rd_mp)println("="*22+"取出值与和组成元组（方法一）"+"="*22)val string_int_map=tup2_list.groupBy(f=>f._1).mapValues(key=>(key.size,key.map(f=>f._2).sum)   //  将原value的长度与其和组成元组，组成新的map集合的value)/***OUT①:groupBy=>   Map(b -> ("b",2),a-> ListBuffer(("a",10),("a",3)))*OUT①:mapValues=> Map(b -> (2,5), a -> (2,13))*/println(string_int_map)

练习题 2: 实现 wordcount

List("a b a a c d", "a d e s")

实现统计单词的个数

1 按照单词自然顺序升序

2 按照单词个数从大到小排序

OUT===>

ArrayBuffer((a,4), (b,1),(c,1), (d,2), (e,1),(s,1) )
ArrayBuffer((a,4), (d,2), (e,1), (s,1), (b,1), (c,1))

import scala.collection.mutable.{ArrayBuffer, ListBuffer}/*** @author:码到成龚* my motoo:"听闻少年二字，应与平庸相斥。"* 个人代码规范：*  1，原始数据的变量命名：①只使用单个单词即数据的类型：无嵌套的数据结构②被嵌套的数据结构类型_嵌套的数据结构类型：嵌套的数据结构*  2，接收结果的变量命名：①包含的数据类型1_包含的数据类型2_返回的变量类型_表达式中使用到的函数1_表达式中使用到的函数2*  3，调用函数时的注释：①数据调用第一个函数输出的结果为：函数名-OUT①；函数名-OUT②....以此类推**/
object Test2 {def main(args: Array[String]): Unit = {/*** 实现 wordcountList("a b a a c d", "a d e s")实现统计单词的个数1 按照单词自然顺序升序2 按照单词个数从大到小排序
OUT===>*/val string_list=List("a b a a c d", "a d e s").flatMap(f=>f.split(" "))  // flatmap直接将集合序列压平// 上面传入的参数f代表每一个字符串，使用split切割得到的为Array数组var tup2_arr=ArrayBuffer[(String,Int)]()  // 可变数组val list_map_gb_mp_gb_mv=string_list.map(key=>(key,1)).groupBy(tup=>tup._1).mapValues(key=>key.size)   /**map-OUT①：List((a,1), (b,1), (a,1), (a,1), (c,1), (d,1), (a,1), (d,1), (e,1), (s,1))groupBy-OUT②：Map(e -> List((e,1)), s -> List((s,1)), a -> List((a,1), (a,1), (a,1), (a,1)), b -> List((b,1)), c -> List((c,1)), d -> List((d,1), (d,1)))mapValues-OUT③：Map(e -> 1, s -> 1, a -> 4, b -> 1, c -> 1, d -> 2)*/for(i <- list_map_gb_mp_gb_mv.keys){tup2_arr.append((i,list_map_gb_mp_gb_mv(i)))}// array-OUT:ArrayBuffer((e,1), (s,1), (a,4), (b,1), (c,1), (d,2))println(tup2_arr.sortWith((a,b)=>a._1<b._1   // 按照字母从小到大排序，即自然升序,也可以使用sorted函数))// sortWith-OUT:ArrayBuffer((s,1), (e,1), (d,2), (c,1), (b,1), (a,4))println(tup2_arr.sortWith((a,b)=>a._2>b._2   // 按照字母个数从大到小排序))}
}

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