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由于昨天下班后有点困,就没有来及写博客,今天会把它补上!把这个习惯坚持下去!
1.Scala高阶函数代码实现:高阶函数就是在我们函数中套用函数
2.高阶函数代码详解:高阶函数能够让方法的调用更加便捷
println("Welcome to the Scala worksheet") //> Welcome to the Scala worksheet //(1 to 9)数组中的map方法向数组中放* 用foreach用于来循环 println _ 表示函数,把函数当做参数进行传递 (1 to 9).map("*" * _).foreach(println _) //> * //| ** //| *** //| **** //| ***** //| ****** //| ******* //| ******** //| ********* //过滤后被2整除的遍历 println也当做参数进行传递这就是高阶函数 (1 to 9).filter(_ % 2 == 0) .foreach(println) //> 2 //| 4 //| 6 //| 8 //_*_代表数组中两个数据相乘 也属于高阶函数 println((1 to 9).reduceLeft(_ * _)) //> 362880 //把字符串用空格分割在按照长度排序 "Spark is the most exciting thing happening in big data today".split(" "). sortWith(_.length < _.length).foreach(println) //> is //| in //| the //| big //| most //| data //| Spark //| thing //| today //| exciting //| happening //ceil函数表示向上取值 val fun = ceil _ //> fun : Double => Double = <function1> val num = 3.14 //> num : Double = 3.14 fun(num) //> res0: Double = 4.0 Array(3.14, 1.42, 2.0).map(fun)//fun函数当做函数传递 //> res1: Array[Double] = Array(4.0, 2.0, 2.0) //函数表示三的倍数 val triple = (x: Double) => 3 * x //> triple : Double => Double = <function1> Array(3.14, 1.42, 2.0).map((x: Double) => 3 * x) //> res2: Array[Double] = Array(9.42, 4.26, 6.0) Array(3.14, 1.42, 2.0).map{ (x: Double) => 3 * x } //> res3: Array[Double] = Array(9.42, 4.26, 6.0) //定义高阶函数 def high_order_functions(f: (Double) => Double) = f(0.25) //> high_order_functions: (f: Double => Double)Double println(high_order_functions(ceil _)) //> 1.0 println(high_order_functions(sqrt _)) //> 0.5 //函数相乘 def mulBy(factor: Double) = (x: Double) => factor * x //> mulBy: (factor: Double)Double => Double val quintuple = mulBy(5) //> quintuple : Double => Double = <function1> println(quintuple(20)) //> 100.0 //3的倍数解析 println(high_order_functions((x: Double) => 3 * x)) //> 0.75 high_order_functions((x) => 3 * x) //> res4: Double = 0.75 high_order_functions(x => 3 * x) //> res5: Double = 0.75 println(high_order_functions(3 * _)) //> 0.75 val fun2 = 3 * (_: Double) //> fun2 : Double => Double = <function1> val fun3: (Double) => Double = 3 * _ //> fun3 : Double => Double = <function1>
1.SAM的意义:隐式的转换
2.SAM转换详解
var data = 0 val frame = new JFrame("SAM Testing"); val jButton = new JButton("Counter") jButton.addActionListener(new ActionListener { override def actionPerformed(event: ActionEvent) { data += 1 println(data) } }) //隐式函数就把一些函数定义,好比java中的函数定义模块-->这就可以隐式转换 implicit def convertedAction(action: (ActionEvent) => Unit) = new ActionListener { override def actionPerformed(event: ActionEvent) { action(event) } } //这样是写代码的时候只关心业务逻辑,没有必要去编写没有关系的代码,直接写所需的结果 jButton.addActionListener((event: ActionEvent) => {data += 1; println(data)}) //这跟java中的gui编程一样 frame.setContentPane(jButton); frame.pack(); frame.setVisible(true);
1.curring的定义:curring颗粒度,就是把参数简化成一个参数进行操作,返回后把另外进行计算
2.curring在项目中重要性:在公式的推到中和计算中相当重要
//curring颗粒度,就是把参数简化成一个参数进行操作,返回后把另外进行计算 def multiple(x: Int, y: Int) = x * y def multipleOne(x: Int) = (y: Int) => x * y println(multipleOne(6)(7)) //可以把以上的计算方式该项为下面的方法 def curring(x: Int)(y: Int) = x * y println(curring(10)(10)) val a = Array("Hello", "Spark") val b = Array("hello", "spark") //比较两个变量的是否相等 println(a.corresponds(b)(_.equalsIgnoreCase(_)))
1.模式匹配分析:Scala中匹配模式比较灵活,可以传入参数和函数等
2.在模式匹配中使用守卫:接下的blog中会深入讲解
3.模式匹配中的变量使用
//模式匹配在java中用switch来表示,这里面限制不是很多,int,byte,char,short val data =2 data match { case 1 => println("First") case 2 => println("Second") case _ => println("Not Known Number") } //Scala中case中可以用条件函数也可以是函数,也可以传参数 val result = data match { case i if i == 1 => "The First" case number if number ==2 => "The Second" + number case _ => "Not Known Number" } println(result) "Spark !" foreach { c => println ( c match { case ‘ ‘ => "space" case ch => "Char: " + ch } )}
这就是拖欠任务,今天会再写一篇关于Scala的学习!希望大家关注王家林老师的微信(18610086859),他会每天都更新大数据的视频!
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原文地址:http://www.cnblogs.com/524646016-zhang/p/zhangsh_dt_scala_07.html