如何在Scala Split()之后保持元素的顺序 - 腾讯云开发者社区

示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1、列表中有重复的元素 a = [1,5,2,1,9,1,5,10] 2、字典中有重复的键值对 a = [ {'x': 1,'y': 2},...{'x': 1,'y': 3}, {'x': 1,'y': 2}, {'x': 2,'y': 4} ] 针对这些，我们需要去重，并且还要保持原顺序不变，...seen.add(item) a = [1,5,2,1,9,1,5,10] print(list(dedupe(a))) 先看下python中set()集合的特点...无序性唯一性所以集合可以用来去重关系测试 yield的用法，可以参考另一篇博客：[yield][1] 2、字典去重 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

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Python获取numpy数组中最大的5个元素（保持原顺序）

这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标，例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1, 2, 0], dtype=int64)，表达的是意思是原来下标1对应的元素最小，然后是原来下标...2的元素，最后是原来下标0的元素最大。...下面的小代码演示了该函数的用法，并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。...array([4, 5, 2, 9, 1, 7, 3, 6, 0, 8], dtype=int64) >>> x[np.argsort(x)] # 按升序访问元素返回新数组 array([ 5,...6, 22, 30, 34, 36, 67, 76, 84, 99]) >>> x[sorted(np.argsort(x)[-5:])] # 按原来的顺序返回最大的5个数 array([84, 67

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一日一技：包含非hashable元素的列表如何去重并保持顺序？

如果是一个包含数字的列表，我们要对它进行去重同时保持剩余数据的顺序，可以使用集合来实现： a = [2, 1, 6, 3, 2, 7, 6]dup = set()a_uni = []for element...然而，数字之所以可以放进集合里面，是因为数字是 hashable的对象。在Python中，所有不可变的对象都是 hashable的，例如数字、字符串、元组。而列表和字典不是 hashable的。...为了解决这个问题，我们需要把字典转换为 hashable的对象，此时方法有很多种，其中一种是使用 json.dumps把字典转换为JSON格式的字符串。...在Python 3.6之前，由于字典的顺序是不确定的，所以同一个字典，转换为JSON以后可能会出现顺序不一致的情况，这就会导致两个实际上相等的字典转成JSON字符串以后不相等。...移除包含非 hashable元素的列表，就可以使用JSON字符串来辅助去重： import jsona = [ {'name': 'kingname', 'salary': 99999},

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如何在网页置灰的时候，部分元素保持彩色-有意思的面试题

网页置灰方案讨论如何在网页置灰的前提下，保持部分元素彩色在线体验本文视频版链接最近哀悼日，网页端如何一键变灰已经有很多实现方式了，但是我看到一个推文很有意思，是一个不错的面试题现在网页置灰已经不仅仅是一行...css的事了，如何在网页置灰的前提下，部分元素保持彩色，这是一个不错的system design题一键变灰这个大部分同学都写了，直接html{ filter: grayscale(100%);}考虑...js就可以了图片那么问题来了，如何在置灰的前提下部分元素保持彩色呢filter重置（失败）如果能直接某个元素重置filter, 尝试下面的写法，但是不生效html{ filter:grayscale...方案更普及一些，不过作为面试题的话我们还可以继续用filter这个方法，图片图片我们设置有一些选择器保持彩色，然后统计出当前这个网页中，需要置灰的元素，网页是一个属性结果，我们先对选中元素的父元素进行遍历标记图片..., 不过这样设置filter可能会导致部分元素的定位失效，不过作为面试题的追问还不错图片总结作为面试题来说，考察了面试者的css，js的dom遍历，递归思想，很不错的入门题

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Scala 【 11 Scala的集合体系结构】

Scala的集合体系结构 Scala 中的集合体系主要包括：Iterable、Seq、Set、Map。其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。...这个结构与Java的集合体系非常相似。 Scala 中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。...List 的创建： val list = List(1,2,3,4) List 有 head 和 tail，head 代表List 的第一个元素，tail 代表第一个元素之后的所有元素。...Set Set 代表一个没有重复元素的集合，将重复元素加入 Set 是没有用的。而且 Set 是不保证插入顺序的，也就是说，Set 中的元素是乱序的。...val s = new scala.collection.mutable.HashSet[Int](); s += 1 s += 2 s += 5 LinkedHashSet 会用一个链表维护插入顺序

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Spark基础-scala学习（五、集合）

这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。...代表List的第一个元素，tail代表第一个元素之后的所有元素，list.head,list.tail List有特殊的::操作符，可以用于将head和tail合并成一个List，0::list 案例：...用递归函数来给List中每个元素都加上指定前缀，并打印如果一个List只有一个元素，那么它的head就是这个元素，它的tail为Nil scala> def decorator(l:List[Int]...循环将列表中的每个元素都乘以2 scala> val list = scala.collection.mutable.LinkedList(1,2,3,5,6) scala> var currentList...;s+1;s+4 而且Set是不保证插入顺序的，也就是说，Set中的元素是乱序的，val s = new scala.collection.mutable.HashSetInt;s+=1;s+=2;s+

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Scala：数据结构

)Array[Int] scala> makeArr(10).foreach(println) 9 8 3 5 9 6 8 8 0 1 编写一个循环，将整数数组中相邻的元素置换。...a.foreach(println); 2 1 4 3 5 给定一个整数数组，产出一个新的数组，包含原数组中的所有正值，以原有顺序排列，之后的元素是所有零或负值，以原有顺序排列。...(println) 5、设置一个映射，其中包含你想要的一些装备，以及它们的价格。...[String,Double] = Map(book -> 9.0, gun -> 16.2, ipad -> 900.0) 6、编写一段WordCount函数，统计传入的字符串中单词的个数 scala...] | for(word split("\\s+")) | count(word) = count.getOrElse(word,0) + 1

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Flink入门学习笔记

，每个分区包含具有相同 key 的元素，在内部以 hash 的形式实现的 Split...，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化，两个流相互独立。...如将集合中每个元素按照空格切分。...functions）每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询

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Flink - 自己总结了一些学习笔记

逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同 key 的元素，在内部以 hash 的形式实现的 Split 根据某些特征把一个 DataStream 拆分成两个或者多个 Select 从一个...SplitStream 中获取一个或者多个 DataStream Connect 连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化...如将集合中每个元素按照空格切分。...functions）每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询

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JDK新特性——Stream代码简洁之道的详细用法

无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。...非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。...API 5.1 中间操作 1. filter：过滤流中的某些元素 //中间操作:如果调用方法之后返回的结果是Stream对象就意味着是一个中间操作 Arrays.asList(1,2,3,4,5...排序 sorted()：返回由此流的元素组成的流，根据自然顺序排序。 sorted(Comparator com)：返回由该流的元素组成的流，根据提供的 Comparator进行排序。...='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(Users::new).forEach(System.out:

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Flink1.4 Operator概述

(" ") } 1.3 Filter DataStream → DataStream 为每个元素计算一个布尔值的函数并保留函数返回 true 的那些元素。...将当前元素与上一个 fold 后的值组合，并生成一个新值。...> odd = split.select("odd"); DataStream all = split.select("even","odd"); Scala版本: val even...请注意，这些函数只能在 DataStream 转换操作之后使用，因为它们引用上一个转换。...Flink会将使用相同插槽共享组的操作放入同一插槽，同时保持在其他插槽中没有插槽共享组的操作。这可以用来隔离插槽。如果所有输入操作位于同一个插槽共享组中，则插槽共享组将继承自输入操作。

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Flink1.4 并发执行

本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。一个Flink程序由多个任务(transformations/operators，data sources和sinks)组成。...StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val text = [...] val wordCounts = text .flatMap{ _.split...(5)) .sum(1).setParallelism(5) wordCounts.print() env.execute("Word Count Example") 1.2 执行环境级别如这所述...客户端可以是Java或Scala程序。Flink的命令行接口(CLI)就是一种客户端。对于CLI客户端，可以使用-p指定并发度参数。例如： ./bin/flink run -p 10 .....备注: 将最大并发度设置为非常大的数值可能会对性能造成不利影响，因为一些后端状态必须保持在内部数据结构，而这些内部数据结构随key-groups(这是可扩展状态的内部实现机制)的数量进行扩展。

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Scala学习一

1.集合操作练习 //创建一个List val lst0 = List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2) //将lst0中每个元素乘以10后生成一个新的集合 lst0.map(x => x*10..._ < _) //反转顺序 lst0.reverse //将lst0中的元素4个一组,类型为Iterator[List[Int]] lst0.grouped(4) res5: Iterator[List...先按空格切分，在压平 scala> lines.map(_.split(" ")) res9: List[Array[String]] = List(Array(hello, tom, hello, jerry...[Int] = ParArray(1, 2, 3, 4, 5, 6) scala> a.par.reduce(_ + _) res26: Int = 21 //折叠：有初始值（无特定顺序） //fold...scala> lines.flatMap(_.split(" " )).map((_,1)).groupBy(_._1) res29: scala.collection.immutable.Map[String

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2021年大数据Spark（十六）：Spark Core的RDD算子练习

val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(' '))//_是每一个元素,如其中一个:"a b c" rdd2.collect //Array[String] = Array...,python), (jack,scala), (tom,java), (tom,python), (tom,scala)) distinct 算子对RDD中元素进行去重，与Scala集合中.../按照原来的顺序取前第一个 rdd1.first keys、values 算子针对RDD中数据类型为KeyValue对时，获取所有key和value的值，类似Scala中...,Key不变,Value变为操作之后。...mapValues表示对RDD中的元素进行操作,Key不变,Value变为操作之后 val rdd1 = sc.parallelize(List((1,10),(2,20),(3,30))) val

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Spring-Web-Flux实战(三) - Stream 流

流的操作不会修改数据源，例如filter不会将数据源中的数据删除。延迟操作流的很多操作如filter,map等中间操作是延迟执行的，只有到终点操作才会将操作顺序执行。...纯消费流的元素只能访问一次，类似Iterator，操作没有回头路，如果你想从头重新访问流的元素，对不起，你得重新生成一个新的流 Java Stream提供了提供了串行和并行两种类型的流，保持一致的接口...中间操作会返回一个新的流，并且操作是延迟执行的，它不会修改原始数据源，而是由在终点操作开始的时候才真正开始执行这和Scala集合的转换操作不同，Scala集合转换操作会生成一个新的中间集合，显而易见...这个方法不担保按照流的encounter order顺序执行，如果对于有序流按照它的encounter order顺序执行，你可以使用forEachOrdered方法 Stream.of(1,2,3,4,5...它是一个值得关注的类，你需要熟悉这些特定的收集器，如聚合类averagingInt、最大最小值maxBy minBy、计数counting、分组groupingBy、字符串连接joining、分区partitioningBy

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日志分析实战之清洗日志小实例6：获取uri点击量排序并得到最高的url

p.parseRecord(_).getOrElse(nullObject).request也就是我们取到uri .map(_.split(" ")(1))是取到我们过滤的url，过滤掉不想要的版本等信息...reduce、reduceByKey reduce(binary_function) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素...KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。...(3,4),(3,6))) a.reduceByKey((x,y) => x + y).collect //结果 Array((1,5), (3,10)) Seq Sequence都有一个预定义的顺序...）根据不同的条件对序列元素进行排序。

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Flink（二）

基本转换算子（1）map 映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素。输出泛型可以变化，常用作分词操作。（2）flatMap 将元素摊平，每个元素可以变为0个、1个、或者多个元素。...3* 支持的数据类型（1）Java和Scala基础数据类型；（2）Java和Scala元组（Tuples）；（3）Scala样例类（case classes）（4）Java简单对象（POJO...与常规函数的区别是，可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法（open、close、invoke）。如MapFunction对应RichMapFunction。 4....Window API 窗口分配器window()方法，必须在keyBy之后才能用，再做聚合操作。flink还提供了.timeWindow和.countWindow方法。...增量聚合函数（incremental aggregation functions）每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态，计算内容简单。

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

一、对RDD操作的本质 RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类: 输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD...RDD[Int]，因为sortBy中传递的仅仅是排序规则，排序仅仅改变数据的顺序，而不会改变数据的类型。...)和List("e f g", "a f g")等)，所以操作的是RDD中的List，第二个flatMap取出的是scala中的List元素"a b c"和"a b b"等元素。...groupBy是分组之后再聚合，分组这个过程会有大量的shuffle，key相同的value需要到同一台机器上计算。...n个元素 scala> rdd1.take(2) res4: Array[Int] = Array(1, 2) #first 取第一个元素返回Int类型 scala> rdd1.first res5:

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Spark——RDD操作详解

Scala： val lines=sc.parallelize(List("hello word","hi","I'm back")) val words=lines.flatMap(line=>line.split...行动操作会对RDD计算一个结果，并把结果返回到驱动程序中，或把结果存储到外部存储系统中(如HDFS)中。...top()按照RDD元素的顺序，返回RDD的前几个元素。 first()就是一个行动操作，他会返回RDD的第一个元素。...如果缓存的数据太多，内存中放不下，Spark会自动利用最近最少使用(LRU)的缓存策略把最老的分区从内存中移除。当然对于使用内存和磁盘缓存级别的分区来说，移除的数据会写如磁盘。...最后，还可以使用unpersist()方法手动把持久化的RDD从缓存中移除。 cache()方法，是延迟执行，需要在一个action执行之后，进行缓存RDD。是persist特殊缓存方式。

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PySpark简介

通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。...PySpark是Spark的Python API。本指南介绍如何在单个Linode上安装PySpark。...最后，将使用更复杂的方法，如过滤和聚合等函数来计算就职地址中最常用的单词。将数据读入PySpark 由于PySpark是从shell运行的，因此SparkContext已经绑定到变量sc。...对句子进行标记： tokenize = removed_punct.flatMap(lambda sent: sent.split(" ")) 注意: 与Python的map函数类似，PySpark map...返回一个具有相同数量元素的RDD（在本例中为2873）。

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python删除序列相同的元素并保持原顺序

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