在Java 8中,Scala的伟大foldLeft相当于什么?
我很想知道这是reduce,但是reduce必须将相同类型的东西返回到它所减少的东西上。
示例:
import java.util.List;
public class Foo {
// this method works pretty well
public int sum(List<Integer> numbers) {
return numbers.stream()
.reduce(0, (acc, n) -> (acc + n
如何将键和值与火花scala中生成的键和值对分开添加?
给定以下输入
(5,1),(6,1),(8,1)
我想了解下面的输出
(19,3)
这就是我迄今为止尝试过的:
val spark = SparkSession.builder.appName("myapp").getOrCreate()
val data = spark.read.textFile(args(0)).rdd
val result =
data.map { line => {
val tokens = line.split("\t")
(Float
假设我有一个List。在某些条件下,我首先filter它。现在,我希望将这个过滤后的数组的初始值传递给foldLeft,同时将两者链接在一起。有办法吗?
例如:
scala> val numbers = List(5, 4, 8, 6, 2)
val numbers: List[Int] = List(5, 4, 8, 6, 2)
scala> numbers.filter(_ % 2 == 0).foldLeft(numbers(0)) { // this is obviously incorrect since numbers(0) is the value at index
下面是一系列Scala练习,以了解更好的高阶函数。我遇到了这个问题。我有以下地图:
val keyValues = Map("a" -> List(1, 3), "b" -> List(1), "c" -> List(1,3,4,5))
如何获得包含所有3个键值列表的公共元素的列表,即:
val common = List(1)
我如何才能得到一个包含所有键值元素的列表:
val all = List(1,3,4,5)
我是函数式编程的新手,所以如果有人能帮助我理解它背后的逻辑,我会接受的。提前感谢!
下面是一个涉及factorial的问题。对于给定的数字,n,可以找到以下的答案:
(1 / n!) * (1! + 2! + 3! + ... + n!)
Scala中的迭代解决方案非常容易--一个简单的循环就足够了。
object MyClass {
def fsolve(n: Int): Double = {
var a: Double = 1
var cum: Double = 1
for (i <- n to 2 by -1) {
a = a * (1.0/i.toDouble)
cum += a
}
s
有人能解释一下,为什么我在应用foldLeft函数时省略了点符号,就会看到下面这个编译错误吗?(2.9.2版)
scala> val l = List(1, 2, 3)
res19: List[Int] = List(1 ,2 ,3)
scala> l foldLeft(1)(_ * _)
<console>:9: error: Int(1) does not take parameters
l foldLeft(1)(_ * _)
^
但
scala>
我有一个Set[Set[String], Set[String]] of java.util.Set类型,我想将它转换为scala.immutable.Map[String, scala.immutable.Set[String]]。映射类似于最外层集映射中的第一个集合的每个元素到最外层集的第二个集合。我尝试了一种表达方式:
for (groupRole <- groupRoleAccess;
user <- groupService.getGroup(groupRole.groupId).getUsers.asScala;
permissions = role
Scala中有两个案例类,如下所示:
case class User(name:String, countA:Int, countB:Int)
case class Store(l: User, a: Iterable[User], b: Iterable[User]) {
def longFoldLeft(s: Long)(f: (Long, User) => Long): Long = {
val foldLeftB = b.foldLeft(s)(f)
val foldLeftA = a.foldLeft(foldLeftB)(f)
val resu
我有下面的Scala代码示例,我想知道为什么我在foldLeft上出错,而不是使用foldRight?
val xs = List(1,2,3)
val ys = List(4,5,6)
(xs foldLeft ys) (_::_) // Error: Value :: is not a member of Int
(xs foldRight ys) (_::_) // Res: List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
我是Scala的新手,所以请尽可能简单地回复。谢谢
我希望在RDD性能中有一个类似于reduce的动作,但不需要操作符是交换的。也就是说,我希望后面的result永远是"123456789"。
scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 9 map (_.toString))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[24] at parallelize at <console>:24
scala> val result = rdd.someAction{ _+_ }
首先,我找到了fold。
我在HDFS中有数千个小文件。需要处理一个稍微小一点的文件子集(同样是以千为单位),fileList包含需要处理的文件列表。
// fileList == list of filepaths in HDFS
var masterRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, String)] = sparkContext.emptyRDD
for (i <- 0 to fileList.size() - 1) {
val filePath = fileStatus.get(i)
val fileRDD = sparkContext.textFile(f