Scala 教程：Collections（一）—— Seq

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列表（List）

List 的创建

创建列表的标准做法

Scala中创建List或者其他类型集合时，标准做法是作为一个函数来调用这个集合，并提供必要的内容：

    
         scala> val colors = List("red", "green", "blue")
colors: List[String] = List(red, green, blue)

scala> val nums: List[List[Int]] =
     | List(
     |     List(1, 0, 0),
     |     List(0, 1, 0),
     |     List(0, 0, 1)
     | )
nums: List[List[Int]] = List(List(1, 0, 0), List(0, 1, 0), List(0, 0, 1))

Scala 的列表类型是协变的（covariant），对每一组类型的S和T，如果S是T的子类型，那么List[S]就是List[T]的子类型。空列表的类型是List[Nothing]，对任何T来说，List[Nothing] 都是List[T]的子类型，这也是为什么编译器允许我们编写一下代码：

    
         scala> val x = List()
x: List[Nothing] = List()

scala> val s: List[String] = List()
s: List[String] = List()

创建列表的构建单元

所有列表都构建自两个基础的构建单元： Nil 和 :: ， Nil 表示空列表，中缀表达式 :: 表示在列表前追加元素，List(…)不过是最终展开成这些定义的包装方法而已

    
         // 以:结束的操作符是右结合的，等价于val colors = ("red" :: ("green" :: ("blue" :: Nil)))
scala> val colors = "red" :: "green" :: "blue" :: Nil
colors: List[String] = List(red, green, blue)

List 的基本操作

列表原始操作

List 的所有操作都可以用下面三个原始操作来完成：

head 返回列表的第一个元素，对空列表将抛出异常

tail 返回列表中除第一个元素之外的所有元素，对空列表将抛出异常

isEmpty 返回列表是否为空列表

    
         scala> val emptyList = Nil
emptyList: scala.collection.immutable.Nil.type = List()

scala> emptyList.head
java.util.NoSuchElementException: head of empty list
  at scala.collection.immutable.Nil$.head(List.scala:430)
  ... 28 elided

scala> emptyList.tail
java.lang.UnsupportedOperationException: tail of empty list
  at scala.collection.immutable.Nil$.tail(List.scala:432)
  ... 28 elided

scala> emptyList.isEmpty
res6: Boolean = true

scala> colors.head
res7: String = red

scala> colors.tail
res8: List[String] = List(green, blue)

与 head 和 tail 方法对应，List还提供了相应的对偶方法，last 获取列表的最后一个元素，init返回除了最后一个元素之外的剩余部分，所不同的是后两种方法的时间复杂度为 O(n)

    
         scala> val abc = List('a', 'b', 'c')
abc: List[Char] = List(a, b, c)

scala> abc.last
res14: Char = c

scala> abc.init
res3: List[Char] = List(a, b)

列表解构

列表支持解构：

    
         scala> val List(a, b, c) = colors
a: String = red
b: String = green
c: String = blue

列表解构可以用于模式匹配： x :: xs 是中缀操作模式的一个特例，中缀操作等同于一次方法调用，而 :: 作为模式有着不同的规则，它是被当做构造方法模式处理的， x::xs 相当于 ::(x, xs) ，Scala中有一个类叫 scala.:: 就是用来构建非空列表的。通常，对列表做模式匹配比用方法来解构更清晰，下面是一个使用列表的模式匹配实现插入排序的一个例子

    
         // 插入排序
def isort(xs: List[Int]): List[Int] = xs match {
	case List() => List()
	case x :: xs1 => insert(x, isort(xs1))
}

def insert(x: Int, xs: List[Int]): List[Int] = xs match {
	case List() => List(x)
	case y :: ys =>	if (x <= y) x:: xs else y :: insert(x, ys)
}

val l = List(2,3,1)

println(isort(l))
List(1, 2, 3)

List 的初阶方法

List 继承了 Seq 特质（LinearSeq 没有添加新的操作）中不可变类型的所有方法，此外 List 还增加了一些自身独有的操作。

索引和长度

   
    
     
       
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        scala> val abc = List('a', 'b', 'c')
abc: List[Char] = List(a, b, c)

// 按索引获取元素：当对象出现在方法调用中函数出现的位置时，编译器会帮我们插入apply
scala> abc.apply(1)
res4: Char = b
scala> abc(1)
res5: Char = b

// 获取列表长度：length 和 size 方法都可以返回列表长度
scala> abc.length
res13: Int = 3
scala> abc.size
res14: Int = 3

// 获取索引范围：indices属性返回列表的索引范围(0~list.size-1)
scala> abc.indices
res43: scala.collection.immutable.Range = Range 0 until 3

// 获取列表切片：`xs.slice(start, end)` 返回列表的一个连续部分，从第一个索引到第二个索引（不包含第二个索引）
scala> List(1,2,3,4,5).slice(1,3)
res5: List[Int] = List(2, 3)

// 获取列表前缀
scala> abc.take(2)
res9: List[Char] = List(a, b)
// 获取列表后缀
scala> abc.drop(2)
res8: List[Char] = List(c)
// splitAt(n) 将列表从指定下标切开，返回这两个列表组成的元组，元组的第一个列表长度为 n
scala> abc.splitAt(1)
res16: (List[Char], List[Char]) = (List(a),List(b, c))

       
      

    
   
  

按索引查找

   
        scala> val list = List(1,2,4,3,2,4)
list: List[Int] = List(1, 2, 4, 3, 2, 4)
// 返回序列xs中等于x的第一个元素的索引
scala> list.indexOf(2)
res50: Int = 1
// 返回序列xs中等于x的最后一个元素的索引
scala> list.lastIndexOf(2)
res51: Int = 4
// 查找子序列ys，返回xs中匹配的第一个索引
scala> list.indexOfSlice(List(2,4))
res52: Int = 1
// xs序列中满足p的第一个元素
scala> list.indexWhere(_ > 2)
res53: Int = 2

列表加法

   
        scala> val y = List(4,5)
y: List[Int] = List(4, 5)

scala> val xs = List(1,2,3)
xs: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> val ys = List(4,5)
ys: List[Int] = List(4, 5)

scala> val x = 0
x: Int = 0

// 在列表xs首部插入一个元素x，返回一个新的列表
scala> x +: xs
res54: List[Int] = List(0, 1, 2, 3)
// 在列表xs尾部插入一个元素x，返回一个新的列表
scala> xs :+ x
res55: List[Int] = List(1, 2, 3, 0)

// 在列表ys首部插入另一个集合，返回一个新的列表
scala> xs ++: ys
res56: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
// 在列表xs尾部插入另一个集合，返回一个新的列表
scala> xs ++ ys
res58: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
// 拼接列表xs和ys，以上三种形式最终效果等价，但:::要求左右两个操作数均为列表
scala> xs ::: ys
res62: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)

更新

   
        scala> xs
res71: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> ys
res72: List[Int] = List(4, 5)

// 将xs中索引为i的元素替换为x，返回一个新的列表
scala> xs.updated(1, 9)
res75: List[Int] = List(1, 9, 3)

// 将xs中slice(i,j)的切片替换为序列 Seq ys
scala> xs.patch(0, ys, 3)
res76: List[Int] = List(4, 5)
scala> xs.patch(0, ys, 0)
res78: List[Int] = List(4, 5, 1, 2, 3)

xs.sorted：按自然值对核心类型的列表排序（升序），返回一个新列表

    
         // 对数值型来说就是值的大小
scala> List(2,1,3).sorted
res8: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> List('a','A','b').sorted
res80: List[Char] = List(A, a, b)

// 对字符串来说是其字典序
scala> List("w", "da", "h").sorted
res9: List[String] = List(da, h, w)

sortBy：


     xs.sortBy(f)

接收一个列表xs，对每个元素调用函数 f，按照函数返回值的自然值对列表中的元素进行排序（升序）

    
         scala> List("w", "da", "h").sortBy(_.size)
res10: List[String] = List(w, h, da)

sortWith：


     xs.sortWith(before)

接收一个列表 xs，before是一个用来比较两个元素的布尔函数，


     x before y

返回true则代表x应该排列在y前面

    
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         scala> List(1, -3 ,4, 2).sortWith(_ < _)
res77: List[Int] = List(-3, 1, 2, 4)

列表反转：由于列表是一个链表，当需要频繁访问列表的末尾时，先将列表反转，操作结束再对反转后的列表进行反转通常是更好的选择

    
         scala> abc.reverse
res10: List[Char] = List(c, b, a)

scala> abc.reverse.head
res11: Char = c

scala> abc.reverse.tail
res12: List[Char] = List(b, a)

比较

   
        // 测试序列xs是否以序列ys开头
scala> xs.startsWith(ys)
res85: Boolean = false
// 测试序列xs是否以序列ys结尾
scala> xs.endsWith(ys)
res86: Boolean = true
// 测试xs序列中是否存在一个与x相等的元素
scala> xs.contains(1)
res88: Boolean = true
// 测试xs序列中是否存在一个与ys相同的连续子序列
scala> xs.containsSlice(ys)
res89: Boolean = true

集合操作：并非真的”集合“操作，因为不去重

    
         scala> val xs = List(1,1,2,1,3,2,3)
xs: List[Int] = List(1, 1, 2, 1, 3, 2, 3)

scala> val ys = List(1,2,1,4,5)
ys: List[Int] = List(1, 2, 1, 4, 5)

// 序列xs和ys的交集，并保留序列xs中的顺序，遍历xs中的元素，在ys中查找，找不到就pass，找到保留，并从ys中去掉这个元素，重复以上过程
scala> xs intersect ys
res97: List[Int] = List(1, 1, 2)
// 序列xs和ys的差集，并保留序列xs中的顺序，遍历xs中的元素，在ys中查找，找到就pass，找不到保留，并从ys中去掉这个元素，重复以上过程
scala> xs diff ys
res98: List[Int] = List(1, 3, 2, 3)
// 并集；同xs ++ ys
scala> xs union ys
res96: List[Int] = List(1, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5)
// 去重
scala> xs.distinct
res99: List[Int] = List(1, 2, 3)

列表扁平化：flatten 方法接收一个列表的列表并将它扁平化，返回单个列表

    
         scala> val efg = List('e', 'f', 'g')
efg: List[Char] = List(e, f, g)

scala> List(abc, efg).flatten
res18: List[Char] = List(a, b, c, e, f, g)

列表拉链/解拉链：zip 方法接收两个列表，一一匹配两个列表中的元素，返回一个元组列表，如果两个列表长度不同则会丢弃没有匹配上的元素；

    
         scala> abc.zip(efg)
res19: List[(Char, Char)] = List((a,e), (b,f), (c,g))

列表解拉链：unzip 方法是zip的逆方法，接收一个元组列表，返回一个列表元组

    
         scala> abc.zip(efg).unzip
res20: (List[Char], List[Char]) = (List(a, b, c),List(e, f, g))

var列表赋值

不可变集合同样提供了 += 和 -= 操作，虽然效果相同，但它们在实现上是不同的。可变集合的+=是在可变集合上调用+=方法，它会改变s的内容；但不可变类型的+=却是赋值操作的简写，它是在集合上应用方法+，并把结果赋值给集合变量。这体现了一个重要的原则：我们通常能用一个非不可变集合的变量(var)来替换可变集合的常量(val)。

列表虽然是不可变的，但是可以通过重新赋值来改变列表变量的值，从最终结果来看与使用可变类型相同，但有效率上的差异。

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scala> var xs = List[Int]()
xs: List[Int] = List()

scala> val ys = List(1,2)
ys: List[Int] = List(1, 2)
// += 操作
scala> xs +:= 0

scala> xs
res112: List[Int] = List(0)

scala> xs :+= 3

scala> xs
res114: List[Int] = List(0, 3)

scala> xs ++= ys

scala> xs
res116: List[Int] = List(0, 3, 1, 2)

scala> xs :::= ys

scala> xs
res118: List[Int] = List(1, 2, 0, 3, 1, 2)
// 普通赋值
scala> xs = xs.updated(0,9)
xs: List[Int] = List(9, 2, 0, 3, 1, 2)

scala> xs
res119: List[Int] = List(9, 2, 0, 3, 1, 2)

scala> xs = xs.sorted
xs: List[Int] = List(0, 1, 2, 2, 3, 9)

scala> xs
res120: List[Int] = List(0, 1, 2, 2, 3, 9)

转换列表

列表无处不在，需要集合时推荐优先使用List，Scala的集合类型可以很容易的进行相互转换

toString 返回列表的标准字符串表现形式；

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scala> abc.toString
res16: String = List(a, b, c)

mkString(pre, sep, post) 通过分隔符seq拼接列表中的元素，然后再首位添加前缀pre和后缀；

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scala> abc.mkString("[", ",", "]")
res23: String = [a,b,c]

scala> abc.mkString(",")
res24: String = a,b,c

scala> abc.mkString("")
res26: String = abc

toArray：将列表转化为数组（顺序表）

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scala> abc.toArray
res36: Array[Char] = Array(a, b, c)

copyToArray：将列表中的元素依次复制到目标数组的指定位置

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scala> val arr = new Array[Char](10)
?[1m?[34marr?[0m: ?[1m?[32mArray[Char]?[0m = Array(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)

scala> abc.copyToArray(arr, 3)

scala> arr
?[1m?[34mres35?[0m: ?[1m?[32mArray[Char]?[0m = Array(?, ?, ?, a, b, c, ?, ?, ?, ?)

iterator：将列表转化为迭代器

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scala> abc.iterator
res37: Iterator[Char] = <iterator>

List 的高阶方法

列表映射(map)：
map： xs.map(f) 接收一个列表 xs，依次对列表中每个元素调用 f ，返回一个包含所有返回值的列表

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scala> List(1,2,3).map(_ * 2)
res38: List[Int] = List(2, 4, 6)

flatMap： xs.flatMap(f) 接收一个列表 xs，依次对列表中的每个元素调用 f，f 必须要返回一个collection，然后将所有collection拼接起来，返回一个包含所有collection中各个元素的列表

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scala> List("ab c", "d e f").flatMap(_.split(" "))
res45: List[String] = List(ab, c, d, e, f)

foreach： xs.foreach(g) 接收一个列表 xs，依次对列表中的每个元素调用过程 g，返回Unit

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scala> var sum = 0
sum: Int = 0

scala> List(1, 2, 3, 4).foreach(sum += _)

scala> sum
res49: Int = 10

列表过滤(filter)：
filter： xs.filter(p) 接收一个列表xs，依次对列表中的每个元素调用布尔函数 p，返回包含所有返回值为 true 的元素的列表

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scala> List(1,2,3,4).filter(_ % 2 == 0)
res50: List[Int] = List(2, 4)

partition： xs.partition(p) 接收一个列表 xs，依次对列表中的每个元素调用布尔函数 p，返回一个列表二元组，第一个列表包含了所有返回true的元素，第二个列表包含了所有返回false的元素

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scala> List(1,2,3,4).partition( _ < 3)
res51: (List[Int], List[Int]) = (List(1, 2),List(3, 4))

find： xs.find(p) 接收一个列表xs，依次对列表中的每个元素调用布尔函数 p，返回一个可选值(Option)，如果存在返回值为true的元素x，则返回第一个匹配成功的元素Some(x)，否则返回None

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scala> List(1,2,3,4).find(_ % 2 == 0)
res52: Option[Int] = Some(2)

scala> List(1,2,3,4).find(_ % 5 == 0)
res53: Option[Int] = None

列表归约(reduce)：

实现归约的三要素：

可迭代对象(iterator)：进行迭代归约的对象；

累加器变量(accumulator)：在迭代开始时拥有一个初始值，在迭代过程中基于归约函数和当前元素进行更新，在迭代结束时作为最终的返回值；

归约函数(op)：接收当前元素和累加器变量更新累加器变量；

Scala 支持数学归约（如计算一个列表的总和）和逻辑归约（例如确定一个列表是否包含给定元素）。Scala支持三种归约的高阶操作：fold、reduce 和 scan，这三个归约操作实际并没有本质区别，可以相互实现。对于每种归约操作，Scala又划分了三个版本：默认版本（等价于从左到右归约）、从左到右归约、从右到左归约。

左折叠： (z /: xs)(op) 或者 xs.foldLeft(z)(op) 接收一个列表 xs 和初始化累加器 z，z作为左操作数，从左到右依次对列表中的每个元素调用二元操作 op 来更新 z，返回最终的z（ /: 操作符形象地表示该操作符会产生一颗向向左靠的操作树）

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// foldLeft等价于fold
scala> val xs = List("a", "b", "c")
xs: List[String] = List(a, b, c)

scala> ("0" /: xs)(_ + _)
res66: String = 0abc

scala> xs.fold("0")(_ + _)
res67: String = 0abc

scala> xs.foldLeft("0")(_ + _)
res67: String = 0abc
// 使用左折叠实现列表反转
scala> def reverseLeft[T](xs: List[T]) = (List[T]() /: xs){(ys, y) => y :: ys}
reverseLeft: [T](xs: List[T])List[T]

scala> reverseLeft(abc)
res76: List[Char] = List(c, b, a)

右折叠： (xs :\ z)(op) 或 xs.foldRight(z)(op) ，接收一个列表 xs 和初始化累加器 z，z作为右操组数，从右到左依次对列表中的每个元素调用二元操作 op 来更新 z，返回最终的z（ :\ 操作符形象地表示该操作符会产生一颗向右靠的操作树）

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scala> xs.foldRight("0")(_ + _)
res68: String = abc0

scala> (xs :\ "0")(_ + _)
res69: String = abc0
```

- reduce：与 fold 用法类似，只不过不用提供初始值
- `xs.reduce(op)` / `xs.reduceLeft(op)` 给定一个归约函数，从列表中第一个元素开始从左到右归约列表；
- `xs.reduceRight(op)` 给定一个归约函数，从列表中第一个元素开始从右到左归约列表；

```scala
scala> abc.reduce(_ + _)
res19: String = abc

scala> abc.reduceLeft(_ + _)
res20: String = abc

scala> abc.reduceRight(_ + _)
res21: String = abc
scan：与 fold 用法相同，只不过返回的是归约过程中各个累积起的一个列表
xs.scan(z)(op) / xs.scanLeft(z)(op) 给定一个初始值和一个归约函数，从左到右返回各个累计值的一个列表

xs.scanRight(z)(op) 给定一个初始值和一个归约函数，从右到左返回各个累计值的一个列表

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scala> abc.scan("0")(_ + _)
res22: List[String] = List(0, 0a, 0ab, 0abc)

scala> abc.scanLeft("0")(_ + _)
res23: List[String] = List(0, 0a, 0ab, 0abc)

scala> abc.scanRight("0")(_ + _)
res24: List[String] = List(abc0, bc0, c0, 0)

forall： xs.forall(p) 接收一个列表 xs，依次对每个元素应用布尔函数 p，如果所有元素返回值均为true则返回true，否则返回false

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scala> List(1,2,3,4).forall(_ < 5)
res54: Boolean = true

exists： xs.exists(p) 接收一个列表 xs，依次对每个元素应用布尔函数 p，只要有一个元素的返回值为true则返回true，否则返回false

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scala> List(1,2,3,4).exists(_ == 4)
res57: Boolean = true

List 伴生对象方法

上面介绍的方法都是List类的方法，还有些方法是定义在全局可访问对象scala.List上的，这是List类的伴生对象，某些操作是用于创建列表的工厂方法，另一些则是对特定形状的列表进行操作。

从元素创建列表：List(1,2,3) 这样的字面量只不过是简单地将对象应用到元素1，2，3而已，与List.apply(1,2,3) 是等效的

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scala> List(1,2,3)
res81: List[Int] = List(1, 2, 3)

scala> List.apply(1,2,3)
res82: List[Int] = List(1, 2, 3)

创建整数区间： List.range(from, until[, step]) 创建一个从 from 开始，到until结束（不包含until），步长为step的整数列表

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scala> List.range(1,10,2)
res86: List[Int] = List(1, 3, 5, 7, 9)

创建相同元素的列表： List.fill(n)(value) 创建一个包含 n 个 value 元素的列表

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scala> List.fill(10)('1')
res87: List[Char] = List(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)

创建一个表格化的列表： List.tabulate(m, n)(f) 创建一个 m 行 n 列的二维列表xs， xs(i)(j)=f(i,j), 0 <= i < m, 0 <= j < n

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scala> List.tabulate(2,3)(_ * _)
res90: List[List[Int]] = List(List(0, 0, 0), List(0, 1, 2))

向量（Vector）

Vector 是一个不可变的索引序列，通过多分支树实现。Vector 是用来解决 List 不能随机存取的一种结构，它在快速随机选择和快速随机更新的性能方面做到很好的平衡，所以目前正被用作不可变索引序列的默认实现方式。当你不知道该选择什么时，Vector是你最好的选择，因为它在Scala集合中是最灵活和高效的。

Vector结构通常被表示成具有多分支的树，每个节点包含最多32个vector元素或者至多32个子树节点，一次间接引用则可以用来表示一个包含至多32*32=1024个元素的vector。从树的根节点经过两跳到达叶节点足够存下有2的15次方个元素的vector结构，经过3跳可以存2的20次方个，4跳2的25次方个，5跳2的30次方个。所以对于一般大小的vector数据结构，一般经过至多5次数组访问就可以访问到指定的元素，这也就是我们之前所提及的随机数据访问时“运行时间的相对高效”。

Vector 创建
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// 标准形式
scala> val vec1 = Vector(1,2,3)
vec1: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 3)
// 创建一个空的Vector
scala> val vec2 = Vector[Int]()
vec2: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector()
// 使用 IndexedSeq 默认创建一个Vector
scala> val vec3 = IndexedSeq(1, 2, 3)
vec3: IndexedSeq[Int] = Vector(1, 2, 3)
Vector 操作

与 List 相比， Vector 的操作没有什么不同，只是效率上有所差异。

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scala> vec1 ++ vec3
res0: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2, 3, 1, 2, 3)

scala> vec1.updated(0,9)
res2: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(9, 2, 3)

scala> vec1.take(2)
res3: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(1, 2)

scala> vec1.filter(_ > 2)
res4: scala.collection.immutable.Vector[Int] = Vector(3)

数组缓冲器（ArrayBuffer）

ArrayBuffer 是一个变长数组，目前正被用作可变索引序列的默认实现方式。当新元素总是添加到最后的时候，可以用 ArrayBuffer 来高效地构造一个大型的容器。

ArrayBuffer 创建

在创建 ArrayBuffer 之前必须先引入它：

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scala> import scala.collection.mutable
// 标准方式
scala> val arrb1 = mutable.ArrayBuffer(1,2,3)
arrb1: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(1, 2, 3)
// 创建一个空的 ArrayBuffer，必须显式知名元素类型
scala> val arrb2 = mutable.ArrayBuffer[Int]()
arrb2: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer()
// 创建一个 Buffer，默认返回一个 ArrayBuffer
scala> val arrb3 = mutable.Buffer(1,2,3)
arrb3: scala.collection.mutable.Buffer[Int] = ArrayBuffer(1, 2, 3)

ArrayBuffer 操作

与 List 相比，ArrayBuffer 支持原地修改操作，ArrayBuffer 的大多数操作，其速度与数组本身无异，因为这些操作直接访问、修改底层数组。

ArrayBuffer 可以通过 += 和 ++= 添加元素或另一个集合中的元素，也可以通过 -= 和 --= 从数组中删除元素或另一个集合中的元素，在删除元素时会从后向前删除，如果找到就删找不到就跳过：

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scala> arrb = mutable.ArrayBuffer(1,2,1,2,3)
arrb: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(1, 2, 1, 2, 3)

scala> arrb += 4
res11: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(1, 2, 1, 2, 3, 4)

scala> arrb -= 1
res12: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(2, 1, 2, 3, 4)

scala> arrb -= 9
res12: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(2, 1, 2, 3, 4)

scala> arrb ++= Array(4,5)
res13: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(2, 1, 2, 3, 4, 4, 5)

scala> arrb --= Array(4,5)
res14: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(2, 1, 2, 3, 4)

scala> arrb --= Array(4,5)
res15: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(2, 1, 2, 3)

ArrayBuffer 还有很多其它方法用来添加或者删除元素：

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scala> val a = ArrayBuffer(1, 2, 3) // ArrayBuffer(1, 2, 3)

scala> a.append(4) // ArrayBuffer(1, 2, 3, 4)
scala> a.append(5, 6) // ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 6)
scala> a.appendAll(Seq(7,8)) // ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)

scala> a.clear // ArrayBuffer()

scala> val a = ArrayBuffer(9, 10) // ArrayBuffer(9, 10)
a: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(9, 10)

scala> a.insert(0, 8) // ArrayBuffer(8, 9, 10)
scala> a.insert(0, 6, 7) // ArrayBuffer(6, 7, 8, 9, 10)
scala> a.insertAll(0, Vector(4, 5)) // ArrayBuffer(4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

scala> a.prepend(3) // ArrayBuffer(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
scala> a.prepend(1, 2) // ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
scala> a.prependAll(Array(0)) // ArrayBuffer(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

scala> val a = ArrayBuffer.range('a', 'h') // ArrayBuffer(a, b, c, d, e, f, g)
a: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Char] = ArrayBuffer(a, b, c, d, e, f, g)

scala> a.remove(0) // ArrayBuffer(b, c, d, e, f, g)
res17: Char = a
scala> a.remove(2, 3) // ArrayBuffer(b, c, g)

scala> val a = ArrayBuffer.range('a', 'h') // ArrayBuffer(a, b, c, d, e, f, g)
a: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Char] = ArrayBuffer(a, b, c, d, e, f, g)

scala> a.trimStart(2) // ArrayBuffer(c, d, e, f, g)
scala> a.trimEnd(2) // ArrayBuffer(c, d, e)

ArrayBuffer 还支持原地修改序列中的元素：

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// ArrayBuffer 的 updated方法是在原地修改
scala> arrb.updated(0,9)
res17: scala.collection.mutable.Buffer[Int] = ArrayBuffer(9, 2, 3)

scala> arrb
res18: scala.collection.mutable.Buffer[Int] = ArrayBuffer(1, 2, 3)
// ArrayBuffer 支持下面快速修改语法
scala> arrb(0) = 0

scala> arrb
res20: scala.collection.mutable.Buffer[Int] = ArrayBuffer(0, 2, 3)

列表缓冲器（ListBuffer）

ListBuffer 是一个可变链表。如果你还需要像使用 List 那样使用可变序列，或者需要将可变序列转化为 List，使用ListBuffer是一个更好的选择。

ListBuffer 创建

在创建 ListBuffer 之前必须先引入它：

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scala> import scala.collection.mutable

scala> val listb = mutable.ListBuffer[Int]()
listb: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] = ListBuffer()

scala> val listb = mutable.ListBuffer(1,2,3)
listb: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] = ListBuffer(1, 2, 3)

ListBuffer 操作

ListBuffer 的操作和 ArrayBuffer类似，通过 toList 方法可以转化为 List：

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scala> listb.toList
res22: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)

数组（Array）

Array 是一个定长数组：Scala 2.8 中数组不再被看作是序列，因为本地数组的类型不是Seq的子类型，而是在数组和 scala.collection.mutable.WrappedArray 这个类的实例之间隐式转换，后者则是Seq的子类

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scala> val a1 = Array(1, 2, 3)
a1: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

scala> val seq: Seq[Int] = a1
seq: Seq[Int] = WrappedArray(1, 2, 3)

scala> val a4: Array[Int] = seq.toArray
a4: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

关于Array，需要知道：

Scala 数组与 Java 数组是一一对应的：Array类型实际上只是数组类型的一个包装器，Scala数组Array[Int]可看作Java的Int[]，Array[Double]可看作Java的double[]，以及Array[String]可看作Java的String[]

Scala 数组是一种泛型：可以定义一个Array[T]，T可以是一种类型参数或抽象类型

Scala 数组与 Scala 序列是兼容的：在需要Seq[T]的地方可由Array[T]代替，Scala 数组支持所有的序列操作

不建议经常使用Array类型，除非JVM代码中需要用到。

Array 创建
标准做法：作为一个函数来调用Array

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scala> val a = Array[Int](5)
a: Array[Int] = Array(5)

new 语句：根据给定类型和长度创建数组

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scala> val a = new Array[Int](5)
a: Array[Int] = Array(0, 0, 0, 0, 0)

Array 操作

Array 可原地修改但不能改变其大小：

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scala> a
res17: Array[Int] = Array(999, 0, 0, 0, 0)

scala> a :+ 1
res18: Array[Int] = Array(999, 0, 0, 0, 0, 1)

scala> a += 1
<console>:13: error: value += is not a member of Array[Int]
Expression does not convert to assignment because receiver is not assignable.
a += 1
^

Array[T] 泛型数组：类型参数 T.ClassTag，当Array[T] 构造时，在任何情况下会发生的是，编译器会寻找类型参数T的一个类声明，这就是说，它会寻找ClassTag[T]一个隐式类型的值。如果如此的一个值被发现，声明会用来构造正确的数组类型；否则，你就会看到一个错误信息

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import scala.reflect.ClassTag
// 创建泛型数组
def evenElems[T: ClassTag](xs: Vector[T]): Array[T] = {
val arr = new Array[T]((xs.length + 1) / 2)
for (i <- 0 until xs.length by 2)
arr(i / 2) = xs(i)
arr
}
// 使用泛型数组
scala> evenElems(Vector(1, 2, 3, 4, 5))
res6: Array[Int] = Array(1, 3, 5)

Seq 选择

选择一个 Seq 的时候，你需要考虑两件事：

选择线性序列还是索引序列：线性序列方便头尾操作、索引序列方便随机存取；

选择可变序列还是不可变序列：可变序列方便原地修改、不可变序列安全无副作用；

主要的不可变序列：
A singly linked list. Suited for recursive algorithms that work by splitting the head from the remainder of the list. Queue A first-in, first-out data structure. Range A range of integer values. Stack A last-in, first-out data structure. Stream Similar to List, but it’s lazy and persistent. Good for a large or infinite sequence, similar to a Haskell List. String Can be treated as an immutable, indexed sequence of characters. Vector The “go to” immutable, indexed sequence. The Scaladoc describes it as, “Implemented as a set of nested arrays that’s efficient at splitting and joining.” The “go to” class for a mutable, sequential collection. The amortized cost for appending elements is constant. ArrayStack A last-in, first-out data structure. Prefer over Stack when performance is important. DoubleLinkedList Like a singly linked list, but with a prev method as well. The documentation states, “the additional links make element removal very fast.” LinkedList A mutable, singly linked list. ListBuffer Like an ArrayBuffer, but backed by a list. The documentation states, “If you plan to convert the buffer to a list, use ListBuffer instead of ArrayBuffer.” Offers constant-time prepend and append; most other operations are linear. MutableList A mutable, singly linked list with constant-time append. Queue A first-in, first-out data structure. Stack A last-in, first-out data structure. (The documentation suggests that an ArrayStack is slightly more efficient.) StringBuilder Used to build strings, as in a loop. Like the Java StringBuilder.
如果你还需要快速访问不可变序列的中间元素，那么就选 Vector；

如果你需要一个可变序列，那么首选 ArrayBuffer；

如果你还需要像使用 List 那样使用可变序列，或者需要将可变序列转化为 List，那么就选 ListBuffer；

参考

Scala CookBook

Scala 官方文档

1. 列表（List）

1.1. List 的创建

1.1.1. 创建列表的标准做法

1.1.2. 创建列表的构建单元

1.2. List 的基本操作

1.2.1. 列表原始操作

1.2.2. 列表解构

1.3. List 的初阶方法

1.3.1. 索引和长度

1.3.2. 按索引查找

1.3.3. 列表加法

1.3.4. 更新

1.3.5. 排序

1.3.6. 比较

1.3.7. 多集操作

1.3.8. var列表赋值

1.3.9. 转换列表

1.4. List 的高阶方法

1.4.1. 列表映射(map)：

1.4.2. 列表过滤(filter)：

1.4.3. 列表归约(reduce)：

1.4.4. 列表检查

1.5. List 伴生对象方法

2. 向量（Vector）

2.1. Vector 创建

2.2. Vector 操作

3. 数组缓冲器（ArrayBuffer）

3.1. ArrayBuffer 创建

3.2. ArrayBuffer 操作

4. 列表缓冲器（ListBuffer）

4.1. ListBuffer 创建

4.2. ListBuffer 操作

5. 数组（Array）

5.1. Array 创建

5.2. Array 操作

6. Seq 选择

7. 参考