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  • 做spark开发 会使用很多spark的高阶函数 所以就在linux服务上使用scala高阶函数,集群又82个节点,我取node40-37为搭建的hadoop集群,node40是主节点,node39-37是datanode。 ssh node40切换到node40后;输入scala...

    做spark开发 会使用很多spark的高阶函数 所以就在linux服务上使用scala高阶函数,集群又82个节点,我取node40-37为搭建的hadoop集群,node40是主节点,node39-37是datanode。

    ssh node40切换到node40后;输入scala,进入命令界面操作。安装教程网上很多,特别简单。

    申明一个集合:注意List不能是list,里面可以不是同类型的元素。

    List集合所在的包已经被预定义自动引入,所以此处就不需要在引入包了,这里直接使用List实例化对象,其实用List的object对象的apply方法。

    使用map函数把list中的每个值都乘以10:

    x表示list中每一个元素,map对list中的每一个元素进行遍历操作,由于List中只有一种类型的元素,所以我们在执行map操作的时候可以省略其类型,如下所示:

    List集合中只有一个参数的时候,我们可以去掉参数中的括号:

    如果看源码会发现:其内部是apply的方式来完成实例化的,也会使用同样的方式实例化Set。

    看set相关的操作:Set中不会存储重复的元素

    看Tuple的操作:

    tuple 访问的时候下标是从1开始的。

    看map类型:

    Map本身使用的是可变参数的方式,所以可以给Map赋多个值:

    scala中:Option类型,Option代表了一个可有可无的值:

    Option有两个子类:Some 和None,下面看看Option的使用。

    如果map中没有对应的键,可以用上述方法设置默认值

    接下来看看filter的使用:

    集合进行zip操作:

    下面看下partition对集合的切割操作:将集合中的元素按要求分区

    使用flatten的将多集合进行扁平化操作:

    flatMap是map和flatten操作的集合,先进行map操作后再进行flatten操作:

    展开全文
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    1 简介 

    Scala函数式编程是scala的重中之重,老师多次强调它的重要性,spark当中的计算都是用scala函数式编程来做,高级函数也是其独特的一个特性,并且spark基于集合,这样可以使scala发挥其对于集合计算的强大功能。首先,函数/变量同是一等公民,函数与变量同等地位,函数的定义可以单独定义,可以不依赖于类、接口或者object,而且独立存在,独立使用,并且可以赋值给变量。

    函数可以以一种特殊对象的形式存在 ,那么函数就可以作为方法的参数和方法的返回值使用!!

    • 函数的参数是函数的函数或者方法
    • 函数的返回值是函数的函数或者方法
    • 函数的参数和返回值都是函数的函数或者方法

    使用高阶函数的一个原因是减少冗余的代码,使scala编程变得更加灵活简洁!在不使用高阶函数的时候 ,我们会为每个具体的功能写一个方法,或者函数如下

    object SalaryRaiser {
      def smallPromotion(salaries: List[Double]): List[Double] =
        salaries.map(salary => salary * 1.1)
    
      def greatPromotion(salaries: List[Double]): List[Double] =
        salaries.map(salary => salary * math.log(salary))
    
      def hugePromotion(salaries: List[Double]): List[Double] =
        salaries.map(salary => salary * salary)
    }

    显然上面的所有的函数处理的都是每个人的工资这种操作,如果有了高阶函数以后我们的书写是这样的

    object SalaryRaiser {
    
      def smallPromotion(salaries: List[Double],f:(Double)=>Double): List[Double] = salaries.map(f)
    
    }

    2 函数或者方法的参数是函数 

    object HighFunction {
      /**
       * 高阶函数
       *
       * @param x
       * @param y
       * @param f
       * @return
       */
      def highFunc(x: Int, y: Int, f: (Int, Int) => Int): Int = {
        f(x, y)
      }
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        /**
         * 参数一
         * 参数二
         * 参数三 函数  函数的逻辑同处理数据不一样
         * (x,y)=>x+y  求和
         * (x,y)=>x*y
         * (x,y)=>x-y
         * (x,y)=>if(x>y) x else y  求大值
         */
        println(highFunc(20, 3, (x, y) => {
          if (x > y) x else y
        }))
      }
    
    }

    上面的例子中方法的第三个参数是一个函数 , 处理两个Int类型的数据返回一个Int类型的数据

    def highFunc(x: Int, y: Int, f: (Int, Int) => Int): Int = {
      f(x, y)
    } 

    当我们在调用这个方法的时候,传入的第三个参数是函数(也可以是方法,底层做了方法到函数的转换) , 那么传入的函数是要是处理两个Int返回一个Int类型的函数即可, 可以是事先定义好的函数 ,也可以是匿名函数!!

     // 传入的参数是匿名函数 求两个数据的乘积
    highFunc(3,2,(x:Int,y:Int)=>x*y)
    highFunc(3,2,(x,y)=>x*y)  // Int可以省略
    

    // 传入一个事先定义好的函数
    def operater1(x: Int, y: Int): Int = { x + y }
    highFunc(3,2,operater1)

    我们学习的很多集合的函数的参数都是函数 比如 map , filter,flatMap...

    3 函数或者方法的返回值是函数

     // 定义一个方法  返回值是函数
      def op(str:String)={
            // 返回值是一个函数
        (x:String) => x+str.toUpperCase
      }
    
      def op2(b:Boolean) = {
        (x:String)=>
          if(b) {
            x.toUpperCase
          }else{
            x
          }
      }
        val str: String = demo.op("abc")("enene~~~")
        println(str)
        println(demo.op2(false)("hello"))

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 算法分析的数学基础

    2020-03-09 11:39:34
    目录渐进效率:同阶函数集合 渐进效率: 输入规模非常大 忽略低阶项和常系数 只考虑最高阶 同阶函数集合

    渐进效率:

    输入规模非常大
    忽略低阶项和常系数
    只考虑最高阶

    知识点

    O(1), O(n), O(logn), O(nlogn) 的区别
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    常数、log 、开根、
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    算法分析试题与答案

    习题

    log忽略底数
    常数是O(1) ---- n的零次方就是1
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    O(n)
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    n>logn
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  • 4、同阶函数集合,证明方式不常用,当增长函数的高阶低阶区分不清时才用 5、低阶函数集合、高阶函数集合 6、渐进上界、渐进紧界、渐进下界 7、严格低阶函数、严格高阶函数集合 二、和式的估计与界限 1、和式...

    一、计算复杂性函数的阶

    1、阶是用来描述增长快慢的,用增长率来描述算法的效率

    2、忽略低阶项,保留最高阶项,忽略常系数

    3、用增长函数来描述阶

    4、同阶函数集合,证明方式不常用,当增长函数的高阶低阶区分不清时才用

    5、低阶函数集合、高阶函数集合

    6、渐进上界、渐进紧界、渐进下界

    7、严格低阶函数、严格高阶函数集合

     

    二、和式的估计与界限

    1、和式的估计

    2、直接求和的界限

    三、递归方程

    递归方程是使用小的输入值来描述一个函数的方程或不等式。

    求解递归方程的三个主要方法:

    替换方法、迭代方法、Master定理方法

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同阶函数集合