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接收一元函式
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map轉換元素，主要應用于不可變集合(1 to 10).map(i => i * i) (1 to 10).flatMap(i => (1 to i).map(j => i * j)) -
transform與map相同，不過用于可變集合，直接轉換ArrayBuffer("Peter", "Paul", "Mary").transform(_.toUpperCase) -
collect接收偏函式(PartialFunction)作為引數；模式匹配也是一種偏函式"-3+4".collect { case '+' => 1 ; case '-' => -1 } // Vector(-1, 1) -
groupBy按指定函式分組，回傳Mapval words = Array("Abc", "ab") val map = words.groupBy(_.substring(0, 1).toUpperCase) // Map(A -> Array(Abc, ab))
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接收二元函式
reduceLeft從左向右規約f(f(f(a, b), c), d)
List(1, 7, 2, 9).reduceLeft(_ - _) // ((1 - 7) - 2) - 9 = 1 - 7 - 2 - 9 = -17-
reduceRight從右向左規約f(a, f(b, f(c, d)))List(1, 7, 2, 9).reduceRight(_ - _) // 1 - (7 - (2 - 9)) = 1 - 7 + 2 - 9 = -13 -
foldLeft提供初始值+二元函式，從左向右折疊，每次計算結果在左側- 可用
/:（表示樹形左側）運算子表示，(init /: collection)(function)
- 可用
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foldRight提供初始值+二元函式，從右向左折疊，每次計算結果在右側- 可用
:\（表示樹形右側）運算子表示，(collection :\ init)(function)
List(1, 7, 2, 9).foldLeft(0)(_ - _) (0 /: List(1, 7, 2, 9))(_ - _) // 0 - 1 - 7 - 2 - 9 = -19 - 可用
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scanLeft和scanRight結合了 folding 和 mapping，結果為所有的中間程序值(1 to 10).scanLeft(0)(_ + _) // Vector(0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55)
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zip拉鏈，即將兩個集合各個元素像拉鏈一樣交叉結合在一起List(1,2,3) zip List("a","b","c") // List((1,a), (2,b), (3,c))- 長度不一致的集合則以較小的長度為準
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zipAll為長度較短的集合設定默認值，this.zipAll(that, thisDefault, thatDefault) -
zipWithIndex回傳元素及對應的下標"Scala".zipWithIndex // Vector((S,0), (c,1), (a,2), (l,3), (a,4)) -
view為集合創建延遲視圖val lazyView = (1 to 1000000).view lazyView.take(100).last //100- 對視圖的操作都不會立即計算（包括第一個元素也不會）
- 與
Stream不同，不會快取任何值 apply方法會強制計算整個視圖，使用lazyView.take(i).last代替lazyView(i)
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par并行化集合，后續應用的方法都會并發計算for (i <- (0 until 100).par) print(s" $i") // 1-99-
很好的解決并發編程問題
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將集合變為對于的并行化實作
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對于產生的結果，與串行方式的結果一致 （如
for...yield...） -
可使用
seq，toArray等方法將集合還原 -
部分方法不能并發操作
- 使用
reduce替代reduceLeft，先對各部分集合操作，然后聚合結果，但操作必須滿足結合律 - 使用
aggregate替代foldLeft，先對各部分集合操作，然后用另一個操作將結果聚合
str.par.aggregate(Set[Char]())(_ + _, _ ++ _) // 等價于 str.foldLeft(Set[Char]())(_ + _) ``` - 使用
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