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如何使用Scala的exists函数

在本文中，我们将演示如何在Scala的集合上使用exists函数，该函数适用于Scala的可变（Mutable）和不可变（Immutable）集合。...exists函数接受谓词函数（predicate function），并将使用该函数查找集合中与谓词匹配的第一个元素。...Scala文档中exists函数的定义如下： def exists(p: (A) ⇒ Boolean): Boolean exists函数是IterableLike特质（trait）的一个成员。...exists函数如何检查在序列中是否存在一个指定的元素： 下面的代码展示了如何使用exists函数来查找某个特定元素是否存在于一个序列中——更准确地说，就是使用exists函数来查找甜甜圈序列中存在普通甜甜圈元素...（Value Function） 4、如何使用exists函数并通过步骤3的谓词函数查找元素Plain Donut： 下面的代码展示了如何调用exists方法并传递步骤3中的值谓词函数，以查找甜甜圈序列中是否存在普通的甜甜圈元素

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【分享】如何使用coresight作为MPSoC的标准输入输出？

standalone/freerto应用程序使用coresight作为MPSoC的标准输入输出 对于standalone/freerto应用程序， 在BSP工程的Board Support Package...Setting里，可以配置STDOUT/STDIN的物理设备。...在standalone或者freertos标签窗口的STDOUT/STDIN的选项下，有none, uart0, uart1, psu_coresight_0等选项。...然后运行工程，打开Xilinx xsct，连接单板，选择“Cortex-A53 #0”，执行jtagterminal，就会启动一个窗口，显示通过psu_coresight_0打印的字符串。...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。

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如何使用Python的lambda、map和filter函数

当需要一个快速且不需要经常重复使用的（通常是一个小的）函数时，它非常有用。单独使用Lambda函数可能没有太多意义。...lambda函数的价值在于它在哪里与另一个函数（例如map()或filter()）一起使用。...图2 在本示例中，必须预先定义一个计算数字平方的函数。假设这个square()函数只被map函数使用一次，然后就不再使用了。在这种情况下，最好使用lambda函数来计算平方。...下面是使用lambda函数的相同示例。 图3 filter()函数介绍 filter()函数类似于map()，然而，map()在一个迭代器上执行一个特定的函数，并返回该迭代器中的每个元素。...图4 然后，让我们定义一个函数来检查输入是否为奇数，如果给定的数字为奇数，该函数将返回True。 图5 现在让我们先用map()函数试试，看看我们得到了什么。

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Spark RDD Map Reduce 基本操作

map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。...因为分区中最后一个元素没有下一个元素了，所以(3,4)和(6,7)不在结果中。...的另外一个变种，map只需要一个输入函数，而mapWith有两个输入函数。...与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的RDD...reduce reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。

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如何使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置?

给定一个非负整数数组，最初位于数组的第一个元素位置,数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度,如何使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置?...当前元素值为跳跃的最大长度,在没有任何前提支持下的最合适值就是元素最大值. 2. 在这个最大的跳跃范围内,需要选取一个合适值,保证下次跳跃能达到最大距离. 3....快指针,指向当前元素能跳跃到的最大位置,quickIndex=array[slowIndex] + slowIndex;并作为下次的慢指针....最大移步指针,用来查找本次跳跃范围内,指向下一次跳跃后,达到的最大距离所在元素位置;并作为下次跳跃的快指针. 按这个思路,我们一起分析下,上面数组是如何跳跃的. 1. 起始状态 2....通过上述流程,可以发现当我们不能从整体上给出一个最优方案时,可以只根据当前状态给出最好选择,做出局部意义上的最优解. 这种问题求解的思路叫做贪心算法.

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一个list 里面存放实体类，根据多个字段进行分组，最后将结果都保存，返回一个map 集合，一层一层的map 集合

目录 1 需求 2 实现 1 需求 现在从数据库查询出一个list 集合的数据，是一个实体类，现在需要根据多个字段进行分组，最后只是返回一个map 集合。...一层一层的 2 实现 如果你想在最后一层的列表数据上进行计算，并将计算结果保存并返回一个Map集合，可以按照以下方式修改代码： import java.util.List; import java.util.Map...，我们使用Collectors.collectingAndThen方法来在最后一层分组的数据上进行计算。...calculateValue方法接收一个最后一层的列表数据，并根据实际需求进行计算，并返回计算结果。这样，最终的分组结果将包含计算结果的Map集合。...如果在最后一层，需要传另外的参数 如果calculateValue方法需要接收一个最后一层的列表数据和一个额外的字符串变量，你可以将该变量添加到方法的参数列表中，并在Collectors.collectingAndThen

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spark中 map和reduce理解及与hadoop的map、reduce区别

spark用的Scala编写的。因此这里的map和reduce，也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数，而且很方便。...与hadoop中map函数比较 hadoop的map函数，与Scala中map函数没有太大的关系。hadoop的map函数，主要用来分割数据。至于如何分割可以指定分隔符。...reduce函数 Scala中，reduce是传递两个元素，到函数中，然后返回值与下一个元素，一起作为参数传入。Scala有意思的地方在这里，难懂的地方也在这里。...._2) y else x)) x和y在我们传统的函数中，它是固定的。但是Scala中，就不是了。刚开始传入的是第一个元素和第二个元素，后面的就是返回值和下一个元素。...由于30大于19，因此依旧返回的是("Andy",30).依次类推。最后得出结果。 与hadoop中reduce函数比较 hadoop中reduce函数，一般用于统计数据。

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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

问题导读 1.读取日志的过程中，发生异常本文是如何解决的? 2.读取后，如何过滤异常的记录？ 3.如何实现统计点击最高的记录？...= "/foo") 上面的代码做一个简单解释： p.parseRecord(_)解析记录 p.parseRecord(_).getOrElse(nullObject)如何没有取到值，则使用nullObject...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...（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。...scala> Seq(1, 1, 2) res3: Seq[Int] = List(1, 1, 2) (注意返回的结果是一个List。Seq是一个trait；List是它的一个实现类。

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在下函数式编程，有何贵干？

本文之后的代码主要以 Java 和 Scala 为主，前者说明如何在非函数式语言中实现函数式风格，后者说明在函数式语言中是如何做的。代码比较简单，无论你是否懂这两门语言，相信都能很容易看懂。...而尾递归指的就是只在函数的最后一个语句调用递归。...这样的好处是可以使用很多 FP 语言都支持的尾递归优化或者叫尾递归消除，即递归调用时直接将函数的调用者传入到下一个递归函数中，并将当前函数弹出栈中，在最后一次递归调用完毕后直接返回传入的调用者处而不是返回上一次递归的调用处...Scala 中一个操作中的所有数据完成处理后才流向下一个操作，可以看做每个操作都是一个关卡。而 Java 则是默认使用了惰性求值的方式，并且概念非常类似 Spark。...最后我想说的是使用函数式编程的确很坂本，但是多了解一种编程范式对于从码农进化为码农++还是很有帮助的。

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【Kotlin】函数 ⑥ ( 函数参数为 Lambda 表达式 | Lambda 表达式作为参数的简略写法 | 唯一参数的简略写法 | 最后一个参数的简略写法 )

文章目录 一、 函数参数为 Lambda 表达式 二、Lambda 表达式作为参数的简略写法 1、Lambda 表达式作为唯一参数的简略写法 2、Lambda 表达式作为最后一个参数的简略写法 一、...) -> String , 是一个 函数类型 ; 函数类型变量 : 在 main 函数中 , 定义函数类型变量 actionFun , 之后 该变量会作为函数参数传递给函数 , 同时使用了 匿名函数 ,..., age: Int -> ; 函数变量作函数参数 : 在最后 , 将 函数类型 变量 actionFun 传递给了 studentDoSomething 函数 , 作为其第三个参数使用 ; fun main...表达式作为最后一个参数的简略写法 如果 Lambda 表达式 作为 函数参数 , 并且 该参数是 若干参数的最后一个参数 , 那么 Lambda 表达式可以提到括号外面 ; 在上一个章节的如下代码 ,..., 输入姓名, 年龄, 执行的操作 studentDoSomething("Tom", 18, actionFun); } 直接使用匿名函数作为函数参数 的效果 : fun main() {

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Spark 算子

map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。...每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f，f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。...的另外一个变种，map只需要一个输入函数，而mapWith有两个输入函数。...flatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的...8.reduce reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。

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Scala兴衰史：暂时的没落或许是一个新的开始

5年前，Scala 似乎曾要成为编程语言中下一个佼佼者，因为它能够优雅得使用面向对象编程范式进行函数编程。...然后是面向对象编程，知道如何执行对象上的操作，以及如何与相互交流，从而完成任务。 相比之下，函数式编程将一个程序作为数学函数来评估，以生成一个结果值。...该函数可以调用嵌套函数，而嵌套函数又可以调用更多的嵌套函数。一个嵌套函数求出一个结果。然后，该结果会被传递给封闭的函数，这是使用嵌套函数值来计算它自己的返回值。...这不仅仅是由于学**曲线的短期下降 — 这是一些开发团队使用 Scala 一整年后的观察结果。 · 不像 Java，Scala有一个灵活的语法，通常会提供很多方法来达到相同的结果。...，其中任务采用了不可变集合作为输入，使用 map 和 reduce 处理转换集合，并生成新的结果集合。

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大数据分析工程师面试集锦2-Scala

用法如下：for {子句} yield {变量或表达式}，yield后面的语句其实就是一个循环体，只不过最终会将所有的循环结果放到一个集合中进行返回。 10 如何使用正则匹配？...有偏函数也有全函数，全函数是指能够正确地支持满足输入参数类型的所有可能的值，而偏函数是指不能够完全支持满足输入参数类型的可能的值，如果输入了这样的值函数无法正常工作。...比如一个开平方根的函数输入的是一个负值，那么函数就无法工作。 13 什么是高阶函数？ 高阶函数在数据分析中使用到的频率是很高的，可能你辛苦一天写的函数代码，一个高阶函数轻松搞定。...部分应用函数可以从字面含义进行解释，只使用一个函数的部分功能-只使用部分参数，其他参数的值固定，可以将原函数直接调用，然后对于需要固定的参数，直接在参数中输入相应的值，需要变化的参数使用“_”,需要注意的是通配符要指定类型...新的函数返回一个以原有的第二个参数作为参数的函数，所以科里化是一种返回函数的函数，目的是简化参数，是函数编写更加简洁和趋向自然语言。

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Spark——RDD操作详解

转化操作map()J接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每一个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数，将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。...map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy，懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。...3、行动操作 RDD最常见的行动操作：reduce()操作,它接受一个函数作为参数，这个函数要操作两个相同类型的RDD数据并返回一个同样类型的新元素。...reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。...redce()接受的函数相同的函数，再加上一个“初始值”来作为分区第一次调用时的结果。

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多面编程语言Scala

最后，我们用了另一个foreach（）方法来迭代输出结果。 高阶函数、Lambda表达式，都是纯正的函数式编程风格。...高阶函数在维基百科中的定义 是：“高阶函数是至少满足下列一个条件的函数：接 受函数作为输入；输出一个函数”。接下来，我们来实现一个自己的高阶函数──求圆周 长和圆面积： ?...我们定义了一个高阶函数cycle。输入参数中传入一个函数值calc，其类型是函数，接收Float输入，输出也是Float。在实现里，我们会调用calc函数。...这样，我们用一个高阶函数cycle，就可以满足求圆周长和圆面积的需求，不需要分别定义两个函数来处理不同任务，而且代码直观简洁。最后，我们打印结果，输出一组半径分别对应的圆周长和圆面积。...输出结果同上。 注意到了吗？我们把cycle函数的两个输入参数进行了拆分（如上述代码第一行），同时在调用cycle函数时，方式也有所不同（如上述代码最后两行）。这是什么意思？

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Scalaz（14）－ Monad：函数组合－Kleisli to Reader

这个从f(g(2))或g(f(2))可以看出：必需固定有一个输入参数及输入参数类型和函数结果类型必需一致，因为一个函数的输出成为另一个函数的输入。...函数必需是 A => M[B]这种模式；只有一个输入，结果是一个Monad M[_] 2、上一个函数输出M[B]，他的运算值B就是下一个函数的输入。...这就要求下一个函数的输入参数类型必需是B 3、M必须是个Monad；这个可以从Kleisli的操作函数实现中看出：scalaz/Kleisli.scala 1 /** alias for `andThen...kleisli((a: A) => b.bind(this(a))(k.run))的意思是先运算M[A]，接着再运算k，以M[A]运算结果值a作为下一个函数k.run的输入参数。...//> res6: Option[Boolean] = Some(true) 例子虽然很简单，但它说明了很多重点：上一个函数输入的运算值是下一个函数的输入值

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Spark 理论基石 —— RDD

但它们都缺少对分布式内存的抽象，不同计算过程之间只能够通过外存来耦合：前驱任务将计算结果写到外存上去，后继任务再将其作为输入加载到内存，然后才能接着执行后继计算任务。...Spark 编程接口 Spark 利用 Scala 语言作为 RDD 抽象的接口，因为 Scala 兼顾了精确（其函数式语义适合交互式场景）与高效（使用静态类型）。...像前面举的例子一样，开发者需要将函数作为参数传给 map 等 Spark 算子。Spark 会将这些函数（或者说闭包）序列化为 Java 对象，然后分发给执行节点进行加载。...RDD 表示 提供 RDD 抽象的一个难点在于，如何高效的跟踪谱系并能提供丰富的变换支持。最后我们选用了基于图的调度模型，将调度和算子进行了解耦。...对于窄依赖，可以对分区间进行并行流水化调度，先计算完成某个窄依赖算子（比如说 map）的分区不用等待其他分区而直接进行下一个窄依赖算子（比如 filter ）的运算。

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Scala语言快速了解一下？

Scala 中的函数则是一个完整的对象，Scala 中的函数其实就是继承了 Trait 的类的对象。Scala 中使用 val 语句可以定义函数，def 语句定义方法。...Scala 中允许使用高阶函数, 高阶函数可以使用其他函数作为参数，或者使用函数作为输出结果。...下面的表达式就定义了一个接受一个Int类型输入参数的匿名函数:var inc = (x:Int) => x+1Scala 偏应用函数是一种表达式，你不需要提供函数需要的所有参数，只需要提供部分，或不提供所需参数...在 Scala 中 你可以同时使用可变与不可变 Map，不可变的直接使用 Map，可变的使用 mutable.Map。...访问元组的元素可以通过数字索引，如下一个元组：val t = (4,3,2,1)我们可以使用 t._1 访问第一个元素， t._2 访问第二个元素，使用 Tuple.productIterator()

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Spark RDD 操作详解——Transformations

但是可以使用 persist (或 cache)方法持久化一个 RDD 到内存中，这样Spark 会在集群上保存相关的元素，下次查询的时候会变得更快，也可以持久化 RDD 到磁盘，或在多个节点间复制。...每台机器都运行自己的 map 部分和本地 reduce 部分，最后将结果返回给驱动程序。...func) mapPartitions 是 map 的一个变种。...map 的输入函数是应用于 RDD 中每个元素，而 mapPartitions 的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。...每个分区中的内容将以 Iterator[T] 传递给输入函数 f，f 的输出结果是 Iterator[U]。最终的 RDD 由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。

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