首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Scala: array.toList vs array.to[List]

在Scala中,array.toList和array.to[List]都是将数组转换为列表的方法。它们的作用是相同的,但是实现方式略有不同。

array.toList是通过调用数组的toList方法来实现的。该方法会将数组中的元素逐个添加到一个新的列表中,并返回该列表。这种方式比较直观,适用于大多数情况。

array.to[List]是通过调用数组的to方法,并传入一个类型参数[List]来实现的。该方法会根据传入的类型参数,使用隐式转换将数组转换为指定类型的集合。这种方式更加灵活,可以根据需要将数组转换为不同类型的集合,如List、Set、Vector等。

在实际使用中,选择使用哪种方式取决于个人偏好和具体需求。一般来说,如果只需要将数组转换为列表,可以直接使用array.toList。如果需要将数组转换为其他类型的集合,可以使用array.to[List]并传入相应的类型参数。

Scala中的数组转换为列表的示例代码如下:

代码语言:txt
复制
val array = Array(1, 2, 3, 4, 5)

// 使用array.toList方法将数组转换为列表
val list1 = array.toList

// 使用array.to[List]方法将数组转换为列表
val list2 = array.to[List]

println(list1) // 输出:List(1, 2, 3, 4, 5)
println(list2) // 输出:List(1, 2, 3, 4, 5)

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 云服务器(CVM):提供弹性计算能力,支持多种操作系统和应用场景。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库 MySQL 版(CDB):提供稳定可靠的云数据库服务,支持高可用、备份恢复、性能优化等功能。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 云原生容器服务(TKE):提供高度可扩展的容器化应用管理平台,支持快速部署、弹性伸缩、自动运维等特性。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/tke
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【Scala篇】--Scala中集合数组,list,set,map,元祖

    备注:数组方法 1     def apply( x: T, xs: T* ): Array[T] 创建指定对象 T 的数组, T 的值可以是 Unit, Double, Float, Long, Int, Char, Short, Byte, Boolean。 2     def concat[T]( xss: Array[T]* ): Array[T] 合并数组 3     def copy( src: AnyRef, srcPos: Int, dest: AnyRef, destPos: Int, length: Int ): Unit 复制一个数组到另一个数组上。相等于 Java's System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length)。 4     def empty[T]: Array[T] 返回长度为 0 的数组 5     def iterate[T]( start: T, len: Int )( f: (T) => T ): Array[T] 返回指定长度数组,每个数组元素为指定函数的返回值。 以上实例数组初始值为 0,长度为 3,计算函数为a=>a+1: scala> Array.iterate(0,3)(a=>a+1) res1: Array[Int] = Array(0, 1, 2) 6     def fill[T]( n: Int )(elem: => T): Array[T] 返回数组,长度为第一个参数指定,同时每个元素使用第二个参数进行填充。 7     def fill[T]( n1: Int, n2: Int )( elem: => T ): Array[Array[T]] 返回二数组,长度为第一个参数指定,同时每个元素使用第二个参数进行填充。 8     def ofDim[T]( n1: Int ): Array[T] 创建指定长度的数组 9     def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int ): Array[Array[T]] 创建二维数组 10     def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int, n3: Int ): Array[Array[Array[T]]] 创建三维数组 11     def range( start: Int, end: Int, step: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组,step 为每个元素间的步长 12     def range( start: Int, end: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组 13     def tabulate[T]( n: Int )(f: (Int)=> T): Array[T] 返回指定长度数组,每个数组元素为指定函数的返回值,默认从 0 开始。 以上实例返回 3 个元素: scala> Array.tabulate(3)(a => a + 5) res0: Array[Int] = Array(5, 6, 7) 14     def tabulate[T]( n1: Int, n2: Int )( f: (Int, Int ) => T): Array[Array[T]] 返回指定长度的二维数组,每个数组元素为指定函数的返回值,默认从 0 开始。

    01

    大数据技术之_16_Scala学习_12_设计模式+泛型、上下界、视图界定、上下文界定、协变逆变不变

    第十七章 设计模式17.1 学习设计模式的必要性17.2 掌握设计模式的层次17.3 设计模式的介绍17.4 设计模式的类型17.5 简单工厂模式(生产类)17.5.1 基本介绍17.5.2 看一个具体的需求17.5.3 使用传统的方式来完成17.5.4 使用简单工厂模式来完成17.6 工厂方法模式(生产方法)17.6.1 看一个新的需求17.6.2 工厂方法模式介绍17.6.3 工厂方法模式应用案例17.7 抽象工厂模式(生产类)17.7.1 基本介绍17.7.3 抽象工厂模式应用案例17.8 工厂模式小结17.9 单例模式17.9.1 什么是单例模式+单例模式的应用场景17.9.2 单例模式的应用案例-懒汉式17.9.2 单例模式的应用案例-饿汉式17.10 装饰者模式(Decorator)17.10.1 看一个具体的需求17.10.2 方案1-较差的方案+小结和分析17.10.3 方案2-好点的方案+小结和分析17.10.4 装饰者模式原理17.10.5 装饰者模式定义17.10.6 用装饰者模式设计重新设计的方案17.10.7 装饰者模式咖啡订单项目应用实例17.10.8 Java 中装饰者模式的经典使用17.11 观察者模式(Observer)17.11.1 看一个具体的需求17.11.2 气象站设计方案1-普通方案17.11.3 观察者模式原理17.11.4 气象站设计方案2-观察者模式17.11.5 Java 内置观察者模式17.12 代理模式(Proxy)17.12.1 代码模式的基本介绍17.12.2 看一个具体的需求17.12.3 完成监控本地糖果机17.12.4 完成监控远程糖果机17.12.6 Java RMI实现远程代理17.12.7 使用远程代理模式完成远程糖果机监控17.12.8 动态代理17.12.9 几种常见的代理模式介绍-几种变体第十八章 泛型、上下界、视图界定、上下文界定、协变逆变不变18.1 泛型18.2 类型约束-上界(Upper Bounds)/下界(Lower Bounds)18.3 类型约束-视图界定(View Bounds)18.4 类型约束-上下文界定(Context Bounds)18.5 协变、逆变和不变

    01

    Scala学习笔记

    大数据框架(处理海量数据/处理实时流式数据) 一:以hadoop2.X为体系的海量数据处理框架         离线数据分析,往往分析的是N+1的数据         - Mapreduce             并行计算,分而治之             - HDFS(分布式存储数据)             - Yarn(分布式资源管理和任务调度)             缺点:                 磁盘,依赖性太高(io)                 shuffle过程,map将数据写入到本次磁盘,reduce通过网络的方式将map task任务产生到HDFS         - Hive 数据仓库的工具             底层调用Mapreduce             impala         - Sqoop             桥梁:RDBMS(关系型数据库)- > HDFS/Hive                   HDFS/Hive -> RDBMS(关系型数据库)         - HBASE             列式Nosql数据库,大数据的分布式数据库  二:以Storm为体系的实时流式处理框架         Jstorm(Java编写)         实时数据分析 -》进行实时分析         应用场景:             电商平台: 双11大屏             实时交通监控             导航系统  三:以Spark为体系的数据处理框架         基于内存            将数据的中间结果放入到内存中(2014年递交给Apache,国内四年时间发展的非常好)         核心编程:             Spark Core:RDD(弹性分布式数据集),类似于Mapreduce             Spark SQL:Hive             Spark Streaming:Storm         高级编程:             机器学习、深度学习、人工智能             SparkGraphx             SparkMLlib             Spark on R Flink

    04
    领券