Question

我在想一种将重复键[("a","b"),("c","d"),("a","f")]的元组列表转换为映射("a" -> ["b", "f"], "c" -> ["d"])的好方法。通常（在python中），我会在列表上创建一个空映射和for循环，并检查重复键。但我在这里寻找更多的scala-ish和聪明的解决方案。

btw，我在这里使用的实际键值类型是(Int, Node)，我想变成(Int -> NodeSeq)

的地图

Answer 1

对于那些不期望重复或对default duplicate handling policy感到满意的Google员工：

List("a" -> 1, "b" -> 2).toMap
// Result: Map(a -> 1, c -> 2)

从2.12开始，默认策略为：

以后的密钥会覆盖重复的密钥：如果这是一个无序的集合，那么结果映射中的哪个密钥是未定义的。

Answer 2

分组然后投射：

scala> val x = List("a" -> "b", "c" -> "d", "a" -> "f")
//x: List[(java.lang.String, java.lang.String)] = List((a,b), (c,d), (a,f))
scala> x.groupBy(_._1).map { case (k,v) => (k,v.map(_._2))}
//res1: scala.collection.immutable.Map[java.lang.String,List[java.lang.String]] = Map(c -> List(d), a -> List(b, f))

使用折叠的更加谨慎的方式，就像there一样（跳过map f步骤）。

Answer 3

这是另一种选择：

x.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2))

Answer 4

对于那些关心重复的Google员工：

implicit class Pairs[A, B](p: List[(A, B)]) {
  def toMultiMap: Map[A, List[B]] = p.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2))
}

> List("a" -> "b", "a" -> "c", "d" -> "e").toMultiMap
> Map("a" -> List("b", "c"), "d" -> List("e"))

Answer 5

以下是将元组列表转换为处理重复键的映射的更多Scala惯用方法。你想使用折叠。

val x = List("a" -> "b", "c" -> "d", "a" -> "f")

x.foldLeft(Map.empty[String, Seq[String]]) { case (acc, (k, v)) =>
  acc.updated(k, acc.getOrElse(k, Seq.empty[String]) ++ Seq(v))
}

res0: scala.collection.immutable.Map[String,Seq[String]] = Map(a -> List(b, f), c -> List(d))

Answer 6

从Scala 2.13开始，大多数集合都提供了groupMap方法，该方法（顾名思义）与groupBy后跟mapValues等效（效率更高）：

List("a" -> "b", "c" -> "d", "a" -> "f").groupMap(_._1)(_._2)
// Map[String,List[String]] = Map(a -> List(b, f), c -> List(d))

此：

group的元素基于元组的第一部分（组地图的组部分）
map的值通过其第二元组部分（组地图的地图部分）

这等效于list.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2))，但performed in one pass在列表中。

Answer 7

您可以在下面找到一些解决方案。（GroupBy，FoldLeft，Aggregate，Spark）

val list: List[(String, String)] = List(("a","b"),("c","d"),("a","f"))

GroupBy变体

list.groupBy(_._1).map(v => (v._1, v._2.map(_._2)))

折叠左变异

list.foldLeft[Map[String, List[String]]](Map())((acc, value) => {
  acc.get(value._1).fold(acc ++ Map(value._1 -> List(value._2))){ v =>
    acc ++ Map(value._1 -> (value._2 :: v))
  }
})

汇总变化 - 类似于左侧折叠

list.aggregate[Map[String, List[String]]](Map())(
  (acc, value) => acc.get(value._1).fold(acc ++ Map(value._1 -> 
    List(value._2))){ v =>
     acc ++ Map(value._1 -> (value._2 :: v))
  },
  (l, r) => l ++ r
)

Spark变异 - 适用于大数据集（从RDD转换为RDD和平面地图）

import org.apache.spark.rdd._
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}

val conf: SparkConf = new 
SparkConf().setAppName("Spark").setMaster("local")
val sc: SparkContext = new SparkContext (conf)

// This gives you a rdd of the same result
val rdd: RDD[(String, List[String])] = sc.parallelize(list).combineByKey(
   (value: String) => List(value),
   (acc: List[String], value) => value :: acc,
   (accLeft: List[String], accRight: List[String]) => accLeft ::: accRight
)

// To convert this RDD back to a Map[(String, List[String])] you can do the following
rdd.collect().toMap

Answer 8

你可以试试这个

scala> val b = new Array[Int](3)
// b: Array[Int] = Array(0, 0, 0)
scala> val c = b.map(x => (x -> x * 2))
// c: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (2,4), (3,6))
scala> val d = Map(c : _*)
// d: scala.collection.immutable.Map[Int,Int] = Map(1 -> 2, 2 -> 4, 3 -> 6)

将元组列表转换为映射（并处理重复键？）

8 个答案: