Konwertuj listę krotek na mapę (i radzisz sobie ze zduplikowanym kluczem?)


92

Myślałem o fajnym sposobie przekonwertowania listy krotek ze zduplikowanym kluczem [("a","b"),("c","d"),("a","f")]na mapę ("a" -> ["b", "f"], "c" -> ["d"]). Normalnie (w Pythonie) tworzyłem pustą mapę i pętlę for-for na liście i sprawdzałem, czy nie ma zduplikowanego klucza. Ale szukam tutaj czegoś bardziej skalistego i sprytnego.

btw, rzeczywisty typ klucza i wartości, którego tutaj używam, to (Int, Node)i chcę przekształcić go w mapę(Int -> NodeSeq)

Odpowiedzi:


80

Grupuj, a następnie projekt:

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))

Bardziej skalowalny sposób użycia fold, tak jak tam (pomiń map fkrok).


125

Dla pracowników Google, którzy nie oczekują duplikatów lub nie mają nic przeciwko domyślnym zasadom postępowania z duplikatami :

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

Od 2.12 domyślna zasada brzmi:

Zduplikowane klucze zostaną nadpisane późniejszymi kluczami: jeśli jest to kolekcja nieuporządkowana, klucz w wynikowej mapie jest niezdefiniowany.


58

Oto inna alternatywa:

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

To daje nam Map[String, SeqView[String,Seq[_]]]... czy jest to zamierzone?
Luigi Plinge

1
@LuigiPlinge A SeqView[String,Seq[_]]jest również Seq[String]. Z perspektywy czasu uważam, że to nie jest warte zachodu, więc usunąłem view. mapValuesi tak zrobi przegląd wartości.
Daniel C. Sobral

To zadziałało idealnie w moim przypadku (praca domowa coursera): lazy val DictionaryByOccurrences: Map [Occurrences, List [Word]] = {val pairs = for (curWord <- dictionary) yield {val curWordOccurrences = wordOccurrences (curWord) (curWordOccurrences, curWord)} pairs.groupBy ( ._1) .mapValues ​​( .map (_._ 2))}
JasonG

mapValues ​​zwraca widok mapy, a nie nową mapę scala-lang.org/api/current/index.html#scala.collection.Map
Max Heiber

1
Prawdopodobnie chcesz, x.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2)).map(identity)ponieważ mapValueswyrażenie zostanie ponownie obliczone za każdym razem, gdy zostanie użyte. Zobacz issue.scala-lang.org/browse/SI-7005
Jeffrey Aguilera,

20

Dla pracowników Google, którym zależy na duplikatach:

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")) 

12

Zaczynając Scala 2.13, większość kolekcji jest wyposażona w metodę groupMap , która jest (jak sama nazwa wskazuje) odpowiednikiem (bardziej wydajnym) a, groupBypo którym następuje mapValues:

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

To:

  • groupelementy s oparte na pierwszej części krotek (część grupowa mapy grupowej )

  • maps zgrupowane wartości, biorąc ich drugą część krotki (część mapy grupy mapy )

Jest to odpowiednik, list.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2))ale wykonywany w jednym przejściu przez listę.


4

Oto bardziej idiomatyczny sposób Scala na przekonwertowanie listy krotek na mapę obsługującą zduplikowane klucze. Chcesz użyć fałdy.

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))

1
Jak myślisz, dlaczego jest to bardziej w stylu Scala niż przedstawione tutaj rozwiązania groupBy-mapValue?
Make42

@ om-nom-nom, instrukcja "Bardziej skalowalny sposób użycia fold, tak jak tam (pomiń mapę f krok)."
cevaris

Liczyłem na logiczny argument ;-). Ani om-nom-nom, ani powiązany artykuł nie dostarczyły dowodów na moje pytanie. (A może przegapiłem to?)
Make42

1
@ Make42 Jest to bardziej fp sposób radzenia sobie z tym problemem, ponieważ wszystkie monady są monoidami, a monoidy zgodnie z prawem są składane. W fp obiekty i zdarzenia są modelowane jako monady i nie wszystkie monady będą implementować groupBy.
soote

4

Poniżej znajdziesz kilka rozwiązań. (GroupBy, FoldLeft, Aggregate, Spark)

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

Grupa według odmian

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

Odmiana zagięcia w lewo

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))
  }
})

Zagregowana odmiana - podobnie jak spasowanie w lewo

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 Variation - dla dużych zbiorów danych (konwersja na RDD i zwykłą mapę z RDD)

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

2

Możesz tego spróbować

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)
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.