用scala写一个方法,集合类型为ArrayBuffer[(Array[String], String, Array[(String, String)], Array[String])],其有百万数据,在这个集合中每个元素都需要和其他元素做比较,判断第一项、第三项和第四项是否为其他元素的子集并且第二项相等。请给出效率最高的方法
时间: 2023-03-29 07:03:57 浏览: 64
您好,我是 C 知道。对于您的问题,我可以给出以下 Scala 代码实现:
```scala
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
def compareArrayBuffer(arr: ArrayBuffer[(Array[String], String, Array[(String, String)], Array[String])]): Unit = {
for (i <- until arr.length) {
val (arr1, str1, arr2, arr3) = arr(i)
for (j <- i + 1 until arr.length) {
val (arr4, str2, arr5, arr6) = arr(j)
if (arr1.toSet.subsetOf(arr4.toSet) && arr2.toSet.subsetOf(arr5.toSet) && arr3.toSet.subsetOf(arr6.toSet) && str1 == str2) {
println(s"元素 $i 和元素 $j 匹配")
}
}
}
}
```
这个方法的时间复杂度为 O(n^2),因为需要对每个元素都和其他元素做比较。如果您有更高效的方法,欢迎分享。
相关问题
用scala写一个方法,集合类型为ArrayBuffer[(Array[String], String, Array[(String, String)], Array[String]],其有百万数据,在这个集合中每个元素都需要和其他元素做比较,判断是否为其他元素的子集。请给出效率最高的方法
可以使用Spark的分布式计算框架来处理这个问题,具体步骤如下:
1. 将ArrayBuffer转换为RDD,使用Spark的并行计算能力来处理大量数据。
2. 对RDD进行flatMap操作,将每个元素拆分成多个元素,每个元素包含一个子集和一个父集。
3. 对拆分后的RDD进行groupByKey操作,将每个子集按照父集进行分组。
4. 对分组后的RDD进行map操作,将每个子集与其对应的父集进行比较,判断是否为子集。
5. 最后对结果进行过滤,只保留是子集的元素。
这种方法可以利用Spark的分布式计算能力,处理大量数据时效率非常高。
用sparksql实现string类型字段转换为array类型
在 Spark SQL 中,我们可以使用 `split()` 函数将字符串类型的字段转换为数组类型。以下是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions.split
val df = Seq((1, "a,b,c"), (2, "d,e"), (3, "f")).toDF("id", "str_col")
val df_array = df.withColumn("array_col", split($"str_col", ","))
df_array.show()
```
输出结果如下:
```
+---+------+---------+
| id|str_col|array_col|
+---+------+---------+
| 1| a,b,c|[a, b, c]|
| 2| d,e| [d, e]|
| 3| f| [f]|
+---+------+---------+
```
在上面的代码中,我们首先使用 `Seq()` 函数创建一个简单的 DataFrame,其中包含一个整数类型的 `id` 字段和一个字符串类型的 `str_col` 字段。然后,我们使用 `split()` 函数将 `str_col` 字段转换为数组类型,并将结果存储在名为 `array_col` 的新列中。最后,我们使用 `show()` 函数来显示 DataFrame 的内容。
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