编写一个函数,接受一个字符串的集合,以及一个从字符串到整数值的映射。返回整型的集合,其值为能和集合中某个字符串相对应的映射的值。举例来说,给定Array ("Tom","Fred","Harry")和Map ("Tom"-> 3,"Dick"-> 4,"Harry"-> 5),返回Array(3,5)。提示:用flatMap将get返回的Option值组合在一起。
时间: 2023-07-19 12:17:06 浏览: 38
可以使用 `flatMap` 和 `get` 方法来实现此功能。以下是一个可能的实现:
```scala
def getValues(strings: Seq[String], map: Map[String, Int]): Seq[Int] = {
strings.flatMap(map.get)
}
```
这个函数接受一个字符串集合 `strings` 和一个从字符串到整数值的映射 `map`,并返回一个整数集合,其中每个整数值都是能和 `strings` 集合中某个字符串相对应的映射的值。具体来说,`flatMap` 方法将 `map.get` 应用于每个字符串,并将结果组合在一起。`map.get` 方法返回一个 `Option[Int]` 类型的值,表示给定键的值(如果存在)或 `None`(如果不存在)。因此,`flatMap` 方法返回一个 `Seq[Int]`,其中不包括那些没有映射值的字符串。
相关问题
C语言编写一个函数,用哈希函数将一个字符串转换成一个整型数组的下标。这个怎么写,用一维数组
来存储哈希表?
哈希函数可以通过将字符串中每个字符的 ASCII 码值相加并取余得到一个整型值来进行实现。在C语言中,可以采用如下代码实现:
int hashFunc(char *str, int size) {
int hash = 0;
int len = strlen(str);
for (int i = 0; i < len; i++) {
hash += str[i];
}
return hash % size;
}
其中,str为待hash的字符串,size是哈希表数组的大小。该哈希函数将字符串中每个字符的 ASCII 码值相加得到一个整型值,然后通过对size取余操作来得到该字符串对应于哈希表数组中的下标。接下来可以采用一维数组来存储哈希表,例如:
#define MAX_SIZE 100
int hashTable[MAX_SIZE] = {0};
其中,MAX_SIZE为哈希表数组的大小,hashTable是一个一维整型数组,初值全部设置为0。这样,就可以将哈希表数组中的每个元素映射到一个存储位置了。
pandas中的map函数无法将字符串映射为整形
确实,在 Pandas 的 `map()` 函数中,只能将一个值映射到另一个值,而不能将字符串映射为整型。如果您想要将字符串映射为整型,可以使用 Pandas 的 `replace()` 函数,或者使用 Python 内置的 `map()` 函数。
下面是一个使用 `replace()` 函数将字符串映射为整型的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')
# 将字符串替换为整型
replace_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
df['column_name'] = df['column_name'].replace(replace_dict)
# 将修改后的数据保存为 CSV 文件
df.to_csv('new_csv_file.csv', index=False)
```
在这个示例代码中,我们首先使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件。然后,我们创建一个字典 `replace_dict`,其中包含要替换的字符串和要替换为的整型数字。接下来,我们使用 Pandas 的 `replace()` 函数将 DataFrame 中的字符串替换为整型数字。最后,我们使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数将修改后的数据保存为 CSV 文件。
如果您想要使用 Python 内置的 `map()` 函数,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')
# 将字符串映射为整型
df['column_name'] = df['column_name'].map({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})
# 将修改后的数据保存为 CSV 文件
df.to_csv('new_csv_file.csv', index=False)
```
在这个示例代码中,我们首先使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件。然后,我们使用 Python 内置的 `map()` 函数将 DataFrame 中的字符串映射为整型数字。最后,我们使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数将修改后的数据保存为 CSV 文件。
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