除了普通的×××、字符串類型的模式匹配，scala還提供了很多形式的模式匹配。例如Type、Array、List、Tuple

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我們通過(guò)代碼來(lái)說(shuō)明。

類型模式匹配：判斷傳入值的類型

    def match_type(t : Any) = t match {
      case p : Int => println("It is a Integer!")
      case p : String => println("It is a String! the content is :"+p)
      case m : Map[_,_] => m.foreach(println)
      case _ => println("Unknown Type")
    }
    
    match_type(1)
    match_type("Spark")
    match_type(Map("Spark"->"scala language"))

運(yùn)行結(jié)果如下

It is a Integer!
It is a String! the content is :Spark
(Spark,scala language)

特殊說(shuō)明Map[_,_]中的兩個(gè)_，表示任意類型。等同于type Map = Predef.Map[A, B] 但是不能寫成Map[Any,Any]

數(shù)組模式匹配：

    def match_array(arr : Any) = arr match {
      case Array(x) => println("Array(1):",x) // 長(zhǎng)度為1的數(shù)組，x代表數(shù)組中的值
      case Array(x,y) =>  println("Array(2):",x,y) // 長(zhǎng)度為2的數(shù)組，x代表數(shù)組中的第一個(gè)值
      case Array(x,_*) => println("任意一維數(shù)組:",x) //任意長(zhǎng)度數(shù)組，取第一個(gè)值
      case Array(_*) => println("任意一維數(shù)組") //任意長(zhǎng)度數(shù)組
     }
    
    match_array(Array(0))
    match_array(Array("spark"))
    match_array(Array("spark","scala"))
    match_array(Array("spark","scala",0,4))

列表匹配：

    def match_list(lst : Any) = lst match {
      case 0 :: Nil => println("List:"+0) //Nil表示空列表
      case List(x) => println("List:"+x)
      case x :: y :: Nil => println("List:"+x)
      case x :: tail => println("List:"+"多元素List") //tail表示List的剩下所有元素
    }
    
    match_list(List(0))
    match_list(List("spark"))
    match_list(List("spark","hadoop"))
    match_list(List("spark",1,2,4,5))

元組匹配

    def match_tuple(t : Any) = t match {
      case (0,_) => println("二元元組，第一個(gè)值為0")
      case (x,y) => println("二元元組，值為:"+x+","+y)
      case _ => println("something else")
    }
    
    match_tuple((0,'x'))
    match_tuple(('y','x'))
    match_tuple((0,1,2,3))

當(dāng)前文章：第27講：Type、Array、List、Tuple模式匹配實(shí)戰(zhàn)解析
當(dāng)前地址：http://m.newbst.com/article30/jhespo.html

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