Java8 如何进行stream reduce,collection操作

Java8 如何进行stream reduce,collection操作

2014-07-16 16:42 佚名 oschina 字号：T | T

在java8 JDK包含许多聚合操作（如平均值，总和，最小，最大，和计数），返回一个计算流stream的聚合结果。这些聚合操作被称为聚合操作

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在java8 JDK包含许多聚合操作（如平均值，总和，最小，最大，和计数），返回一个计算流stream的聚合结果。这些聚合操作被称为聚合操作。 JDK除返回单个值的聚合操作外，还有很多聚合操作返回一个collection集合实例。很多的reduce操作执行特定的任务，如求平均值或按类别分 组元素。

JDK提供的通用的聚合操作：Stream.reduce,Stream.collection

注意：本文将reduction operations翻译为聚合操作，因为reduction operations通常用于汇聚统计。

两者的区别：

Stream.reduce，常用的方法有average, sum, min, max, and count，返回单个的结果值，并且reduce操作每处理一个元素总是创建一个新值

Stream.collection与stream.reduce方法不同，Stream.collect修改现存的值，而不是每处理一个元素，创建一个新值

1. package lambda;
2. import java.util.Arrays;
3. import java.util.List;
4. import java.util.Map;
5. import java.util.stream.Collectors;
6. public class LambdaMapReduce {
7. private static List<User> users = Arrays.asList(
8. new User(1, "张三", 12,User.Sex.MALE),
9. new User(2, "李四", 21, User.Sex.FEMALE),
10. new User(3,"王五", 32, User.Sex.MALE),
11. new User(4, "赵六", 32, User.Sex.FEMALE));
12. public static void main(String[] args) {
13. reduceAvg();
14. reduceSum();
15. //与stream.reduce方法不同，Stream.collect修改现存的值，而不是每处理一个元素，创建一个新值
16. //获取所有男性用户的平均年龄
17. Averager averageCollect = users.parallelStream()
18. .filter(p -> p.getGender() == User.Sex.MALE)
19. .map(User::getAge)
20. .collect(Averager::new, Averager::accept, Averager::combine);
21. System.out.println("Average age of male members: "
22. + averageCollect.average());
23. //获取年龄大于12的用户列表
24. List<User> list = users.parallelStream().filter(p -> p.age > 12)
25. .collect(Collectors.toList());
26. System.out.println(list);
27. //按性别统计用户数
28. Map<User.Sex, Integer> map = users.parallelStream().collect(
29. Collectors.groupingBy(User::getGender,
30. Collectors.summingInt(p -> 1)));
31. System.out.println(map);
32. //按性别获取用户名称
33. Map<User.Sex, List<String>> map2 = users.stream()
34. .collect(
35. Collectors.groupingBy(
36. User::getGender,
37. Collectors.mapping(User::getName,
38. Collectors.toList())));
39. System.out.println(map2);
40. //按性别求年龄的总和
41. Map<User.Sex, Integer> map3 = users.stream().collect(
42. Collectors.groupingBy(User::getGender,
43. Collectors.reducing(0, User::getAge, Integer::sum)));
44. System.out.println(map3);
45. //按性别求年龄的平均值
46. Map<User.Sex, Double> map4 = users.stream().collect(
47. Collectors.groupingBy(User::getGender,
48. Collectors.averagingInt(User::getAge)));
49. System.out.println(map4);
50. }
51. // 注意，reduce操作每处理一个元素总是创建一个新值，
52. // Stream.reduce适用于返回单个结果值的情况
53. //获取所有用户的平均年龄
54. private static void reduceAvg() {
55. // mapToInt的pipeline后面可以是average,max,min,count,sum
56. double avg = users.parallelStream().mapToInt(User::getAge)
57. .average().getAsDouble();
58. System.out.println("reduceAvg User Age: " + avg);
59. }
60. //获取所有用户的年龄总和
61. private static void reduceSum() {
62. double sum = users.parallelStream().mapToInt(User::getAge)
63. .reduce(0, (x, y) -> x + y); // 可以简写为.sum()
64. System.out.println("reduceSum User Age: " + sum);
65. }
66. }

三、参考

http://docs.oracle.com/javase/tutorial/collections/streams/reduction.html

本文链接：http://my.oschina.net/cloudcoder/blog/215169