前言

在日常使用集合时,我们通常使用迭代器来处理集合中的数据,假如有一个用户列表 List,我们想要将用户按照性别分组生成 Map<String, List>。需要遍历 List,然后判断 Map 中是否存在该性别对应的键,如果没有该性别就放入。如果有则拿出值List,添加 User 之后再放入。整个流程看起来没有问题。但我们都知道在数据库中 SQL 语言为我们提供了很多方法可以方便的处理数据如 group by,limit,where 条件等等可以很方便的对数据进行分组,Java 是否可以有这样的实现呢?答案是有的,Java8 Stream流就提供了对应的API。

本篇博客是上篇博客关于 Stream 流介绍的延续。如果读者对 Stream 流,函数式编程不了解。可以先读我的前几篇博客

一文带你深入了解 Lambda 表达式和方法引用

还在用迭代器处理集合吗?试试Stream,真香

声明:本文首发于博客园,作者:后青春期的Keats;地址:https://www.cnblogs.com/keatsCoder/ 转载请注明,谢谢!

收集器

先看看用收集器实现的分组 List 的方法吧:

List<User> userList = new ArrayList<>();
User user1 = new User(1,"张三","beijing");
User user2 = new User(1,"李四","xi'an");
User user3 = new User(1,"Keats","xi'an");
userList.add(user1);
userList.add(user2);
userList.add(user3); Map<String, List<User>> result = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getLocation));
Set<String> keySet = result.keySet();
keySet.forEach(key -> System.out.println(result.get(key)));

控制台输出

[User{sex=1, name='李四', location='xi'an'}, User{sex=1, name='Keats', location='xi'an'}]
[User{sex=1, name='张三', location='beijing'}]

看了之后,是不是感觉 Stream 真方便!接下来我就向大家介绍一下 Stream 收集器 collect 的用法。

将流元素规约/汇总为一个值

流元素计数

假如需要知道集合中来自西安的用户数量,可以使用 collect(Collectors.counting()) 方法

Long collect = userList.stream().filter(u -> "xi'an".equals(u.getLocation())).collect(Collectors.counting());

也可以简写成:

Long collect = userList.stream().filter(u -> "xi'an".equals(u.getLocation())).count();

最大,最小值

如果需要知道用户列表中最大年龄的用户

Optional<User> maxAge = userList.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(User::getAge)));

也可以简写成:

Optional<User> maxAge = userList.stream().max(Comparator.comparing(User::getAge));

相应的最小年龄的用户只需要使用 minBy() 或者 min() 方法就可以了

汇总

如果要知道用户列表中的年龄和

Integer sumAge = userList.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));

Integer sumAge = userList.stream().mapToInt(User::getAge).sum();

这里使用了 summingInt / mapToInt 方法,将返回值限定为 Integer 类型,其他包装类型也有对应的 summingXxx 方法。这里不再赘述

拼接字符串

如果要将所有的用户姓名拼接成一个字符串

String nameStr = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining());

Collectors.joining() 该方法会默认采用 StringBuilder 方法将 Stream 拼接成一个字符串返回。

另外该方法还提供了两个重载方法,可以自己设置分隔符 joining(CharSequence delimiter),或者设置分隔符,转换后字符串的前缀及后缀 joining(CharSequence delimiter, CharSequence prefix, CharSequence suffix)

元素分组

就像收集器开篇的代码一样,使用 Collectors.groupingBy() 方法可以快速的将流中元素分组。有的时候有些分组条件比较复杂,并不能通过方法引用直接分组。比如年龄小于等于 18 岁成为小孩,大于 18 岁成为大人。这时就需要自己写 Lambda 表达式来实现了

Map<String, List<User>> result = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(u -> {
if (u.getAge() <= 18) {
return "小孩";
} else {
return "大人";
}
}));

多级分组

如果想要年龄分组之后,根据位置分组的两重分组,可以这么实现:

Map<String, Map<Integer, List<User>>> result = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(u -> {
if (u.getAge() <= 18) {
return "小孩";
} else {
return "大人";
}
}, Collectors.groupingBy(User::getAge)));

groupingBy() 方法支持重载方法,groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier, Collector<? super T, A, D> downstream) 这个方法第二个参数是一个新的收集器,你可以创建下级分组,可以计数/求最值/拼串等等。你还可以继续调用 groupingBy 实现更深层次的分组。这里我举一个计数的例子

Map<String, Long> result = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(u -> {
if (u.getAge() <= 18) {
return "小孩";
} else {
return "大人";
}
}, Collectors.counting()));

其他用法大家可以结合博客前面介绍的 API 自行发挥

元素分区

分区可以看成是分组的特殊情况,他所返回的 Map key 是 boolean 类型的。故它的分类函数是一个谓词函数(返回布尔值的函数)。例如我们将年龄大于18的设为true,可以有下面的分区方法:

Map<Boolean, List<User>> result = userList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(u -> u.getAge() > 18));

总结

通过这两篇博客对 Stream 流的理解,相信大家和我一样感受到 Stream 流在处理数据时得天独厚的优势。希望大家在读完博客之后回过头看看自己项目中的一些处理集合的代码,是否可以使用流重构一下,在项目中使用它加深记忆。而不是看完就忘。去领略函数式编程的魅力吧!

码字不易,如果你觉得读完以后有收获,不妨点个推荐让更多的人看到吧!

用Stream流轻易的收集数据的更多相关文章

  1. 详解 stream流

    在本人之前的博文中,我们学习了 I/O流.NIO流的相关概念. 那么,在JDK8的更新内容中,提出了一个新的流 -- stream流 那么,现在,本人就来讲解下这个流: 目录 stream流 常用AP ...

  2. Java8新特性 Stream流式思想(三)

    Stream接口中的常用方法 forEach()方法package cn.com.cqucc.demo02.StreamMethods.Test02.StreamMethods; import jav ...

  3. java中的Stream流

    java中的Stream流 说到Stream便容易想到I/O Stream,而实际上,谁规定"流"就一定是"IO流"呢?在Java 8中,得益于Lambda所带 ...

  4. JDK8新特性---stream流

    项目上用到了stream流,找篇blog,转载一下,介绍下Stream流的用法. 1 流概述  流是 JDK8 新增的成员,允许以声明性方式处理数据集合,可以把 Stream 流看作是遍历数据集合的一 ...

  5. 第46天学习打卡(四大函数式接口 Stream流式计算 ForkJoin 异步回调 JMM Volatile)

    小结与扩展 池的最大的大小如何去设置! 了解:IO密集型,CPU密集型:(调优)  //1.CPU密集型 几核就是几个线程 可以保持效率最高 //2.IO密集型判断你的程序中十分耗IO的线程,只要大于 ...

  6. Java 8 (5) Stream 流 - 收集数据

    在前面已经使用过collect终端操作了,主要是用来把Stream中的所有元素结合成一个List,在本章中,你会发现collect是一个归约操作,就像reduce一样可以接受各种做法作为参数,将流中的 ...

  7. java8中用流收集数据

    用流收集数据 汇总 long howManyDishes = menu.stream().collect(Collectors.counting()); int totalCalories = men ...

  8. 《Java 8 in Action》Chapter 6:用流收集数据

    1. 收集器简介 collect() 接收一个类型为 Collector 的参数,这个参数决定了如何把流中的元素聚合到其它数据结构中.Collectors 类包含了大量常用收集器的工厂方法,toLis ...

  9. ASP.NET Core MVC中Controller的Action如何直接使用Response.Body的Stream流输出数据

    在ASP.NET Core MVC中,我们有时候需要在Controller的Action中直接输出数据到Response.Body这个Stream流中,例如如果我们要输出一个很大的文件到客户端浏览器让 ...

随机推荐

  1. 用python代替人脑运算24点游戏

    前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:老方玩编程 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链 ...

  2. sqli-labs通关教程----21~30关

    第二十一关 第二十一关我们正常登陆后看到,uname后面变成了一堆字母 这是经过base64编码之后的样子,所以就照葫芦画瓢,将我payload的uname后面的部分转码成base64,这里可以用正常 ...

  3. Jmeter发送jdbc请求进行大批量造数

    创建批量造数脚本,一个简单的结构如下图所示, 1.线程组(10个线程重复运行2次,相当于造20个数) 2.用户定义变量(这是全局变量,用于后面随机筛选用) 3.数据库连接配置 4.计数器(用于主键递增 ...

  4. F - Minimum Sum LCM

    LCM (Least Common Multiple) of a set of integers is defined as the minimum number, which is a multip ...

  5. redis: List列表类型(四)

    list设置值(头部):lpush list one list设置值(尾部):**rpush ** list one list获取值:lrange list 0 -1 list获取指定范围的值:lra ...

  6. IOC趣味理解

    假设一个场景:   假设你是一个四岁孩子,饿了,想吃东西.怎么做? 1,哪有吃的去哪拿,你知道冰箱有吃的,你去冰箱拿〉会有风险.比如,拿了生的吃的,吃坏肚子,甚至拿了不能吃的东西. 2, 找父母(IO ...

  7. MVC-基础01

    MVC体系结构将应用程序分成三个主要组件:模型(Model).视图(View).和控制器(Controller).在ASP.NET MVC应用程序中,数据操控的逻辑包含在Models文件夹下,数据的展 ...

  8. 日志分析工具ELK(三)

    目前官网更新特别快,不到半年时间就更新了好几个版本,目前最新的是5.1 以下安装配置使用4.5版本的 https://www.elastic.co/guide/en/kibana/4.5/index. ...

  9. 暑期档追剧指南曝光 HUAWEI nova 2系列再放实用三大招

    火辣辣的夏季来啦,每年这时火热的不只天气,还有暑期黄金档影视剧的激烈争夺战.今年有<择天记>收视率珠玉在前,<欢乐颂2>更是引发全民追剧热潮,"小花"赵丽颖 ...

  10. 与IBM的Lin Sun关于Istio 1.0和微服务的问答

    北京时间 7 月 31 日,Istio 正式发布了 1.0 版本,并表示已经可用于生产环境.该版本的主要新特性包括跨集群 mesh 支持.细粒度流量控制以及在一个 mesh 中增量推出 mutual ...