上期对stream流大致总结了一下,后面又做了一些练习,大家可以参考一下。

  • 首先需要建一个 Product的实体类,后面会用到
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Product {
private Long id;
private Integer num;
private BigDecimal price;
private String name;
private String category; }
  • 下面是一些具体的案例
Product prod1 = new Product(1L, 1, new BigDecimal("15.5"), "面包", "零食");
Product prod2 = new Product(2L, 2, new BigDecimal("20"), "饼干", "零食");
Product prod3 = new Product(3L, 3, new BigDecimal("30"), "月饼", "零食");
Product prod4 = new Product(4L, 3, new BigDecimal("10"), "青岛啤酒", "啤酒");
Product prod5 = new Product(5L, 10, new BigDecimal("15"), "百威啤酒", "啤酒");
List<Product> proList = Lists.newArrayList(prod1,prod2,prod3,prod4,prod5);
@Test
public void testG(){
Map<String, List<Product>> proMap = proList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory));
for(Map.Entry<String,List<Product>> entry : proMap.entrySet()){
System.out.println("key" + entry.getKey() + " value" + entry.getValue());
}
} @Test
public void testCollect1(){
//求总数
Long sum = proList.stream().collect(Collectors.counting());
//求平均数量
Double averageNum = proList.stream().collect(Collectors.averagingInt(Product::getNum));
//求最高价格
Optional<BigDecimal> max = proList.stream()
.map(Product::getPrice)
.collect(Collectors.maxBy(BigDecimal::compareTo));
//求数量之和
Long collect = proList.stream().collect(Collectors.summingLong(Product::getNum));
//一次性统计所有信息
LongSummaryStatistics proLSS = proList.stream().collect(Collectors.summarizingLong(Product::getNum)); log.info("求总数:{}", sum);
log.info("求总求平均数量数:{}" ,averageNum);
log.info("求最高价格:{}" ,max.get());
log.info("求数量之和:{}" ,collect);
//System.out.println("求总数" + sum);
//System.out.println("求平均数量" + averageNum);
// System.out.println("求最高价格" + max);
// System.out.println("求数量之和" + collect);
System.out.println("一次性统计所有信息" + proLSS); //将产品按数量是否大于5分区
Map<Boolean, List<Product>> partList = proList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(n -> n.getNum() > 5));
log.info("按数量是否大于5分区:{}",partList);
//将产品按类别分组
Map<String, List<Product>> groupList = proList.stream().collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getCategory()));
Map<String, List<Product>> groupList1 = proList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory));
log.info("将产品按类别分组:{}",groupList);
log.info("将产品按类别分组:{}",groupList1); } @Test
public void testJoiningReducing(){
//将所有产品的 名称 拼接成一个字符串
String names = proList.stream().map(Product::getName).collect(Collectors.joining("_"));
log.info("所有产品名:{}",names); List<String> strList = Arrays.asList("A", "B", "C", "D");
String strJoining = strList.stream().collect(Collectors.joining("+_+"));
log.info("字符串:{}",strJoining); Integer collect = proList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Product::getNum, (x, y) -> (x + y + 1)));
log.info("collect:{}",collect); //stream中的reduce
Optional<Integer> reduce = proList.stream().map(Product::getNum).reduce(Integer::compare);
log.info("stream->reduce:{}",reduce.get());
} @Test
public void testSorted1(){
//按 数量升序排列
List<Product> sortedList = proList.stream().sorted(Comparator.comparing(Product::getNum))
.collect(Collectors.toList());
log.info("sorted:{}",sortedList); //按数量倒叙排
List<Product> sortedListReversed = proList.stream().sorted(Comparator.comparing(Product::getNum).reversed())
.collect(Collectors.toList());
log.info("sored.reversed:{}",sortedListReversed); //先按数量排,再按价格排 (默认升序)
List<Product> collect = proList.stream().sorted(Comparator.comparing(Product::getNum).thenComparing(Product::getPrice))
.collect(Collectors.toList());
log.info("先按数量排,再按价格排 :{}",collect); //先按数量排,再按价格排 (降序排)
List<Product> collect1 = proList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Product::getNum).thenComparing(Product::getPrice).reversed())
.collect(Collectors.toList());
log.info("先按数量排,再按价格降序排 :{}",collect1); //先按数量排 再按价格 自定义排
List<Product> collect2 = proList.stream().sorted((p1, p2) -> {
if (p1.getNum() == p2.getNum()){
return p1.getPrice().compareTo(p2.getPrice()) ;
}else {
return p2.getNum() - p1.getNum();
}
}).collect(Collectors.toList());
log.info("先按数量排 再按价格 自定义排:{}",collect2);
} //测试stream中reduce (规约 也成为缩减 是把一个流缩减成一个值 能实现对集合求和,求积 和求最值的操作)
@Test
public void testStreamReduce() {
//求商品 价格的总和 方式1
Optional<BigDecimal> sum = proList.stream().map(Product::getPrice)
.reduce((x, y) -> x.add(y));
log.info("求和:{}",sum.get()); //求商品 数量的总和 方式2
Optional<Integer> sum1 = proList.stream().map(Product::getNum)
.reduce(Integer::sum);
log.info("求和:{}",sum1.get()); //求商品 价格的总和 方式2
Optional<BigDecimal> sum2 = proList.stream().map(Product::getPrice)
.reduce(BigDecimal::add);
log.info("求和sum2:{}",sum2.get()); //求商品 价格的总和 方式3
BigDecimal sum3 = proList.stream().map(Product::getPrice)
.reduce(new BigDecimal("0"),BigDecimal::add);
log.info("求和sum3:{}",sum3); //求乘积
Optional<Integer> product = proList.stream().map(Product::getNum).reduce((x, y) -> x * y);
log.info("乘积:{}",product); //求最大值 方式 1
Optional<BigDecimal> maxPrice = proList.stream().map(Product::getPrice)
.reduce((x, y) -> x.compareTo(y) == 1 ? x : y);
log.info("商品价格的最大值:{}",maxPrice); //求最大值 方式2
BigDecimal max2 = proList.stream().map(Product::getPrice)
.reduce(new BigDecimal(1), BigDecimal::max);
log.info("求 最大值 方式2:{}",max2);
}

Java8Stream流2的更多相关文章

  1. java8-Stream流API

    一回顾与说明 经过前面发布的三章java8的博客,你就懂得了我们为什么要用Lamda表达式,Lamda表达式的原理与函数式接口的关系,从Lamda表达式到方法引用和构造引用. 想要学Stream流你必 ...

  2. 侠说java8--Stream流操作学习笔记,都在这里了

    前言 首次接触到Stream的时候以为它是和InputStream.OutputStream这样的输入输出流的统称. 流和集合的前世今生 概念的差异 在开发中,我们使用最多的类库之一就是集合.集合是一 ...

  3. Java基础一篇过(七)Java8--stream流

    一.简介 流(stream)也是Java8的一个重要的新特性,主要是对集合(Collector)功能的增强:在上一篇文章我们简单的了解了lambda表达式,现在我们学习下流的概念:使用流可以帮助我们做 ...

  4. java8中的stream流遍历

    比较for循环.迭代器.java8Stream流遍历的不同 package cnom.test.testUtils; import java.io.Serializable; import java. ...

  5. java8-Stream之数值流

    在Stream里元素都是对象,那么,当我们操作一个数字流的时候就不得不考虑一个问题,拆箱和装箱.虽然自动拆箱不需要我们处理,但依旧有隐含的成本在里面.Java8引入了3个原始类型特化流接口来解决这个问 ...

  6. 流式计算(一)-Java8Stream

    大约各位看官君多少也听说了Storm/Spark/Flink,这些都是大数据流式处理框架.如果一条手机组装流水线上不同的人做不同的事,有的装电池,有的装屏幕,直到最后完成,这就是典型的流式处理.如果手 ...

  7. java8--stream

    *:first-child { margin-top: 0 !important; } .markdown-body>*:last-child { margin-bottom: 0 !impor ...

  8. 流式计算(二)-Kafka Stream

    前面说了Java8的流,这里还说流处理,既然是流,比如水流车流,肯定得有流的源头,源可以有多种,可以自建,也可以从应用端获取,今天就拿非常经典的Kafka做源头来说事,比如要来一套应用日志实时分析框架 ...

  9. 024:Java流实现Shell:cat 1.log | grep a | sort | uniq -c | sort -rn

    本文阅读时间大约13分钟(本文实践性很强,建议pc端阅读,最好亲自实践). 参考答案 这个问题考察的是对Linux命令的熟悉程度,以及对Java中集合操作的综合运用,自从转到Java 8以后,我就一直 ...

  10. java8-Stream集合操作快速上手

    java8-Stream集合操作快速上手   目录 Stream简介 为什么要使用Stream 实例数据源 Filter Map FlatMap Reduce Collect Optional 并发 ...

随机推荐

  1. 长事务 (Long Transactions)

    长事务 长事务用于支持 AutoCAD 参照编辑功能,对于 ObjectARX 应用程序非常有用.这些类和函数为应用程序提供了一种方案,用于签出实体以进行编辑并将其签回其原始位置.此操作会将原始对象替 ...

  2. java学习之socket编程

    0x00前言和思维导图 Socks实际上是什么:实际上是提供了精彩通信的端口,在通信之前双方都必须要创造一个端点才能通信,其实感觉socket跟计算机的三次握手有些相似,分为三个步骤: (1)服务器监 ...

  3. 【题解】P7860 [COCI2015-2016#2] ARTUR

    题面传送门 好题. 主要思路和另一位巨佬差不多,详细讲一下判断的部分. 解决思路: 首先考虑本题与拓扑排序有和关系.可以想到,某些棍子的先后移动顺序是有限制的.比如: 这里红色的必须比蓝色的先移动,因 ...

  4. [zoj] 4178. Killing the Brute-force

    题目 Chenjb is the task author of the 71-st Zhejiang Provincial Collegiate Programming Contest. He cre ...

  5. MongoDB 数据库的学习

    一.MongoDB的简介 1.MongoDB是什么? MongoDB 是由 C++ 语言编写的,基于分布式文件存储的数据库,是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是最接近于关系型数据库的 No ...

  6. 有关二级指针char **p 的问题

    int main() { char *str[] = {"welcome", "to", "Fortemdia", "Nanjin ...

  7. 禁用显卡自动更新(解决官办驱动和OEM驱动相冲)

    起因 有一天打开MC(我的世界)时候突然显示显卡不支持,想了想可能是自己捣鼓电脑的时候弄坏了,提示说版本不支持,一看自己的驱动还是上古版本,但是之前都是可以正常玩的,想着更新下驱动就行了呗,更新完&q ...

  8. flex布局中,元素等间距设置,包括第一个元素的左边,最后一个元素的右边,也等间距

    项目中很多地方会用到等间距排放的场景,使用flex 布局可以很方便的实现 .fu{ display: flex; ustify-content: space-between; } 通过上面代码,可以实 ...

  9. 简单的sql注入2

    尝试 1 1' 1" 发现1'还是会报错,所以注入口还是1' 再试试1' and '1'='1发现报出SQLi detected! 取消空格试试1'and'1'='1 似乎可以进入,应该就是 ...

  10. 【devexpress】Gridcontorl分组时自定义底部页脚求和功能

    再使用Gridcontorl的时候页脚的求和平时用起来都是非常方便的.不过有的时候需要普通的求和无法满足我们就可以通过自定义的方式来进行 第一种方法 使用求和的两列数据的总额进行计算毛利率百分比.在绑 ...