Java8中Stream用法

Java / Stream用法
字数统计: 1.4k   |   阅读时长≈ 7 分钟

本文主要整理了Java8的新特性Stream的用法，可以利用新特性的简洁代码实现一些数据转化、处理。

定义一个Apple对象

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
public class Apple {
    private Integer id;
    private String name;
    private BigDecimal money;
    private Integer num;
    public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.money = money;
        this.num = num;
    }
}

添加一些测试数据：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
List<Apple> appleList = new ArrayList<>();//存放apple对象集合
 
Apple apple1 =  new Apple(1,"苹果1",new BigDecimal("3.25"),10);
Apple apple12 = new Apple(1,"苹果2",new BigDecimal("1.35"),20);
Apple apple2 =  new Apple(2,"香蕉",new BigDecimal("2.89"),30);
Apple apple3 =  new Apple(3,"荔枝",new BigDecimal("9.99"),40);
 
appleList.add(apple1);
appleList.add(apple12);
appleList.add(apple2);
appleList.add(apple3);

分组

List里面的对象元素，以某个属性来分组，例如，以id分组，将id相同的放在一起：

1
2
3
4
//List 以ID分组 Map<Integer,List<Apple>>
Map<Integer, List<Apple>> groupBy = appleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Apple::getId));
 
System.err.println("groupBy:"+groupBy);
1
2
3
4
5
{ 1=[Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10},
	Apple{id=1, name='苹果2', money=1.35, num=20}],
  2=[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}], 
  3=[Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}]
}

List转Map

1
2
3
4
5
Collectors.toMap 有三个重载方法：

toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper);
toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper,BinaryOperator<U> mergeFunction);
toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper,BinaryOperator<U> mergeFunction, Supplier<M> mapSupplier);

参数含义分别是：

keyMapper：Key 的映射函数

valueMapper：Value 的映射函数

mergeFunction：当 Key 冲突时，调用的合并方法

mapSupplier：Map 构造器，在需要返回特定的 Map 时使用

还是用上面的例子，如果 List 中 userId 有相同的，使用上面的写法会抛异常：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
/**
 * List -> Map
 * 需要注意的是：
 * toMap 如果集合对象有重复的key，会报错Duplicate key ....
 *  apple1,apple12的id都为1。
 *  可以用 (k1,k2)->k1 来设置，如果有重复的key,则保留key1,舍弃key2
 */
Map<Integer, Apple> appleMap = appleList.stream().collect(Collectors.toMap(Apple::getId, a -> a);
或者
Map<Integer, Apple> appleMap = appleList.stream().collect(Collectors.toMap(Apple::getId, Function.identity());

// 异常：
java.lang.IllegalStateException: Duplicate key id=1 
    at java.util.stream.Collectors.lambda$throwingMerger$114(Collectors.java:133)
    at java.util.HashMap.merge(HashMap.java:1245)
    at java.util.stream.Collectors.lambda$toMap$172(Collectors.java:1320)
    at java.util.stream.ReduceOps$3ReducingSink.accept(ReduceOps.java:169)
    at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1374)
    at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:481)
    at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:471)
    at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(ReduceOps.java:708)
    at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:234)
    at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(ReferencePipeline.java:499)
    at Test.toMap(Test.java:17)
    ...
	
Map<Integer, Apple> appleMap = appleList.stream().collect(Collectors.toMap(Apple::getId, a -> a,(k1,k2)->k1));
//输出的appleMap:
{1=Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, 2=Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}, 3=Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}}

第四个参数（mapSupplier）用于自定义返回 Map 类型，比如我们希望返回的 Map 是根据 Key 排序的，可以使用如下写法：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
List<User> userList = Lists.newArrayList(
        new User().setId("B").setName("张三"),
        new User().setId("A").setName("李四"),
        new User().setId("C").setName("王五")
);
userList.stream().collect(
    Collectors.toMap(User::getId, User::getName, (n1, n2) -> n1, TreeMap::new)
);

// 输出结果：
A-> 李四 
B-> 张三 
C-> 王五

过滤Filter

1
2
3
4
5
//从集合中过滤出来符合条件的元素：
List<Apple> filterList = appleList.stream().filter(a -> a.getName().equals("香蕉")).collect(Collectors.toList());
 
System.err.println("filterList:"+filterList);
[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}]

求和

将集合中的数据按照某个属性求和:

1
2
3
//计算 总金额
BigDecimal totalMoney = appleList.stream().map(Apple::getMoney).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
System.err.println("totalMoney:"+totalMoney);  //totalMoney:17.48

查找流中最大 最小值

Collectors.maxBy 和 Collectors.minBy 来计算流中的最大或最小值。

1
2
3
4
5
6
7
Optional<Dish> maxDish = Dish.menu.stream().
      collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
maxDish.ifPresent(System.out::println);
 
Optional<Dish> minDish = Dish.menu.stream().
      collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
minDish.ifPresent(System.out::println);

去重

1
2
3
4
5
6
7
8
9
import static java.util.Comparator.comparingLong;
import static java.util.stream.Collectors.collectingAndThen;
import static java.util.stream.Collectors.toCollection;
 
// 根据id去重
     List<Person> unique = appleList.stream().collect(
                collectingAndThen(toCollection(
				() -> new TreeSet<>(comparingLong(Apple::getId))), ArrayList::new)
        );

下表展示 Collectors 类的静态工厂方法

工厂方法 返回类型 作用
toList List 把流中所有项目收集到一个 List
toSet Set 把流中所有项目收集到一个 Set，删除重复项
toCollection Collection 把流中所有项目收集到给定的供应源创建的集合menuStream.collect(toCollection(), ArrayList::new)
counting Long 计算流中元素的个数
sumInt Integer 对流中项目的一个整数属性求和
averagingInt Double 计算流中项目 Integer 属性的平均值
summarizingInt IntSummaryStatistics 收集关于流中项目 Integer 属性的统计值，例如最大、最小、 总和与平均值
joining String 连接对流中每个项目调用 toString 方法所生成的字符串collect(joining(“, “))
maxBy Optional 一个包裹了流中按照给定比较器选出的最大元素的 Optional， 或如果流为空则为 Optional.empty()
minBy Optional 一个包裹了流中按照给定比较器选出的最小元素的 Optional， 或如果流为空则为 Optional.empty()
reducing 归约操作产生的类型 从一个作为累加器的初始值开始，利用 BinaryOperator 与流 中的元素逐个结合，从而将流归约为单个值累加int totalCalories = menuStream.collect(reducing(0, Dish::getCalories, Integer::sum));
collectingAndThen 转换函数返回的类型 包裹另一个收集器，对其结果应用转换函数int howManyDishes = menuStream.collect(collectingAndThen(toList(), List::size))
groupingBy Map<K, List> 根据项目的一个属性的值对流中的项目作问组，并将属性值作 为结果 Map 的键
partitioningBy Map<Boolean,List> 根据对流中每个项目应用谓词的结果来对项目进行分区
  • 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，著作权归作者所有。转载请注明出处！
  • Copyrights © 2019-2021 Wangts
  • 访问人数: | 浏览次数:

加个好友呗~

微信