Java 8 Stream之collect()的奇技淫巧

描述

 

 

前言

本身我是一个比较偏向少使用Stream的人,因为调试比较不方便。

但是, 不得不说,stream确实会给我们编码带来便捷。

所以还是忍不住想分享一些奇技淫巧。

正文

Stream流 其实操作分三大块 :

  • 创建
  • 处理
  • 收集

我今天想分享的是 收集 这part的玩法。

代码

OK,开始结合代码示例一起玩下:

lombok依赖引入,代码简洁一点:

<dependency>
    <groupId>org.projectlombokgroupId>
    <artifactId>lombokartifactId>
    <version>1.18.20version>
    <scope>compilescope>
dependency>

准备一个UserDTO.java

/**
 * @Author: JCccc
 * @Description:
 */
@Data
public class UserDTO {
 
    /**
     * 姓名
     */
    private  String name;
    /**
     * 年龄
     */
    private  Integer age;
    /**
     * 性别
     */
    private  String sex;
    /**
     * 是否有方向
     */
    private  Boolean hasOrientation;
 
}

准备一个模拟获取List的函数:

private static List getUserList() {
    UserDTO userDTO = new UserDTO();
    userDTO.setName("小冬");
    userDTO.setAge(18);
    userDTO.setSex("男");
    userDTO.setHasOrientation(false);
    UserDTO userDTO2 = new UserDTO();
    userDTO2.setName("小秋");
    userDTO2.setAge(30);
    userDTO2.setSex("男");
    userDTO2.setHasOrientation(true);
    UserDTO userDTO3 = new UserDTO();
    userDTO3.setName("春");
    userDTO3.setAge(18);
    userDTO3.setSex("女");
    userDTO3.setHasOrientation(true);
    List userList = new ArrayList<>();
    userList.add(userDTO);
    userList.add(userDTO2);
    userList.add(userDTO3);
    return userList;
}

第一个小玩法

将集合通过Stream.collect() 转换成其他集合/数组:

现在拿List 做例子

转成  HashSet

List userList = getUserList();

Stream usersStream = userList.stream();

HashSet usersHashSet = usersStream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));

转成  Set usersSet

List userList = getUserList();

Stream usersStream = userList.stream();

Set usersSet = usersStream.collect(Collectors.toSet());

转成  ArrayList

List userList = getUserList();

Stream usersStream = userList.stream();

ArrayList usersArrayList = usersStream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

转成  Object[] objects

List userList = getUserList();

Stream usersStream = userList.stream();

Object[] objects = usersStream.toArray();

转成  UserDTO[] users

List userList = getUserList();

Stream usersStream = userList.stream();

UserDTO[] users = usersStream.toArray(UserDTO[]::new);
for (UserDTO user : users) {
    System.out.println(user.toString());
}

第二个小玩法

聚合(求和、最小、最大、平均值、分组)

找出年龄最大:
stream.max()

写法 1:

List userList = getUserList();
Stream usersStream = userList.stream();
Optional maxUserOptional = 
        usersStream.max((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge());
if (maxUserOptional.isPresent()) {
    UserDTO masUser = maxUserOptional.get();
    System.out.println(masUser.toString());
}

写法2:

List userList = getUserList(); Stream usersStream = userList.stream();
Optional maxUserOptionalNew = usersStream.max(Comparator.comparingInt(UserDTO::getAge));
if (maxUserOptionalNew.isPresent()) {
    UserDTO masUser = maxUserOptionalNew.get();
    System.out.println(masUser.toString());
}

效果:

代码

输出:

UserDTO(name=小秋, age=30, sex=男, hasOrientation=true)
找出年龄最小:
stream.min()

写法 1:

Optional minUserOptional = usersStream.min(Comparator.comparingInt(UserDTO::getAge));
if (minUserOptional.isPresent()) {
    UserDTO minUser = minUserOptional.get();
    System.out.println(minUser.toString());
}

写法2:

Optional min = usersStream.collect(Collectors.minBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge()));
求平均值:
List userList = getUserList();
Stream usersStream = userList.stream();
Double avgScore = usersStream.collect(Collectors.averagingInt(UserDTO::getAge));

效果:

代码
求和:

写法1:

Integer reduceAgeSum = usersStream.map(UserDTO::getAge).reduce(0, Integer::sum);

写法2:

int ageSumNew = usersStream.mapToInt(UserDTO::getAge).sum();
统计数量:
long countNew = usersStream.count();
简单分组:

按照具体年龄分组:

//按照具体年龄分组
Map> ageGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy((UserDTO::getAge)));

效果:

代码

分组过程加写判断逻辑:

//按照性别 分为"男"一组  "女"一组
Map> groupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy(s -> {
    if (s.getSex().equals("男")) {
        return 1;
    } else {
        return 0;
    }
}));

效果:

代码
多级复杂分组:
//多级分组
// 1.先根据年龄分组
// 2.然后再根据性别分组
Map>>> moreGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy(

   //1.KEY(Integer)             VALUE (Map>)
   UserDTO::getAge, Collectors.groupingBy(
           //2.KEY(String)             VALUE (Map>)
           UserDTO::getSex, Collectors.groupingBy((userDTO) -> {
               if (userDTO.getSex().equals("男")) {
                   return 1;
               } else {
                   return 0;
               }
           }))));

效果:

代码

来源:blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/127008965

 


审核编辑 :李倩

 


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