Java8 Stream Collectors收集器使用方法解析

Collectors.toMap:

Student studentA = new Student("20190001","小明");
    Student studentB = new Student("20190002","小红");
    Student studentC = new Student("20190003","小丁");

    //Function.identity() 获取这个对象本身,那么结果就是Map<String,Student> 即 id->student
    //串行收集
   Stream.of(studentA,studentB,studentC)
        .collect(Collectors.toMap(Student::getId,Function.identity()));

    //并发收集
    Stream.of(studentA,studentB,studentC)
        .parallel()
        .collect(Collectors.toConcurrentMap(Student::getId,Function.identity()));

    //================================================================================

    //Map<String,String> 即 id->name
    //串行收集
    Stream.of(studentA,studentB,studentC)
        .collect(Collectors.toMap(Student::getId,Student::getName));

    //并发收集
    Stream.of(studentA,studentB,studentC)
        .parallel()
        .collect(Collectors.toConcurrentMap(Student::getId,Student::getName));

那么如果key重复的该怎么处理?这里我们假设有两个id相同Student,如果他们id相同,在转成Map的时候,取name大一个,小的将会被丢弃。

//Map<String,Student>  //maxby ==sordBy  倒序 minBy or .maxBy(Comparator.comparing(User::getName).reversed())));
    Stream.of(studentA, studentB, studentC)
        .collect(Collectors
            .toMap(Student::getId,
                Function.identity(),
                BinaryOperator
                    .maxBy(Comparator.comparing(Student::getName))));

    //可能上面比较复杂,这编写一个命令式
    //Map<String,Student>
    Stream.of(studentA, studentB, studentC)
        .collect(Collectors
            .toMap(Student::getId,
                Function.identity(),
                (s1, s2) -> {

                  //这里使用compareTo 方法 s1>s2 会返回1,s1==s2 返回0 ,否则返回-1
                  if (((Student) s1).name.compareTo(((Student) s2).name) < -1) {
                    return s2;
                  } else {
                    return s1;
                  }
                }));

如果不想使用默认的HashMap 或者 ConcurrentHashMap , 第三个重载方法还可以使用自定义的Map对象(Map工厂)。

//自定义LinkedHashMap
    //Map<String,Student>
    Stream.of(studentA, studentB, studentC)
        .collect(Collectors
            .toMap(Student::getId,
                Function.identity(),
                BinaryOperator
                    .maxBy(Comparator.comparing(Student::getName)),
                LinkedHashMap::new));

Collectors.groupingBy()和Collectors.groupingByConcurrent(),这两者区别也仅是单线程和多线程的使用场景。为什么要groupingBy归类为前后处理呢?groupingBy 是在数据收集前分组的,再将分好组的数据传递给下游的收集器。

这是 groupingBy最长的参数的函数classifier 是分类器,mapFactory map的工厂,downstream下游的收集器,正是downstream 的存在,可以在数据传递个下游之前做很多的骚操作。

public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
  Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
                 Supplier<M> mapFactory,
                 Collector<? super T, A, D> downstream) 

示例:这里将一组数整型数分为正数、负数、零,groupingByConcurrent()的参数也是跟它一样的就不举例了。

//Map<String,List<Integer>>
    Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
        .collect(Collectors.groupingBy(integer -> {
          if (integer < 0) {
            return "小于";
          } else if (integer == 0) {
            return "等于";
          } else {
            return "大于";
          }
        }));

    //Map<String,Set<Integer>>
    //自定义下游收集器
    Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
        .collect(Collectors.groupingBy(integer -> {
          if (integer < 0) {
            return "小于";
          } else if (integer == 0) {
            return "等于";
          } else {
            return "大于";
          }
        },Collectors.toSet()));

    //Map<String,Set<Integer>>
    //自定义map容器 和 下游收集器
    Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
        .collect(Collectors.groupingBy(integer -> {
          if (integer < 0) {
            return "小于";
          } else if (integer == 0) {
            return "等于";
          } else {
            return "大于";
          }
        },LinkedHashMap::new,Collectors.toSet()));

Collectors.partitioningBy()

字面意思话就叫分区好了,但是partitioningBy最多只能将数据分为两部分,因为partitioningBy分区的依据Predicate,而Predicate只会有true 和false 两种结果,所有partitioningBy最多只能将数据分为两组。partitioningBy除了分类器与groupingBy 不一样外,其他的参数都相同。

示例:

//Map<Boolean,List<Integer>>
    Stream.of(0,1,0,1)
        .collect(Collectors.partitioningBy(integer -> integer==0));

    //Map<Boolean,Set<Integer>>
    //自定义下游收集器
    Stream.of(0,1,0,1)
        .collect(Collectors.partitioningBy(integer -> integer==0,Collectors.toSet()));

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 如何在java 8 stream表达式实现if/else逻辑

    简介 在Stream处理中,我们通常会遇到if/else的判断情况,对于这样的问题我们怎么处理呢? 还记得我们在上一篇文章lambda最佳实践中提到,lambda表达式应该越简洁越好,不要在其中写臃肿的业务逻辑. 接下来我们看一个具体的例子. 传统写法 假如我们有一个1 to 10的list,我们想要分别挑选出奇数和偶数出来,传统的写法,我们会这样使用: public void inForEach(){ List<Integer> ints = Arrays.asList(1, 2, 3, 4

  • Java 8 Stream 的终极技巧——Collectors 功能与操作方法详解

    本文实例讲述了Java 8 Stream 的终极技巧--Collectors 功能与操作方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 前言 昨天在 Collection移除元素操作 相关的文章中提到了 Collectors .相信很多同学对这个比较感兴趣,那我们今天就来研究一下 Collectors . 2. Collectors 的作用 Collectors 是 Java 8 加入的操作类,位于 java.util.stream 包下.它会根据不同的策略将元素收集归纳起来,比如最简单常用的是将

  • 基于Java8 Stream API实现数据抽取收集

    目标&背景 我们以"处理订单数据"为例,假设我们的应用是一个分布式应用,有"订单应用","物流应用","商品应用"等都是独立的服务.本次我们的目的需要展示订单列表完整数据: 1.查询订单列表. 2.批量查询物流信息. 3.将物流信息填充到订单主信息中. 假设我们定义了一个订单类,具有几个关键的属性:订单号,状态,订单价,快递信息.如下所示: class Order{ String orderSeq; String st

  • JDK12的新特性之teeing collectors

    简介 JDK12为java.util.stream.Collectors添加了一个新的teeing方法,怎么翻译呢?看到很多人都把它翻译成"发球台",我不禁潸然泪下,哪里有那么复杂,tee就是T.它的作用就像是一个T型,数据从两头进入,然后从一头流出.teeing的作用也就在此. talk is cheap, show me the code 我最喜欢的就是一言不合上代码,文字的描述总是让人有点摸不着头脑,程序员还是要用程序说话.有了程序就有了逻辑,有了逻辑一切都有了. 各大网站上的例

  • JAVA8 STREAM COLLECT GROUPBY分组实例解析

    这篇文章主要介绍了JAVA8 STREAM COLLECT GROUPBY分组实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 实体类People,有个返回list的buildPeopleList方法,方便测试. import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Builder; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; impo

  • Java9 Stream Collectors新增功能(小结)

    Java 9 Stream Collectors新增功能 Java 8 引入Collectors,用于累加输入元素至可变的容器如,Map.List以及Set.本文看看Java 9 新增的两个Collectors:Collectors.filtering 和 Collectors.flatMapping,主要用于和 Collectors.groupingBy 一起提供智能的元素集合. Collectors.filtering方法 Collectors.filtering方法类似于Stream fi

  • 如何在java 8 map中使用stream

    简介 Map是java中非常常用的一个集合类型,我们通常也需要去遍历Map去获取某些值,java 8引入了Stream的概念,那么我们怎么在Map中使用Stream呢? 基本概念 Map有key,value还有表示key,value整体的Entry. 创建一个Map: Map<String, String> someMap = new HashMap<>(); 获取Map的entrySet: Set<Map.Entry<String, String>> en

  • java8 stream自定义分组求和并排序的实现

    本文主要介绍了java8 stream自定义分组求和并排序的实现,分享给大家,具体如下: public static void main(String[] args) { List<GroupDetailDTO> list = new ArrayList<>(); GroupDetailDTO dto1 = new GroupDetailDTO(); dto1.setHeadsetId(1); dto1.setTime("2020-01-03"); dto1.s

  • Java8 Stream Collectors收集器使用方法解析

    Collectors.toMap: Student studentA = new Student("20190001","小明"); Student studentB = new Student("20190002","小红"); Student studentC = new Student("20190003","小丁"); //Function.identity() 获取这个对象本身

  • java中的GC收集器详情

    目录 1.GC(Garbage collection ) 2.GC算法 2.1标记活动对象 2.2 删除空闲对象 2.3 标记清除(Mark-Sweep) 2.4 清除压缩(Mark-Sweep-Compact) 2.5 标记和复制 3.JVM GC 3.1 JVM GC事件 3.2 Serial GC 3.3 Parallel GC 3.4 Concurrent Mark and Sweep 3.5 G1 –垃圾优先 4.总结 1.GC(Garbage collection ) 程序内存管理分

  • 浅谈JAVA8给我带了什么——流的概念和收集器

    到现在为止,笔者不敢给流下定义,从概念来讲他应该也是一种数据元素才是.可是在我们前面的代码例子中我们可以看到他更多的好像在表示他是一组处理数据的行为组合.这让笔者很难去理解他的定义.所以笔者不表态.各位同志自行理解吧. 在没有流以前,处理集合里面的数据一般都会用到显示的迭代器.用一下前面学生的例子吧.目标是获得学分大于5的前俩位同学. package com.aomi; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import j

  • JAVA8 stream中三个参数的reduce方法对List进行分组统计操作

    背景 平时在编写前端代码时,习惯使用lodash来编写'野生'的JavaScript; lodash提供来一套完整的API对JS对象(Array,Object,Collection等)进行操作,这其中就包括_.groupBy 和 _.reduce,即分组和'聚合'(reduce不知道该怎么翻译合适). 使用这些'野生'的API能够极大的提高我本人编写JS代码的效率.而JAVA8开始支持stream和lambda表达式,这些和lodash的API有很多类似的功能.因此我在熟悉lodash的前提下尝

  • Java8 Stream中间操作实例解析

    这篇文章主要介绍了Java8 Stream中间操作实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 介绍Stream Stream 使用一种类似用于SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象. Stream API可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率.干净.简洁的代码. 这种风格将要处理的元素集合看作一种流,流在管道中传输,并且可以在管道的节点上进行处理,比如筛选,排序,聚合等

  • Java8 Stream API 详细使用方法与操作技巧指南

    本文实例讲述了Java8 Stream API 详细使用方法与操作技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 概述 Java 8 引入的一个重要的特性无疑是 Stream API.Stream 翻译过来是"流",突然想到的是大数据处理有个流式计算的概念,数据通过管道经过一个个处理器(Handler)进行筛选,聚合,而且流都具有向量性,强调的是对数据的计算处理,而集合强调的是数据集.Stream可以看做是一个可操作的数据集序列,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找.

  • Java8 Stream flatmap中间操作用法解析

    stream中的flatmap是stream的一种中间操作,它和stream的map一样,是一种收集类型的stream中间操作,但是与map不同的是,它可以对stream流中单个元素再进行拆分(切片),从另一种角度上说,使用了它,就是使用了双重for循环. 查看Stream源码中flatmap的方法定义: <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapp

  • 解析Java8 Stream原理

    目录 一.前言 二.Stream流水线解决方案 2.1.操作如何记录 2.2.操作如何叠加 2.3.叠加之后的操作如何执行 一.前言 首先我们先看一个使用Stream API的示例,具体代码如下: 这是个很简单的一个Stream使用例子,我们过滤掉空字符串后,转成int类型并计算出最大值,这其中包括了三个操作:filter.mapToInt.sum.相信大多数人再刚使用Stream API的时候都会有个疑问,Stream是指怎么实现的,是每一次函数调用就执行一次迭代吗?答案肯定是否,因为如果真的

随机推荐