Java 8 Stream 之 collect() 的奇技淫巧

简介: Java 8 Stream 之 collect() 的奇技淫巧

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。


image.png


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.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.20</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>


准备一个UserDTO.java


/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-9-20 01:25
 * @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<UserDTO> 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<UserDTO> 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<UserDTO> userList = getUserList();
        Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
        HashSet<UserDTO> usersHashSet = usersStream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));


转成  Set usersSet :


        List<UserDTO> userList = getUserList();
        Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
        Set<UserDTO> usersSet = usersStream.collect(Collectors.toSet());


转成  ArrayList :


        List<UserDTO> userList = getUserList();
        Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
        ArrayList<UserDTO> usersArrayList = usersStream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));


转成  Object[] objects :


        List<UserDTO> userList = getUserList();
        Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
        Object[] objects = usersStream.toArray();


转成  UserDTO[] users :


        List<UserDTO> userList = getUserList();
        Stream<UserDTO> 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:


image.png


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:


image.png


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:


image.png


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:


image.png


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:


image.png

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