Java 8 Stream 之 collect() 的奇技淫巧

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
云解析DNS,个人版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: Java 8 Stream 之 collect() 的奇技淫巧


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


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。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

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。

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
 * @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<UserDTO> 做例子

转成  HashSet<UserDTO>

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

转成  Set<UserDTO> usersSet

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

转成  ArrayList<UserDTO>

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

效果:

输出:

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

写法 1:

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

写法2:

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

效果:

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<Integer, List<UserDTO>> ageGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy((UserDTO::getAge)));

效果:

分组过程加写判断逻辑:

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

效果:

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

效果:



相关文章
|
1天前
|
Java
java8使用stream查找重复元素
java8使用stream查找重复元素
9 2
|
1天前
|
Java
java使用Stream流找出集合对象中最小值
java使用Stream流找出集合对象中最小值
9 1
|
2天前
|
Java
java同一个任务使用for循环与Stream比较
java同一个任务使用for循环与Stream比较
7 1
|
7天前
|
Java 大数据 API
Java中的Lambda表达式和Stream API的高效使用
【6月更文挑战第18天】在Java 8中引入的Lambda表达式和Stream API为集合操作带来了革命性的改进,提供了一种更加简洁、声明式的编程方式。本文将深入探讨如何利用这些特性来提升代码的可读性和开发效率,同时避免常见的性能陷阱。
|
7天前
|
存储 Java 大数据
Java Stream API
Java Stream API
12 1
|
23小时前
|
Java 机器人 程序员
Java中的lambda表达式与Stream API:高效的函数式编程
Java中的lambda表达式与Stream API:高效的函数式编程
|
2天前
|
Java
java中Stream流中的forEach、filter、map、count、limit、skip、concat
java中Stream流中的forEach、filter、map、count、limit、skip、concat
7 0
|
2天前
|
Java
java中将集合数组转换为Stream流
java中将集合数组转换为Stream流
7 0
|
2天前
|
Java
java操作list使用Stream
java操作list使用Stream
4 0
|
2天前
|
存储 SQL Java
Java Stream
Java Stream
4 0