Java 编程问题：九、函数式编程——深入研究3-阿里云开发者社区

Java 编程问题：九、函数式编程——深入研究2https://developer.aliyun.com/article/1426155

182 映射流的元素

映射一个流的元素是一个中间操作，用于将这些元素转换成一个新的版本，方法是将给定的函数应用于每个元素，并将结果累加到一个新的Stream（例如，将Stream转换成Stream，或将Stream转换成另一个Stream等）。

使用`Stream.map()`

基本上，我们调用Stream.map(Function mapper)对流的每个元素应用mapper函数。结果是一个新的Stream。不修改源Stream。

假设我们有以下Melon类：

public class Melon {
  private String type;
  private int weight;
  // constructors, getters, setters, equals(),
  // hashCode(), toString() omitted for brevity
}

我们还需要假设我们有List：

List<Melon> melons = Arrays.asList(new Melon("Gac", 2000),
  new Melon("Hemi", 1600), new Melon("Gac", 3000),
  new Melon("Apollo", 2000), new Melon("Horned", 1700));

此外，我们只想提取另一个列表中的瓜名，List。

对于这个任务，我们可以依赖于map()，如下所示：

List<String> melonNames = melons.stream()
  .map(Melon::getType)
  .collect(Collectors.toList());

输出将包含以下类型的瓜：

Gac, Hemi, Gac, Apollo, Horned

下图描述了map()在本例中的工作方式：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sxpTU8sR-1657285412196)(https://github.com/apachecn/apachecn-java-zh/raw/master/docs/java-coding-prob/img/000bb488-d1bd-46e4-aa28-2778c8608518.png)]

因此，map()方法得到一个Stream，并输出一个Stream。每个Melon经过map()方法，该方法提取瓜的类型（即一个String），并存储在另一个Stream中。

同样，我们可以提取西瓜的重量。由于权重是整数，map()方法将返回一个Stream：

List<Integer> melonWeights = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .collect(Collectors.toList());

输出将包含以下权重：

2000, 1600, 3000, 2000, 1700

除map()之外，Stream类还为mapToInt()、mapToLong()和mapToDouble()等原始类型提供口味。这些方法返回Stream（IntStream）的int原初特化、Stream（LongStream）的long原初特化和Stream（StreamDouble）的double原初特化。

虽然map()可以通过Function将Stream的元素映射到新的Stream，但不能得出这样的结论：

List<Melon> lighterMelons = melons.stream()
  .map(m -> m.setWeight(m.getWeight() - 500))
  .collect(Collectors.toList());

这将无法工作/编译，因为setWeight()方法返回void。为了使它工作，我们需要返回Melon，但这意味着我们必须添加一些敷衍代码（例如，return）：

List<Melon> lighterMelons = melons.stream()
  .map(m -> {
    m.setWeight(m.getWeight() - 500);
    return m;
  })
  .collect(Collectors.toList());

你觉得诱惑怎么样？好吧，peek()代表看但不要碰，但它可以用来改变状态，如下所示：

List<Melon> lighterMelons = melons.stream()
  .peek(m -> m.setWeight(m.getWeight() - 500))
  .collect(Collectors.toList());

输出将包含以下西瓜（这看起来很好）：

Gac(1500g), Hemi(1100g), Gac(2500g), Apollo(1500g), Horned(1200g)

这比使用map()更清楚。调用setWeight()是一个明确的信号，表明我们计划改变状态，但是文档中指定传递给peek()的Consumer应该是一个非干扰动作（不修改流的数据源）。

对于连续流（如前一个流），打破这一预期可以得到控制，而不会产生副作用；然而，对于并行流管道，问题可能会变得更复杂。

可以在上游操作使元素可用的任何时间和线程中调用该操作，因此如果该操作修改共享状态，它将负责提供所需的同步。

根据经验，在使用peek()改变状态之前，要三思而后行。另外，请注意，这种做法是一种辩论，属于不良做法，甚至反模式的保护伞。

使用`Stream.flatMap()`

正如我们刚才看到的，map()知道如何在Stream中包装一系列元素。

这意味着map()可以产生诸如Stream、Stream>、Stream>甚至Stream>的流。

但问题是，这些类型的流不能被成功地操作（或者，正如我们所预期的那样），比如流操作，比如sum()、distinct()、filter()等等。

例如，让我们考虑下面的Melon数组：

Melon[][] melonsArray = {
  {new Melon("Gac", 2000), new Melon("Hemi", 1600)}, 
  {new Melon("Gac", 2000), new Melon("Apollo", 2000)}, 
  {new Melon("Horned", 1700), new Melon("Hemi", 1600)}
};

我们可以通过Arrays.stream()将这个数组包装成一个流，如下代码片段所示：

Stream<Melon[]> streamOfMelonsArray = Arrays.stream(melonsArray);

有许多其他方法可以获得数组的Stream。例如，如果我们有一个字符串，s，那么map(s -> s.split(""))将返回一个Stream。

现在，我们可以认为，获得不同的Melon实例就足够调用distinct()，如下所示：

streamOfMelonsArray
  .distinct()
  .collect(Collectors.toList());

但这是行不通的，因为distinct()不会寻找一个不同的Melon；相反，它会寻找一个不同的数组Melon[]，因为这是我们在流中拥有的。

此外，在本例中返回的结果是Stream类型，而不是Stream类型。最终结果将在List中收集Stream。

我们怎样才能解决这个问题？

我们可以考虑应用Arrays.stream()将Melon[]转换为Stream：

streamOfMelonsArray
  .map(Arrays::stream) // Stream<Stream<Melon>>
  .distinct()
  .collect(Collectors.toList());

再说一遍，map()不会做我们认为它会做的事。

首先，调用Arrays.stream()将从每个给定的Melon[]返回一个Stream。但是，map()返回元素的Stream，因此它将把应用Arrays.stream()的结果包装成Stream。它将在Stream>中结束。

所以，这一次，distinct()试图检测不同的Stream元素：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qjB2quEe-1657285412197)(https://github.com/apachecn/apachecn-java-zh/raw/master/docs/java-coding-prob/img/368e3557-d155-4aae-bba2-c26bc0a960be.png)]

为了解决这个问题，我们必须依赖于flatMap()，下图描述了flatMap()是如何在内部工作的：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-O5sSw8sA-1657285412198)(https://github.com/apachecn/apachecn-java-zh/raw/master/docs/java-coding-prob/img/a59fe93d-cdd6-42f0-afc9-767558fcab8f.png)]

与map()不同，该方法通过展开所有分离的流来返回流。因此，所有数组都将在同一个流中结束：

streamOfMelonsArray
  .flatMap(Arrays::stream) // Stream<Melon>
  .distinct()
  .collect(Collectors.toList());

根据Melon.equals()实现，输出将包含不同的瓜：

Gac(2000g), Hemi(1600g), Apollo(2000g), Horned(1700g)

现在，让我们尝试另一个问题，从一个List>开始，如下所示：

List<List<String>> melonLists = Arrays.asList(
  Arrays.asList("Gac", "Cantaloupe"),
  Arrays.asList("Hemi", "Gac", "Apollo"),
  Arrays.asList("Gac", "Hemi", "Cantaloupe"),
  Arrays.asList("Apollo"),
  Arrays.asList("Horned", "Hemi"),
  Arrays.asList("Hemi"));

我们试图从这张单子上找出不同的瓜名。如果可以通过Arrays.stream()将数组包装成流，那么对于集合，我们有Collection.stream()。因此，第一次尝试可能如下所示：

melonLists.stream()
  .map(Collection::stream)
  .distinct();

但是基于前面的问题，我们已经知道这将不起作用，因为map()将返回Stream>。

flatMap()提供的解决方案如下：

List<String> distinctNames = melonLists.stream()
  .flatMap(Collection::stream)
  .distinct()
  .collect(Collectors.toList());

输出如下：

Gac, Cantaloupe, Hemi, Apollo, Horned

除flatMap()之外，Stream类还为flatMapToInt()、flatMapToLong()和flatMapToDouble()等原始类型提供口味。这些方法返回Stream（IntStream）的int原特化、Stream（LongStream）的long原特化和Stream（StreamDouble的double原特化。

183 在流中查找元素

除了使用filter()允许我们通过谓词过滤流中的元素外，我们还可以通过anyFirst()和findFirst()在流中找到元素。

假设我们将以下列表包装在流中：

List<String> melons = Arrays.asList(
  "Gac", "Cantaloupe", "Hemi", "Gac", "Gac", 
    "Hemi", "Cantaloupe", "Horned", "Hemi", "Hemi");

`findAny()`

findAny()方法从流中返回任意（不确定）元素。例如，以下代码片段将返回前面列表中的元素：

Optional<String> anyMelon = melons.stream()
  .findAny();
if (!anyMelon.isEmpty()) {
  System.out.println("Any melon: " + anyMelon.get());
} else {
  System.out.println("No melon was found");
}

注意，不能保证每次执行时都返回相同的元素。这种说法是正确的，尤其是在并行流的情况下。

我们也可以将findAny()与其他操作结合起来。举个例子：

String anyApollo = melons.stream()
  .filter(m -> m.equals("Apollo"))
  .findAny()
  .orElse("nope");

这一次，结果将是nope。列表中没有Apollo，因此filter()操作将产生一个空流。此外，findAny()还将返回一个空流，因此orElse()将返回最终结果作为指定的字符串nope。

`findFirst()`

如果findAny()返回任何元素，findFirst()返回流中的第一个元素。显然，当我们只对流的第一个元素感兴趣时（例如，竞赛的获胜者应该是竞争对手排序列表中的第一个元素），这种方法很有用。

然而，如果流没有相遇顺序，则可以返回任何元素。根据文档，流可能有也可能没有定义的相遇顺序。这取决于源和中间操作。同样的规则也适用于并行性。

现在，假设我们想要列表中的第一个瓜：

Optional<String> firstMelon = melons.stream()
  .findFirst();
if (!firstMelon.isEmpty()) {
  System.out.println("First melon: " + firstMelon.get());
} else {
  System.out.println("No melon was found");
}

输出如下：

First melon: Gac

我们也可以将findFirst()与其他操作结合起来。举个例子：

String firstApollo = melons.stream()
  .filter(m -> m.equals("Apollo"))
  .findFirst()
  .orElse("nope");

这一次，结果将是nope，因为filter()将产生一个空流。

下面是整数的另一个问题（只需按照右侧的注释快速发现流）：

List<Integer> ints = Arrays.asList(4, 8, 4, 5, 5, 7);
int result = ints.stream()
  .map(x -> x * x - 1)     // 23, 63, 23, 24, 24, 48
  .filter(x -> x % 2 == 0) // 24, 24, 48
  .findFirst()             // 24
  .orElse(-1);

184 匹配流中的元素

为了匹配Stream中的某些元素，我们可以采用以下方法：

anyMatch()
noneMatch()
allMatch()

所有这些方法都以一个Predicate作为参数，并针对它获取一个boolean结果。

这三种操作依赖于短路技术。换句话说，在我们处理整个流之前，这些方法可能会返回。例如，如果allMatch()匹配false（将给定的Predicate求值为false，则没有理由继续。最终结果为false。

假设我们将以下列表包装在流中：

List<String> melons = Arrays.asList(
  "Gac", "Cantaloupe", "Hemi", "Gac", "Gac", "Hemi", 
    "Cantaloupe", "Horned", "Hemi", "Hemi");

现在，让我们试着回答以下问题：

元素是否与Gac字符串匹配？让我们看看下面的代码：

boolean isAnyGac = melons.stream()
  .anyMatch(m -> m.equals("Gac")); // true

元素是否与Apollo字符串匹配？让我们看看下面的代码：

boolean isAnyApollo = melons.stream()
  .anyMatch(m -> m.equals("Apollo")); // false

作为一般性问题，流中是否有与给定谓词匹配的元素？

没有与Gac字符串匹配的元素吗？让我们看看下面的代码：

boolean isNoneGac = melons.stream()
  .noneMatch(m -> m.equals("Gac")); // false

没有与Apollo字符串匹配的元素吗？让我们看看下面的代码：

boolean isNoneApollo = melons.stream()
  .noneMatch(m -> m.equals("Apollo")); // true

一般来说，流中没有与给定谓词匹配的元素吗？

所有元素都与Gac字符串匹配吗？让我们看看下面的代码：

boolean areAllGac = melons.stream()
  .allMatch(m -> m.equals("Gac")); // false

所有元素都大于 2 吗？让我们看看下面的代码：

boolean areAllLargerThan2 = melons.stream()
  .allMatch(m -> m.length() > 2);

作为一般问题，流中的所有元素是否都与给定的谓词匹配？

185 流中的总和，最大和最小

假设我们有以下Melon类：

public class Melon {
  private String type;
  private int weight;
  // constructors, getters, setters, equals(),
  // hashCode(), toString() omitted for brevity
}

我们还假设在一个流中包装了下面的Melon列表：

List<Melon> melons = Arrays.asList(new Melon("Gac", 2000),
  new Melon("Hemi", 1600), new Melon("Gac", 3000),
  new Melon("Apollo", 2000), new Melon("Horned", 1700));

让我们使用sum()、min()和max()终端操作来处理Melon类。

`sum()`、`min()`和`max()`终端操作

现在，让我们结合此流的元素来表示以下查询：

如何计算瓜的总重量（sum()）？
最重的瓜是什么？
最轻的瓜是什么？

为了计算西瓜的总重量，我们需要把所有的重量加起来。对于Stream（IntStream、LongStream等）的原始特化，Java 流 API 公开了一个名为sum()的终端操作。顾名思义，这个方法总结了流的元素：

int total = melons.stream()
  .mapToInt(Melon::getWeight)
  .sum();

在sum()之后，我们还有max()和min()终端操作。显然，max()返回流的最大值，min()则相反：

int max = melons.stream()
  .mapToInt(Melon::getWeight)
  .max()
  .orElse(-1);
int min = melons.stream()
  .mapToInt(Melon::getWeight)
  .min()
  .orElse(-1);

max()和min()操作返回一个OptionalInt（例如OptionalLong）。如果无法计算最大值或最小值（例如，在空流的情况下），则我们选择返回-1。既然我们是在处理权值，以及正数的性质，返回-1是有意义的。但不要把这当成一个规则。根据情况，应该返回另一个值，或者使用orElseGet()/orElseThrow()更好。

对于非原始特化，请查看本章的“摘要收集器”部分。

让我们在下一节学习如何减少。

归约

sum()、max()、min()被称为归约的特例。我们所说的归约，是指基于两个主要语句的抽象：

取初始值（T）
取一个BinaryOperator将两个元素结合起来，产生一个新的值

缩减可以通过名为reduce()的终端操作来完成，该操作遵循此抽象并定义两个签名（第二个签名不使用初始值）：

T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator)
Optional reduce(BinaryOperator accumulator)

也就是说，我们可以依赖于reduce()终端运算来计算元素的和，如下所示（初始值为 0，λ为(m1, m2) -> m1 + m2)）：

int total = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .reduce(0, (m1, m2) -> m1 + m2);

下图描述了reduce()操作的工作原理：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Uumt5UhR-1657285412198)(https://github.com/apachecn/apachecn-java-zh/raw/master/docs/java-coding-prob/img/e68d3bbb-1916-4c06-87ef-47fcca63edda.png)]

那么，reduce()操作是如何工作的呢？

让我们看一下以下步骤来解决这个问题：

首先，0 被用作 Lambda 的第一个参数（m1），2000 被从流中消耗并用作第二个参数(m2)。0+2000产生 2000，这成为新的累计值。
然后，用累积值和流的下一个元素 1600 再次调用 Lambda，其产生新的累积值 3600。
向前看，Lambda 被再次调用，并使用累计值和下一个元素 3000 生成 6600。
如果我们再向前一步，Lambda 会被再次调用，并使用累计值和下一个元素 2000 生成 8600。
最后，用 8600 调用 Lambda，流的最后一个元素 1700 产生最终值 10300。

也可以计算最大值和最小值：

int max = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .reduce(Integer::max)
  .orElse(-1);
int min = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .reduce(Integer::min)
  .orElse(-1);

使用reduce()的优点是，我们可以通过简单地传递另一个 Lambda 来更改计算。例如，我们可以快速地用乘积替换总和，如下例所示：

List<Double> numbers = Arrays.asList(1.0d, 5.0d, 8.0d, 10.0d);
double total = numbers.stream()
  .reduce(1.0 d, (x1, x2) -> x1 * x2);

然而，要注意那些可能导致不想要的结果的案例。例如，如果我们要计算给定数字的调和平均数，那么就没有一个开箱即用的归约特例，因此我们只能依赖reduce()，如下所示：

List<Double> numbers = Arrays.asList(1.0d, 5.0d, 8.0d, 10.0d);

调和平均公式如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Rb0BfYEI-1657285412199)(https://github.com/apachecn/apachecn-java-zh/raw/master/docs/java-coding-prob/img/d8c10384-922c-4c02-b3b5-663a638b9d71.png)]

在我们的例子中，n是列表的大小，H是 2.80701。使用简单的reduce()函数将如下所示：

double hm = numbers.size() / numbers.stream()
  .reduce((x1, x2) -> (1.0d / x1 + 1.0d / x2))
  .orElseThrow();

这将产生 3.49809。

这个解释依赖于我们如何表达计算。在第一步中，我们计算1.0/1.0+1.0/5.0=1.2。那么，我们可以期望做1.2+1.0/1.8，但实际上，计算是1.0/1.2+1.0/1.8。显然，这不是我们想要的。

我们可以使用mapToDouble()来解决这个问题，如下所示：

double hm = numbers.size() / numbers.stream()
  .mapToDouble(x -> 1.0d / x)
  .reduce((x1, x2) -> (x1 + x2))
  .orElseThrow();

这将产生预期结果，即 2.80701。

186 收集流的结果

假设我们有以下Melon类：

public class Melon {
  private String type;
  private int weight;
  // constructors, getters, setters, equals(),
  // hashCode(), toString() omitted for brevity
}

我们还假设有Melon的List：

List<Melon> melons = Arrays.asList(new Melon("Crenshaw", 2000),
  new Melon("Hemi", 1600), new Melon("Gac", 3000),
  new Melon("Apollo", 2000), new Melon("Horned", 1700),
  new Melon("Gac", 3000), new Melon("Cantaloupe", 2600));

通常，流管道以流中元素的摘要结束。换句话说，我们需要在数据结构中收集结果，例如List、Set或Map（以及它们的同伴）。

为了完成这项任务，我们可以依靠Stream.collect(Collector collector)方法。此方法获取一个表示java.util.stream.Collector或用户定义的Collector的参数。

最著名的收集器包括：

toList()
toSet()
toMap()
toCollection()

他们的名字不言自明。我们来看几个例子：

过滤重量超过 1000g 的瓜，通过toList()和toCollection()将结果收集到List中：

List<Integer> resultToList = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .filter(x -> x >= 1000)
  .collect(Collectors.toList());
List<Integer> resultToList = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .filter(x -> x >= 1000)
  .collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

toCollection()方法的参数为Supplier，提供了一个新的空Collection，结果将插入其中。

过滤重量超过 1000g 的瓜，通过toSet()和toCollection()在Set中收集无重复的结果：

Set<Integer> resultToSet = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .filter(x -> x >= 1000)
  .collect(Collectors.toSet());
Set<Integer> resultToSet = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .filter(x -> x >= 1000)
  .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));

过滤重量超过 1000 克的瓜，收集无重复的结果，通过toCollection()按Set升序排序：

Set<Integer> resultToSet = melons.stream()
  .map(Melon::getWeight)
  .filter(x -> x >= 1000)
  .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

过滤不同的Melon，通过toMap()将结果收集到Map中：

Map<String, Integer> resultToMap = melons.stream()
  .distinct()
  .collect(Collectors.toMap(Melon::getType, 
    Melon::getWeight));

toMap()方法的两个参数表示一个映射函数，用于生成键及其各自的值（如果两个Melon具有相同的键，则容易出现java.lang.IllegalStateException重复键异常）。

过滤一个不同的Melon并使用随机键通过toMap()将结果收集到Map中（如果生成两个相同的键，则容易产生java.lang.IllegalStateException重复键）：

Map<Integer, Integer> resultToMap = melons.stream()
  .distinct()
  .map(x -> Map.entry(
    new Random().nextInt(Integer.MAX_VALUE), x.getWeight()))
  .collect(Collectors.toMap(Entry::getKey, Entry::getValue));

通过toMap()采集映射中的Melon，并通过选择现有（旧）值避免可能的java.lang.IllegalStateException重复键，以防发生键冲突：

Map<String, Integer> resultToMap = melons.stream()
  .collect(Collectors.toMap(Melon::getType, Melon::getWeight,
    (oldValue, newValue) -> oldValue));

toMap()方法的最后一个参数是一个merge函数，用于解决提供给Map.merge(Object, Object, BiFunction)的与同一个键相关的值之间的冲突。

显然，可以通过(oldValue, newValue) -> newValue选择新值：

将上述示例放入排序后的Map（例如，按重量）：

Map<String, Integer> resultToMap = melons.stream()
 .sorted(Comparator.comparingInt(Melon::getWeight))
 .collect(Collectors.toMap(Melon::getType, Melon::getWeight,
   (oldValue, newValue) -> oldValue,
     LinkedHashMap::new));

这个toMap()风格的最后一个参数表示一个Supplier，它提供了一个新的空Map，结果将被插入其中。在本例中，需要这个Supplier来保存排序后的顺序。因为HashMap不能保证插入的顺序，所以我们需要依赖LinkedHashMap。

通过toMap()采集词频计数：

String str = "Lorem Ipsum is simply 
              Ipsum Lorem not simply Ipsum";
Map<String, Integer> mapOfWords = Stream.of(str)
  .map(w -> w.split("\\s+"))
  .flatMap(Arrays::stream)
  .collect(Collectors.toMap(
    w -> w.toLowerCase(), w -> 1, Integer::sum));

除了toList()、toMap()和toSet()之外，Collectors类还将收集器公开给不可修改的并发集合，例如toUnmodifiableList()、toConcurrentMap()等等。

187 连接流的结果

假设我们有以下Melon类：

public class Melon {
  private String type;
  private int weight;
  // constructors, getters, setters, equals(),
  // hashCode(), toString() omitted for brevity
}

我们还假设有Melon的List：

List<Melon> melons = Arrays.asList(new Melon("Crenshaw", 2000),
  new Melon("Hemi", 1600), new Melon("Gac", 3000),
  new Melon("Apollo", 2000), new Melon("Horned", 1700),
  new Melon("Gac", 3000), new Melon("Cantaloupe", 2600));

在上一个问题中，我们讨论了内置于Collectors中的StreamAPI。在这个类别中，我们还有Collectors.joining()。这些收集器的目标是将流中的元素连接成一个按相遇顺序的String。或者，这些收集器可以使用分隔符、前缀和后缀，因此最全面的joining()风格是String joining(CharSequence delimiter, CharSequence prefix, CharSequence suffix)。

但是，如果我们只想在不使用分隔符的情况下连接西瓜的名称，那么这就是一种方法（只是为了好玩，让我们排序并删除重复的名称）：

String melonNames = melons.stream()
  .map(Melon::getType)
  .distinct()
  .sorted()
  .collect(Collectors.joining());

我们将收到以下输出：

ApolloCantaloupeCrenshawGacHemiHorned

更好的解决方案是添加分隔符，例如逗号和空格：

String melonNames = melons.stream()
  ...
  .collect(Collectors.joining(", "));

我们将收到以下输出：

Apollo, Cantaloupe, Crenshaw, Gac, Hemi, Horned

我们还可以使用前缀和后缀来丰富输出：

String melonNames = melons.stream()
  ...
  .collect(Collectors.joining(", ", 
    "Available melons: ", " Thank you!"));

我们将收到以下输出：

Available melons: Apollo, Cantaloupe, Crenshaw, Gac, Hemi, Horned Thank you!

188 摘要收集器

假设我们有著名的Melon类（使用type和weight以及Melon的List：

List<Melon> melons = Arrays.asList(new Melon("Crenshaw", 2000),
  new Melon("Hemi", 1600), new Melon("Gac", 3000),
  new Melon("Apollo", 2000), new Melon("Horned", 1700),
  new Melon("Gac", 3000), new Melon("Cantaloupe", 2600));

JavaStreamAPI 将计数、总和、最小、平均和最大操作分组在术语摘要下。用于执行摘要操作的方法可以在Collectors类中找到。

我们将在下面的部分中查看所有这些操作。

求和

假设我们要把所有的西瓜重量加起来。我们通过Stream的原始特化在流部分的“总和最小和最大”中实现了这一点。现在，让我们通过summingInt(ToIntFunction mapper)收集器来完成：

int sumWeightsGrams = melons.stream()
  .collect(Collectors.summingInt(Melon::getWeight));

所以，Collectors.summingInt()是一个工厂方法，它接受一个函数，这个函数能够将一个对象映射成一个int，这个函数必须作为一个参数求和。返回一个收集器，该收集器通过collect()方法执行摘要。下图描述了summingInt()的工作原理：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-l0pEzQsD-1657285412199)(https://github.com/apachecn/apachecn-java-zh/raw/master/docs/java-coding-prob/img/29b1ee07-f595-4c82-821a-af4776bf2edc.png)]

当遍历流时，每个权重（Melon::getWeight）被映射到它的数字，并且这个数字被添加到累加器中，从初始值开始，即 0。

在summingInt()之后，我们有summingLong()和summingDouble()。我们怎样用公斤来计算西瓜的重量？这可以通过summingDouble()实现，如下所示：

double sumWeightsKg = melons.stream()
  .collect(Collectors.summingDouble(
    m -> (double) m.getWeight() / 1000.0d));

如果我们只需要以千克为单位的结果，我们仍然可以以克为单位求和，如下所示：

double sumWeightsKg = melons.stream()
  .collect(Collectors.summingInt(Melon::getWeight)) / 1000.0d;

因为摘要实际上是归约，所以Collectors类也提供了reducing()方法。显然，这种方法有更广泛的用途，允许我们通过其三种口味提供各种 Lambda：

reducing(BinaryOperator op)
reducing(T identity, BinaryOperator op)
reducing(U identity, Function mapper, BinaryOperator op)

reducing()的参数很直截了当。我们有用于减少的identity值（以及没有输入元素时返回的值）、应用于每个输入值的映射函数和用于减少映射值的函数。

例如，让我们通过reducing()重写前面的代码片段。请注意，我们从 0 开始求和，通过映射函数将其从克转换为千克，并通过 Lambda 减少值（结果千克）：

double sumWeightsKg = melons.stream()
  .collect(Collectors.reducing(0.0,
    m -> (double) m.getWeight() / 1000.0d, (m1, m2) -> m1 + m2));

或者，我们可以简单地在末尾转换为千克：

double sumWeightsKg = melons.stream()
  .collect(Collectors.reducing(0,
    m -> m.getWeight(), (m1, m2) -> m1 + m2)) / 1000.0d;

当没有合适的内置解决方案时，依赖reducing()。把reducing()想象成摘要。

平均

计算一个瓜的平均重量怎么样？

为此，我们有Collectors.averagingInt()、averagingLong()和averagingDouble()：

double avgWeights = melons.stream()
  .collect(Collectors.averagingInt(Melon::getWeight));

计数

计算一段文字的字数是一个常见的问题，可以通过count()来解决：

String str = "Lorem Ipsum is simply dummy text ...";
long numberOfWords = Stream.of(str)
  .map(w -> w.split("\\s+"))
  .flatMap(Arrays::stream)
  .filter(w -> w.trim().length() != 0)
  .count();

但是让我们看看我们的流里有多少重 3000 磅的Melon：

long nrOfMelon = melons.stream()
  .filter(m -> m.getWeight() == 3000)
  .count();

我们可以使用counting()工厂方法返回的收集器：

long nrOfMelon = melons.stream()
  .filter(m -> m.getWeight() == 3000)
  .collect(Collectors.counting());

我们也可以使用笨拙的方法使用reducing()：

long nrOfMelon = melons.stream()
  .filter(m -> m.getWeight() == 3000)
  .collect(Collectors.reducing(0L, m -> 1L, Long::sum));

最大值和最小值

在“流的求和、最大、最小”部分，我们已经通过min()和max()方法计算了最小值和最大值。这次，让我们通过Collectors.maxBy()和Collectors.minBy()收集器来计算最重和最轻的Melon。这些收集器以一个Comparator作为参数来比较流中的元素，并返回一个Optional（如果流为空，则该Optional将为空）：

Comparator<Melon> byWeight = Comparator.comparing(Melon::getWeight);
Melon heaviestMelon = melons.stream()
  .collect(Collectors.maxBy(byWeight))
  .orElseThrow();
Melon lightestMelon = melons.stream()
  .collect(Collectors.minBy(byWeight))
  .orElseThrow();

在这种情况下，如果流是空的，我们只抛出NoSuchElementException。

Java 编程问题：九、函数式编程——深入研究4https://developer.aliyun.com/article/1426157

Java 编程问题：九、函数式编程——深入研究3

182 映射流的元素

使用`Stream.map()`

使用`Stream.flatMap()`

183 在流中查找元素

`findAny()`

`findFirst()`

184 匹配流中的元素

185 流中的总和，最大和最小

`sum()`、`min()`和`max()`终端操作

归约

186 收集流的结果

187 连接流的结果

188 摘要收集器

求和

平均

计数

最大值和最小值

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182 映射流的元素

使用Stream.map()

使用Stream.flatMap()

183 在流中查找元素

findAny()

findFirst()

184 匹配流中的元素

185 流中的总和，最大和最小

sum()、min()和max()终端操作

归约

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求和

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