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Java 8 Stream 的終極技巧——Collectors 功能與操作方法詳解

瀏覽:91日期:2022-09-01 11:36:21

本文實例講述了Java 8 Stream 的終極技巧——Collectors 功能與操作方法。分享給大家供大家參考,具體如下:

1. 前言

昨天在 Collection移除元素操作 相關的文章中提到了 Collectors 。相信很多同學對這個比較感興趣,那我們今天就來研究一下 Collectors 。

2. Collectors 的作用

Collectors 是 Java 8 加入的操作類,位于 java.util.stream 包下。它會根據不同的策略將元素收集歸納起來,比如最簡單常用的是將元素裝入Map、Set、List 等可變容器中。特別對于 Java 8 Stream Api 來說非常有用。它提供了collect() 方法來對 Stream 流進行終結操作派生出基于各種策略的結果集。我們就借助于 Stream 來熟悉一下 Collectors 吧。我們依然用昨天的例子:

List<String> servers = new ArrayList<>(); servers.add('Felordcn'); servers.add('Tomcat'); servers.add('Jetty'); servers.add('Undertow'); servers.add('Resin');3. Java 8 中 Collectors 的方法

Collectors 提供了一系列的靜態方法供我們使用,通常情況我們靜態導入即可使用。接下來我們來看看都提供了哪些方法吧。

3.1 類型歸納

這是一個系列,作用是將元素分別歸納進可變容器 List、Map、Set、Collection 或者ConcurrentMap 。

Collectors.toList(); Collectors.toMap(); Collectors.toSet(); Collectors.toCollection(); Collectors.toConcurrentMap();

我們可以根據以上提供的 API 使用 Stream 的 collect 方法中的轉換為熟悉的集合容器。非常簡單這里不再演示。

3.2 joining

將元素以某種規則連接起來。該方法有三種重載 joining(CharSequence delimiter) 和 joining(CharSequence delimiter,CharSequence prefix,CharSequence suffix)

// 輸出 FelordcnTomcatJettyUndertowResin servers.stream().collect(Collectors.joining()); // 輸出 Felordcn,Tomcat,Jetty,Undertow,Resin servers.stream().collect(Collectors.joining(',' )); // 輸出 [Felordcn,Tomcat,Jetty,Undertow,Resin] servers.stream().collect(Collectors.joining(',', '[', ']'));

用的比較多的是讀取 HttpServletRequest 中的 body

HttpServletRequest.getReader().lines().collect(Collectors.joining());3.3 collectingAndThen

該方法先執行了一個歸納操作,然后再對歸納的結果進行 Function 函數處理輸出一個新的結果。

// 比如我們將servers joining 然后轉成大寫,結果為: FELORDCN,TOMCAT,JETTY,UNDERTOW,RESIN servers.stream.collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.joining(','), String::toUpperCase));3.4 groupingBy

按照條件對元素進行分組,和 SQL 中的 group by 用法有異曲同工之妙,通常也建議使用 Java 進行分組處理以減輕數據庫壓力。groupingBy 也有三個重載方法我們將 servers 按照長度進行分組:

// 按照字符串長度進行分組 符合條件的元素將組成一個 List 映射到以條件長度為key 的 Map<Integer, List<String>> 中servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length))

如果我不想 Map 的 value 為 List 怎么辦? 上面的實現實際上調用了下面的方式:

//Map<Integer, Set<String>> servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length, Collectors.toSet()))

我要考慮同步安全問題怎么辦? 當然使用線程安全的同步容器啊,那前兩種都用不成了吧! 別急! 我們來推斷一下,其實第二種等同于下面的寫法:

Supplier<Map<Integer,Set<String>>> mapSupplier = HashMap::new; Map<Integer,Set<String>> collect = servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length, mapSupplier, Collectors.toSet()));

這就非常好辦了,我們提供一個同步 Map 不就行了,于是問題解決了:

Supplier<Map<Integer, Set<String>>> mapSupplier = () -> Collections.synchronizedMap(new HashMap<>()); Map<Integer, Set<String>> collect = servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length, mapSupplier, Collectors.toSet()));

其實同步安全問題 Collectors 的另一個方法 groupingByConcurrent 給我們提供了解決方案。用法和 groupingBy 差不多。

3.5 partitioningBy

partitioningBy 我們在本文開頭的提到的文章中已經見識過了,可以看作 groupingBy 的一個特例,基于斷言(Predicate)策略分組。這里不再舉例說明。

3.6 counting

該方法歸納元素的的數量,非常簡單,不再舉例說明。

3.7 maxBy/minBy

這兩個方法分別提供了查找大小元素的操作,它們基于比較器接口 Comparator 來比較 ,返回的是一個 Optional 對象。 我們來獲取 servers 中最小長度的元素:

// Jetty Optional<String> min = servers.stream.collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(String::length)));

這里其實 Resin 長度也是最小,這里遵循了 '先入為主' 的原則 。當然 Stream.min() 可以很方便的獲取最小長度的元素。maxBy 同樣的道理。

3.8 summingInt/Double/Long

用來做累加計算。計算元素某個屬性的總和,類似 Mysql 的 sum 函數,比如計算各個項目的盈利總和、計算本月的全部工資總和等等。我們這里就計算一下 servers 中字符串的長度之和 (為了舉例不考慮其它寫法)。

// 總長度 32 servers.stream.collect(Collectors.summingInt(s -> s.length()));3.9 summarizingInt/Double/Long

如果我們對 3.6章節-3.8章節 的操作結果都要怎么辦?難不成我們搞5個 Stream 流嗎? 所以就有了 summarizingInt、summarizingDouble、summarizingLong 三個方法。這三個方法通過對元素某個屬性的提取,會返回對元素該屬性的統計數據對象,分別對應 IntSummaryStatistics、DoubleSummaryStatistics、LongSummaryStatistics。我們對 servers 中元素的長度進行統計:

DoubleSummaryStatistics doubleSummaryStatistics = servers.stream.collect(Collectors.summarizingDouble(String::length)); // {count=5, sum=32.000000, min=5.000000, average=6.400000, max=8.000000} System.out.println('doubleSummaryStatistics.toString() = ' + doubleSummaryStatistics.toString());

結果 DoubleSummaryStatistics 中包含了 總數,總和,最小值,最大值,平均值 五個指標。

3.10 mapping

該方法是先對元素使用 Function 進行再加工操作,然后用另一個Collector 歸納。比如我們先去掉 servers 中元素的首字母,然后將它們裝入 List 。

// [elordcn, omcat, etty, ndertow, esin] servers.stream.collect(Collectors.mapping(s -> s.substring(1), Collectors.toList()));

有點類似 Stream 先進行了 map 操作再進行 collect :

servers.stream.map(s -> s.substring(1)).collect(Collectors.toList());3.11 reducing

這個方法非常有用!但是如果要了解這個就必須了解其參數 BinaryOperator<T> 。 這是一個函數式接口,是給兩個相同類型的量,返回一個跟這兩個量相同類型的一個結果,偽表達式為 (T,T) -> T。默認給了兩個實現 maxBy 和 minBy ,根據比較器來比較大小并分別返回最大值或者最小值。當然你可以靈活定制。然后 reducing 就很好理解了,元素兩兩之間進行比較根據策略淘汰一個,隨著輪次的進行元素個數就是 reduce 的。那這個有什么用處呢? Java 官方給了一個例子:統計每個城市個子最高的人。

Comparator<Person> byHeight = Comparator.comparing(Person::getHeight); Map<String, Optional<Person>> tallestByCity = people.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity, Collectors.reducing(BinaryOperator.maxBy(byHeight))));

結合最開始給的例子你可以使用 reducing 找出最長的字符串試試。

上面這一層是根據 Height 屬性找最高的 Person ,而且如果這個屬性沒有初始化值或者沒有數據,很有可能拿不到結果所以給出的是 Optional<Person>。 如果我們給出了 identity 作一個基準值,那么我們首先會跟這個基準值進行 BinaryOperator 操作。比如我們給出高于 2 米 的人作為 identity。 我們就可以統計每個城市不低于 2 米 而且最高的那個人,當然如果該城市沒有人高于 2 米則返回基準值identity :

Comparator<Person> byHeight = Comparator.comparing(Person::getHeight); Person identity= new Person(); identity.setHeight(2.); identity.setName('identity'); Map<String, Person> collect = persons.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity, Collectors.reducing(identity, BinaryOperator.maxBy(byHeight))));

這時候就確定一定會返回一個 Person 了,最起碼會是基準值identity 不再是 Optional 。

還有些情況,我們想在 reducing 的時候把 Person 的身高先四舍五入一下。這就需要我們做一個映射處理。定義一個 Function<? super T, ? extends U> mapper 來干這個活。那么上面的邏輯就可以變更為:

Comparator<Person> byHeight = Comparator.comparing(Person::getHeight); Person identity = new Person(); identity.setHeight(2.); identity.setName('identity'); // 定義映射 處理 四舍五入 Function<Person, Person> mapper = ps -> { Double height = ps.getHeight(); BigDecimal decimal = new BigDecimal(height); Double d = decimal.setScale(1, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); ps.setHeight(d); return ps; }; Map<String, Person> collect = persons.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity, Collectors.reducing(identity, mapper, BinaryOperator.maxBy(byHeight))));4. 總結

今天我們對 Java 8 中的 Collectors 進行了詳細的講解。如果你熟悉了 Collectors 操作 Stream 會更加得心應手。當然在 Java 8 之后的 Java 9Java 12 中 Collectors 都有新增的功能, 后面有時間我們會繼續進行講解。敬請關注!

更多關于java算法相關內容感興趣的讀者可查看本站專題:《Java文件與目錄操作技巧匯總》、《Java數據結構與算法教程》、《Java操作DOM節點技巧總結》和《Java緩存操作技巧匯總》

希望本文所述對大家java程序設計有所幫助。

標簽: Java
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