利用java8新特性,可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理。

定义1个Apple对象:

public class Apple {
private Integer id;
private String name;
private BigDecimal money;
private Integer num;
public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) {
this.id = id;
this.name = name;
this.money = money;
this.num = num;
}
}
添加一些测试数据:
List<Apple> appleList = new ArrayList<>();//存放apple对象集合

Apple apple1 = new Apple(1,"苹果1",new BigDecimal("3.25"),10);
Apple apple12 = new Apple(1,"苹果2",new BigDecimal("1.35"),20);
Apple apple2 = new Apple(2,"香蕉",new BigDecimal("2.89"),30);
Apple apple3 = new Apple(3,"荔枝",new BigDecimal("9.99"),40);

appleList.add(apple1);
appleList.add(apple12);
appleList.add(apple2);
appleList.add(apple3);

1、分组
List里面的对象元素,以某个属性来分组,例如,以id分组,将id相同的放在一起:

//List 以ID分组 Map<Integer,List<Apple>>
Map<Integer, List<Apple>> groupBy = appleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Apple::getId));

System.err.println("groupBy:"+groupBy);
{1=[Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, Apple{id=1, name='苹果2', money=1.35, num=20}], 2=[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}], 3=[Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}]}

2、List转Map
id为key,apple对象为value,可以这么做:

/**
* List -> Map
* 需要注意的是:
* toMap 如果集合对象有重复的key,会报错Duplicate key ....
* apple1,apple12的id都为1。
* 可以用 (k1,k2)->k1 来设置,如果有重复的key,则保留key1,舍弃key2
*/
Map<Integer, Apple> appleMap = appleList.stream().collect(Collectors.toMap(Apple::getId, a -> a,(k1,k2)->k1));
打印appleMap
{1=Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, 2=Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}, 3=Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}}

3、过滤Filter
从集合中过滤出来符合条件的元素:

//过滤出符合条件的数据
List<Apple> filterList = appleList.stream().filter(a -> a.getName().equals("香蕉")).collect(Collectors.toList());

System.err.println("filterList:"+filterList);
[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}]

4.求和
将集合中的数据按照某个属性求和:

//计算 总金额
BigDecimal totalMoney = appleList.stream().map(Apple::getMoney).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
System.err.println("totalMoney:"+totalMoney); //totalMoney:17.48

5.查找流中最大 最小值
Collectors.maxBy 和 Collectors.minBy 来计算流中的最大或最小值。

Optional<Dish> maxDish = Dish.menu.stream().
collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
maxDish.ifPresent(System.out::println);

Optional<Dish> minDish = Dish.menu.stream().
collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
minDish.ifPresent(System.out::println);

6.去重
import static java.util.Comparator.comparingLong;
import static java.util.stream.Collectors.collectingAndThen;
import static java.util.stream.Collectors.toCollection;

// 根据id去重
List<Person> unique = appleList.stream().collect(
collectingAndThen(
toCollection(() -> new TreeSet<>(comparingLong(Apple::getId))), ArrayList::new)
);

下表展示 Collectors 类的静态工厂方法。

工厂方法 返回类型 作用
toList List<T> 把流中所有项目收集到一个 List
toSet Set<T> 把流中所有项目收集到一个 Set,删除重复项
toCollection Collection<T> 把流中所有项目收集到给定的供应源创建的集合menuStream.collect(toCollection(), ArrayList::new)
counting Long 计算流中元素的个数
sumInt Integer 对流中项目的一个整数属性求和
averagingInt Double 计算流中项目 Integer 属性的平均值
summarizingInt IntSummaryStatistics 收集关于流中项目 Integer 属性的统计值,例如最大、最小、 总和与平均值
joining String 连接对流中每个项目调用 toString 方法所生成的字符串collect(joining(", "))
maxBy Optional<T> 一个包裹了流中按照给定比较器选出的最大元素的 Optional, 或如果流为空则为 Optional.empty()
minBy Optional<T> 一个包裹了流中按照给定比较器选出的最小元素的 Optional, 或如果流为空则为 Optional.empty()
reducing 归约操作产生的类型 从一个作为累加器的初始值开始,利用 BinaryOperator 与流 中的元素逐个结合,从而将流归约为单个值累加int totalCalories = menuStream.collect(reducing(0, Dish::getCalories, Integer::sum));
collectingAndThen 转换函数返回的类型 包裹另一个收集器,对其结果应用转换函数int howManyDishes = menuStream.collect(collectingAndThen(toList(), List::size))
groupingBy Map<K, List<T>> 根据项目的一个属性的值对流中的项目作问组,并将属性值作 为结果 Map 的键
partitioningBy Map<Boolean,List<T>> 根据对流中每个项目应用谓词的结果来对项目进行分区

java8 快速实现List转map 、分组、过滤等操作的更多相关文章

  1. java8 快速入门 lambda表达式 Java8 lambda表达式10个示例

    本文由 ImportNew - lemeilleur 翻译自 javarevisited.欢迎加入翻译小组.转载请见文末要求. Java 8 刚于几周前发布,日期是2014年3月18日,这次开创性的发 ...

  2. java8 使用 lamda 表达式 完成 map reduce

    java8支持了函数编程,可以让java代码更简洁和易读. 传统 for 循环方式: List<String> list = Arrays.asList("C",&qu ...

  3. 6.组函数(avg(),sum(),max(),min(),count())、多行函数,分组数据(group by,求各部门的平均工资),分组过滤(having和where),sql优化

     1组函数 avg(),sum(),max(),min(),count()案例: selectavg(sal),sum(sal),max(sal),min(sal),count(sal) from ...

  4. automapper如何全局配置map条件过滤null值空值对所有映射起效

    原文 automapper如何全局配置map条件过滤null值空值对所有映射起效 我们在使用automapper的时候经常会遇到这样的问题:假设展示给用户的数据我们用UserDto类,User类就是我 ...

  5. java8新特性:对map集合排序

    一.简单介绍Map 在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map,map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap, TreeMap, Hashtable以及LinkedHashMap等 ...

  6. 【Java8新特性】Stream API有哪些中间操作?看完你也可以吊打面试官!!

    写在前面 在上一篇<[Java8新特性]面试官问我:Java8中创建Stream流有哪几种方式?>中,一名读者去面试被面试官暴虐!归根结底,那哥儿们还是对Java8的新特性不是很了解呀!那 ...

  7. C++ STL中Map的相关排序操作:按Key排序和按Value排序 - 编程小径 - 博客频道 - CSDN.NET

    C++ STL中Map的相关排序操作:按Key排序和按Value排序 - 编程小径 - 博客频道 - CSDN.NET C++ STL中Map的相关排序操作:按Key排序和按Value排序 分类: C ...

  8. Thinkphp入门 二 —空操作、空模块、模块分组、前置操作、后置操作、跨模块调用(46)

    原文:Thinkphp入门 二 -空操作.空模块.模块分组.前置操作.后置操作.跨模块调用(46) [空操作处理] 看下列图: 实际情况:我们的User控制器没有hello()这个方法 一个对象去访问 ...

  9. mysql分组和排序操作

    分组.排序操作                                                                                         sele ...

随机推荐

  1. 13.Git分支-变基(rebase)、rebase VS merge

    1.变基的基本操作 在Git中整合来自不同分支的修改主要有两种方法:merge和rebase. 看下面的例子: 开发任务分叉到了两个不同的分支,并且都有了新的提交. 这时候我们可以使用 git mer ...

  2. IO复用(较详细)

    进程与线程的描述 一个进程至少会创建一个线程,多个线程共享一个程序进程的内存.程序的运行最终是靠线程来完成操作的.线程的数量跟CPU核数有关,一个核最多能发出两个线程.线程的操作主要分为:一:给CPU ...

  3. 看完Andoird9.0 Pie的隐藏特性,我买了SSL证书

    今年 8 月,Google 正式公布了 Android 9.0 ,新的甜点名称也正式揭晓——Pie.这次的大版本升级中,藏着一个不起眼的特性:默认使用 HTTPS 为了将所有网络流量从明文(未加密的 ...

  4. 『战略游戏 最大利润 树形DP』

    通过两道简单的例题,我们来重新认识树形DP. 战略游戏(luoguP1026) Description Bob喜欢玩电脑游戏,特别是战略游戏.但是他经常无法找到快速玩过游戏的办法.现在他有个问题.他要 ...

  5. 设计模式java实现合集

    http://www.cnblogs.com/maowang1991/archive/2013/04/15/3023236.html 桥接模式:http://blog.csdn.net/jason05 ...

  6. mybatis中resultMap配置细则

    resultMap算是mybatis映射器中最复杂的一个节点了,能够配置的属性较多,我们在mybatis映射器配置细则这篇博客中已经简单介绍过resultMap的配置了,当时我们介绍了resultMa ...

  7. 设计模式总结篇系列:适配器模式(Adapter)

    网上看到不少关于适配器模式的讲解,其中对于适配器模式解释的过于专业,一时不是特别理解适配器模式到底是用来干嘛的,具体的适用场景在哪,其最精髓的地方到底在哪. 本文结合自己的理解,阐述下对适配器模式的看 ...

  8. Java提高班(三)并发中的线程同步与锁

    乐观锁.悲观锁.公平锁.自旋锁.偏向锁.轻量级锁.重量级锁.锁膨胀...难理解?不存的!来,话不多说,带你飙车. 上一篇介绍了线程池的使用,在享受线程池带给我们的性能优势之外,似乎也带来了另一个问题: ...

  9. formData批量上传的多种实现

    前言 最近项目需要批量上传附件,查了下资料,网上很多但看着一脸懵,只贴部分代码,介绍也不详细,这里记录一下自己的采坑与多种实现,以免以后忘记. 这里先介绍下FormData对象,以下内容摘自:http ...

  10. spark问题

    使用IDEA运行spark程序,除了需要导入spark的一些依赖包之外,还需要注意的是 当启动spark报找不到可执行的hadoop winutils.exe 可已下载相应版本的winutils.ex ...