Java8新特性——StreamAPI(二)
1. 收集器简介
收集器用来将经过筛选、映射的流进行最后的整理,可以使得最后的结果以不同的形式展现。
collect方法即为收集器,它接收Collector接口的实现作为具体收集器的收集方法。
Collector接口提供了很多默认实现的方法,我们可以直接使用它们格式化流的结果;也可以自定义Collector接口的实现,从而定制自己的收集器。
这里先介绍Collector常用默认静态方法的使用,自定义收集器会在下一篇博文中介绍。
2. 收集器的使用
2.1 归约
流由一个个元素组成,归约就是将一个个元素“折叠”成一个值,如求和、求最值、求平均值都是归约操作。
2.1.1 计数
long count = list.stream()
.collect(Collectors.counting());
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也可以不使用收集器的计数函数:
long count = list.stream().count();
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注意:计数的结果一定是long类型。
2.1.2 最值
例:找出所有人中年龄最大的人
Optional<Person> oldPerson = list.stream()
.collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Person::getAge)));
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计算最值需要使用Collector.maxBy和Collector.minBy,这两个函数需要传入一个比较器Comparator.comparingInt,这个比较器又要接收需要比较的字段。
这个收集器将会返回一个Optional类型的值。
Optional类简介请移步至:Java8新特性——StreamAPI(一)
2.1.3 求和
例:计算所有人的年龄总和
int summing = list.stream()
.collect(Collectors.summingInt(Person::getAge));
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当然,既然Java8提供了summingInt,那么还提供了summingLong、summingDouble。
2.1.4 求平均值
例:计算所有人的年龄平均值
double avg = list.stream()
.collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));
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注意:计算平均值时,不论计算对象是int、long、double,计算结果一定都是double。
2.1.5 一次性计算所有归约操作
Collectors.summarizingInt函数能一次性将最值、均值、总和、元素个数全部计算出来,并存储在对象IntSummaryStatisics中。
可以通过该对象的getXXX()函数获取这些值。
2.1.6 连接字符串
例:将所有人的名字连接成一个字符串
String names = list.stream()
.collect(Collectors.joining());
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每个字符串默认分隔符为空格,若需要指定分隔符,则在joining中加入参数即可:
String names = list.stream()
.collect(Collectors.joining(", "));
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此时字符串之间的分隔符为逗号。
2.1.7 一般性的归约操作
若你需要自定义一个归约操作,那么需要使用Collectors.reducing函数,该函数接收三个参数:
- 第一个参数为归约的初始值
- 第二个参数为归约操作进行的字段
- 第三个参数为归约操作的过程
例:计算所有人的年龄总和
Optional<Integer> sumAge = list.stream()
.collect(Collectors.reducing(0,Person::getAge,(i,j)->i+j));
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上面例子中,reducing函数一共接收了三个参数:
- 第一个参数表示归约的初始值。我们需要累加,因此初始值为0
- 第二个参数表示需要进行归约操作的字段。这里我们对Person对象的age字段进行累加。
- 第三个参数表示归约的过程。这个参数接收一个Lambda表达式,而且这个Lambda表达式一定拥有两个参数,分别表示当前相邻的两个元素。由于我们需要累加,因此我们只需将相邻的两个元素加起来即可。
Collectors.reducing方法还提供了一个单参数的重载形式。
你只需传一个归约的操作过程给该方法即可(即第三个参数),其他两个参数均使用默认值。
- 第一个参数默认为流的第一个元素
- 第二个参数默认为流的元素
这就意味着,当前流的元素类型为数值类型,并且是你要进行归约的对象。
例:采用单参数的reducing计算所有人的年龄总和
Optional<Integer> sumAge = list.stream()
.filter(Person::getAge)
.collect(Collectors.reducing((i,j)->i+j));
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2.2 分组
分组就是将流中的元素按照指定类别进行划分,类似于SQL语句中的GROUPBY。
2.2.1 一级分组
例:将所有人分为老年人、中年人、青年人
Map<String,List<Person>> result = list.stream()
.collect(Collectors.groupingby((person)->{
if(person.getAge()>60)
return "老年人";
else if(person.getAge()>40)
return "中年人";
else
return "青年人";
}));
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groupingby函数接收一个Lambda表达式,该表达式返回String类型的字符串,groupingby会将当前流中的元素按照Lambda返回的字符串进行分组。
分组结果是一个Map< String,List< Person>>,Map的键就是组名,Map的值就是该组的Perosn集合。
2.2.2 多级分组
多级分组可以支持在完成一次分组后,分别对每个小组再进行分组。
使用具有两个参数的groupingby重载方法即可实现多级分组。
- 第一个参数:一级分组的条件
- 第二个参数:一个新的groupingby函数,该函数包含二级分组的条件
例:将所有人分为老年人、中年人、青年人,并且将每个小组再分成:男女两组。
Map<String,Map<String,List<Person>>> result = list.stream()
.collect(Collectors.groupingby((person)->{
if(person.getAge()>60)
return "老年人";
else if(person.getAge()>40)
return "中年人";
else
return "青年人";
},
groupingby(Person::getSex)));
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此时会返回一个非常复杂的结果:Map< String,Map< String,List< Person>>>。
2.2.3 对分组进行统计
拥有两个参数的groupingby函数不仅仅能够实现多几分组,还能对分组的结果进行统计。
例:统计每一组的人数
Map<String,Long> result = list.stream()
.collect(Collectors.groupingby((person)->{
if(person.getAge()>60)
return "老年人";
else if(person.getAge()>40)
return "中年人";
else
return "青年人";
},
counting()));
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此时会返回一个Map< String,Long>类型的map,该map的键为组名,map的值为该组的元素个数。
将收集器的结果转换成另一种类型
当使用maxBy、minBy统计最值时,结果会封装在Optional中,该类型是为了避免流为空时计算的结果也为空的情况。在单独使用maxBy、minBy函数时确实需要返回Optional类型,这样能确保没有空指针异常。然而当我们使用groupingBy进行分组时,若一个组为空,则该组将不会被添加到Map中,从而Map中的所有值都不会是一个空集合。既然这样,使用maxBy、minBy方法计算每一组的最值时,将结果封装在optional对象中就显得有些多余。
我们可以使用collectingAndThen函数包裹maxBy、minBy,从而将maxBy、minBy返回的Optional对象进行转换。
例:将所有人按性别划分,并计算每组最大的年龄。
Map<String,Integer> map = list.stream()
.collect(groupingBy(Person::getSex,
collectingAndThen(
maxBy(comparingInt(Person::getAge)),
Optional::get
)));
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此时返回的是一个Map< String,Integer>,String表示每组的组名(男、女),Integer为每组最大的年龄。
如果不用collectingAndThen包裹maxBy,那么最后返回的结果为Map< String,Optional< Person>>。
使用collectingAndThen包裹maxBy后,首先会执行maxBy函数,该函数执行完后便会执行Optional::get,从而将Optional中的元素取出来。
2.3 分区
分区是分组的一种特殊情况,它只能分成true、false两组。
分组使用partitioningBy方法,该方法接收一个Lambda表达式,该表达是必须返回boolean类型,partitioningBy方法会将Lambda返回结果为true和false的元素各分成一组。
partitioningBy方法返回的结果为Map< Boolean,List< T>>。
此外,partitioningBy方法和groupingBy方法一样,也可以接收第二个参数,实现二级分区或对分区结果进行统计。
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