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这篇文章主要讲解了“JDK1.8新特性Stream的功能介绍”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“JDK1.8新特性Stream的功能介绍”吧!
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java.util.stream.Collectors
,是从JDK1.8开始新引入的一个类。从源码的类注释上,我们可以知道:Collectors实现了各种有用归约的操作,例如类型归类到新集合、根据不同标准汇总元素等。透过示例,能让我们眼前一亮,短短的一行代码却能处理如此强大、复杂的功能:汇总、拼接、累加计算、分组等。
切记,不要用错哦,是java.util.stream.Collectors
,不是java.util.Collections
。
/** * Implementations of {@link Collector} that implement various useful reduction * operations, such as accumulating elements into collections, summarizing * elements according to various criteria, etc. * *The following are examples of using the predefined collectors to perform * common mutable reduction tasks: * *
{@code * // Accumulate names into a List * List* * @since 1.8 */list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList()); * * // Accumulate names into a TreeSet * Set set = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new)); * * // Convert elements to strings and concatenate them, separated by commas * String joined = things.stream() * .map(Object::toString) * .collect(Collectors.joining(", ")); * * // Compute sum of salaries of employee * int total = employees.stream() * .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary))); * * // Group employees by department * Map > byDept * = employees.stream() * .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment)); * * // Compute sum of salaries by department * Map totalByDept * = employees.stream() * .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment, * Collectors.summingInt(Employee::getSalary))); * * // Partition students into passing and failing * Map > passingFailing = * students.stream() * .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD)); * * }
换句话说,Collectors结合Stream将成为集合的终极操作,其中,包括:
类型归类:将集合中元素按照类型、条件过滤等归类,存放到指定类型的新集合。
分组:按照条件对元素进行分组,和SQL中group by
的用法有异曲同工之妙。
分区:分组的特殊情况,实质是在做二分组,将符合条件、不符合条件的元素分组到两个key
分别为true
和false
的Map
中,从而我们能够得到符合和不符合的分组新集合。
最值:按照某个属性查找最大、最小元素。
累加、汇总:用来完成累加计算、数据汇总(总数、总和、最小值、最大值、平均值)。
连接:将元素以某种规则连接起来。
……
将集合中元素按照类型、条件过滤等归类,存放到指定类型的新集合,List
、Map
、Set
、Collection
或者ConcurrentMap
。涉及以下方法:
Collectors.toList()
Collectors.toMap()
Collectors.toSet()
Collectors.toCollection()
Collectors.toConcurrentMap()
一般都作为终止操作符cololect
的参数来使用,并伴随着流的结束。
常用于收集、筛选出集合(复杂集合)中的符合条件的数据,并存放于对应类型的新集合中,便于后续实际业务逻辑处理。
比如,将名字类型归类存在到List
集合中:
Listlist = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.toList());
按照条件对元素进行分组,和 SQL中的 group by
用法有异曲同工之妙,通常也建议使用Java代码进行分组处理以减轻数据库SQL压力。
分组涉及以下方法:
Collectors.groupingBy(…):普通分组。
Collectors.groupingByConcurrent(…):线程安全的分组。
分组后,返回的是一个Map
集合,其中key
作为分组对象,value
作为对应分组结果。
比如,考虑到People集合中可能会存在同龄人,将集合按照年龄进行分组:
Map> groupingByAge = allPeoples.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getAge));
如果我们不想返回Map
的value
为List
怎么办?实际上可以按照下面的方式分组:
Map> groupingByAge2 = allPeoples.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getAge, Collectors.toSet()));
考虑到同步安全问题时,怎么办?
采用线程安全的分组Collectors.groupingByConcurrent(…)
,于是:
Map> groupingByAge3 = allPeoples.stream().collect(Collectors.groupingByConcurrent(People::getAge));
是分组的特殊情况,采用Collectors.partitioningBy(…)
方法来完成。
该方法实质是在做二分组,将符合条件、不符合条件的元素分组到两个key
分别为true
和false
的Map
中,从而我们能够得到符合和不符合的分组新集合。
比如,People集合中人名有中文名,也有英文名,将人名按照中、英文名进行分区:
Map> partitioningByName = allPeoples.stream().collect(Collectors.partitioningBy(people -> people.getName().matches("^[a-zA-Z]*"))); // 获取英文名集合 List englishNames = partitioningByName.get(true); // 获取中文名集合 List chineseNames = partitioningByName.get(false);
按照某个属性查找出最大或最小值元素,并且基于Comparator
接口来对其进行比较,返回一个Optional对象,并结合Optional.isPresent()
判断并取得最大或最小值。
涉及以下方法:
Collectors.maxBy(…):最大值。
Collectors.minBy(…):最小值。
比如,找到People集合中最大、最小年龄的人:
// 查找最大年龄的人 OptionalmaxAgeOptional = allPeoples.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(People::getAge))); People maxAgePeople = null; if (maxAgeOptional.isPresent()) { maxAgePeople = maxAgeOptional.get(); } // 查找最小年龄的人 Optional minAgeOptional = allPeoples.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(People::getAge))); People minAgePeople = null; if (minAgeOptional.isPresent()) { minAgePeople = minAgeOptional.get(); }
用来完成累加计算、数据汇总(总数、总和、最小值、最大值、平均值)操作。
计算集合某个属性的总和,类似与SQL中的sum
函数。
涉及以下方法:
Collectors.summingInt/Double/Long(…):按照某个属性求和。
Collectors.summarizingInt/Double/Long(…):按照某个属性的数据进行汇总,得到其总数、总和、最小值、最大值、平均值。
比如,计算全体人员的薪资总和:
int salaryTotal = allPeoples.stream().collect(Collectors.summingInt(People::getSalary));
如果想要得到全体人员的薪资数据整体情况(包括总数、总和、最小值、最大值、平均值),怎么办呢?
难道分别要搞多个Stream流吗?
当然,没有这么麻烦,只需Collectors.summarizingInt
方法就可轻松搞定。
// 输出:IntSummaryStatistics{count=10, sum=45000, min=2000, average=4500.000000, max=7000} IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = allPeoples.stream().collect(Collectors.summarizingInt(People::getSalary));
将元素以某种规则连接起来,得到一个连接字符串。
涉及以下方法:
Collectors.joining():字符串直接连接。
Collectors.joining(CharSequence delimiter):按照字符delimiter
进行字符串连接。
Collectors.joining(CharSequence delimiter, CharSequence prefix, CharSequence suffix):按照前缀prefix
,后缀suffix
,并以字符delimiter
进行字符串连接。
比如,将People集合中所有名字按照某种连接符进行字符串连接:
// 输出:xcbeyondNikiXiaoMing超哥小白小红LucyLily超级飞侠乐迪 String namesStr1 = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining()); // 输出:xcbeyond,Niki,XiaoMing,超哥,小白,小红,Lucy,Lily,超级飞侠,乐迪 String namesStr2 = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining(",")); // 输出:[xcbeyond,Niki,XiaoMing,超哥,小白,小红,Lucy,Lily,超级飞侠,乐迪] String namesStr3 = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));
本文,只是针对JDK1.8java.util.stream.Collectors
中最好用的操作进行单独举例说明,不涉及嵌套、复合、叠加使用,实际业务场景下可能会涉及到多种操作的叠加、组合使用,需按需灵活使用即可。
如果你熟悉了上面这些操作,在面对复杂集合、处理复杂逻辑时,就会更加得心应手。尤其是分组、汇总,简直是太好用了。
感谢各位的阅读,以上就是“JDK1.8新特性Stream的功能介绍”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对JDK1.8新特性Stream的功能介绍这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!