• 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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