参考书籍:《Java 8函数式编程》
上篇Java8之Stream类限于篇幅,所以把Stream的collect方法单独拿出来写一篇文章。
Stream API
中有两种collect
方法:
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
<R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner);
一般第一种方法用的比较多,第二种方法看起来跟reduce
的第三种方法有点类似,也可以用来实现filter、map
等操作,但是两者实现方式有区别。我们以实现filter
为例:
- reduce实现filter功能方式:
public static <T> List<T> filter(Stream<T> stream, Predicate<T> predicate) {
return stream.reduce(new ArrayList<T>(), (acc, t) -> {
if (predicate.test(t)) {
List<T> lists = new ArrayList<T>(acc);
lists.add(t);
return lists;
}
return acc;
}, (List<T> left, List<T> right) -> {
List<T> lists = new ArrayList<T>(left);
lists.addAll(right);
return lists;
});
}
- collect实现filter功能方式:
public static <T> List<T> filter(Stream<T> stream, Predicate<T> predicate) {
return stream.collect(ArrayList::new, (acc, t) -> {
if (predicate.test(t))
acc.add(t);
}, ArrayList::addAll);
}
很明显collect实现方式更简洁,效率更高。那么reduce为什么每次都new
一次ArrayList
,而不是直接acc.add(t)
再返回acc
呢?因为reduce规定第二个参数BiFunction<U, ? super T, U> accumulator
表达式不能改变其自身参数acc
原有值,所以每次都要new ArrayList<T>(acc)
,再返回新的list。
下面来看看第一种collect方法,它离不开Collectors
工具类。其实上篇的代码已经涉及到了该方法,比如collect(Collectors.toList())
转换成list集合。其他API如下:
Collectors.toSet()
:转换成set集合。Collectors.toCollection(TreeSet::new)
:转换成特定的set集合。
TreeSet<Integer> collect2 = Stream.of(1, 3, 4).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
Collectors.toMap(x -> x, x -> x + 1)
:转换成map。
Map<Integer, Integer> collect1 = Stream.of(1, 3, 4).collect(Collectors.toMap(x -> x, x -> x + 1));
Collectors.minBy(Integer::compare)
:求最小值,相对应的当然也有maxBy方法。Collectors.averagingInt(x->x)
:求平均值,同时也有averagingDouble、averagingLong方法。
Stream.of(1, 2, 3).collect(Collectors.averagingInt(x->x));
Collectors.summingInt(x -> x))
:求和。Collectors.summarizingDouble(x -> x)
:可以获取最大值、最小值、平均值、总和值、总数。
DoubleSummaryStatistics s = Stream.of(1, 3, 4).collect(Collectors.summarizingDouble(x -> x));
s.getAverage();//平均值
Collectors.groupingBy(x -> x)
:有三种方法,查看源码可以知道前两个方法最终调用第三个方法,第二个参数默认HashMap::new
第三个参数默认Collectors.toList()
,参考SQL的groupBy。
Map<Integer, List<Integer>> map = Stream.of(1, 3, 3, 4).collect(Collectors.groupingBy(x -> x));
Map<Integer, Long> map = Stream.of(1, 3, 3, 4).collect(Collectors.groupingBy(x -> x, Collectors.counting()));
HashMap<Integer, Long> hashMap = Stream.of(1, 3, 3, 4).collect(Collectors.groupingBy(x -> x, HashMap::new, Collectors.counting()));
Collectors.partitioningBy(x -> x > 2)
,把数据分成两部分,key为ture/false
。第一个方法也是调用第二个方法,第二个参数默认为Collectors.toList()
。
Map<Boolean, List<Integer>> collect5 = Stream.of(1, 3, 4).collect(Collectors.partitioningBy(x -> x > 2));
Map<Boolean, Long> collect4 = Stream.of(1, 3, 4).collect(Collectors.partitioningBy(x -> x > 2, Collectors.counting()));
Collectors.joining(",")
:拼接字符串。
Stream.of("a", "b", "c").collect(Collectors.joining(","));
Collectors.reducing(0, x -> x + 1, (x, y) -> x + y))
:在求累计值的时候,还可以对参数值进行改变,这里是都+1后再求和。跟reduce方法有点类似,但reduce方法没有第二个参数。
Stream.of(1, 3, 4).collect(Collectors.reducing(0, x -> x + 1, (x, y) -> x + y));
Collectors.collectingAndThen(Collectors.joining(","), x -> x + "d")
:先执行collect操作后再执行第二个参数的表达式。这里是先拼接字符串,再在最后拼接 "d"。
Stream.of("a", "b", "c").collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.joining(","), x -> x + "d"));
Collectors.mapping(...)
:跟map操作类似,只是参数有点区别。
Stream.of("a", "b", "c").collect(Collectors.mapping(x -> x.toUpperCase(), Collectors.joining(",")));