Collectors是Java 8中引入的一个工具类,用于对流进行汇总操作。它提供了一系列静态方法,可以将流中的元素收集到不同类型的集合中,或者进行统计、分组等操作。
下面是一些常用的Collectors方法及其功能的示例:
方法名 | 功能 | 示例 |
---|---|---|
toList() | 将流中的元素收集到List集合中 | List list = stream.collect(Collectors.toList()); |
toSet() | 将流中的元素收集到Set集合中 | Set set = stream.collect(Collectors.toSet()); |
toMap() | 将流中的元素收集到Map集合中 | Map<String, Integer> map = stream.collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); |
joining() | 将流中的元素连接成一个字符串 | String result = stream.collect(Collectors.joining(", ")); |
counting() | 统计流中元素的个数 | long count = stream.collect(Collectors.counting()); |
summingInt() | 对流中元素进行求和操作 | int sum = stream.collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue)); |
averagingInt() | 对流中元素进行求平均值操作 | double average = stream.collect(Collectors.averagingInt(Integer::intValue)); |
groupingBy() | 根据某个属性对流中的元素进行分组 | Map<String, List> groups = stream.collect(Collectors.groupingBy(Student::getGrade)); |
partitioningBy() | 根据某个条件对流中的元素进行分区 | Map<Boolean, List> partitions = stream.collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getScore() >= 60)); |
maxBy() | 根据某个属性找到流中的最大元素 | Optional maxStudent = stream.collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))); |
minBy() | 根据某个属性找到流中的最小元素 | Optional minStudent = stream.collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getScore))); |
mapping() | 对流中的元素进行映射操作,并收集到指定的集合中 | List names = stream.collect(Collectors.mapping(Student::getName, Collectors.toList())); |
reducing() | 对流中的元素进行归约操作 | Optional sum = stream.collect(Collectors.reducing(Integer::sum)); |
summarizingInt() | 对流中的元素进行统计操作,包括最大值、最小值、平均值、总和等 | IntSummaryStatistics stats = stream.collect(Collectors.summarizingInt(Student::getScore)); |
这些方法可以帮助您更灵活地对流进行汇总操作,根据具体需求选择适合的方法来处理流中的元素。
Collectors 和 Stream 配合使用可以完成以下任务:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> collectedList = numbers.stream().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collectedList); // 输出:[1, 2, 3, 4, 5]
groupingBy
方法可以根据指定的条件将 Stream 中的元素进行分组。分组后的结果存储在一个 Map 中,以分组条件为键,以分组的元素列表为值。List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Carol", "David", "Eve");
Map<Character, List<String>> groupedNames = names.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(name -> name.charAt(0)));
System.out.println(groupedNames); // 输出:{A=[Alice], B=[Bob], C=[Carol], D=[David], E=[Eve]}
partitioningBy
方法可以根据指定的条件将 Stream 中的元素进行分区。分区后的结果存储在一个 Map 中,以分区条件为键,以满足条件和不满足条件的元素列表为值。List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, List<Integer>> partitionedNumbers = numbers.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0));
System.out.println(partitionedNumbers); // 输出:{false=[1, 3, 5], true=[2, 4]}
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream().collect(Collectors.summingInt(n -> n));
double average = numbers.stream().collect(Collectors.averagingInt(n -> n));
System.out.println(sum); // 输出:15
System.out.println(average); // 输出:3.0
joining
方法可以将 Stream 中的元素连接成一个字符串。可以指定连接的分隔符、前缀和后缀,以定制连接的方式。List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Carol");
String joinedString = names.stream().collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(joinedString); // 输出:Alice, Bob, Carol
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, List<Integer>> customResult = numbers.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(n -> n % 2 == 0,
Collectors.mapping(n -> n * 2, Collectors.toList())));
System.out.println(customResult); // 输出:{false=[2, 6, 10], true=[4, 8]}
Collectors 和 Stream 的配合使用可以实现丰富的数据处理和操作,使代码更简洁、可读性更高,并提供了灵活性和可定制性。
以下是一些使用 Stream 和 Collectors 的最佳实践:
filter()
和 map()
,而不是使用传统的 for 循环。当使用 Collectors 进行收集操作时,可以进行一些复杂的操作。以下是一些复杂示例:
1)将元素收集到自定义的集合类型中:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Carol", "David", "Eve");
TreeSet<String> sortedSet = names.stream()
.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
System.out.println(sortedSet); // 输出:[Alice, Bob, Carol, David, Eve]
在上述示例中,将 Stream 中的元素收集到一个 TreeSet 中,实现了按字母顺序排序的效果。
2)将元素收集到多个集合中:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Carol", "David", "Eve");
Map<Boolean, List<String>> partitionedLists = names.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(name -> name.length() > 4,
Collectors.mapping(String::toUpperCase, Collectors.toList())));
System.out.println(partitionedLists);
// 输出:{false=[BOB, EVE], true=[ALICE, CAROL, DAVID]}
在上述示例中,根据名字的长度将元素进行分区,并将每个分区中的元素转换为大写字母后收集到一个列表中。
3)将元素收集到多个集合并计算每个集合的统计信息:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, IntSummaryStatistics> partitionedStats = numbers.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0,
Collectors.summarizingInt(n -> n)));
System.out.println(partitionedStats);
// 输出:{false=IntSummaryStatistics{count=3, sum=9, min=1, average=3.000000, max=5},
// true=IntSummaryStatistics{count=2, sum=6, min=2, average=3.000000, max=4}}
在上述示例中,根据数字的奇偶性将元素进行分区,并计算每个分区中元素的统计信息,包括总和、最小值、平均值和最大值。
这些示例展示了 Collectors 在收集操作中的一些复杂用法。通过结合不同的收集器和操作,可以实现更灵活和定制化的收集操作,满足不同场景下的需求。
Collectors.joining
是一个用于将元素连接成字符串的收集器(Collector)。它可以将 Stream 中的元素按照指定的分隔符连接起来,并返回一个连接后的字符串。
Collectors.joining
方法有多个重载形式,可以根据需要选择合适的形式。以下是 Collectors.joining
的使用示例:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Carol");
// 连接元素,默认使用空字符串作为分隔符
String result1 = names.stream().collect(Collectors.joining());
System.out.println(result1);
// 输出:AliceBobCarol
// 使用逗号作为分隔符连接元素
String result2 = names.stream().collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println(result2);
// 输出:Alice, Bob, Carol
// 使用逗号作为分隔符,并在连接的字符串前后添加前缀和后缀
String result3 = names.stream().collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));
System.out.println(result3);
// 输出:[Alice, Bob, Carol]
在上述示例中, Collectors.joining
方法将 Stream 中的元素连接成一个字符串。可以通过传递不同的分隔符、前缀和后缀来定制连接的方式。
需要注意的是, Collectors.joining
适用于处理字符串类型的元素。如果 Stream 中的元素不是字符串类型,可以使用 map
方法将其转换为字符串,然后再使用 Collectors.joining
进行连接。
总结来说, Collectors.joining
是一个非常方便的收集器,可用于将 Stream 中的元素连接成字符串。它提供了灵活的选项,可以定制连接的分隔符、前缀和后缀。
Collectors.groupingBy
是一个用于对元素进行分组的收集器(Collector)。它可以根据指定的条件对 Stream 中的元素进行分组,并返回一个以分组条件为键,以分组结果为值的 Map。
Collectors.groupingBy
方法有多个重载形式,可以根据需要选择合适的形式。以下是 Collectors.groupingBy
的使用示例:
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Carol", "David", "Eve");
// 根据名字的首字母进行分组
Map<Character, List<String>> groupByFirstLetter = names.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(name -> name.charAt(0)));
System.out.println(groupByFirstLetter);
// 输出:{A=[Alice], B=[Bob], C=[Carol], D=[David], E=[Eve]}
// 根据名字的长度进行分组,并计算每组的数量
Map<Integer, Long> groupByLength = names.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(String::length, Collectors.counting()));
System.out.println(groupByLength);
// 输出:{3=2, 4=2, 5=1}
在上述示例中, Collectors.groupingBy
方法根据指定的条件对元素进行分组。可以使用 lambda 表达式或方法引用指定分组条件。分组结果将以分组条件为键,以分组的元素列表或其他聚合操作的结果为值存储在 Map 中。
需要注意的是, Collectors.groupingBy
收集器还可以与其他收集器结合使用,以进行更复杂的分组和聚合操作。例如,在第二个示例中,使用了 Collectors.counting()
收集器来计算每个分组的数量。
复杂一些的使用
当使用 Collectors.groupingBy
时,可以结合其他收集器来进行更复杂的分组和聚合操作。以下是一些复杂示例:
1)计算每个分组的平均值:
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Map<String, Double> averageByGroup = numbers.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
n -> (n % 2 == 0) ? "Even" : "Odd",
Collectors.averagingInt(n -> n)
));
System.out.println(averageByGroup);
// 输出:{Even=6.0, Odd=5.0}
在上述示例中,根据数字的奇偶性进行分组,并计算每个分组的平均值。
2)将分组的元素转换为新的数据结构:
List<Person> people = Arrays.asList(
new Person("Alice", 25),
new Person("Bob", 30),
new Person("Carol", 35),
new Person("David", 40),
new Person("Eve", 45)
);
Map<Integer, List<String>> namesByAge = people.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
Person::getAge,
Collectors.mapping(Person::getName, Collectors.toList())
));
System.out.println(namesByAge);
// 输出:{25=[Alice], 30=[Bob], 35=[Carol], 40=[David], 45=[Eve]}
在上述示例中,根据年龄对人员进行分组,并将每个分组的姓名收集到一个列表中。
3)多级分组:
List<Person> people = Arrays.asList(
new Person("Alice", 25),
new Person("Bob", 30),
new Person("Carol", 35),
new Person("David", 40),
new Person("Eve", 45)
);
Map<Integer, Map<String, List<Person>>> groupedPeople = people.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
Person::getAge,
Collectors.groupingBy(
person -> (person.getName().length() % 2 == 0) ? "Even" : "Odd"
)
));
System.out.println(groupedPeople);
在上述示例中,首先根据年龄进行分组,然后根据姓名长度的奇偶性进行二级分组。
这些示例展示了 Collectors.groupingBy
的一些复杂用法,它们允许您根据不同的条件对元素进行分组和聚合操作。您可以根据具体的需求选择合适的组合方式。
总结来说, Collectors.groupingBy
是一个非常有用的收集器,可用于对 Stream 中的元素进行分组。它可以根据指定的条件将元素分组,并返回一个以分组条件为键的 Map。