Java8?Stream教程之collect()的技巧
更新時間：2022年10月14日 11:18:36 作者：小目標青年
Java8引入了全新的Stream?API,這里的Stream和I/O流不同,它更像具有Iterable的集合類,但行為和集合類又有所不同,下面這篇文章主要給大家介紹了關于Java8?Stream教程之collect()的技巧,需要的朋友可以參考下
前言
本身我是一個比較偏向少使用Stream的人，因為調(diào)試比較不方便。
但是, 不得不說，stream確實會給我們編碼帶來便捷。
正文
Stream流 其實操作分三大塊 ：
- 創(chuàng)建
- 處理
- 收集
我今天想分享的是 收集 這part的玩法。
OK，開始結合代碼示例一起玩下：
lombok依賴引入，代碼簡潔一點：
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.20</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>準備一個UserDTO.java
/**
* @Author: JCccc
* @Date: 2022-9-20 01:25
* @Description:
*/
@Data
public class UserDTO {
/**
* 姓名
*/
private String name;
/**
* 年齡
*/
private Integer age;
/**
* 性別
*/
private String sex;
/**
* 是否有方向
*/
private Boolean hasOrientation;
}準備一個模擬獲取List的函數(shù)：
private static List<UserDTO> getUserList() {
UserDTO userDTO = new UserDTO();
userDTO.setName("小冬");
userDTO.setAge(18);
userDTO.setSex("男");
userDTO.setHasOrientation(false);
UserDTO userDTO2 = new UserDTO();
userDTO2.setName("小秋");
userDTO2.setAge(30);
userDTO2.setSex("男");
userDTO2.setHasOrientation(true);
UserDTO userDTO3 = new UserDTO();
userDTO3.setName("春");
userDTO3.setAge(18);
userDTO3.setSex("女");
userDTO3.setHasOrientation(true);
List<UserDTO> userList = new ArrayList<>();
userList.add(userDTO);
userList.add(userDTO2);
userList.add(userDTO3);
return userList;
}第一個小玩法 將集合通過Stream.collect() 轉(zhuǎn)換成其他集合/數(shù)組：
現(xiàn)在拿List<UserDTO> 做例子
轉(zhuǎn)成 HashSet<UserDTO> ：
List<UserDTO> userList = getUserList();
Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
HashSet<UserDTO> usersHashSet = usersStream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));轉(zhuǎn)成 Set<UserDTO> usersSet ：
List<UserDTO> userList = getUserList();
Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
Set<UserDTO> usersSet = usersStream.collect(Collectors.toSet());轉(zhuǎn)成 ArrayList<UserDTO> ：
List<UserDTO> userList = getUserList();
Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
ArrayList<UserDTO> usersArrayList = usersStream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));轉(zhuǎn)成 Object[] objects ：
List<UserDTO> userList = getUserList();
Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
Object[] objects = usersStream.toArray();轉(zhuǎn)成 UserDTO[] users ：
List<UserDTO> userList = getUserList();
Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
UserDTO[] users = usersStream.toArray(UserDTO[]::new);
for (UserDTO user : users) {
System.out.println(user.toString());
}第二個小玩法 聚合（求和、最小、最大、平均值、分組）
找出年齡最大：
stream.max（）
寫法 1：
List<UserDTO> userList = getUserList();
Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
Optional<UserDTO> maxUserOptional =
usersStream.max((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge());
if (maxUserOptional.isPresent()) {
UserDTO masUser = maxUserOptional.get();
System.out.println(masUser.toString());
}寫法2：
List<UserDTO> userList = getUserList(); Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
Optional<UserDTO> maxUserOptionalNew = usersStream.max(Comparator.comparingInt(UserDTO::getAge));
if (maxUserOptionalNew.isPresent()) {
UserDTO masUser = maxUserOptionalNew.get();
System.out.println(masUser.toString());
}效果：
輸出：
UserDTO(name=小秋, age=30, sex=男, hasOrientation=true)
找出年齡最?。?/strong>
stream.min（）
寫法 1：
Optional<UserDTO> minUserOptional = usersStream.min(Comparator.comparingInt(UserDTO::getAge));
if (minUserOptional.isPresent()) {
UserDTO minUser = minUserOptional.get();
System.out.println(minUser.toString());
}寫法2：
Optional<UserDTO> min = usersStream.collect(Collectors.minBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge()));
求平均值：
List<UserDTO> userList = getUserList(); Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream(); Double avgScore = usersStream.collect(Collectors.averagingInt(UserDTO::getAge));
效果：
求和：
寫法1：
Integer reduceAgeSum = usersStream.map(UserDTO::getAge).reduce(0, Integer::sum);
寫法2：
int ageSumNew = usersStream.mapToInt(UserDTO::getAge).sum();
統(tǒng)計數(shù)量：
long countNew = usersStream.count();
簡單分組：
按照具體年齡分組:
//按照具體年齡分組 Map<Integer, List<UserDTO>> ageGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy((UserDTO::getAge)));
效果：
分組過程加寫判斷邏輯：
//按照性別 分為"男"一組 "女"一組
Map<Integer, List<UserDTO>> groupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy(s -> {
if (s.getSex().equals("男")) {
return 1;
} else {
return 0;
}
}));效果：
多級復雜分組：
//多級分組
// 1.先根據(jù)年齡分組
// 2.然后再根據(jù)性別分組
Map<Integer, Map<String, Map<Integer, List<UserDTO>>>> moreGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy(
//1.KEY(Integer) VALUE (Map<String, Map<Integer, List<UserDTO>>)
UserDTO::getAge, Collectors.groupingBy(
//2.KEY(String) VALUE (Map<Integer, List<UserDTO>>)
UserDTO::getSex, Collectors.groupingBy((userDTO) -> {
if (userDTO.getSex().equals("男")) {
return 1;
} else {
return 0;
}
}))));效果：
總結
到此這篇關于Java8 Stream教程之collect()技巧的文章就介紹到這了,更多相關Java8 Stream collect()技巧內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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