Java使用Stream流的Lambda語(yǔ)法進(jìn)行List轉(zhuǎn)Map的操作方式
更新時(shí)間：2025年05月07日 09:48:46 作者：Armyyyyy丶
這篇文章主要介紹了Java使用Stream流的Lambda語(yǔ)法進(jìn)行List轉(zhuǎn)Map的操作方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
注：標(biāo)題的<>被替換成了《》，標(biāo)題帶有<>會(huì)因?yàn)锽ug被吞。
背景
在平時(shí)開(kāi)發(fā)過(guò)程中難免會(huì)碰到有些時(shí)候需要將一個(gè)List轉(zhuǎn)成Map又或者是將Map轉(zhuǎn)成List，我們可以采用粗暴的方式來(lái)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，但這樣一是不夠優(yōu)雅，二是數(shù)據(jù)過(guò)多的時(shí)候性能不是很高。
Lambda如果平時(shí)經(jīng)常使用就可以知道這種語(yǔ)法糖有多方便使用，可以讓代碼變得十分簡(jiǎn)潔，而本篇便是用來(lái)說(shuō)明使用Stream流的Lambda語(yǔ)法來(lái)優(yōu)雅的進(jìn)行List和Map的互轉(zhuǎn)操作，并分析其性能差異。
一些簡(jiǎn)單的便不做分析了，比如map()、peek()、filter()等方法，主要著重分析collect()的toMap()方法。
Stream流的Lambda語(yǔ)法應(yīng)用實(shí)例
1、定義要操作的UserDto
先定義一個(gè)UserDto以便直接后續(xù)使用，其代碼如下：
public class UserDto {
private String name;
private String sex;
private String job;
@Override
public String toString() {
return "{\"name\":\"" + name +
"\",\"sex\":\"" + sex +
"\",\"job\":\"" + job + "\"}";
}
// 后面其它的屬性和getter、setter方法都忽略
}2、List轉(zhuǎn)成Map
List轉(zhuǎn)成Map有很多方式，使用foreach的方式什么轉(zhuǎn)換都可以完成，但在本篇將會(huì)分享幾個(gè)遍歷的操作。
List《UserDto》轉(zhuǎn)成Map《String, UserDto》
首先分享一下最簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)換：
由List<UserDto>轉(zhuǎn)成以UserDto的name當(dāng)成Key，而UserDto當(dāng)成Value的Map操作，即Map<String, UserDto>形式。
代碼如下：
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
UserDto userDto1 = new UserDto("test1", "man", "worker1");
UserDto userDto2 = new UserDto("test2", "woman", "worker2");
UserDto userDto3 = new UserDto("test3", "woman", "worker2");
UserDto userDto4 = new UserDto("test4", "man", "worker3");
List<UserDto> userList = Arrays
.asList(userDto1, userDto2, userDto3, userDto4);
System.out.println(userList);
// 使用stream流將List轉(zhuǎn)成Map
Map<String, UserDto> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.toMap(UserDto::getName, dto2 -> dto2));
System.out.println(userMap);
}
}
-------------打印結(jié)果-------------
[{"name":"test1","sex":"man","job":"worker1"}, {"name":"test2","sex":"woman","job":"worker2"},
{"name":"test3","sex":"woman","job":"worker2"}, {"name":"test4","sex":"man","job":"worker3"}]
{test4={"name":"test4","sex":"man","job":"worker3"},test2={"name":"test2","sex":"woman","job":"worker2"},
test3={"name":"test3","sex":"woman","job":"worker2"},test1={"name":"test1","sex":"man","job":"worker1"}}List《UserDto》轉(zhuǎn)成Map《String, Map《String, Object》》
接下來(lái)分享下將List<UserDto>轉(zhuǎn)成Map<String, Map<String, Object>>形式的Lambda操作：
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
UserDto userDto1 = new UserDto("test1", "man", "worker1");
UserDto userDto2 = new UserDto("test2", "woman", "worker2");
UserDto userDto3 = new UserDto("test3", "woman", "worker2");
UserDto userDto4 = new UserDto("test4", "man", "worker3");
List<UserDto> userList = Arrays
.asList(userDto1, userDto2, userDto3, userDto4);
System.out.println(userList);
// 使用stream流將List轉(zhuǎn)成Map
Map<String, Map<String, Object>> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.toMap(UserDto::getName, dto2 ->
new HashMap<String, Object>(){{
put("name", dto2.getName());
put("sex", dto2.getSex());
put("job", dto2.getJob());}}));
System.out.println(userMap);
}
}
-------------打印結(jié)果-------------
[{"name":"test1","sex":"man","job":"worker1"}, {"name":"test2","sex":"woman","job":"worker2"},
{"name":"test3","sex":"woman","job":"worker2"}, {"name":"test4","sex":"man","job":"worker3"}]
{test4={sex=man, name=test4, job=worker3}, test2={sex=woman, name=test2, job=worker2},
test3={sex=woman, name=test3, job=worker2}, test1={sex=man, name=test1, job=worker1}}List《UserDto》轉(zhuǎn)Map《String, String》
接下來(lái)分享下將List<UserDto>轉(zhuǎn)成Map<String, String>形式的Lambda操作，當(dāng)然Map中String泛型也可以是Integer、Long甚至其它的類(lèi)型，按照下面的方式進(jìn)行相應(yīng)的替換就行了：
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
UserDto userDto1 = new UserDto("test1", "man", "worker1");
UserDto userDto2 = new UserDto("test2", "woman", "worker2");
UserDto userDto3 = new UserDto("test3", "woman", "worker2");
UserDto userDto4 = new UserDto("test4", "man", "worker3");
List<UserDto> userList = Arrays
.asList(userDto1, userDto2, userDto3, userDto4);
System.out.println(userList);
// 使用stream流將List轉(zhuǎn)成Map
Map<String, String> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.toMap(UserDto::getName, UserDto::getSex));
System.out.println(userMap);
}
}
-------------打印結(jié)果-------------
[{"name":"test1","sex":"man","job":"worker1"}, {"name":"test2","sex":"woman","job":"worker2"},
{"name":"test3","sex":"woman","job":"worker2"}, {"name":"test4","sex":"man","job":"worker3"}]
{test4=man, test2=woman, test3=woman, test1=man}List《Map《String, Object》》轉(zhuǎn)Map《String, UserDto》
由List<Map<String, Object>>轉(zhuǎn)Map<String, UserDto>操作中，Map中的String也可以是Long、Integer或者其它的類(lèi)型：
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Object> userMap1 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test1");put("sex", "man");put("job", "worker1");
}};
Map<String, Object> userMap2 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test2");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap3 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test3");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap4 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test4");put("sex", "man");put("job", "worker3");
}};
List<Map<String, Object>> userList = Arrays.asList(userMap1, userMap2, userMap3, userMap4);
System.out.println(userList);
// 使用stream流將List轉(zhuǎn)成Map
Map<String, UserDto> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.toMap(map1 -> (String) map1.get("name"), map2 ->
new UserDto((String) map2.get("name"), (String) map2.get("sex"), (String) map2.get("job"))));
System.out.println(userMap);
}
}
-------------打印結(jié)果-------------
[{name=test1, job=worker1, sex=man}, {name=test2, job=worker2, sex=woman},
{name=test3, job=worker2, sex=woman}, {name=test4, job=worker3, sex=man}]
{test4={"name":"test4","sex":"man","job":"worker3"}, test2={"name":"test2","sex":"woman","job":"worker2"},
test3={"name":"test3","sex":"woman","job":"worker2"}, test1={"name":"test1","sex":"man","job":"worker1"}}List《Map《String, Object》》轉(zhuǎn)Map《String, String》
由List<Map<String, Object>>轉(zhuǎn)Map<String, String>操作中，Map中的String也可以是Long、Integer或者其它的類(lèi)型：
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Object> userMap1 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test1");put("sex", "man");put("job", "worker1");
}};
Map<String, Object> userMap2 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test2");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap3 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test3");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap4 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test4");put("sex", "man");put("job", "worker3");
}};
List<Map<String, Object>> userList = Arrays.asList(userMap1, userMap2, userMap3, userMap4);
System.out.println(userList);
// 使用stream流將List轉(zhuǎn)成Map
Map<String, String> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.toMap(map1 -> (String) map1.get("name"),
map2 -> (String) map2.get("sex")));
System.out.println(userMap);
}
}
-------------打印結(jié)果-------------
[{name=test1, job=worker1, sex=man}, {name=test2, job=worker2, sex=woman}, {name=test3, job=worker2, sex=woman}, {name=test4, job=worker3, sex=man}]
{test4=man, test2=woman, test3=woman, test1=man}List《Map《String, Object》》轉(zhuǎn)Map《String, Map《String, Object》》
由List<Map<String, Object>>轉(zhuǎn)Map<String, Map<String, Object>>操作中，Map中的String也可以是Long、Integer或者其它的類(lèi)型：
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Object> userMap1 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test1");put("sex", "man");put("job", "worker1");
}};
Map<String, Object> userMap2 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test2");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap3 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test3");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap4 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test4");put("sex", "man");put("job", "worker3");
}};
List<Map<String, Object>> userList = Arrays.asList(userMap1, userMap2, userMap3, userMap4);
System.out.println(userList);
// 使用stream流將List轉(zhuǎn)成Map
Map<String, Map<String, Object>> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.toMap(map1 -> (String) map1.get("name"), map2 -> map2));
System.out.println(userMap);
}
}
-------------打印結(jié)果-------------
[{name=test1, job=worker1, sex=man}, {name=test2, job=worker2, sex=woman},
{name=test3, job=worker2, sex=woman}, {name=test4, job=worker3, sex=man}]
{test4={name=test4, job=worker3, sex=man}, test2={name=test2, job=worker2, sex=woman},
test3={name=test3, job=worker2, sex=woman}, test1={name=test1, job=worker1, sex=man}}List《Map》轉(zhuǎn)Map《String, List《Map》》
由List轉(zhuǎn)Map>，根據(jù)Map中的某個(gè)值進(jìn)行分組：
public class MainTest {
public static void main(String[] args) {
Map<String, Object> userMap1 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test1");put("sex", "man");put("job", "worker1");
}};
Map<String, Object> userMap2 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test2");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap3 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test3");put("sex", "woman");put("job", "worker2");
}};
Map<String, Object> userMap4 = new HashMap<String, Object>(8) {{
put("name", "test4");put("sex", "man");put("job", "worker3");
}};
List<Map<String, Object>> userList = Arrays.asList(userMap1, userMap2, userMap3, userMap4);
System.out.println(userList);
// 使用stream流將List轉(zhuǎn)成Map
Map<String, List<Map<String, Object>>> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(map1 -> (String) map1.get("sex")));
System.out.println(userMap);
}
}
-------------打印結(jié)果-------------
[{name=test1, job=worker1, sex=man}, {name=test2, job=worker2, sex=woman}, {name=test3, job=worker2, sex=woman}, {name=test4, job=worker3, sex=man}]
{woman=[{name=test2, job=worker2, sex=woman}, {name=test3, job=worker2, sex=woman}], man=[{name=test1, job=worker1, sex=man}, {name=test4, job=worker3, sex=man}]}性能說(shuō)明
需要注意的是Stream使用流處理也是有使用限制的，比如初始化時(shí)間和性能限制：
- 初始化時(shí)間：系統(tǒng)第一次使用Stream流的時(shí)候初始化時(shí)間如果是1W數(shù)據(jù)以?xún)?nèi)的需要幾十毫秒，如果是10W數(shù)據(jù)以?xún)?nèi)的初始化需要100毫秒左右，100W初始化需要1000毫秒左右，1000W初始化則需要2500毫秒左右，而foreach的初始化時(shí)間和后續(xù)的時(shí)間是差不多的；
- 運(yùn)行性能：數(shù)據(jù)量在1W級(jí)別以下的時(shí)間花費(fèi)差不多，10W數(shù)據(jù)以?xún)?nèi)的Stream流比性能是foreach的1/2，100W數(shù)據(jù)以?xún)?nèi)的Stream流性能是foreach的3/5，而到了1000W數(shù)據(jù)量級(jí)下Stream又變成了foreach的一倍左右，foreach到了1000W數(shù)據(jù)量級(jí)下最開(kāi)始運(yùn)行時(shí)間還保持在1400毫秒左右，到了后面則跑到了6000毫秒甚至7000毫秒，不知道是不是因?yàn)镚C導(dǎo)致的。
因此使用Stream時(shí)適用于低數(shù)據(jù)量的情況，當(dāng)數(shù)據(jù)量級(jí)在1W以下是Stream流和foreach都可以使用，性能差別不大；到了10W-100W時(shí)應(yīng)該使用foreach性能更快；而到了1000W量級(jí)的情況下就該使用Stream或者其它的大數(shù)據(jù)解析框架了。
使用上述方式的20次平均運(yùn)行時(shí)間表（僅代表本機(jī)I5-8400 2.8Ghz-2.81Ghz的規(guī)格CPU運(yùn)行效率）：
運(yùn)行方式 | 數(shù)據(jù)量級(jí) | 初始化時(shí)間(ms) | 初始化后的 平均運(yùn)行效率(ms) |
foreach | 1W | 38 | 1 |
stream流 | 1W | 1 | 1 |
foreach | 10W | 28 | 6 |
stream流 | 10W | 54 | 12 |
foreach | 100W | 139 | 111 |
stream流 | 100W | 1300 | 181 |
foreach | 1000W | 2500 | 3500 |
stream流 | 1000W | 1130 | 6000 |
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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