JDK1.8新特性Stream的功能介绍

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一、Collectors

java.util.stream.Collectors，是从JDK1.8开始新引入的一个类。从源码的类注释上，我们可以知道：Collectors实现了各种有用归约的操作，例如类型归类到新集合、根据不同标准汇总元素等。透过示例，能让我们眼前一亮，短短的一行代码却能处理如此强大、复杂的功能：汇总、拼接、累加计算、分组等。

切记，不要用错哦，是java.util.stream.Collectors，不是java.util.Collections。

/**
 * Implementations of {@link Collector} that implement various useful reduction
 * operations, such as accumulating elements into collections, summarizing
 * elements according to various criteria, etc.
 *
 * 
The following are examples of using the predefined collectors to perform
 * common mutable reduction tasks:
 *
 * 
{@code
 *     // Accumulate names into a List
 *     List list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
 *
 *     // Accumulate names into a TreeSet
 *     Set set = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
 *
 *     // Convert elements to strings and concatenate them, separated by commas
 *     String joined = things.stream()
 *                           .map(Object::toString)
 *                           .collect(Collectors.joining(", "));
 *
 *     // Compute sum of salaries of employee
 *     int total = employees.stream()
 *                          .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
 *
 *     // Group employees by department
 *     Map> byDept
 *         = employees.stream()
 *                    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
 *
 *     // Compute sum of salaries by department
 *     Map totalByDept
 *         = employees.stream()
 *                    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
 *                                                   Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
 *
 *     // Partition students into passing and failing
 *     Map> passingFailing =
 *         students.stream()
 *                 .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));
 *
 * }
 *
 * @since 1.8
 */

换句话说，Collectors结合Stream将成为集合的终极操作，其中，包括：

• 类型归类：将集合中元素按照类型、条件过滤等归类，存放到指定类型的新集合。

• 分组：按照条件对元素进行分组，和SQL中group by的用法有异曲同工之妙。

• 分区：分组的特殊情况，实质是在做二分组，将符合条件、不符合条件的元素分组到两个key分别为true和false的Map中，从而我们能够得到符合和不符合的分组新集合。

• 最值：按照某个属性查找最大、最小元素。

• 累加、汇总：用来完成累加计算、数据汇总(总数、总和、最小值、最大值、平均值)。

• 连接：将元素以某种规则连接起来。

• ……

二、实战演练

1. 类型归类

将集合中元素按照类型、条件过滤等归类，存放到指定类型的新集合，List、Map、Set、Collection或者ConcurrentMap。涉及以下方法：

• Collectors.toList()

• Collectors.toMap()

• Collectors.toSet()

• Collectors.toCollection()

• Collectors.toConcurrentMap()

一般都作为终止操作符cololect的参数来使用，并伴随着流的结束。

常用于收集、筛选出集合(复杂集合)中的符合条件的数据，并存放于对应类型的新集合中，便于后续实际业务逻辑处理。

比如，将名字类型归类存在到List集合中：

List list = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.toList());

2. 分组

按照条件对元素进行分组，和 SQL中的 group by 用法有异曲同工之妙，通常也建议使用Java代码进行分组处理以减轻数据库SQL压力。

分组涉及以下方法：

• Collectors.groupingBy(…)：普通分组。

• Collectors.groupingByConcurrent(…)：线程安全的分组。

分组后，返回的是一个Map集合，其中key作为分组对象，value作为对应分组结果。

比如，考虑到People集合中可能会存在同龄人，将集合按照年龄进行分组：

Map> groupingByAge = allPeoples.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getAge));

如果我们不想返回Map的value为List怎么办？实际上可以按照下面的方式分组：

Map> groupingByAge2 = allPeoples.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getAge, Collectors.toSet()));

考虑到同步安全问题时，怎么办？

采用线程安全的分组Collectors.groupingByConcurrent(…),于是：

Map> groupingByAge3 = allPeoples.stream().collect(Collectors.groupingByConcurrent(People::getAge));

3. 分区

是分组的特殊情况，采用Collectors.partitioningBy(…)方法来完成。

该方法实质是在做二分组，将符合条件、不符合条件的元素分组到两个key分别为true和false的Map中，从而我们能够得到符合和不符合的分组新集合。

比如，People集合中人名有中文名，也有英文名，将人名按照中、英文名进行分区：

Map> partitioningByName = allPeoples.stream().collect(Collectors.partitioningBy(people -> people.getName().matches("^[a-zA-Z]*")));
// 获取英文名集合
List englishNames = partitioningByName.get(true);
// 获取中文名集合
List chineseNames = partitioningByName.get(false);

4. 最值

按照某个属性查找出最大或最小值元素，并且基于Comparator接口来对其进行比较，返回一个Optional对象，并结合Optional.isPresent()判断并取得最大或最小值。

涉及以下方法：

• Collectors.maxBy(…)：最大值。

• Collectors.minBy(…)：最小值。

比如，找到People集合中最大、最小年龄的人：

// 查找最大年龄的人
Optional maxAgeOptional = allPeoples.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(People::getAge)));
People maxAgePeople = null;
if (maxAgeOptional.isPresent()) {
	maxAgePeople = maxAgeOptional.get();
}
// 查找最小年龄的人
Optional minAgeOptional = allPeoples.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(People::getAge)));
People minAgePeople = null;
if (minAgeOptional.isPresent()) {
	minAgePeople = minAgeOptional.get();
}

5. 累加、汇总

用来完成累加计算、数据汇总(总数、总和、最小值、最大值、平均值)操作。

计算集合某个属性的总和，类似与SQL中的sum函数。

涉及以下方法：

• Collectors.summingInt/Double/Long(…)：按照某个属性求和。

• Collectors.summarizingInt/Double/Long(…)：按照某个属性的数据进行汇总，得到其总数、总和、最小值、最大值、平均值。

比如，计算全体人员的薪资总和：

int salaryTotal = allPeoples.stream().collect(Collectors.summingInt(People::getSalary));

如果想要得到全体人员的薪资数据整体情况（包括总数、总和、最小值、最大值、平均值），怎么办呢？

难道分别要搞多个Stream流吗？

当然，没有这么麻烦，只需Collectors.summarizingInt方法就可轻松搞定。

// 输出：IntSummaryStatistics{count=10, sum=45000, min=2000, average=4500.000000, max=7000}
IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = allPeoples.stream().collect(Collectors.summarizingInt(People::getSalary));

6. 连接

将元素以某种规则连接起来，得到一个连接字符串。

涉及以下方法：

• Collectors.joining()：字符串直接连接。

• Collectors.joining(CharSequence delimiter)：按照字符delimiter进行字符串连接。

• Collectors.joining(CharSequence delimiter, CharSequence prefix, CharSequence suffix)：按照前缀prefix，后缀suffix，并以字符delimiter进行字符串连接。

比如，将People集合中所有名字按照某种连接符进行字符串连接：

// 输出：xcbeyondNikiXiaoMing超哥小白小红LucyLily超级飞侠乐迪
String namesStr1 = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining());
// 输出：xcbeyond,Niki,XiaoMing,超哥,小白,小红,Lucy,Lily,超级飞侠,乐迪
String namesStr2 = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining(","));
// 输出：[xcbeyond,Niki,XiaoMing,超哥,小白,小红,Lucy,Lily,超级飞侠,乐迪]
String namesStr3 = allPeoples.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));

三、总结

本文，只是针对JDK1.8java.util.stream.Collectors中最好用的操作进行单独举例说明，不涉及嵌套、复合、叠加使用，实际业务场景下可能会涉及到多种操作的叠加、组合使用，需按需灵活使用即可。

如果你熟悉了上面这些操作，在面对复杂集合、处理复杂逻辑时，就会更加得心应手。尤其是分组、汇总，简直是太好用了。

感谢各位的阅读，以上就是“JDK1.8新特性Stream的功能介绍”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对JDK1.8新特性Stream的功能介绍这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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