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  • Java8Stream Collectors收集器

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    Collectors.toMap

       Collectors.partitioningBy

    
    
    Collectors.groupingBy
    1.Collectors.toMap:
    Student studentA = new Student("20190001","小明");
            Student studentB = new Student("20190002","小红");
            Student studentC = new Student("20190003","小丁");
    
    
            //Function.identity() 获取这个对象本身,那么结果就是Map<String,Student> 即 id->student
            //串行收集
         Stream.of(studentA,studentB,studentC)
                    .collect(Collectors.toMap(Student::getId,Function.identity()));
    
            //并发收集
            Stream.of(studentA,studentB,studentC)
                    .parallel()
                    .collect(Collectors.toConcurrentMap(Student::getId,Function.identity()));
    
            //================================================================================
    
            //Map<String,String> 即 id->name
            //串行收集
            Stream.of(studentA,studentB,studentC)
                    .collect(Collectors.toMap(Student::getId,Student::getName));
    
            //并发收集
            Stream.of(studentA,studentB,studentC)
                    .parallel()
                    .collect(Collectors.toConcurrentMap(Student::getId,Student::getName));

    那么如果key重复的该怎么处理?这里我们假设有两个id相同Student,如果他们id相同,在转成Map的时候,取name大一个,小的将会被丢弃。

                 //Map<String,Student>    //maxby ==sordBy   倒序  minBy or  .maxBy(Comparator.comparing(User::getName).reversed())));
            Stream.of(studentA, studentB, studentC)
                    .collect(Collectors
                            .toMap(Student::getId,
                                    Function.identity(),
                                    BinaryOperator
                                            .maxBy(Comparator.comparing(Student::getName))));
    
            
            //可能上面比较复杂,这编写一个命令式
            //Map<String,Student>
            Stream.of(studentA, studentB, studentC)
                    .collect(Collectors
                            .toMap(Student::getId,
                                    Function.identity(),
                                    (s1, s2) -> {
                                
                                        //这里使用compareTo 方法 s1>s2 会返回1,s1==s2 返回0 ,否则返回-1
                                        if (((Student) s1).name.compareTo(((Student) s2).name) < -1) {
                                            return s2;
                                        } else {
                                            return s1;
                                        }
                                    }));

    如果不想使用默认的HashMap 或者 ConcurrentHashMap , 第三个重载方法还可以使用自定义的Map对象(Map工厂)。

            //自定义LinkedHashMap
            //Map<String,Student>
            Stream.of(studentA, studentB, studentC)
                    .collect(Collectors
                            .toMap(Student::getId,
                                    Function.identity(),
                                    BinaryOperator
                                            .maxBy(Comparator.comparing(Student::getName)),
                                    LinkedHashMap::new));

    Collectors.groupingBy()和Collectors.groupingByConcurrent(),这两者区别也仅是单线程和多线程的使用场景。为什么要groupingBy归类为前后处理呢?groupingBy 是在数据收集前分组的,再将分好组的数据传递给下游的收集器。

    这是 groupingBy最长的参数的函数classifier 是分类器,mapFactory map的工厂,downstream下游的收集器,正是downstream 的存在,可以在数据传递个下游之前做很多的骚操作。


    public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
        Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
                                      Supplier<M> mapFactory,
                                      Collector<? super T, A, D> downstream) 

    示例:这里将一组数整型数分为正数、负数、零,groupingByConcurrent()的参数也是跟它一样的就不举例了。

        //Map<String,List<Integer>>
            Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
                    .collect(Collectors.groupingBy(integer -> {
                        if (integer < 0) {
                            return "小于";
                        } else if (integer == 0) {
                            return "等于";
                        } else {
                            return "大于";
                        }
                    }));
    
            //Map<String,Set<Integer>>
            //自定义下游收集器
            Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
                    .collect(Collectors.groupingBy(integer -> {
                        if (integer < 0) {
                            return "小于";
                        } else if (integer == 0) {
                            return "等于";
                        } else {
                            return "大于";
                        }
                    },Collectors.toSet()));
    
            //Map<String,Set<Integer>>
            //自定义map容器 和 下游收集器
            Stream.of(-6, -7, -8, -9, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
                    .collect(Collectors.groupingBy(integer -> {
                        if (integer < 0) {
                            return "小于";
                        } else if (integer == 0) {
                            return "等于";
                        } else {
                            return "大于";
                        }
                    },LinkedHashMap::new,Collectors.toSet()));

    Collectors.partitioningBy()

    字面意思话就叫分区好了,但是partitioningBy最多只能将数据分为两部分,因为partitioningBy分区的依据Predicate,而Predicate只会有true 和false 两种结果,所有partitioningBy最多只能将数据分为两组。partitioningBy除了分类器与groupingBy 不一样外,其他的参数都相同。

    示例:

    //Map<Boolean,List<Integer>>
            Stream.of(0,1,0,1)
                    .collect(Collectors.partitioningBy(integer -> integer==0));
    
            //Map<Boolean,Set<Integer>>
            //自定义下游收集器
            Stream.of(0,1,0,1)
                    .collect(Collectors.partitioningBy(integer -> integer==0,Collectors.toSet()));
     


    作者:litesky
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    来源:简书
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