Java8使用（二）

Stream操作详解

 

 创建流

创建流一般有五种方式：

//1.通过stream方法把List或数组转换为流
@Test
public void stream()
{
    Arrays.asList("a1", "a2", "a3").stream().forEach(System.out::println);
    Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
}

//2.通过Stream.of方法直接传入多个元素构成一个流
@Test
public void of()
{
    String[] arr = {"a", "b", "c"};
    Stream.of(arr).forEach(System.out::println);
    Stream.of("a", "b", "c").forEach(System.out::println);
    Stream.of(1, 2, "a").map(item -> item.getClass().getName()).forEach(System.out::println);
}

//3.通过Stream.iterate方法使用迭代的方式构造一个无限流，然后使用limit限制流元素个数
@Test
public void iterate()
{
    Stream.iterate(2, item -> item * 2).limit(10).forEach(System.out::println);
    Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInteger.TEN)).limit(10).forEach(System.out::println);
}

//4.通过Stream.generate方法从外部传入一个提供元素的Supplier来构造无限流，然后使用limit限制流元素个数
@Test
public void generate()
{
    Stream.generate(() -> "test").limit(3).forEach(System.out::println);
    Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}

//5.通过IntStream或DoubleStream构造基本类型的流
@Test
public void primitive()
{
    //演示IntStream和DoubleStream
    IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
    IntStream.range(0, 3).mapToObj(i -> "x").forEach(System.out::println);

    IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);
    DoubleStream.of(1.1, 2.2, 3.3).forEach(System.out::println);

    //各种转换，后面注释代表了输出结果
    System.out.println(IntStream.of(1, 2).toArray().getClass()); //class [I
    System.out.println(Stream.of(1, 2).mapToInt(Integer::intValue).toArray().getClass()); //class [I
    System.out.println(IntStream.of(1, 2).boxed().toArray().getClass()); //class [Ljava.lang.Object;
    System.out.println(IntStream.of(1, 2).asDoubleStream().toArray().getClass()); //class [D
    System.out.println(IntStream.of(1, 2).asLongStream().toArray().getClass()); //class [J

    //注意基本类型流和装箱后的流的区别
    Arrays.asList("a", "b", "c").stream()   // Stream<String>
            .mapToInt(String::length)       // IntStream
            .asLongStream()                 // LongStream
            .mapToDouble(x -> x / 10.0)     // DoubleStream
            .boxed()                        // Stream<Double>
            .mapToLong(x -> 1L)             // LongStream
            .mapToObj(x -> "")              // Stream<String>
            .collect(Collectors.toList());
}

 filter实现过滤操作类似于sql中where

//最近半年的金额大于40的订单
orders.stream()
        .filter(Objects::nonNull) //过滤null值
        .filter(order -> order.getPlacedAt().isAfter(LocalDateTime.now().minusMonths(6))) //最近半年的订单
        .filter(order -> order.getTotalPrice() > 40) //金额大于40的订单
        .forEach(System.out::println);  

map实现转换(投影)类似于sql中的select

//计算所有订单商品数量
//通过两次遍历实现
LongAdder longAdder = new LongAdder();
orders.stream().forEach(order ->
        order.getOrderItemList().forEach(orderItem -> longAdder.add(orderItem.getProductQuantity())));

//使用两次mapToLong+sum方法实现
assertThat(longAdder.longValue(), is(orders.stream().mapToLong(order ->
        order.getOrderItemList().stream()
                .mapToLong(OrderItem::getProductQuantity).sum()).sum()));

flatMap展开(扁平化操作)相当于map+flat

//直接展开订单商品进行价格统计
System.out.println(orders.stream()
        .flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream())
        .mapToDouble(item -> item.getProductQuantity() * item.getProductPrice()).sum());

//另一种方式flatMap+mapToDouble=flatMapToDouble
System.out.println(orders.stream()
        .flatMapToDouble(order ->
                order.getOrderItemList()
                        .stream().mapToDouble(item -> item.getProductQuantity() * item.getProductPrice()))
        .sum());

sorted排序操作类似sql中的order by

//大于50的订单,按照订单价格倒序前5
orders.stream().filter(order -> order.getTotalPrice() > 50)
        .sorted(comparing(Order::getTotalPrice).reversed())
        .limit(5)
        .forEach(System.out::println);  

distinct操作去重，类似sql中的distinct

//去重的下单用户
System.out.println(orders.stream().map(order -> order.getCustomerName()).distinct().collect(joining(",")));

//所有购买过的商品
System.out.println(orders.stream()
        .flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream())
        .map(OrderItem::getProductName)
        .distinct().collect(joining(",")));

 skip & limit操作分页，类似sql中的limit

//按照下单时间排序，查询前2个订单的顾客姓名和下单时间
orders.stream()
        .sorted(comparing(Order::getPlacedAt))
        .map(order -> order.getCustomerName() + "@" + order.getPlacedAt())
        .limit(2).forEach(System.out::println);
//按照下单时间排序，查询第3和第4个订单的顾客姓名和下单时间
orders.stream()
        .sorted(comparing(Order::getPlacedAt))
        .map(order -> order.getCustomerName() + "@" + order.getPlacedAt())
        .skip(2).limit(2).forEach(System.out::println);

collect收集操作，对流进行终结(终止)

把流导出为我们需要的数据结构。“终结”指导出后，无法再串联使用其他中间操作，比如filter、map、flatmap、sorted、distinct、limit、skip

在Stream操作中，collect是最复杂的终结操作，比较简单的终结操作还有forEach、toArray、min、max、count、anyMatch等。

六个案例

//生成一定位数的随机字符串
System.out.println(random.ints(48, 122)
    .filter(i -> (i < 57 || i > 65) && (i < 90 || i > 97))
    .mapToObj(i -> (char) i)
    .limit(20)
    .collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append, StringBuilder::append)
    .toString());

//所有下单的用户，使用toSet去重后实现字符串拼接
System.out.println(orders.stream()
    .map(order -> order.getCustomerName()).collect(toSet())
    .stream().collect(joining(",", "[", "]")));

//用toCollection收集器指定集合类型
System.out.println(orders.stream().limit(2).collect(toCollection(LinkedList::new)).getClass());

//使用toMap获取订单ID+下单用户名的Map
orders.stream()
    .collect(toMap(Order::getId, Order::getCustomerName))
    .entrySet().forEach(System.out::println);

//使用toMap获取下单用户名+最近一次下单时间的Map
orders.stream()
    .collect(toMap(Order::getCustomerName, Order::getPlacedAt, (x, y) -> x.isAfter(y) ? x : y))
    .entrySet().forEach(System.out::println);

//订单平均购买的商品数量
System.out.println(orders.stream().collect(averagingInt(order ->
    order.getOrderItemList().stream()
            .collect(summingInt(OrderItem::getProductQuantity)))));

Collectors 类的一些常用静态方法

 

 groupBy分组统计操作类似sql中的group by子句

8个案例

//按照用户名分组，统计下单数量
System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName, counting()))
        .entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Long>comparingByValue().reversed()).collect(toList()));

//按照用户名分组，统计订单总金额
System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName, summingDouble(Order::getTotalPrice)))
        .entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Double>comparingByValue().reversed()).collect(toList()));

//按照用户名分组，统计商品采购数量
System.out.println(orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName,
        summingInt(order -> order.getOrderItemList().stream()
                .collect(summingInt(OrderItem::getProductQuantity)))))
        .entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed()).collect(toList()));

//统计最受欢迎的商品，倒序后取第一个
orders.stream()
        .flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream())
        .collect(groupingBy(OrderItem::getProductName, summingInt(OrderItem::getProductQuantity)))
        .entrySet().stream()
        .sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue().reversed())
        .map(Map.Entry::getKey)
        .findFirst()
        .ifPresent(System.out::println);

//统计最受欢迎的商品的另一种方式，直接利用maxBy
orders.stream()
        .flatMap(order -> order.getOrderItemList().stream())
        .collect(groupingBy(OrderItem::getProductName, summingInt(OrderItem::getProductQuantity)))
        .entrySet().stream()
        .collect(maxBy(Map.Entry.comparingByValue()))
        .map(Map.Entry::getKey)
        .ifPresent(System.out::println);

//按照用户名分组，选用户下的总金额最大的订单
orders.stream().collect(groupingBy(Order::getCustomerName, collectingAndThen(maxBy(comparingDouble(Order::getTotalPrice)), Optional::get)))
        .forEach((k, v) -> System.out.println(k + "#" + v.getTotalPrice() + "@" + v.getPlacedAt()));

//根据下单年月分组，统计订单ID列表
System.out.println(orders.stream().collect
        (groupingBy(order -> order.getPlacedAt().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")),
                mapping(order -> order.getId(), toList()))));

//根据下单年月+用户名两次分组，统计订单ID列表
System.out.println(orders.stream().collect
        (groupingBy(order -> order.getPlacedAt().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM")),
                groupingBy(order -> order.getCustomerName(),
                        mapping(order -> order.getId(), toList())))));

partitionBy用于分区是特殊的分组

//只有true和false两组
public static <T>
Collector<T, ?, Map<Boolean, List<T>>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate) {
    return partitioningBy(predicate, toList());
}
//partitioningBy配合anyMatch把用户分为下过订单和没下过订单两组

//根据是否有下单记录进行分区
System.out.println(Customer.getData().stream().collect(
        partitioningBy(customer -> orders.stream().mapToLong(Order::getCustomerId)
                .anyMatch(id -> id == customer.getId()))));

Stream操作中观察数据变化

使用peek方法保存

List<Integer> firstPeek = new ArrayList<>();
List<Integer> secondPeek = new ArrayList<>();
List<Integer> result = IntStream.rangeClosed(1, 10)
        .boxed()
        .peek(i -> firstPeek.add(i))
        .filter(i -> i > 5)
        .peek(i -> secondPeek.add(i))
        .filter(i -> i % 2 == 0)
        .collect(Collectors.toList());
System.out.println("firstPeek：" + firstPeek);
System.out.println("secondPeek：" + secondPeek);
System.out.println("result：" + result);

借助IDEA的Stream调试功能

Collectors类实现自定义收集器

//统计出现最多次数的元素
assertThat(Stream.of(1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5).collect(new MostPopularCollector<>()).get(), is(2));
assertThat(Stream.of('a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd').collect(new MostPopularCollector<>()).get(), is('c'));

//实现思路和方式：通过一个 HashMap 来保存元素的出现次数，最后在收集的时候找出 Map 中出现次数最多的元素：

public class MostPopularCollector<T> implements Collector<T, Map<T, Integer>, Optional<T>> {
    //使用HashMap保存中间数据
    @Override
    public Supplier<Map<T, Integer>> supplier() {
        return HashMap::new;
    }
    //每次累积数据则累加Value
    @Override
    public BiConsumer<Map<T, Integer>, T> accumulator() {
        return (acc, elem) -> acc.merge(elem, 1, (old, value) -> old + value);
    }
    //合并多个Map就是合并其Value
    @Override
    public BinaryOperator<Map<T, Integer>> combiner() {
        return (a, b) -> Stream.concat(a.entrySet().stream(), b.entrySet().stream())
                .collect(Collectors.groupingBy(Map.Entry::getKey, summingInt(Map.Entry::getValue)));
    }
    //找出Map中Value最大的Key
    @Override
    public Function<Map<T, Integer>, Optional<T>> finisher() {
        return (acc) -> acc.entrySet().stream()
                .reduce(BinaryOperator.maxBy(Map.Entry.comparingByValue()))
                .map(Map.Entry::getKey);
    }

    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        return Collections.emptySet();
    }
}

 

原文链接：https://time.geekbang.org/column/intro/100047701?tab=catalog