JAVA 8 收集器 使用

JAVA 8 收集器(Collectors) 使用

收集器功能:1.将流元素归约和汇总 2.元素分组 3.元素分区
都是 import static java.util.stream.Collectors.*; 前提下

一、归约和汇总

1. 查找最大最小值
maxBy(Comparator)
minBy(Comparator)
2. 汇总
求和:
summingInt(XX::getX)
summingLong(XX::getX)
summingDouble(XX::getX)
求平均值:
averagingInt(XX::getX)
averagingDouble(XX::getX)
averagingLong(XX::getX)
综合方法,和,平均,最大最小全求出来:
summarizingInt(XX:getX)
summarizingDouble(XX:getX)
summarizingLong(XX:getX)
3. 连接字符串
joining()  --内部使用StringBuffer拼接
joining(", ")  --可以添加参数,用什么隔开
4. 广义的归约汇总
reducing(M,N,W) 需要3个参数 

M   ->  初始值
N   ->  XX::getX
W   ->  一个lamda转换函数

reducing(W) 可以一个参数

W   ->  一个Lambda转换函数

二、分组

Collectors.groupingBy()
1.简单分组
Collectors.groupingBy(W)  W为一个Lambda
public enum Level { LOW, NORMAL, HIGH };
Map<Integer, List<Transaction>> maps = trans.parallelStream().collect(groupingBy(Transaction::getValue));

//返回的是Key
Map<Level, List<Transaction>> maps2 = trans.parallelStream().collect(groupingBy(t -> {
    if (t.getValue() <= 500)
        return Level.LOW;
    else if (t.getValue() <= 1000)
        return Level.NORMAL;
    else
        return Level.HIGH;
}));
2.多级分组

多级就是类似按照这一级规则分完组,继续按照下个规则继续分组,将内存传递给外层

即为groupingBy套用groupingBy
Collectors.groupingBy(W, groupingBy(M))  W为一个分类函数 M可以为任何类型
Map<Integer, Map<Level, List<Transaction>>> maps3 = trans.parallelStream()
    .collect(groupingBy(Transaction::getYear, groupingBy(t -> {
        if (t.getValue() <= 500)
            return Level.LOW;
        else if (t.getValue() <= 1000)
            return Level.NORMAL;
        else
            return Level.HIGH;
    })));
3.按子组收集数据
传递给groupingBy的第二个收集器可以是==任何类型==
普通的单函数groupingBy(f) 实际上为 groupingBy(f, toList())
Map<Integer, Optional<T>> maps4 = trans.stream().collect(groupingBy(T::getYear,
    maxBy(Comparator.comparingInt(T::getValue))));
3.1 把收集器结果转换为另一种类型
Collectors.collectingAndThen(W,M) 返回一个收集器
W:要转换的收集器 M:转换函数
Map<Integer, Transaction> maps5 = trans.stream().collect(groupingBy(Transaction::getYear,
    collectingAndThen(maxBy(comparing(Transaction::getValue)), Optional::get)));
3.2 于groupingBy联合使用的其他收集器
Collectors.mapping(W,M) 返回一个收集器
W:转换函数 M:收集函数
这里是先将值映射为Level,将生成的Level流传给toSet,然后返回:

Map<Integer, Set<Level>> maps7 = trans.stream()
    .collect(groupingBy(Transaction::getYear, Collectors.mapping(t -> {
        if (t.getValue() <= 500)
            return Level.LOW;
        else if (t.getValue() <= 1000)
            return Level.NORMAL;
        else
            return Level.HIGH;
    }, toSet())));
    
Map<Integer, Set<Level>> maps7 = trans.stream()
    .collect(groupingBy(Transaction::getYear, Collectors.mapping(t -> {
        if (t.getValue() <= 500)
            return Level.LOW;
        else if (t.getValue() <= 1000)
            return Level.NORMAL;
        else
            return Level.HIGH;
    }, Collectors.toCollection(HashSet::new))));
    
Collectors.toCollection(HashSet::new) 可以控制其生成的流的类型

三、分区

1. 分区
Collectors.partitioningBy(W)  W必须为返回boolean值的函数
Collectors.partitioningBy(W,M)  W必须为返回boolean值的函数 M为收集器
直接按照某boolean值分区 true|false
Map<Boolean, List<Transaction>> map1 = trans.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Transaction::getIsOk));

可以添加收集器参数
Map<Boolean, Map<Integer, List<Transaction>>> map2 = trans.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(Transaction::getIsOk, groupingBy(Transaction::getYear)));

可以使用collectingAndThen来完成连续收集功能
Map<Boolean, Transaction> map3 = trans.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Transaction::getIsOk,
    collectingAndThen(maxBy(Comparator.comparing(Transaction::getValue)), Optional::get)));
2.按照质数非质数分区
private boolean isPrime(int num) {
    int num2 = (int) Math.sqrt((double) num);
    return IntStream.rangeClosed(2, num2).noneMatch(t -> num % t == 0);
}

private  Map<Boolean, List<Integer>> getNum(int n) {
    return IntStream.rangeClosed(2, n).boxed().collect(Collectors.partitioningBy(t -> isPrime(t)));
}

Map<Boolean, List<Integer>> map4 = getNum(N);
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,098评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,213评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,960评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,519评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,512评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,533评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,914评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,574评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,804评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,563评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,644评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,350评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,933评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,908评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,146评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,847评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,361评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • Java8 in action 没有共享的可变数据,将方法和函数即代码传递给其他方法的能力就是我们平常所说的函数式...
    铁牛很铁阅读 1,208评论 1 2
  • 收集器简介 Collector 函数式编程相对于指令式编程的一个主要优势:你只需要指出希望的结果“做什么”,而不用...
    浔它芉咟渡阅读 804评论 0 4
  • 之前写了JDK8集合流的入门以及筛选,也就是集合流使用的打开和中间操作。这次带来的是不同的收集数据的方式。 本节代...
    Weidan阅读 1,249评论 0 4
  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,580评论 18 139
  • Int Double Long 设置特定的stream类型, 提高性能,增加特定的函数 无存储。stream不是一...
    patrick002阅读 1,267评论 0 0