Java-基础篇-Collect方法详解
1 collect是什么
collect是对流(Stream)进行mutable reduction(可变缩减操作)操作的接口函数，已经有很多文章介绍collect多么牛逼，多么强大。对于初学Java的我这里只总结怎么用；
想了解更多的，可以查看以下链接。
签名
有如下两个签名
// 第一种
<R> R collect(Supplier<R> supplier,
BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner);
// 第二种
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
2. Collector收集器
收集器（Collector）是为Stream.collect()方法量身打造的工具接口（类）。考虑一下将一个Stream转换成一个容器（或者Map）需要做哪些工作？我们至少需要两样东西：
- 目标容器是什么？是ArrayList还是HashSet，或者是个TreeMap。
- 新元素如何添加到容器中？是List.add()还是Map.put()。
- 如果并行的进行规约，还需要告诉collect(),多个部分结果如何合并成一个。
结合以上分析，collect()方法定义为
<R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R,? super T> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner)，
三个参数依次对应上述三条分析。不过每次调用collect()都要传入这三个参数太麻烦，收集器Collector就是对这三个参数的简单封装,所以collect()的另一定义为<R,A> R collect(Collector<? super T,A,R> collector)。Collectors工具类可通过静态方法生成各种常用的Collector。
3. 具体使用
3.1 toList/toSet : 转成集合
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
// toList操作
List<Integer> collectList = integerList.stream().filter(integer -> integer % 3 == 0).collect(Collectors.toList());
System.out.println("toList结果 -> " + collectList + "");
// 输出: toList结果 -> [3, 6, 9]
// toSet操作
Set<Integer> collectSet = integerList.stream().filter(integer -> integer % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
System.out.println("toSet结果 -> " + collectSet + "");
// 输出: toSet结果 -> [2, 4, 6, 8]
3.2 toCollection : 转换成特定的集合
List<Integer> integers = Arrays.asList(11, 22, 14, 6, 9);
ArrayList<Integer> arrayList = integers.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
System.out.println("toCollection 转ArrayList -> " + arrayList + "");
// 输出: toCollection 转ArrayList -> [11, 22, 14, 6, 9]
HashSet<Integer> hashSet = integers.stream().collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
System.out.println("toCollection 转HashSet -> " + hashSet + "");
// 输出: toCollection 转HashSet -> [22, 6, 9, 11, 14]
TreeSet<Integer> treeSet = integers.stream().collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
System.out.println("toCollection 转TreeSet -> " + treeSet + "");
// 输出: toCollection 转TreeSet -> [6, 9, 11, 14, 22]
3.3 toMap : 转成map
1.结合实体类
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("张三", 18),
new Employee("李四", 23),
new Employee("王麻子", 30)
);
Map<String, Integer> collect = employees.stream().collect(Collectors.toMap(Employee::getName, Employee::getAge));
System.out.println("toMap -> " + collect + "");
// 输出: toMap -> {李四=23, 张三=18, 王麻子=30}
}
static class Employee {
private String name;
private int age;
public Employee(String name, int age) {
setName(name);
setAge(age);
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder str = null;
str = new StringBuilder();
str.append(" Name:- " + getName() + " Age:- " + getAge());
return str.toString();
}
}
}
2.集合直接转
List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 4, 6, 9);
Map<Integer, String> collect = integers.stream().collect(Collectors.toMap(x -> x, x -> String.valueOf(x)));
System.out.println("集合转toMap -> " + collect + "");
// 输出: 集合转toMap -> {1=1, 2=2, 4=4, 6=6, 9=9}
3.4 averagingInt: 求平均值
List<Integer> integers = Arrays.asList(11, 22, 14, 6, 9);
Double collect = integers.stream().collect(Collectors.averagingInt(x -> x));
System.out.println("平均值 -> " + collect + "");
// 输出: 平均值 -> 12.4
3.5 joining : 拼接
三种签名:
//第一种:直接拼接
public static Collector<CharSequence,?,String> joining()
// 第二种:以delimiter作为分隔符拼接
public static Collector<CharSequence,?,String> joining(CharSequence delimiter)
// 第三种:带有分隔符(delimiter)、前缀(prefix)、后缀(suffix)、拼接
public static Collector<CharSequence,?,String> joining(CharSequence delimiter,
CharSequence prefix,
CharSequence suffix)
代码
// 声明一个字符串list
List<String> strings = Arrays.asList("php", "is", "the", "best","language", "!");
// 第一种签名 直接拼接
String joining1 = strings.stream().collect(Collectors.joining());
System.out.println("第一种签名， 直接拼接 --> " + joining1 + " ");
// 第二种签名拼接(以 | 作为分隔符)
String joining2 = strings.stream().collect(Collectors.joining("|"));
System.out.println("第二种签名，带有分隔符拼接 --> " + joining2 + " ");
// 第三种签名，带有分隔符(|)、前缀(preFix_)、后缀(_suffix)、拼接
String joining3 = strings.stream().collect(Collectors.joining("|", "preFix_", "_suffix"));
System.out.println("第三种签名，带有分隔符、前缀(preFix_)、后缀(_suffix)、拼接 --> " + joining3 + " ");
/**
输出:
第一种签名， 直接拼接 --> phpisthebestlanguage!
第二种签名，带有分隔符拼接 --> php|is|the|best|language|!
第三种签名，带有分隔符、前缀(preFix_)、后缀(_suffix)、拼接 --> preFix_php|is|the|best|language|!_suffix
*/
3.6 groupingBy : 分组
三种签名:
// 第一种:
public static <T,K> Collector<T,?,Map<K,List<T>>> groupingBy(Function<? super T,? extends K> classifier)
// 第二种:提供后续收集器(Collector)参数
public static <T,K,A,D> Collector<T,?,Map<K,D>> groupingBy(Function<? super T,? extends K> classifier,
Collector<? super T,A,D> downstream)
// 第三种:指定特定Map类型作为返回值
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)
代码
employees 类
class Employee {
private String name;
private int age;
private String sex;
public Employee(String name, int age,String sex) {
setName(name);
setAge(age);
setSex(sex);
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public String getSex() {
return sex;
}
public void setSex(String age) {
this.sex = age;
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder str = null;
str = new StringBuilder();
str.append(" Name:- " + getName() + " Age:- " + getAge());
return str.toString();
}
}
- 第一种签名
// 声明一个成员list
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("张颖", 16,"女"),
new Employee("小英", 25,"女"),
new Employee("王慧", 22,"女"),
new Employee("李四", 23,"男"),
new Employee("王麻子", 27,"男")
);
// 根据性别分组
Map<String, List<Employee>> collect = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex));
System.out.println("根据性别分组 : \n " + collect + "\n");
// 根据年龄分组
Map<Integer, List<Employee>> collect11 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getAge));
System.out.println("根据年龄分组 : \n " + collect11 + "\n");
/**
输出:
根据性别分组 :
{女=[ Name:- 张颖 Age:- 16, Name:- 小英 Age:- 25, Name:- 王慧 Age:- 22], 男=[ Name:- 李四 Age:- 23, Name:- 王麻子 Age:- 27]}
根据年龄分组 :
{16=[ Name:- 张颖 Age:- 16], 22=[ Name:- 王慧 Age:- 22], 23=[ Name:- 李四 Age:- 23], 25=[ Name:- 小英 Age:- 25], 27=[ Name:- 王麻子 Age:- 27]}
- 第二种签名
// 声明一个成员list
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("张颖", 16,"女"),
new Employee("小英", 25,"女"),
new Employee("王慧", 22,"女"),
new Employee("李四", 23,"男"),
new Employee("王麻子", 27,"男")
);
// 根据性别分组后，统计每组的count
Map<String, Long> collect1 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex, Collectors.counting()));
System.out.println("根据性别分组后，统计每组的count : \n " + collect1 + "\n");
// 根据性别分组后，计算每组的平均年龄
Map<String, Double> collect2 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex, Collectors.averagingInt(Employee::getAge)));
System.out.println("根据性别分组后，计算每组的平均年龄: \n " + collect2 + "\n");
// 根据性别分组后，找出每组最大年龄
Map<String, Optional<Employee>> collect5 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex, Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Employee::getAge))));
System.out.println("根据性别分组后，找出每组最大年龄 : \n " + collect5 + "\n");
// 根据性别、年龄分组(多个字段分组)
Map<String, Map<Integer, List<Employee>>> collect3 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex, Collectors.groupingBy(Employee::getAge)));
System.out.println("根据性别、年龄分组: \n " + collect3 + "\n");
// 根据性别、年龄分组(多个字段分组)后，统计每个年龄组的人数
Map<String, Map<Integer, Long>> collect4 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex, Collectors.groupingBy(Employee::getAge, Collectors.counting())));
System.out.println("根据性别、年龄分组后，统计每组数量 : \n " + collect4 + "\n");
/**
输出:
根据性别分组后，计算每组的平均年龄:
{女=21.0, 男=25.0}
根据性别分组后，找出每组最大年龄 :
{女=Optional[ Name:- 小英 Age:- 25], 男=Optional[ Name:- 王麻子 Age:- 27]}
根据性别、年龄分组:
{女={16=[ Name:- 张颖 Age:- 16], 22=[ Name:- 王慧 Age:- 22], 25=[ Name:- 小英 Age:- 25]}, 男={23=[ Name:- 李四 Age:- 23], 27=[ Name:- 王麻子 Age:- 27]}}
根据性别、年龄分组后，统计每组数量 :
{女={16=1, 22=1, 25=1}, 男={23=1, 27=1}}
- 第三种签名
// 声明一个成员list
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("张颖", 16,"女"),
new Employee("小英", 25,"女"),
new Employee("王慧", 22,"女"),
new Employee("李四", 23,"男"),
new Employee("王麻子", 27,"男")
);
// 根据性别分组并指定返回类型为HashMap
HashMap<String, List<Employee>> collect6 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex, HashMap::new, Collectors.toList()));
System.out.println("根据性别分组并指定返回类型为HashMap : \n " + collect6 + "\n");
// 根据性别分组并、指定返回类型为HashMap,且分组中只显示成员姓名
HashMap<String, List<String>> collect7 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex, HashMap::new, Collectors.mapping(Employee::getName, Collectors.toList())));
System.out.println("根据性别分组并、指定返回类型为HashMap,且分组中只显示成员姓名 : \n" + collect7 + "\n");
/**
输出:
根据性别分组并指定返回类型为HashMap :
{女=[ Name:- 张颖 Age:- 16, Name:- 小英 Age:- 25, Name:- 王慧 Age:- 22], 男=[ Name:- 李四 Age:- 23, Name:- 王麻子 Age:- 27]}
根据性别分组并、指定返回类型为HashMap,且分组中只显示成员姓名 :
{女=[张颖, 小英, 王慧], 男=[李四, 王麻子]}
3.7 partitioningBy : 分组
作用: 把数据分成两部分,key为ture/false。共有两种签名
签名
// 第一种
public static <T> Collector<T,?,Map<Boolean,List<T>>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate)
// 第二种
public static <T,D,A> Collector<T,?,Map<Boolean,D>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate,
Collector<? super T,A,D> downstream)
代码
// 声明一个List
List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 21, 81, 23, 42, 90, 62, 37);
// 第一种签名
// 把数据根据能否被2整除，进行分组
Map<Boolean, List<Integer>> collect = integers.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x % 2 ==0));
System.out.println("能否被2整除，进行分组 -> " + collect + "");
// 第二种签名
// 能否被2整除，进行分组，并统计每组数量
Map<Boolean, Long> collect1 = integers.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x % 2 == 0, Collectors.counting()));
System.out.println("能否被2整除，进行分组，并统计每组数量 -> " + collect1 + "");
/**
输出:
能否被2整除，进行分组 -> {false=[1, 21, 81, 23, 37], true=[42, 90, 62]}
能否被2整除，进行分组，并统计每组数量 -> {false=5, true=3}
4.更多方法
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文章标题:Java-基础篇-Collect方法详解
文章字数:2.7k
本文作者:猿码记
发布时间:2019-12-16 13:17
原始链接:liuqh.icu/2019/12/16/java-16-Stream-collect/版权声明: 转载请保留原文链接及作者。
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