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[开发测试]Stream流中collect方法

作者:recommend-item-box type_blog clearfix


一、收集Stream流到集合和指定集和中

Stream 流提供了一个 collect() 方法,可以收集流中的数据到【集合】或者【数组】中去。

//1.收集数据到list集合中
stream.collect(Collectors.toList())
//2.收集数据到set集合中
stream.collect(Collectors.toSet())
//3.收集数据到指定的集合中
stream.collect(Collectors.toCollection(Supplier<C> collectionFactory))

1、示例

    public void test2() {
        //Stream 流
        Stream<String> stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ccc", "bbb");
        //收集流中的数据到集合中
        //1.收集流中的数据到 list
        List<String> list = stream.collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);

        //Stream 流
        stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ccc", "bbb");
        //2.收集流中的数据到 set
        Set<String> collect = stream.collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(collect);

        //Stream 流
        stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ccc", "bbb");
        //3.收集流中的数据(ArrayList)(不收集到list,set等集合中,而是)收集到指定的集合中
        ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
        System.out.println(arrayList);

        //Stream 流
        stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ccc", "bbb");
        //4.收集流中的数据到 HashSet
        HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        System.out.println(hashSet);

        //Stream 流
        stream = Stream.of("aaa", "bbb", "ccc", "bbb");
        //distinct()不重复
        List<String> distinctCollect = stream.distinct().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(distinctCollect);
    }

2、结果

在这里插入图片描述

    public void test3() {
        List<People> peopleList = new ArrayList<People>();
        People people1 = new People("张三", 18);
        People people2 = new People("王五", 19);
        peopleList.add(people1);
        peopleList.add(people2);
        List<People> collect = peopleList.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList<People>::new));
        System.out.println(collect);
    }

在这里插入图片描述

二、收集 Stream 流中的数据到数组中

1、示例

    void test2() {
        List<People> peopleList = new ArrayList<People>();
        People people1 = new People(1, "小王", 1);
        People people2 = new People(1, "小李", 2);
        peopleList.add(people1);
        peopleList.add(people2);

        //1.使用无参,收集到数组,返回值为 Object[](Object类型将不好操作)
        Object[] objects = peopleList.stream().toArray();
        for (Object o : objects) {//此处无法使用.length() 等方法
            System.out.println("data:" + o);
        }

        //2.使用有参,可以指定将数据收集到指定类型数组,方便后续对数组的操作
        People[] people = peopleList.stream().toArray(People[]::new);
        for (People str : people) {
            System.out.println(str.getName());
        }
    }

2、结果

在这里插入图片描述

三、Stream流中数据聚合/分组/分区/拼接操作


//最大值
Collectors.maxBy();
//最小值
Collectors.minBy();
//总和
Collectors.summingInt();/Collectors.summingDouble();/Collectors.summingLong();
//平均值
Collectors.averagingInt();/Collectors.averagingDouble();/Collectors.averagingLong();
//总个数
Collectors.counting();

1、聚合操作

    @Test
    void test3() {
        List<People> peopleList = new ArrayList<>();
        peopleList.add(new People(1, "小王", 1));
        peopleList.add(new People(3, "小李", 3));
        peopleList.add(new People(2, "小张", 2));
        peopleList.add(new People(4, "小皇", 4));

        //取最大值
        Optional<People> maxCollect1 = peopleList.stream().collect(Collectors.maxBy(
                new Comparator<People>() {
                    @Override
                    public int compare(People o1, People o2) {
                        //比大小前值比后值大则返回非负数
                        if (o1.getJgid() > o2.getJgid()) {
                            return 0;
                        } else {
                            return -1;
                        }
//                        return o1.getJgid() - o2.getJgid();
                    }
                }
        ));
        //或者使用lambda表达式取最大值
        Optional<People> maxCollect2 = peopleList.stream().collect(Collectors.maxBy((s1, s2) -> s1.getJgid() - s2.getJgid()));
        //或者使用lambda表达式取最小值
        Optional<People> minCollect = peopleList.stream().collect(Collectors.maxBy((s1, s2) -> s1.getJgid() - s2.getJgid()));

        //取jgid总和
        Integer sumCollect1 = peopleList.stream().collect(Collectors.summingInt(new ToIntFunction<People>() {
            @Override
            public int applyAsInt(People value) {
                return value.getJgid();
            }
        }));
        //或者使用lambda表达式取jgid总和
        Integer sumCollect2 = peopleList.stream().collect(Collectors.summingInt(People::getJgid));


        Double avgScore1 = peopleList.stream().collect(Collectors.averagingInt(new ToIntFunction<People>() {
            @Override
            public int applyAsInt(People value) {
                return value.getJgid();
            }
        }));
        //或者使用lambda表达式取jgid平均值
        Double avgScore2 = peopleList.stream().collect(Collectors.averagingInt(People::getJgid));


        //(聚合)统计数量
        Long count = peopleList.stream().collect(Collectors.counting());


        System.out.println("最大值:" + maxCollect1.get());
        System.out.println("最大值:" + maxCollect2.get());
        System.out.println("最小值:" + minCollect.get());
        System.out.println("jgid总和:" + sumCollect1);
        System.out.println("jgid总和:" + sumCollect2);
        System.out.println("分数平均值:"+avgScore1);
        System.out.println("分数平均值:"+avgScore2);
        System.out.println("数量为:"+count);
    }

在这里插入图片描述

2、分组操作

当我们使用 Stream 流处理数据后,可以根据某个属性来将数据进行分组。

//接收一个 Function 参数
groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier)
    @Test
    void test4() {
        List<People> peopleList = new ArrayList<>();
        peopleList.add(new People(1, "小王", 1));
        peopleList.add(new People(3, "小李", 2));
        peopleList.add(new People(2, "小张", 2));
        peopleList.add(new People(4, "小皇", 1));

        //根据年龄分组
        Map<Integer, List<People>> jgidMap1 = peopleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(new Function<People, Integer>() {
            @Override
            public Integer apply(People people) {
                return people.getJgid();
            }
        }));
        //或者使用lambda表达式
        Map<Integer, List<People>> jgidMap2 = peopleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getJgid));
        System.out.println("根据年龄分组");
        jgidMap1.forEach((key, value) -> {
            System.out.println(key + "---->" + value);
        });

        //jgid奇数一组偶数一组
        Map<String, List<People>> jgidMap3 = peopleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> {
            if (s.getJgid() % 2 == 0) {
                return "jgid为偶数";
            } else {
                return "jgid为奇数";
            }
        }));
        System.out.println("jgid奇数一组偶数一组");
        jgidMap3.forEach((key, value) -> {
            System.out.println(key + "---->" + value);
        });

        //根据jgid分组且规定为最大一组(规约:reducing)
        Map<Integer, Optional<People>> jgidMap4 = peopleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getJgid,
                Collectors.reducing(BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(People::getJgid)))

        ));
        System.out.println("jgid分组后最大值");
        jgidMap4.forEach((key, value) -> {
            System.out.println(key + "---->" + value);
        });
    }
}

在这里插入图片描述

3、多级分组操作

当我们使用 Stream 流处理数据后,可以根据某个属性来将数据进行分组。

//接收两个参数: 1.Function 参数  2.Collector多级分组
groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,Collector<? super T, A, D> downstream) 
    @Test
    void test5() {
        List<People> peopleList = new ArrayList<>();
        peopleList.add(new People(1, "小王", 1));
        peopleList.add(new People(2, "小李", 2));
        peopleList.add(new People(3, "小张", 2));
        peopleList.add(new People(4, "小皇", 1));

        Map<Integer, Map<String, List<People>>> collect = peopleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(People::getJgid,
                Collectors.groupingBy(people -> {
                    if (people.getId() % 2 == 0) {
                        return "id是偶数";
                    } else {
                        return "id是奇数";
                    }

                })));
        collect.forEach((key1, value1) -> {
            System.out.println("机构id" + "---->" + key1);
            value1.forEach((key2, value2) -> {
                System.out.println("\t" + key2 + "---->" + value2);
            });
        });
    }

在这里插入图片描述

4、分区操作

分区操作,通过使用 Collectors.partitioningBy() ,根据返回值是否为 true,把集合分为两个列表,一个 true 列表,一个 false 列表。
分组和分区的区别就在:分组可以有多个组。分区只会有两个区( true 和 false)

//1.一个参数
partitioningBy(Predicate<? super T> predicate)
 
//2.两个参数(多级分区)
partitioningBy(Predicate<? super T> predicate, Collector<? super T, A, D> downstream)
    @Test
    void test6() {
        List<People> peopleList = new ArrayList<>();
        peopleList.add(new People(1, "小王", 1));
        peopleList.add(new People(2, "小李", 2));
        peopleList.add(new People(3, "小张", 2));
        peopleList.add(new People(4, "小皇", 1));

        Map<Boolean, List<People>> collect = peopleList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(s -> {
            return s.getJgid() % 2 == 0;
        }));
        collect.forEach((key, value) -> {
            System.out.println(key + "---->" + value);
        });
    }

在这里插入图片描述

5、拼接操作

Collectors.joining() 会根据指定的连接符,将所有元素连接成一个字符串。

//无参数--等价于 joining("");
joining()
//一个参数
joining(CharSequence delimiter)
//三个参数(连接符+前缀+后缀)
joining(CharSequence delimiter, CharSequence prefix,CharSequence suffix)
    @Test
    void test7() {
        List<People> peopleList = new ArrayList<>();
        peopleList.add(new People(1, "小王", 1));
        peopleList.add(new People(2, "小李", 2));
        peopleList.add(new People(3, "小张", 2));
        peopleList.add(new People(4, "小皇", 1));

        String collect1 = peopleList.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining());
        System.out.println(collect1);


        String collect2 = peopleList.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(collect2);


        String collect3 = peopleList.stream().map(People::getName).collect(Collectors.joining("_", "开始<", ">结束"));
        System.out.println(collect3);
    }

在这里插入图片描述

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加:2022-05-10 12:13:06  更:2022-05-10 12:13:47 
 
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