Java8 快速实现List转map 、分组、过滤等操作

亦凉 2022-12-29 09:46 143阅读 0赞

利用java8新特性，可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理。

定义1个Apple对象：

public class Fruit {
            private Integer id;
            private String name;
            private BigDecimal money;
            private Integer num;
            public Fruit(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) {
                this.id = id;
                this.name = name;
                this.money = money;
                this.num = num;
            }
    }

添加一些测试数据：

//存放Fruit对象集合
     List<Fruit> fruitList = new ArrayList<>();
    
     Fruit fruit1 =  new Fruit(1,"苹果1",new BigDecimal("3.25"),10);
     Fruit fruit2 = new Fruit(1,"苹果2",new BigDecimal("1.35"),20);
     Fruit fruit3 =  new Fruit(2,"香蕉",new BigDecimal("2.89"),30);
     Fruit fruit4 =  new Fruit(3,"荔枝",new BigDecimal("9.99"),40);
     fruitList.add(fruit1);
     fruitList.add(fruit2);
     fruitList.add(fruit3);
     fruitList.add(fruit4);

### 1、分组 ###

List里面的对象元素，以某个属性来分组，例如，以id分组，将id相同的放在一起：

//List 以ID分组 Map<Integer,List<Fruit>>
    Map<Integer, List<Fruit>> groupBy = fruitList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Fruit::getId));
    System.out.println("groupBy:"+groupBy);
    //{1=[Fruit{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, Fruit{id=1, name='苹果2', money=1.35, num=20}], 2=[Fruit{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}], 3=[Fruit{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}]}

### 2、List转Map ###

id为key，apple对象为value，可以这么做：

/**
     * List -> Map
     * 需要注意的是：
     * toMap 如果集合对象有重复的key，会报错Duplicate key ....
     *  apple1,apple12的id都为1。
     *  可以用 (k1,k2)->k1 来设置，如果有重复的key,则保留key1,舍弃key2
     */
    Map<Integer, Fruit> fruitMap = fruitList.stream().collect(Collectors.toMap(Fruit::getId, a -> a,(k1,k2)->k1));
    // {1=Fruit{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, 2=Fruit{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}, 3=Fruit{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}}

### 3、过滤Filter ###

从集合中过滤出来符合条件的元素：

//过滤出符合条件的数据
     List<Fruit> filterList = fruitList.stream().filter(a -> a.getName().equals("香蕉")).collect(Collectors.toList());
    // [Fruit{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}]

### 4、求和 ###

将集合中的数据按照某个属性求和:

//计算 总金额
    BigDecimal totalMoney = fruitList.stream().map(Fruit::getMoney).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
    System.err.println("totalMoney:"+totalMoney);  //totalMoney:17.48

### 5、去重 ###

// 根据id去重
    List<Fruit> unique = fruitList.stream().collect(
            collectingAndThen(
                    toCollection(() -> new TreeSet<>(comparingLong(Fruit::getId))), ArrayList::new)
    );

# Collectors类常用的静态工厂方法: #

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>工厂方法</th> 
   <th>返回类型</th> 
   <th>用于</th> 
   <th>示例</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>toList</td> 
   <td><code>List&lt;T&gt;</code></td> 
   <td>把流中所有项目收集到一个List</td> 
   <td><code>List&lt;Dish&gt; dishes = menuStream. collect(toList());</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>toSet</td> 
   <td><code>Set&lt;T&gt;</code></td> 
   <td>把流中所有项目收集到一个Set,删除重复项</td> 
   <td><code>Set&lt;Dish&gt; dishes = menuStream. collect (toSet());</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>toCollection</td> 
   <td><code>Collection&lt;T&gt;</code></td> 
   <td>把流中所有项目收集到给定的供应源创建的集合</td> 
   <td><code>Collection&lt;Dish&gt; dishes = menuStream.collect (toCollection() ,ArrayList::new);</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>counting</td> 
   <td><code>Long</code></td> 
   <td>计算流中元素的个数</td> 
   <td><code>long howManyDishes = menuStream.collect (counting());</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>summingInt</td> 
   <td><code>Integer</code></td> 
   <td>对流中项目的一个整数属性求和</td> 
   <td><code>int totalCalories =menuStream.collect(summingInt (Dish::getCalories) );</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>averagingInt</td> 
   <td><code>Double</code></td> 
   <td>计算流中项目Integer属性的平均值</td> 
   <td><code>double avgCalories =menuStream.collect(averagingInt(Dish::getCalories));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>summarizingInt</td> 
   <td><code>IntSummaryStatistics</code></td> 
   <td>收集美于流中項目Integer 属性的統竍値，例如最大、最小、总和与平均値</td> 
   <td><code>IntSummaryStatistics menuStatistics =menuStream.collect(summarizingInt(Dish::getCalories));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>joining</td> 
   <td><code>String</code></td> 
   <td>连接对流中毎个項目调用toString方法所生成的字符串</td> 
   <td><code>String shortMenu =menuStream.map(Dish::getName).collect (joining(", "));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maxBy</td> 
   <td><code>Optional&lt;T&gt;</code></td> 
   <td>一个包裹了流中按照给定比较器选出的最大元素的Optional,或如果流为空则为optional.empty()</td> 
   <td><code>Optional&lt;Dish&gt; fattest = menuStream.collect(maxBy(comparingInt(Dish::getCalories)));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>minBy</td> 
   <td><code>Optional&lt;T&gt;</code></td> 
   <td>一个包裹了流中按照给定比较器选出的最小元素的Optional,或如果流为空则为optional.empty()</td> 
   <td><code>Optional&lt;Dish&gt; lightest = menuStream.collect(minBy(comparingInt(Dish::getCalories)));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>reducing</td> 
   <td>归约操作产生的类型</td> 
   <td>从一个作为累加器的初始値幵始,利用BinaryOperator与流中的元素逐个结合，从而将流归约为单个值</td> 
   <td><code>int totalCalories =menuStream.collect(reducing(0,Dish::getCalories, Integer::sum));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>collectingAndThen</td> 
   <td>转换函数的类型</td> 
   <td>包裹另一个收集器，对其结果应用转换函数</td> 
   <td><code>int howManyDishes =menuStream.collect(collectingAndThen(toList(), List::size));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>groupingBy</td> 
   <td><code>Map&lt;K, List&lt;T&gt;&gt;</code></td> 
   <td>根据项目的一个属性的值对流中的项目作问组，并将属性值作为结果Map的键</td> 
   <td><code>Map&lt;Dish.Type,List&lt;Dish&gt;&gt; dishesByType = menuStream.collect(groupingBy(Dish::getType));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapping</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>是一个收集器，可以传入两个函数， 一个函数对流中的元素做变换，另一个则将变换的结果对象收集起来 ，目的是在累加之前对每个元素应用一个映射函数</td> 
   <td><code>Map&lt;Dish.Type, Set&lt;CaloricLevel&gt;&gt; caloricLevelsByType =menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType, mapping(dish -&gt; { if (dish.getCalories() &lt;=400) return CaloricLevel.DIET;else if (dish.getCalories() &lt;= 700) return CaloricLevel.NORMAL;else return CaloricLevel.FAT; },toSet() )));</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>partitioningBy</td> 
   <td><code>Map&lt;Boolean, List&lt;T&gt; &gt;</code></td> 
   <td>相据对流由每个顶日应田谓词的结里求对顶日井行分区</td> 
   <td><code>Map&lt;Boolean, List&lt;Dish&gt;&gt; vegetarianDishes =menuStream. collect (partitioningBy (Dish::isVegetarian) ) ;</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>