Java 8 Stream 之 collect() 的奇技淫巧！

矫情吗；* 2023-09-26 17:16 26阅读 0赞

### **前言** ###

本身我是一个比较偏向少使用Stream的人，因为调试比较不方便。

但是, 不得不说，stream确实会给我们编码带来便捷。

所以还是忍不住想分享一些奇技淫巧。

### **正文** ###

Stream流 其实操作分三大块 ：

*  创建
 *  处理
 *  收集

我今天想分享的是 收集 这part的玩法。

![bd39e168fde6ad07da53e519d5d2e1b9.png][]

图片

OK，开始结合代码示例一起玩下：

lombok依赖引入，代码简洁一点：

<dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.20</version>
        <scope>compile</scope>
    </dependency>

准备一个UserDTO.java

/**
     * @Author: JCccc
     * @Description:
     */
    @Data
    public class UserDTO {
     
        /**
         * 姓名
         */
        private  String name;
        /**
         * 年龄
         */
        private  Integer age;
        /**
         * 性别
         */
        private  String sex;
        /**
         * 是否有方向
         */
        private  Boolean hasOrientation;
     
    }

准备一个模拟获取List的函数：

private static List<UserDTO> getUserList() {
        UserDTO userDTO = new UserDTO();
        userDTO.setName("小冬");
        userDTO.setAge(18);
        userDTO.setSex("男");
        userDTO.setHasOrientation(false);
        UserDTO userDTO2 = new UserDTO();
        userDTO2.setName("小秋");
        userDTO2.setAge(30);
        userDTO2.setSex("男");
        userDTO2.setHasOrientation(true);
        UserDTO userDTO3 = new UserDTO();
        userDTO3.setName("春");
        userDTO3.setAge(18);
        userDTO3.setSex("女");
        userDTO3.setHasOrientation(true);
        List<UserDTO> userList = new ArrayList<>();
        userList.add(userDTO);
        userList.add(userDTO2);
        userList.add(userDTO3);
        return userList;
    }

#### 第一个小玩法 ####

将集合通过`Stream.collect()`转换成其他集合/数组：

现在拿`List<UserDTO>` 做例子

转成 `HashSet<UserDTO>` ：

List<UserDTO> userList = getUserList();
    
    Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    
    HashSet<UserDTO> usersHashSet = usersStream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));

转成 `Set<UserDTO> usersSet` ：

List<UserDTO> userList = getUserList();
    
    Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    
    Set<UserDTO> usersSet = usersStream.collect(Collectors.toSet());

转成 `ArrayList<UserDTO>`：

List<UserDTO> userList = getUserList();
    
    Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    
    ArrayList<UserDTO> usersArrayList = usersStream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

转成 `Object[] objects` ：

List<UserDTO> userList = getUserList();
    
    Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    
    Object[] objects = usersStream.toArray();

转成 `UserDTO[] users` ：

List<UserDTO> userList = getUserList();
    
    Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    
    UserDTO[] users = usersStream.toArray(UserDTO[]::new);
    for (UserDTO user : users) {
        System.out.println(user.toString());
    }

#### 第二个小玩法 ####

聚合（求和、最小、最大、平均值、分组）

找出年龄最大：

stream.max（）

写法 1：

List<UserDTO> userList = getUserList();
    Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    Optional<UserDTO> maxUserOptional = 
            usersStream.max((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge());
    if (maxUserOptional.isPresent()) {
        UserDTO masUser = maxUserOptional.get();
        System.out.println(masUser.toString());
    }

写法2：

List<UserDTO> userList = getUserList(); Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    Optional<UserDTO> maxUserOptionalNew = usersStream.max(Comparator.comparingInt(UserDTO::getAge));
    if (maxUserOptionalNew.isPresent()) {
        UserDTO masUser = maxUserOptionalNew.get();
        System.out.println(masUser.toString());
    }

效果：

![ef0bdffd147a05759b84678aa9c2cae5.png][]

图片

输出：

UserDTO(name=小秋, age=30, sex=男, hasOrientation=true)

找出年龄最小：

stream.min（）

写法 1：

Optional<UserDTO> minUserOptional = usersStream.min(Comparator.comparingInt(UserDTO::getAge));
    if (minUserOptional.isPresent()) {
        UserDTO minUser = minUserOptional.get();
        System.out.println(minUser.toString());
    }

写法2：

Optional<UserDTO> min = usersStream.collect(Collectors.minBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge()));

求平均值：

List<UserDTO> userList = getUserList();
    Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();
    Double avgScore = usersStream.collect(Collectors.averagingInt(UserDTO::getAge));

效果：

![017da488b4b628566994a16ce668dc32.png][]

图片

求和：

写法1：

Integer reduceAgeSum = usersStream.map(UserDTO::getAge).reduce(0, Integer::sum);

写法2：

int ageSumNew = usersStream.mapToInt(UserDTO::getAge).sum();

统计数量：

long countNew = usersStream.count();

简单分组：

按照具体年龄分组:

//按照具体年龄分组
    Map<Integer, List<UserDTO>> ageGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy((UserDTO::getAge)));

效果：

![a01b7e7af06f2e98587ad1f64c416456.png][]

图片

分组过程加写判断逻辑：

//按照性别 分为"男"一组  "女"一组
    Map<Integer, List<UserDTO>> groupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy(s -> {
        if (s.getSex().equals("男")) {
            return 1;
        } else {
            return 0;
        }
    }));

效果：

![d9a615f643c288c953c98c501f2458e2.png][]

图片

多级复杂分组：

//多级分组
    // 1.先根据年龄分组
    // 2.然后再根据性别分组
    Map<Integer, Map<String, Map<Integer, List<UserDTO>>>> moreGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy(
    
       //1.KEY(Integer)             VALUE (Map<String, Map<Integer, List<UserDTO>>)
       UserDTO::getAge, Collectors.groupingBy(
               //2.KEY(String)             VALUE (Map<Integer, List<UserDTO>>)
               UserDTO::getSex, Collectors.groupingBy((userDTO) -> {
                   if (userDTO.getSex().equals("男")) {
                       return 1;
                   } else {
                       return 0;
                   }
               }))));

效果：

![9ab33853b437b84787623e4b5c800d2c.png][]

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