Java Stream函数式编程第三篇：管道流结果处理

1、Java Stream管道数据处理操做

在本号以前写过的文章中，曾经给你们介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。在使用的过程当中分为三个阶段。在开始本文以前，我以为仍然须要给一些新朋友介绍一下这三个阶段，如图：

• 第一阶段(图中蓝色)：将集合、数组、或行文本文件转换为java Stream管道流
• 第二阶段(图中虚线部分)：管道流式数据处理操做，处理管道中的每个元素。上一个管道中的输出元素做为下一个管道的输入元素。
• 第三阶段(图中绿色)：管道流结果处理操做，也就是本文的将介绍的核心内容。

在开始学习以前，仍然有必要回顾一下咱们以前给你们讲过的一个例子：

List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");

List<String> list = nameStrs.stream()
        .filter(s -> s.startsWith("L"))
        .map(String::toUpperCase)
        .sorted()
        .collect(toList());
System.out.println(list);

• 首先使用stream()方法将字符串List转换为管道流Stream
• 而后进行管道数据处理操做，先用fliter函数过滤全部大写L开头的字符串，而后将管道中的字符串转换为大写字母toUpperCase，而后调用sorted方法排序。这些API的用法在本号以前的文章有介绍过。其中还使用到了lambda表达式和函数引用。
• 最后使用collect函数进行结果处理，将java Stream管道流转换为List。最终list的输出结果是:[LEMUR, LION]

若是你不使用java Stream管道流的话，想想你须要多少行代码完成上面的功能呢？回到正题，这篇文章就是要给你们介绍第三阶段：对管道流处理结果均可以作哪些操做呢？下面开始吧！

2、ForEach和ForEachOrdered

若是咱们只是但愿将Stream管道流的处理结果打印出来，而不是进行类型转换，咱们就可使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。

Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEach(System.out::println);
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEachOrdered(System.out::println);

• parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理，而不是串行处理，这样处理速度更快。可是这样就有可能致使管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序没法保证
• forEachOrdered从名字上看就能够理解，虽然在数据处理顺序上可能没法保障，可是forEachOrdered方法能够在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致。也就是下面的样子（forEach方法则没法保证这个顺序）：

Monkey
Lion
Giraffe
Lemur
Lion

3、元素的收集collect

java Stream 最多见的用法就是：一将集合类转换成管道流，二对管道流数据处理，三将管道流处理结果在转换成集合类。那么collect()方法就为咱们提供了这样的功能：将管道流处理结果在转换成集合类。

3.1.收集为Set

经过Collectors.toSet()方法收集Stream的处理结果，将全部元素收集到Set集合中。

Set<String> collectToSet = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) 
.collect(Collectors.toSet());

//最终collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur]，注意Set会去重。

3.2.收集到List

一样，能够将元素收集到List使用toList()收集器中。

List<String> collectToList = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toList());

// 最终collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.3.通用的收集方式

上面为你们介绍的元素收集方式，都是专用的。好比使用Collectors.toSet()收集为Set类型集合；使用Collectors.toList()收集为List类型集合。那么，有没有一种比较通用的数据元素收集方式，将数据收集为任意的Collection接口子类型。
因此，这里就像你们介绍一种通用的元素收集方式，你能够将数据元素收集到任意的Collection类型：即向所需Collection类型提供构造函数的方式。

LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));

//最终collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

注意：代码中使用了LinkedList::new，实际是调用LinkedList的构造函数，将元素收集到Linked List。固然你还可使用诸如LinkedHashSet::new和PriorityQueue::new将数据元素收集为其余的集合类型，这样就比较通用了。

3.4.收集到Array

经过toArray(String[]::new)方法收集Stream的处理结果，将全部元素收集到字符串数组中。

String[] toArray = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) .toArray(String[]::new);

//最终toArray字符串数组中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.5.收集到Map

使用Collectors.toMap()方法将数据元素收集到Map里面，可是出现一个问题：那就是管道中的元素是做为key，仍是做为value。咱们用到了一个Function.identity()方法，该方法很简单就是返回一个“ t -> t ”（输入就是输出的lambda表达式）。另外使用管道流处理函数distinct()来确保Map键值的惟一性。

Map<String, Integer> toMap = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(
       Function.identity(),   //元素输入就是输出，做为key
       s -> (int) s.chars().distinct().count()// 输入元素的不一样的字母个数，做为value
));

// 最终toMap的结果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}

3.6.分组收集groupingBy

Collectors.groupingBy用来实现元素的分组收集，下面的代码演示如何根据首字母将不一样的数据元素收集到不一样的List，并封装为Map。

Map<Character, List<String>> groupingByList =  Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.collect(Collectors.groupingBy(
       s -> s.charAt(0) ,  //根据元素首字母分组，相同的在一组
       // counting()        // 加上这一行代码能够实现分组统计
));

// 最终groupingByList内的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}
//若是加上counting() ，结果是:  {G=1, L=3, M=1}

这是该过程的说明：groupingBy第一个参数做为分组条件，第二个参数是子收集器。

4、其余经常使用方法

boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);
// 判断管道中是否包含2，结果是: true

long nrOfAnimals = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"
).count();
// 管道中元素数据总计结果nrOfAnimals: 4


int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();
// 管道中元素数据累加结果sum: 6


OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();
//管道中元素数据平均值average: OptionalDouble[2.0]



int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);
//管道中元素数据最大值max: 3



IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();
// 全面的统计结果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}

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