Java 8 Stream 的终极技巧——Collectors 操做

1. 前言

昨天在 Collection移除元素操做 相关的文章中提到了 Collectors 。相信不少同窗对这个比较感兴趣，那咱们今天就来研究一下 Collectors 。

2. Collectors 的做用

Collectors 是 Java 8 加入的操做类，位于 java.util.stream 包下。它会根据不一样的策略将元素收集概括起来，好比最简单经常使用的是将元素装入Map、Set、List 等可变容器中。特别对于 Java 8 Stream Api 来讲很是有用。它提供了collect() 方法来对 Stream 流进行终结操做派生出基于各类策略的结果集。咱们就借助于 Stream 来熟悉一下 Collectors 吧。咱们依然用昨天的例子：

List<String> servers = new ArrayList<>();
        servers.add("Felordcn");
        servers.add("Tomcat");
        servers.add("Jetty");
        servers.add("Undertow");
        servers.add("Resin");
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3. Java 8 中 Collectors 的方法

Collectors 提供了一系列的静态方法供咱们使用，一般状况咱们静态导入便可使用。接下来咱们来看看都提供了哪些方法吧。

3.1 类型概括

这是一个系列，做用是将元素分别概括进可变容器 List、Map、Set、Collection 或者ConcurrentMap 。

Collectors.toList();
    Collectors.toMap();
    Collectors.toSet();
    Collectors.toCollection();
    Collectors.toConcurrentMap();
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咱们能够根据以上提供的 API 使用 Stream 的 collect 方法中的转换为熟悉的集合容器。很是简单这里再也不演示。

3.2 joining

将元素以某种规则链接起来。该方法有三种重载 joining(CharSequence delimiter) 和 joining(CharSequence delimiter,CharSequence prefix,CharSequence suffix)

// 输出 FelordcnTomcatJettyUndertowResin
 servers.stream().collect(Collectors.joining());

 // 输出 Felordcn,Tomcat,Jetty,Undertow,Resin
 servers.stream().collect(Collectors.joining("," ));

 // 输出 [Felordcn,Tomcat,Jetty,Undertow,Resin]
 servers.stream().collect(Collectors.joining(",", "[", "]")); 
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用的比较多的是读取 HttpServletRequest 中的 body ：

HttpServletRequest.getReader().lines().collect(Collectors.joining());
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3.3 collectingAndThen

该方法先执行了一个概括操做，而后再对概括的结果进行 Function 函数处理输出一个新的结果。

// 好比咱们将servers joining 而后转成大写，结果为： FELORDCN,TOMCAT,JETTY,UNDERTOW,RESIN 
 servers.stream.collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.joining(","), String::toUpperCase));
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3.4 groupingBy

按照条件对元素进行分组，和 SQL 中的 group by 用法有殊途同归之妙，一般也建议使用 Java 进行分组处理以减轻数据库压力。groupingBy 也有三个重载方法 咱们将 servers 按照长度进行分组:

// 按照字符串长度进行分组 符合条件的元素将组成一个 List 映射到以条件长度为key 的 Map<Integer, List<String>> 中
servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length))
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若是我不想 Map 的 value 为 List 怎么办？ 上面的实现实际上调用了下面的方式：

//Map<Integer, Set<String>>
 servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length, Collectors.toSet()))
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我要考虑同步安全问题怎么办？ 固然使用线程安全的同步容器啊，那前两种都用不成了吧！ 别急！ 咱们来推断一下，其实第二种等同于下面的写法:

Supplier<Map<Integer,Set<String>>> mapSupplier = HashMap::new;
 Map<Integer,Set<String>> collect = servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length, mapSupplier, Collectors.toSet()));
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这就很是好办了，咱们提供一个同步 Map 不就好了，因而问题解决了：

Supplier<Map<Integer, Set<String>>> mapSupplier = () -> Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());
 Map<Integer, Set<String>> collect = servers.stream.collect(Collectors.groupingBy(String::length, mapSupplier, Collectors.toSet()));
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其实同步安全问题 Collectors 的另外一个方法 groupingByConcurrent 给咱们提供了解决方案。用法和 groupingBy 差很少。

3.5 partitioningBy

partitioningBy 咱们在本文开头的提到的文章中已经见识过了，能够看做 groupingBy 的一个特例，基于断言（Predicate）策略分组。这里再也不举例说明。

3.6 counting

该方法概括元素的的数量，很是简单，再也不举例说明。

3.7 maxBy/minBy

这两个方法分别提供了查找大小元素的操做，它们基于比较器接口 Comparator 来比较 ，返回的是一个 Optional 对象。 咱们来获取 servers 中最小长度的元素:

// Jetty 
Optional<String> min = servers.stream.collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(String::length)));
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这里其实 Resin 长度也是最小，这里遵循了 "先入为主" 的原则 。固然 Stream.min() 能够很方便的获取最小长度的元素。maxBy 一样的道理。

3.8 summingInt/Double/Long

用来作累加计算。计算元素某个属性的总和,相似 Mysql 的 sum 函数，好比计算各个项目的盈利总和、计算本月的所有工资总和等等。咱们这里就计算一下 servers 中字符串的长度之和 （为了举例不考虑其它写法）。

// 总长度 32 
 servers.stream.collect(Collectors.summingInt(s -> s.length()));
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3.9 summarizingInt/Double/Long

若是咱们对 3.6章节-3.8章节 的操做结果都要怎么办？难不成咱们搞5个 Stream 流吗？ 因此就有了 summarizingInt、summarizingDouble、summarizingLong 三个方法。 这三个方法经过对元素某个属性的提取，会返回对元素该属性的统计数据对象，分别对应 IntSummaryStatistics、DoubleSummaryStatistics、LongSummaryStatistics。咱们对 servers 中元素的长度进行统计：

DoubleSummaryStatistics doubleSummaryStatistics = servers.stream.collect(Collectors.summarizingDouble(String::length));
  // {count=5, sum=32.000000, min=5.000000, average=6.400000, max=8.000000}
  System.out.println("doubleSummaryStatistics.toString() = " + doubleSummaryStatistics.toString());
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结果 DoubleSummaryStatistics 中包含了 总数，总和，最小值，最大值，平均值 五个指标。

3.10 mapping

该方法是先对元素使用 Function 进行再加工操做，而后用另外一个Collector 概括。好比咱们先去掉 servers 中元素的首字母，而后将它们装入 List 。

// [elordcn, omcat, etty, ndertow, esin]
 servers.stream.collect(Collectors.mapping(s -> s.substring(1), Collectors.toList()));
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有点相似 Stream 先进行了 map 操做再进行 collect ：

servers.stream.map(s -> s.substring(1)).collect(Collectors.toList());
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3.11 reducing

这个方法很是有用！可是若是要了解这个就必须了解其参数 BinaryOperator<T> 。 这是一个函数式接口，是给两个相同类型的量，返回一个跟这两个量相同类型的一个结果，伪表达式为 (T,T) -> T。默认给了两个实现 maxBy 和 minBy ，根据比较器来比较大小并分别返回最大值或者最小值。固然你能够灵活定制。而后 reducing 就很好理解了，元素两两之间进行比较根据策略淘汰一个，随着轮次的进行元素个数就是 reduce 的。那这个有什么用处呢？ Java 官方给了一个例子：统计每一个城市个子最高的人。

Comparator<Person> byHeight = Comparator.comparing(Person::getHeight);
     Map<String, Optional<Person>> tallestByCity = people.stream()
                          .collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity, Collectors.reducing(BinaryOperator.maxBy(byHeight))));
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结合最开始给的例子你可使用 reducing 找出最长的字符串试试。

上面这一层是根据 Height 属性找最高的 Person ，并且若是这个属性没有初始化值或者没有数据，颇有可能拿不到结果因此给出的是 Optional<Person>。 若是咱们给出了 identity 做一个基准值，那么咱们首先会跟这个基准值进行 BinaryOperator 操做。 好比咱们给出高于 2 米 的人做为 identity。 咱们就能够统计每一个城市不低于 2 米 并且最高的那我的，固然若是该城市没有人高于 2 米则返回基准值identity ：

Comparator<Person> byHeight = Comparator.comparing(Person::getHeight);
 Person identity= new Person();
           identity.setHeight(2.);
           identity.setName("identity");
     Map<String, Person> collect = persons.stream()
                        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity, Collectors.reducing(identity, BinaryOperator.maxBy(byHeight))));
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这时候就肯定必定会返回一个 Person 了，最起码会是基准值identity 再也不是 Optional 。

还有些状况，咱们想在 reducing 的时候把 Person 的身高先四舍五入一下。这就须要咱们作一个映射处理。定义一个 Function<? super T, ? extends U> mapper 来干这个活。那么上面的逻辑就能够变动为：

Comparator<Person> byHeight = Comparator.comparing(Person::getHeight);
        Person identity = new Person();
        identity.setHeight(2.);
        identity.setName("identity");
        // 定义映射 处理 四舍五入
        Function<Person, Person> mapper = ps -> {
            Double height = ps.getHeight();

            BigDecimal decimal = new BigDecimal(height);
            Double d = decimal.setScale(1, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
            ps.setHeight(d);
            return ps;
        };
        Map<String, Person> collect = persons.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity, Collectors.reducing(identity, mapper, BinaryOperator.maxBy(byHeight))));
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4. 总结

今天咱们对 Java 8 中的 Collectors 进行了详细的讲解。若是你熟悉了 Collectors 操做 Stream 会更加驾轻就熟。固然在 Java 8 以后的 Java 9 和 Java 12 中 Collectors 都有新增的功能， 后面有时间咱们会继续进行讲解。敬请关注！

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