Java 8 Stream 之 collect() 的奇技淫巧

前言

本身我是一個比較偏向少使用Stream的人，因為調試比較不友善。

但是, 不得不說，stream确實會給我們編碼帶來便捷。

是以還是忍不住想分享一些奇技淫巧。

正文

Stream流 其實操作分三大塊 ： 

 建立

 處理 

 收集

我今天想分享的是 收集 這part的玩法。

OK，開始結合代碼示例一起玩下：

lombok依賴引入，代碼簡潔一點：

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

準備一個UserDTO.java 

/**
 * @Author: JCccc
 * @Date: 2022-9-20 01:25
 * @Description:
 */
@Data
public class UserDTO {

    /**
     * 姓名
     */
    private  String name;
    /**
     * 年齡
     */
    private  Integer age;
    /**
     * 性别
     */
    private  String sex;
    /**
     * 是否有方向
     */
    private  Boolean hasOrientation;

}      

準備一個模拟擷取List的函數：

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;
    }      

第一個小玩法

将集合通過Stream.collect() 轉換成其他集合/數組：

現在拿List<UserDTO> 做例子

轉成  HashSet<UserDTO> ：

List<UserDTO> userList = getUserList();

        Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();

        HashSet<UserDTO> usersHashSet = usersStream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));      

轉成  Set<UserDTO> usersSet ：

List<UserDTO> userList = getUserList();

        Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();

        Set<UserDTO> usersSet = usersStream.collect(Collectors.toSet());      

轉成  ArrayList<UserDTO> ：

List<UserDTO> userList = getUserList();

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

轉成  Object[] objects ：

List<UserDTO> userList = getUserList();

        Stream<UserDTO> usersStream = userList.stream();

        Object[] objects = usersStream.toArray();      

轉成  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());
        }      

第二個小玩法

聚合（求和、最小、最大、平均值、分組）

找出年齡最大：

stream.max（）

寫法 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());
}      

寫法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：

 輸出：

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

找出年齡最小：

stream.min（）

寫法 1：

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

寫法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：

求和：

寫法1：

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

寫法2：

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

統計數量：

long countNew = usersStream.count();      

簡單分組：

按照具體年齡分組:

//按照具體年齡分組
Map<Integer, List<UserDTO>> ageGroupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy((UserDTO::getAge)));      

效果： 

分組過程加寫判斷邏輯：

//按照性别 分為"男"一組  "女"一組
Map<Integer, List<UserDTO>> groupMap = usersStream.collect(Collectors.groupingBy(s -> {
    if (s.getSex().equals("男")) {
        return 1;
    } else {
        return 0;
    }
}));      

效果：

多級複雜分組：

//多級分組
// 1.先根據年齡分組
// 2.然後再根據性别分組
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;
                    }
                }))));