摘要：寫在前面本文要介紹的是流收集器在前面的文章中我們都知道如果要收集流數(shù)據(jù)調(diào)用方法即可本文主要是介紹常用的流收集器和自定義流收集器說一說常用的流收集器這里只是簡單介紹用法具體是如何實現(xiàn)的我會在下面進(jìn)行解釋是用來連接字符串的流收集器有三個重載方法
寫在前面: 本文要介紹的是流收集器.在前面的文章中,我們都知道如果要收集流數(shù)據(jù),調(diào)用collect方法即可.本文主要是介紹常用的流收集器和自定義流收集器.
1 Common Stream Collectors
說一說常用的流收集器,這里只是簡單介紹用法,具體是如何實現(xiàn)的我會在下面進(jìn)行解釋.
1.1 joining
joining是用來連接字符串的流收集器.有三個重載方法.
// method definition
public static Collector joining();
public static Collector joining(CharSequence delimiter);
public static Collector joining(CharSequence delimiter,
CharSequence prefix,
CharSequence suffix);
// examples
String res1 = Stream.of("1", "2", "3", "4").collect(joining()); //1234
String res2 = Stream.of("1", "2", "3", "4").collect(joining(",")); //1,2,3,4
String res3 = Stream.of("1", "2", "3", "4").collect(joining(",", "{", "}"));//{1,2,3,4}
1.2 groupingBy
顧名思義,進(jìn)行分組,也可以多級分組.多級分組是根據(jù)上一次分組的結(jié)果來進(jìn)行分組.
// entity
public class Person {
private String name;
private int age;
private double height;
}
// examples
// e1: group by age
Map> groupByAge = list.stream()
.collect(groupingBy(Person::getAge));
// e2: group by age and name
Map>> groupByAgeAndName = list.stream()
.collect(groupingBy(Person::getAge, groupingBy(Person::getName)));
// e3: group by age , name and height
Map>>> groupByAgeAndNameAndHeight = list.stream()
.collect(groupingBy(Person::getAge, groupingBy(Person::getName, groupingBy(Person::getHeight))));
1.3 partition
分區(qū)是分組的特殊情況,由一個謂詞(返回一個布爾值的函數(shù))作為分類函數(shù).所以返回的Map集合只有兩個key,一個true,一個false.
// is age greater than 20
Map> isGT20 = list.stream().collect(partitioningBy(e -> e.getAge() > 20));
// is age greater than 20, and group by age
Map>> isGT20AndGroupByAge = list.stream().collect(partitioningBy(e -> e.getAge() > 20, groupingBy(Person::getAge)));
2 Custom Stream Collector
首先咱們看collect方法的定義:
R collect(Collector collector);
collect方法接受一個Collector子類對象.我們之前調(diào)的toList,groupingBy,partition等等都是Collectors中通過工廠方法創(chuàng)建的流收集器.所以如果我們需要創(chuàng)建自己的流收集器,只需要實現(xiàn)Collector接口即可.先看Collector接口的定義,以及解釋其抽象方法的意思:
public interface Collector {
// 建立新的結(jié)果容器.也就是最終流元素進(jìn)行處理之后的結(jié)果是存放在這個容器中的
Supplier supplier();
// 將元素添加到結(jié)果容器中
BiConsumer accumulator();
// 合并兩個結(jié)果容器,使用parallelStream的時候會調(diào)用這個方法
BinaryOperator combiner();
// 對結(jié)果容器應(yīng)用最終轉(zhuǎn)換,是累計過程中最后要調(diào)的一個函數(shù),作用類似與Stream的map方法
Function finisher();
// 返回一個不可變的Characteristic集合,它定義了收集器的行為
// 尤其是關(guān)于流是否可以并行規(guī)約,以及使用哪些優(yōu)化的提示
Set characteristics();
}
2.1 Example
現(xiàn)在我們需要實現(xiàn)對一個Person對象集合按年齡來分組,實現(xiàn)代碼如下:
// define a custom collector
public class MyGrouping implements Collector>, Map>> {
@Override
public Supplier>> supplier() {
return HashMap::new;
}
@Override
public BiConsumer>, Person> accumulator() {
return (map, p) -> {
ArrayList list;
if ((list = map.get(p.getAge())) != null) {
list.add(p);
} else {
list = new ArrayList<>();
list.add(p);
map.put(p.getAge(), list);
}
};
}
@Override
public BinaryOperator>> combiner() {
return (m1, m2) -> Stream.of(m1, m2)
.map(Map::entrySet)
.flatMap(Collection::stream)
.collect(toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (e1, e2) -> {
e1.addAll(e2);
return e1;
}));
}
@Override
public Function>, Map>> finisher() {
return Function.identity();
}
@Override
public Set characteristics() {
return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(IDENTITY_FINISH, CONCURRENT));
}
}
// how to use
Map> customGroupByAge = list.stream().collect(new MyGrouping());
3 Summary
collect是一個終端操作,接受一個收集器對象
收集器可以高效地復(fù)合起來,進(jìn)行多級分組,分區(qū)和歸約
可以實現(xiàn)Collector接口來實現(xiàn)自己的收集器
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