資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：前面的話中的于版本析出，平時項目中也有用到，今天就系統(tǒng)的來實踐一下。可以根據(jù)隊員的年齡進行分組執(zhí)行結(jié)果為費爾南多費爾南迪尼奧隋維杰克魯伊夫卡爾德克阿德里安結(jié)果是一個，為不重復(fù)的年齡，為屬于該年齡的隊員列表。已經(jīng)實現(xiàn)了分組。
【前面的話】Java中的Stream于1.8版本析出，平時項目中也有用到，今天就系統(tǒng)的來實踐一下。下面借用重慶力帆隊伍中我個人比較喜歡的球員來操作一波，隊員的年齡為了便于展示某些api做了調(diào)整，請不要太認(rèn)真哦。
壹. Stream理解在java中我們稱Stream為『流』，我們經(jīng)常會用流去對集合進行一些流水線的操作。stream就像工廠一樣，只需要把集合、命令還有一些參數(shù)灌輸?shù)搅魉€中去，就可以加工成得出想要的結(jié)果。這樣的流水線能大大簡潔代碼，減少操作。給我個人的感覺類似JavaScript中的鏈?zhǔn)胶瘮?shù)。
貳. Stream流程原集合 —> 流 —> 各種操作(過濾、分組、統(tǒng)計) —> 終端操作
Stream流的操作流程一般都是這樣的，先將集合轉(zhuǎn)為流，然后經(jīng)過各種操作，比如過濾、篩選、分組、計算。最后的終端操作，就是轉(zhuǎn)化成我們想要的數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)的形式一般還是集合，有時也會按照需求輸出count計數(shù)。下文會一一舉例。
叁. API實踐首先，定義一個用戶對象，包含姓名、年齡、id三個成員變量：
package com.eelve.training.entity;
import lombok.*;
import javax.persistence.*;
/**
* @ClassName User
* @Description TDO
* @Author zhao.zhilue
* @Date 2019/6/28 15:21
* @Version 1.0
**/
@Data
@Entity
@Table(name = "user")
@ToString
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@EqualsAndHashCode(exclude={"id","name"})
public class User implements Comparable{
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
@Column(name = "id")
private Integer id;
/**
* Link name.
*/
@Column(name = "name", columnDefinition = "varchar(255) not null")
private String name;
@Column(name = "age")
private Integer age;
public User(String name, Integer age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public int compareTo(User o) {
return age.compareTo(o.getAge());
}
}
然后在數(shù)據(jù)庫中插入測試數(shù)據(jù)，見下圖：
假如我們要實現(xiàn)過濾出40歲以下的隊員，我們可以這樣來實現(xiàn)：
@Test
public void testUserStreamFilter(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().filter(user -> user.getAge() <= 40).collect(Collectors.toList());
for (User user : resultList){
System.out.println(user.toString());
}
}
filter里面，->箭頭后面跟著的是一個boolean值，可以寫任何的過濾條件，就相當(dāng)于sql中where后面的東西，換句話說，能用sql實現(xiàn)的功能這里都可以實現(xiàn)
執(zhí)行結(jié)果為：
User(id=1, name=費爾南多, age=25) User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26) User(id=3, name=卡爾德克, age=27) User(id=4, name=阿德里安, age=28) User(id=5, name=隋維杰, age=26)2）distinct 去重
其用法和sql中的使用類似，假如我們要實現(xiàn)過去除用重復(fù)年齡的隊員，我們可以這樣來實現(xiàn)：
@Test
public void testUserDistinct(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
for (User user : resultList){
System.out.println(user.toString());
}
}
執(zhí)行結(jié)果為：
User(id=1, name=費爾南多, age=25) User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26) User(id=3, name=卡爾德克, age=27) User(id=4, name=阿德里安, age=28) User(id=6, name=克魯伊夫, age=43)3）sorted排序
如果流中的元素的類實現(xiàn)了 Comparable 接口，即有自己的排序規(guī)則，那么可以直接調(diào)用 sorted() 方法對元素進行排序，如：
@Override
public int compareTo(User o) {
return age.compareTo(o.getAge());
}
@Test
public void testUserStreamSorted(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
for (User user : resultList){
System.out.println(user.toString());
}
}
反之, 需要調(diào)用 sorted((T, T) -> int) 實現(xiàn) Comparator 接口。
@Test
public void testUserStreamSortedWithComparator(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge)).collect(Collectors.toList());
for (User user : resultList){
System.out.println(user.toString());
}
}
執(zhí)行結(jié)果為：
User(id=1, name=費爾南多, age=25) User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26) User(id=5, name=隋維杰, age=26) User(id=3, name=卡爾德克, age=27) User(id=4, name=阿德里安, age=28) User(id=6, name=克魯伊夫, age=43)4）limit（） 返回前n個元素
如果想知道隊伍中年齡最小的就可以使用下面來實現(xiàn)：
@Test
public void testUserStreamLimit(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().limit(2).collect(Collectors.toList());
for (User user : resultList){
System.out.println(user.toString());
}
}
執(zhí)行結(jié)果為：
User(id=1, name=費爾南多, age=25) User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26)5）skip
它的用法和limit正好相反，是去除前面幾個元素。
假如我們要去除前面兩個元素就可以使用下面的方法來實現(xiàn)：
@Test
public void testUserStreamSkip(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().skip(2).collect(Collectors.toList());
for (User user : resultList){
System.out.println(user.toString());
}
}
執(zhí)行結(jié)果為：
User(id=3, name=卡爾德克, age=27) User(id=4, name=阿德里安, age=28) User(id=5, name=隋維杰, age=26) User(id=6, name=克魯伊夫, age=43)6）組合使用
以上的過濾函數(shù)物品們可以組合來使用來實現(xiàn)我們具體的需求，示例代碼如下：
@Test
public void testUserStreamSortLimit(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().sorted().limit(5).collect(Collectors.toList());
for (User user : resultList){
System.out.println(user.toString());
}
}
這樣我們就可以得到先排序后限制的結(jié)果：
User(id=1, name=費爾南多, age=25) User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26) User(id=5, name=隋維杰, age=26) User(id=3, name=卡爾德克, age=27) User(id=4, name=阿德里安, age=28)3.2 映射 1）map(T->R)
map是將T類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為R類型的數(shù)據(jù)，比如我們想要設(shè)置一個新的list，存儲用戶所有的城市信息。
@Test
public void testUserStreamMap(){
List userList = userMapper.getALL();
List resultList = userList.stream().map(User::getAge).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(resultList.toString());
}
這樣我們可以得到所有年齡的樣本，執(zhí)行結(jié)果為：
[25, 26, 27, 28, 43]2）flatMap(T -> Stream
將流中的每一個元素 T 映射為一個流，再把每一個流連接成為一個流。
@Test
public void testStreamMap(){
List habitsList = new ArrayList<>();
habitsList.add("唱歌,聽歌");
habitsList.add("羽毛球,足球,登山");
habitsList = habitsList.stream().map(s -> s.split(",")).flatMap(Arrays::stream).collect(Collectors.toList());
System.out.println(habitsList);
}
執(zhí)行結(jié)果為：
[唱歌, 聽歌, 羽毛球, 足球, 登山]
這里原集合中的數(shù)據(jù)由逗號分割，使用split進行拆分后，得到的是Stream
檢測是否全部滿足參數(shù)行為，假如我們要檢測是不是所有隊員都是U21的球員：
@Test
public void testUserStreamAllMatch(){
List userList = userMapper.getALL();
boolean isNotU21 = userList.stream().allMatch(user -> user.getAge() >= 21);
System.out.println("是否都不是U21球員：" + isNotU21);
}
執(zhí)行結(jié)果為：
是否都不是U21球員：true2）anyMatch（T->boolean）
檢測是否有任意元素滿足給定的條件，比如，想知道是否有26歲的球員：
@Test
public void testUserStreamAnyMatch(){
List userList = userMapper.getALL();
boolean isAgeU26 = userList.stream().anyMatch(user -> user.getAge() == 26);
System.out.println("是否有26歲的球員：" + isAgeU26);
}
執(zhí)行結(jié)果為：
是否有26歲的球員：true3）noneMatch(T -> boolean)
流中是否有元素匹配給定的 T -> boolean 條件。比如我們要檢測是否含有U18的隊員：
@Test
public void testUserStreamNoneMatch(){
List userList = userMapper.getALL();
boolean isNotU18 = userList.stream().noneMatch(user -> user.getAge() <= 18);
System.out.println("是否都不是U18球員：" + isNotU18);
}
執(zhí)行結(jié)果為：
是否都不是U18球員：true
說明沒有U18的隊員。
4）findFirst( ):找到第一個元素@Test
public void testUserFindFirst(){
List userList = userMapper.getALL();
Optional firstUser = userList.stream().sorted().findFirst();
System.out.println(firstUser.toString());
}
執(zhí)行結(jié)果為：
Optional[User(id=1, name=費爾南多, age=25)]5）findAny():找到任意一個元素
@Test
public void testUserFindAny(){
List userList = userMapper.getALL();
Optional anytUser = userList.parallelStream().sorted().findAny();
System.out.println(anytUser.toString());
}
執(zhí)行結(jié)果為：
Optional[User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26)]3.4 歸納計算 1）求隊員的總?cè)藬?shù)
@Test
public void testUserCount(){
List userList = userMapper.getALL();
long totalAge = userList.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println("隊員人數(shù)為：" + totalAge);
}
執(zhí)行結(jié)果為：
隊員人數(shù)為：62）得到某一屬性的最大最小值
@Test
public void testUserMaxAndMin(){
List userList = userMapper.getALL();
Optional userMaxAge = userList.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(User::getAge)));
System.out.println("年齡最大的隊員為：" + userMaxAge.toString());
Optional userMinAge = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(User::getAge)));
System.out.println("年齡最小的隊員為：" + userMinAge.toString());
}
執(zhí)行結(jié)果為：
年齡最大的隊員為：Optional[User(id=6, name=克魯伊夫, age=43)] 年齡最小的隊員為：Optional[User(id=1, name=費爾南多, age=25)]3）求年齡總和是多少
@Test
public void testUserSummingInt(){
List userList = userMapper.getALL();
int totalAge = userList.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
System.out.println("年齡總和為：" + totalAge);
}
執(zhí)行結(jié)果為：
年齡總和為：175
我們經(jīng)常會用BigDecimal來記錄金錢，假設(shè)想得到BigDecimal的總和：
// 獲得列表對象金額， 使用reduce聚合函數(shù),實現(xiàn)累加器
BigDecimal sum = myList.stream() .map(User::getMoney)
.reduce(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add);
@Test
public void testUserAveragingInt(){
List userList = userMapper.getALL();
Double totalAge = userList.stream().collect(Collectors.averagingInt(User::getAge));
System.out.println("平均年齡為：" + totalAge);
}
執(zhí)行結(jié)果為：
平均年齡為：29.1666666666666685）一次性得到元素的個數(shù)、總和、最大值、最小值
@Test
public void testUserSummarizingInt(){
List userList = userMapper.getALL();
IntSummaryStatistics statistics = userList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
System.out.println("年齡的統(tǒng)計結(jié)果為：" + statistics );
}
執(zhí)行結(jié)果為：
年齡的統(tǒng)計結(jié)果為：IntSummaryStatistics{count=6, sum=175, min=25, average=29.166667, max=43}
6）字符串拼接
要將隊員的姓名連成一個字符串并用逗號分割。
@Test
public void testUserJoining(){
List userList = userMapper.getALL();
String name = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有的隊員名字：" + name );
}
執(zhí)行結(jié)果為：
所有的隊員名字：費爾南多,費爾南迪尼奧,卡爾德克,阿德里安,隋維杰,克魯伊夫3.5 分組
在數(shù)據(jù)庫操作中，我們經(jīng)常通過GROUP BY關(guān)鍵字對查詢到的數(shù)據(jù)進行分組，java8的流式處理也提供了分組的功能。使用Collectors.groupingBy來進行分組。
1）可以根據(jù)隊員的年齡進行分組 @Test
public void testUserGroupingBy(){
List userList = userMapper.getALL();
Map> ageMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
for (Map.Entry> entry :ageMap.entrySet()){
System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
}
}
執(zhí)行結(jié)果為：
key= 25 and value= [User(id=1, name=費爾南多, age=25)] key= 26 and value= [User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26), User(id=5, name=隋維杰, age=26)] key= 43 and value= [User(id=6, name=克魯伊夫, age=43)] key= 27 and value= [User(id=3, name=卡爾德克, age=27)] key= 28 and value= [User(id=4, name=阿德里安, age=28)]
結(jié)果是一個map，key為不重復(fù)的年齡，value為屬于該年齡的隊員列表。已經(jīng)實現(xiàn)了分組。另外我們還可以繼續(xù)分組得到兩次分組的結(jié)果。
2）如果僅僅想統(tǒng)計各年齡的隊員個數(shù)是多少，并不需要對應(yīng)的list按年齡分組并統(tǒng)計人數(shù)：
@Test
public void testUserGroupingByCount(){
List userList = userMapper.getALL();
Map ageMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge,Collectors.counting()));
for (Map.Entry entry :ageMap.entrySet()){
System.out.println("隊員中" + entry.getKey() + "歲的隊員人數(shù)為：" + entry.getValue());
}
}
執(zhí)行結(jié)果為：
隊員中25歲的隊員人數(shù)為：1 隊員中26歲的隊員人數(shù)為：2 隊員中43歲的隊員人數(shù)為：1 隊員中27歲的隊員人數(shù)為：1 隊員中28歲的隊員人數(shù)為：13）partitioningBy 分區(qū)
分區(qū)與分組的區(qū)別在于，分區(qū)是按照 true 和 false 來分的，因此partitioningBy 接受的參數(shù)的 lambda 也是 T -> boolean
@Test
public void testUserPartitioningBy (){
List userList = userMapper.getALL();
Map> partitioningByMap = userList.stream().collect(partitioningBy(user -> user.getAge() >= 30));
for (Map.Entry> entry :partitioningByMap.entrySet()){
System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
}
}
執(zhí)行結(jié)果為：
key= false and value= [User(id=1, name=費爾南多, age=25), User(id=2, name=費爾南迪尼奧, age=26), User(id=3, name=卡爾德克, age=27), User(id=4, name=阿德里安, age=28), User(id=5, name=隋維杰, age=26)] key= true and value= [User(id=6, name=克魯伊夫, age=43)]
【寫在后面的話】留下stream的類實現(xiàn)的方法和依賴圖，前面的實踐也只是挑選了幾個比較常用的Api。
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