Java(八):Stream 流式操作

简介: Java(八):Stream 流式操作

介绍


Java8对集合操作功能的增强,专注于对集合的各种高效、便利、优雅的聚合操作。记录一下Stream流的一些用法。


获取list某个字段组装新List


List<Integer> userIdList = userList.stream().map(e -> e.getUserId()).collect(Collectors.toList());


根据指定字段分组


Map<String, List<User>> mapByName = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getName));


去重


List<Integer> numList = Lists.newArrayList(1, 5, 3, 3, 6);
numList = numList.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
// 根据指定字段去重
list = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(User::getId))), ArrayList::new));


条件过滤


// 只要包含有“张三”的数据
list = list.stream().filter(e -> e.getName().equals("张三")).collect(Collectors.toList());


求和


// 基本类型
int sumAge = userList.stream().mapToInt(User::getAge).sum();
// 其他  -- 若bigDecimal对象为null,可filter()过滤掉空指针
BigDecimal totalMemberNum = userList.stream().map(User::getMemberNum).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);


最大值/最小值


Date minDate = userList.stream().map(User::getCreateTime).min(Date::compareTo).get();
Date maxDate = userList.stream().map(User::getCreateTime).max(Date::compareTo).get();
User maxUp = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getAge)).get();


差值(新增/删除)


List<Integer> userIdListNew = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 5, 6);
List<Integer> userIdListOld = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4);
// 删除人员 [4]
List<Integer> removeUserIdList = userIdListOld.stream().filter(userIdOld -> !userIdListNew.contains(userIdOld)).collect(Collectors.toList());
// 新增人员 [5, 6]
List<Integer> addUserIdList = userIdListNew.stream().filter(userIdNew -> !userIdListOld.contains(userIdNew)).collect(Collectors.toList());


分类统计数量


// 多字段统计 -- ex: 统计相同name下相同age的个数
Map<String, Map<Integer, Long>> map = list.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(User::getName, Collectors.groupingBy(User::getAge, Collectors.counting()))
        );
// 单字段统计 [LongSummaryStatistics中包含总数、最小值、最大值、平均值等信息]   --  ex: 根据名称去统计
Map<String, LongSummaryStatistics> map = list.stream()
        .collect(
                Collectors.groupingBy(User::getName, Collectors.summarizingLong(User::getAge))
        );


求list重复元素值


@Test
public void test02() throws Exception {
    List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 6, 6);
    List<Integer> repeatDataList = list.stream()
        .collect(Collectors.toMap(e -> e, e -> 1, Integer::sum))
        .entrySet().stream()
        .filter(entry -> entry.getValue() > 1)
        .map(Map.Entry::getKey)
        .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(repeatDataList); // [1, 6]
    // 求list对象中某一个字段的重复值
    List<String> repeatValueDataList = dictList
                    .stream().map(e -> e.getValue()).collect(Collectors.toList())
                    .stream().collect(Collectors.toMap(e -> e, e -> 1, Integer::sum))
                    .entrySet().stream()
                    .filter(entry -> entry.getValue() > 1)
                    .map(Map.Entry::getKey)
                    .collect(Collectors.toList());
}
public <T> List<T> getRepeatDataList(List<T> list) {
    return list.stream()
            // 获得元素出现频率的 Map,键为元素,值为元素出现的次数
            .collect(Collectors.toMap(e -> e, e -> 1, Integer::sum))
            // Set<Entry>转换为Stream<Entry>
            .entrySet().stream()
            // 过滤出元素出现次数大于 1 的 entry
            .filter(entry -> entry.getValue() > 1)
            // 获得 entry 的键(重复元素)对应的 Stream
            .map(Entry::getKey)
            // 转化为 List
            .collect(Collectors.toList());
}
相关文章
|
10天前
|
Java API 数据处理
探索Java中的Lambda表达式与Stream API
【10月更文挑战第22天】 在Java编程中,Lambda表达式和Stream API是两个强大的功能,它们极大地简化了代码的编写和提高了开发效率。本文将深入探讨这两个概念的基本用法、优势以及在实际项目中的应用案例,帮助读者更好地理解和运用这些现代Java特性。
|
1月前
|
Java 流计算
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
35 1
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
|
1月前
|
Java Shell 流计算
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
21 1
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
|
1月前
|
存储 Java 数据处理
Flink-01 介绍Flink Java 3分钟上手 HelloWorld 和 Stream ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
Flink-01 介绍Flink Java 3分钟上手 HelloWorld 和 Stream ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
28 1
|
2月前
|
Java 大数据 API
Java 流(Stream)、文件(File)和IO的区别
Java中的流(Stream)、文件(File)和输入/输出(I/O)是处理数据的关键概念。`File`类用于基本文件操作,如创建、删除和检查文件;流则提供了数据读写的抽象机制,适用于文件、内存和网络等多种数据源;I/O涵盖更广泛的输入输出操作,包括文件I/O、网络通信等,并支持异常处理和缓冲等功能。实际开发中,这三者常结合使用,以实现高效的数据处理。例如,`File`用于管理文件路径,`Stream`用于读写数据,I/O则处理复杂的输入输出需求。
|
2月前
|
Java 程序员 API
Java 8新特性之Lambda表达式与Stream API的探索
【9月更文挑战第24天】本文将深入浅出地介绍Java 8中的重要新特性——Lambda表达式和Stream API,通过实例解析其语法、用法及背后的设计哲学。我们将一探究竟,看看这些新特性如何让Java代码变得更加简洁、易读且富有表现力,同时提升程序的性能和开发效率。
|
2月前
|
SQL Java Linux
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream
|
2月前
|
Java 大数据 API
Java8的stream里的并行度如何使用?效率有提升吗?
Java8的stream里的并行度如何使用?效率有提升吗?
24 4
|
25天前
|
Java API 数据处理
java Stream详解
【10月更文挑战第4天】
20 0
|
1月前
|
存储 分布式计算 Java
Stream很好,Map很酷,但答应我别用toMap():Java开发中的高效集合操作
在Java的世界里,Stream API和Map集合无疑是两大强大的工具,它们极大地简化了数据处理和集合操作的复杂度。然而,在享受这些便利的同时,我们也应当警惕一些潜在的陷阱,尤其是当Stream与Map结合使用时。本文将深入探讨Stream与Map的优雅用法,并特别指出在使用toMap()方法时需要注意的问题,旨在帮助大家在工作中更高效、更安全地使用这些技术。
35 0