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前言

Collectors是Collector的工具类，类中提供了很多流收集、归约、分组、分区等方法，方便我们直接使用。

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一、创建实体类

@Data
@AllArgsConstructor
public class Student {/*** 学号*/private long id;/*** 姓名*/private String name;/*** 年龄*/private int age;/*** 年级*/private String grade;/*** 语文成绩*/private double chineseScore;/*** 数学成绩*/private double mathScore;/*** 英语成绩*/private double englishScore;}

二、测试数据

     ImmutableList<Student> students;@Beforepublic void before() {Student a = new Student(1, "a", 16, "高一", 120, 130, 125);Student b = new Student(2, "b", 17, "高二", 80, 90, 80);Student c = new Student(3, "c", 18, "高三", 130.1, 130, 100);Student d = new Student(4, "d", 16, "高一", 100, 140, 110);Student e = new Student(5, "e", 17, "高二", 120, 120, 120);Student f = new Student(6, "f", 18, "高三", 130.2, 110, 100);Student g = new Student(7, "g", 16, "高一", 110, 130, 80);Student h = new Student(8, "h", 17, "高二", 90, 120, 900);students = ImmutableList.of(a, b, c, d, e, f, g, h);}

二、测试方法

1、toCollection(collectionFactory)

     @Testpublic void toCollectionTest() {//将学生年级放入集合TreeSet<String> grades = students.stream().map(Student::getGrade).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));System.out.println(grades.toString());}

结果

[高一, 高三, 高二]

2、toList()

 @Testpublic void toListTest() {//将学生名字放入集合List<String> names = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList());System.out.println(names.toString());}

结果

[a, b, c, d, e, f, g, h]

3、toSet()

     @Testpublic void toSetTest() {//将学生语文成绩放入集合Set<Double> chineseScores = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.toSet());System.out.println(chineseScores.toString());}

结果

[130.0, 80.0, 90.0, 100.0, 110.0, 120.0]

4、toMap(keyMapper, valueMapper)

 @Testpublic void toMapTest() {//将学生学号和姓名放入map，当出现相同key时，会抛异常Map<Long, String> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(student -> student.getId(), student -> student.getName()));System.out.println(map.toString());}

结果

{1=a, 2=b, 3=c, 4=d, 5=e, 6=f, 7=g, 8=h}

5、toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction)

 @Testpublic void toMapWithMergeTest() {//将学生学号和班级放入map，当出现相同key时，用新值替换旧值Map<Long, String> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(student -> student.getId(), student -> student.getGrade(), (oldValue, newValue) -> newValue));System.out.println(map.toString());}

结果

{1=高一, 2=高二, 3=高三, 4=高一, 5=高二, 6=高三, 7=高一, 8=高二}

6、toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, mapSupplier)

 @Testpublic void toLinkedHashMapTest() {//将学生学号和班级放入自定义的LinkedHashMapLinkedHashMap<Long, String> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(student -> student.getId(),student -> student.getGrade(),(oldValue, newValue) -> newValue,LinkedHashMap::new));System.out.println(map.toString());}

结果

{1=高一, 2=高二, 3=高三, 4=高一, 5=高二, 6=高三, 7=高一, 8=高二}

7、toConcurrentMap(keyMapper, valueMapper)

 @Testpublic void toConcurrentMapTest() {//将学生学号和班级放入ConcurrentMapConcurrentMap<Long, String> concurrentMap = students.stream().collect(Collectors.toConcurrentMap(student -> student.getId(), student -> student.getGrade()));System.out.println(concurrentMap.toString());}

结果

{1=高一, 2=高二, 3=高三, 4=高一, 5=高二, 6=高三, 7=高一, 8=高二}

8、joining(delimiter, prefix, suffix)

     @Testpublic void joiningWithPrefixAndSuffixTest() {//将学生姓名用逗号连接成一个字符串,并在字符串前加上^^^,在字符串后加上$$$String names = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",","^^^","$$$"));System.out.println(names);}

结果

^^^a,b,c,d,e,f,g,h$$$

9、mapping( mapper, downstream)

 @Testpublic void mappingTest() {//将学生映射成学生名字,并收集到list中List<String> names = students.stream().collect(Collectors.mapping(Student::getName, Collectors.toList()));System.out.println(names.toString());}

结果

[a, b, c, d, e, f, g, h]

10、collectingAndThen(downstream, finisher)

 @Testpublic void collectingAndThenTest() {//先将学生年级收集到set中，再计算set的大小Integer count = students.stream().map(Student::getGrade).collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toSet(), grade -> grade.size()));System.out.println(count);}

结果

3

11、counting()

 @Testpublic void countingTest() {//计算学生的数量Long count = students.stream().collect(Collectors.counting());System.out.println(count);}

结果

8

12、maxBy(comparator)

     @Testpublic void maxByTest() {//获取语文成绩最高分Optional<Double> max = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.maxBy(Double::compare));System.out.println(max.get());}

结果

130.2

13、minBy(comparator)

 @Testpublic void minByTest() {//获取语文成绩最低分Optional<Double> max = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.minBy(Double::compare));System.out.println(max.get());}

结果

80.0

14、summingDouble(mapper)

 @Testpublic void summingDoubleTest() {//获取所有学生语文成绩总得分Double summing = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.summingDouble(a -> a));System.out.println(summing);}

结果

880.3

15、averagingDouble(mapper)

     @Testpublic void averagingDoubleTest() {//获取所有学生语文成绩平均分Double summing = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.averagingDouble(a -> a));System.out.println(summing);}

结果

110.0375

16、summarizingDouble(mapper)

 @Testpublic void summarizingDoubleTest() {//返回统计数据DoubleSummaryStatistics statistics = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.summarizingDouble(a -> a));System.out.println("数量：" + statistics.getCount() +"\r\n总成绩：" + statistics.getSum() +"\n最大成绩" + statistics.getMax() +"\n最小成绩" + statistics.getMin() +"\n平均成绩" + statistics.getAverage());}

结果：

数量：8
总成绩：880.3
最大成绩130.2
最小成绩80.0
平均成绩110.0375

17、reducing(identity,mapper, op)

@Testpublic void reducingTest() {//获取所有学生语文成绩总分Optional<Double> sum1 = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.reducing(Double::sum));Double sum2 = students.stream().map(Student::getChineseScore).collect(Collectors.reducing(0d, Double::sum));Double sum3 = students.stream().collect(Collectors.reducing(0d, Student::getChineseScore, Double::sum));System.out.println(sum1.get());}

结果

880.3

18、 groupingBy(classifier)

 @Testpublic void groupingByTest() {//按照年级分组Map<String, List<Student>> groupByGrade = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getGrade));System.out.println(groupByGrade);}

结果

{高三=[Student(id=3, name=c, age=18, grade=高三, chineseScore=130.1, mathScore=130.0, englishScore=100.0), Student(id=6, name=f, age=18,grade=高三, chineseScore=130.2, mathScore=110.0, englishScore=100.0)],
高二=[Student(id=2, name=b, age=17, grade=高二, chineseScore=80.0, mathScore=90.0, englishScore=80.0), Student(id=5, name=e, age=17, grade=高二, chineseScore=120.0, mathScore=120.0, englishScore=120.0), Student(id=8, name=h, age=17, grade=高二, chineseScore=90.0, mathScore=120.0, englishScore=900.0)],
高一=[Student(id=1, name=a, age=16, grade=高一, chineseScore=120.0, mathScore=130.0, englishScore=125.0), Student(id=4, name=d, age=16, grade=高一, chineseScore=100.0, mathScore=140.0, englishScore=110.0), Student(id=7, name=g, age=16, grade=高一, chineseScore=110.0, mathScore=130.0, englishScore=80.0)]}

19、groupingBy(classifier,downstream)

@Testpublic void groupingBy2Test() {//按照年级分组后统计每组中每个学生的总成绩Map<String, Map<Long, Double>> map = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getGrade,Collectors.toMap(student -> student.getId(),student -> student.getChineseScore() + student.getEnglishScore() + student.getMathScore())));map.forEach((grade, idTotalScore) -> {idTotalScore.forEach((id, totalScore) -> {System.out.println("grade: " + grade + " id: " + id + " totalScore: " + totalScore);});});}

结果

grade: 高三 id: 3 totalScore: 360.1
grade: 高三 id: 6 totalScore: 340.2
grade: 高二 id: 2 totalScore: 250.0
grade: 高二 id: 5 totalScore: 360.0
grade: 高二 id: 8 totalScore: 1110.0
grade: 高一 id: 1 totalScore: 375.0
grade: 高一 id: 4 totalScore: 350.0
grade: 高一 id: 7 totalScore: 320.0

20、partitioningBy(predicate, downstream)

 @Testpublic void partitioningByTest() {//按照年级分组后,再根据学生总成绩是否大于300分组Map<String, Map<Boolean, List<Student>>> map = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getGrade,Collectors.partitioningBy(student -> student.getChineseScore() + student.getEnglishScore() + student.getMathScore() > 300)));map.forEach((grade, map1) -> map1.forEach((b, list) ->list.stream().forEach(student -> System.out.println("grade: " + grade + " 是否大于300分: " + b + " id: " + student.getId()))));}

结果

grade: 高三 是否大于300分: true id: 3
grade: 高三 是否大于300分: true id: 6
grade: 高二 是否大于300分: false id: 2
grade: 高二 是否大于300分: true id: 5
grade: 高二 是否大于300分: true id: 8
grade: 高一 是否大于300分: true id: 1
grade: 高一 是否大于300分: true id: 4
grade: 高一 是否大于300分: true id: 7

总结

本文介绍了Collectors中常用的流收集的方法。

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