在第一篇文章的后续部分，这次我们将编写一些更有用的自定义收集器：用于按给定的标准进行分组，采样输入，批处理和在固定大小的窗口上滑动。

分组（计数事件，直方图）

假设您有一些项目的集合，并且想要计算每个项目（相对于equals() ）出现在此集合中的次数。 这可以使用Apache Commons Collections的CollectionUtils.getCardinalityMap()来实现。 此方法采用Iterable<T>并返回Map<T, Integer> ，计算每个项目出现在集合中的次数。 但是，有时我们不使用equals()而是按输入T的任意属性分组。 例如，说我们有一个Person对象列表，我们想计算男性与女性的数量（即Map<Sex, Integer> ）或年龄分布。 有一个内置的收集器Collectors.groupingBy(Function<T, K> classifier) –但是，它从键返回一个映射到映射到该键的所有项。 看到：

import static java.util.stream.Collectors.groupingBy;//...final List<Person> people = //...
final Map<Sex, List<Person>> bySex = people.stream().collect(groupingBy(Person::getSex));

这很有价值，但是在我们的案例中，不必要地构建了两个List<Person> 。 我只想知道人数。 没有内置的这种收集器，但是我们可以用相当简单的方式来组成它：

import static java.util.stream.Collectors.counting;
import static java.util.stream.Collectors.groupingBy;//...final Map<Sex, Long> bySex = people.stream().collect(groupingBy(Person::getSex, HashMap::new, counting()));

这个重载版本的groupingBy()具有三个参数。 如前所述，第一个是键（ 分类器 ）功能。 第二个参数创建了一个新地图，我们很快就会看到它为什么有用的原因。 counting()是一个嵌套的收集器，它将所有具有相同性别的人合并在一起-在我们的例子中，当他们到达时就简单地对其计数。 能够选择地图的实现方式非常有用，例如在构建年龄直方图时。 我们想知道在给定年龄下有多少人-但年龄值应排序：

final TreeMap<Integer, Long> byAge = people.stream().collect(groupingBy(Person::getAge, TreeMap::new, counting()));byAge.forEach((age, count) ->System.out.println(age + ":\t" + count));

我们最终从年龄（排序）开始，使用TreeMap来计算具有该年龄的人数。

采样，批处理和滑动窗口

Scala中的IterableLike.sliding()方法允许通过固定大小的滑动窗口查看集合。 该窗口从开始处开始，并且在每次迭代中移动给定数量的项目。 Java 8中缺少的这种功能允许使用多种有用的运算符，例如计算移动平均值 ，将大集合分成批处理（与Guava中的Lists.partition()比较）或对每个第n个元素进行采样。 我们将为Java 8实现具有类似行为的收集器。 让我们从单元测试开始，它应该简要描述我们想要实现的目标：

import static com.nurkiewicz.CustomCollectors.sliding@Unroll
class CustomCollectorsSpec extends Specification {def "Sliding window of #input with size #size and step of 1 is #output"() {expect:input.stream().collect(sliding(size)) == outputwhere:input  | size | output[]     | 5    | [][1]    | 1    | [[1]][1, 2] | 1    | [[1], [2]][1, 2] | 2    | [[1, 2]][1, 2] | 3    | [[1, 2]]1..3   | 3    | [[1, 2, 3]]1..4   | 2    | [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]1..4   | 3    | [[1, 2, 3], [2, 3, 4]]1..7   | 3    | [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7]]1..7   | 6    | [1..6, 2..7]}def "Sliding window of #input with size #size and no overlapping is #output"() {expect:input.stream().collect(sliding(size, size)) == outputwhere:input | size | output[]    | 5    | []1..3  | 2    | [[1, 2], [3]]1..4  | 4    | [1..4]1..4  | 5    | [1..4]1..7  | 3    | [1..3, 4..6, [7]]1..6  | 2    | [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]}def "Sliding window of #input with size #size and some overlapping is #output"() {expect:input.stream().collect(sliding(size, 2)) == outputwhere:input | size | output[]    | 5    | []1..4  | 5    | [[1, 2, 3, 4]]1..7  | 3    | [1..3, 3..5, 5..7]1..6  | 4    | [1..4, 3..6]1..9  | 4    | [1..4, 3..6, 5..8, 7..9]1..10 | 4    | [1..4, 3..6, 5..8, 7..10]1..11 | 4    | [1..4, 3..6, 5..8, 7..10, 9..11]}def "Sliding window of #input with size #size and gap of #gap is #output"() {expect:input.stream().collect(sliding(size, size + gap)) == outputwhere:input | size | gap | output[]    | 5    | 1   | []1..9  | 4    | 2   | [1..4, 7..9]1..10 | 4    | 2   | [1..4, 7..10]1..11 | 4    | 2   | [1..4, 7..10]1..12 | 4    | 2   | [1..4, 7..10]1..13 | 4    | 2   | [1..4, 7..10, [13]]1..13 | 5    | 1   | [1..5, 7..11, [13]]1..12 | 5    | 3   | [1..5, 9..12]1..13 | 5    | 3   | [1..5, 9..13]}def "Sampling #input taking every #nth th element is #output"() {expect:input.stream().collect(sliding(1, nth)) == outputwhere:input  | nth | output[]     | 1   | [][]     | 5   | []1..3   | 5   | [[1]]1..6   | 2   | [[1], [3], [5]]1..10  | 5   | [[1], [6]]1..100 | 30  | [[1], [31], [61], [91]]}
}

在Spock中使用数据驱动的测试，我成功地立即编写了近40个测试用例，简洁地描述了所有需求。 我希望这些对您来说都是清楚的，即使您以前从未看过这种语法。 我已经假定存在方便的工厂方法：

public class CustomCollectors {public static <T> Collector<T, ?, List<List<T>>> sliding(int size) {return new SlidingCollector<>(size, 1);}public static <T> Collector<T, ?, List<List<T>>> sliding(int size, int step) {return new SlidingCollector<>(size, step);}}

收藏家接连收到物品的事实使工作变得更加困难。 当然，首先收集整个列表并在列表上滑动会比较容易，但是却很浪费。 让我们迭代构建结果。 我什至不假装通常可以并行执行此任务，因此我将使combiner()未实现：

public class SlidingCollector<T> implements Collector<T, List<List<T>>, List<List<T>>> {private final int size;private final int step;private final int window;private final Queue<T> buffer = new ArrayDeque<>();private int totalIn = 0;public SlidingCollector(int size, int step) {this.size = size;this.step = step;this.window = max(size, step);}@Overridepublic Supplier<List<List<T>>> supplier() {return ArrayList::new;}@Overridepublic BiConsumer<List<List<T>>, T> accumulator() {return (lists, t) -> {buffer.offer(t);++totalIn;if (buffer.size() == window) {dumpCurrent(lists);shiftBy(step);}};}@Overridepublic Function<List<List<T>>, List<List<T>>> finisher() {return lists -> {if (!buffer.isEmpty()) {final int totalOut = estimateTotalOut();if (totalOut > lists.size()) {dumpCurrent(lists);}}return lists;};}private int estimateTotalOut() {return max(0, (totalIn + step - size - 1) / step) + 1;}private void dumpCurrent(List<List<T>> lists) {final List<T> batch = buffer.stream().limit(size).collect(toList());lists.add(batch);}private void shiftBy(int by) {for (int i = 0; i < by; i++) {buffer.remove();}}@Overridepublic BinaryOperator<List<List<T>>> combiner() {return (l1, l2) -> {throw new UnsupportedOperationException("Combining not possible");};}@Overridepublic Set<Characteristics> characteristics() {return EnumSet.noneOf(Characteristics.class);}}

我花了很多时间来编写此实现，尤其是正确的finisher()所以请不要害怕。 关键部分是一个buffer ，它可以收集项目，直到可以形成一个滑动窗口为止。 然后丢弃“最旧”的物品，并step向前滑动窗口。 我对这种实现并不特别满意，但是测试正在通过。 sliding(N) （与sliding(N, 1)同义词）将允许计算N项目的移动平均值。 sliding(N, N)将输入分成大小为N批次。 sliding(1, N)获取第N个元素（样本）。 希望您会发现这个收藏家有用，喜欢！

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2014/07/grouping-sampling-and-batching-custom-collectors-in-java-8.html