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Java Stream函数式编程管道流结果处理

作者：字母哥哥

这篇文章主要为大家介绍了Java Stream函数式编程管道流结果处理的示例过程解析需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步

在这里插入图片描述

一、Java Stream管道数据处理操作

在本号之前写过的文章中，曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。在使用的过程中分为三个阶段。在开始本文之前，我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段，如图：

Java Stream函数式编程？用过都说好，案例图文详解送给你

在开始学习之前，仍然有必要回顾一下我们之前给大家讲过的一个例子：

List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");
List<String> list = nameStrs.stream()
        .filter(s -> s.startsWith("L"))
        .map(String::toUpperCase)
        .sorted()
        .collect(toList());
System.out.println(list);

首先使用stream()方法将字符串List转换为管道流Stream然后进行管道数据处理操作，先用fliter函数过滤所有大写L开头的字符串，然后将管道中的字符串转换为大写字母toUpperCase，然后调用sorted方法排序。这些API的用法在本号之前的文章有介绍过。其中还使用到了lambda表达式和函数引用。最后使用collect函数进行结果处理，将java Stream管道流转换为List。最终list的输出结果是:[LEMUR, LION]

如果你不使用java Stream管道流的话，想一想你需要多少行代码完成上面的功能呢？回到正题，这篇文章就是要给大家介绍第三阶段：对管道流处理结果都可以做哪些操作呢？下面开始吧！

二、ForEach和ForEachOrdered

如果我们只是希望将Stream管道流的处理结果打印出来，而不是进行类型转换，我们就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。

Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEach(System.out::println);
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEachOrdered(System.out::println);

parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理，而不是串行处理，这样处理速度更快。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理，前面的元素后处理，也就是元素的顺序无法保证

forEachOrdered从名字上看就可以理解，虽然在数据处理顺序上可能无法保障，但是forEachOrdered方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致。也就是下面的样子（forEach方法则无法保证这个顺序）：

Monkey
Lion
Giraffe
Lemur
Lion

三、元素的收集collect

java Stream 最常见的用法就是：一将集合类转换成管道流，二对管道流数据处理，三将管道流处理结果在转换成集合类。那么collect()方法就为我们提供了这样的功能：将管道流处理结果在转换成集合类。

3.1.收集为Set

通过Collectors.toSet()方法收集Stream的处理结果，将所有元素收集到Set集合中。

Set<String> collectToSet = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) 
.collect(Collectors.toSet());

//最终collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur]，注意Set会去重。

3.2.收集到List

同样，可以将元素收集到List使用toList()收集器中。

List<String> collectToList = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toList());
// 最终collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.3.通用的收集方式

上面为大家介绍的元素收集方式，都是专用的。比如使用Collectors.toSet()收集为Set类型集合；使用Collectors.toList()收集为List类型集合。那么，有没有一种比较通用的数据元素收集方式，将数据收集为任意的Collection接口子类型。
所以，这里就像大家介绍一种通用的元素收集方式，你可以将数据元素收集到任意的Collection类型：即向所需Collection类型提供构造函数的方式。

LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
//最终collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

注意：代码中使用了LinkedList::new，实际是调用LinkedList的构造函数，将元素收集到Linked List。当然你还可以使用诸如LinkedHashSet::new和PriorityQueue::new将数据元素收集为其他的集合类型，这样就比较通用了。

3.4.收集到Array

通过toArray(String[]::new)方法收集Stream的处理结果，将所有元素收集到字符串数组中。

String[] toArray = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) .toArray(String[]::new);
//最终toArray字符串数组中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.5.收集到Map

使用Collectors.toMap()方法将数据元素收集到Map里面，但是出现一个问题：那就是管道中的元素是作为key，还是作为value。我们用到了一个Function.identity()方法，该方法很简单就是返回一个“ t -> t ”（输入就是输出的lambda表达式）。另外使用管道流处理函数distinct()来确保Map键值的唯一性。

Map<String, Integer> toMap = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(
       Function.identity(),   //元素输入就是输出，作为key
       s -> (int) s.chars().distinct().count()// 输入元素的不同的字母个数，作为value
));
// 最终toMap的结果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}

3.6.分组收集groupingBy

Collectors.groupingBy用来实现元素的分组收集，下面的代码演示如何根据首字母将不同的数据元素收集到不同的List，并封装为Map。

Map<Character, List<String>> groupingByList =  Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.collect(Collectors.groupingBy(
       s -> s.charAt(0) ,  //根据元素首字母分组，相同的在一组
       // counting()        // 加上这一行代码可以实现分组统计
));
// 最终groupingByList内的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}
//如果加上counting() ，结果是:  {G=1, L=3, M=1}

四、其他常用方法

boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);
// 判断管道中是否包含2，结果是: true
long nrOfAnimals = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"
).count();
// 管道中元素数据总计结果nrOfAnimals: 4
int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();
// 管道中元素数据累加结果sum: 6
OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();
//管道中元素数据平均值average: OptionalDouble[2.0]
int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);
//管道中元素数据最大值max: 3
IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();
// 全面的统计结果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}

以上就是Java Stream函数式编程管道流结果处理的详细内容，更多关于Stream管道流结果处理的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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