使用Stream快速对List进行一些操作

使用Stream快速对List进行一些操作

工作之后,发现 java8 中的 Stream 流使用的非常频繁,这主要是因为 Stream 流封装了很多常用的操作,可使代码更加简洁高效,提升可阅读性。以下记录一些常用的 List 操作。

首先定义一个 Apple 类,示例如下:

public class Apple {
    private Integer id;
    private String name;
    private BigDecimal money;
    private Integer num;
    public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.money = money;
        this.num = num;
    }
}

然后添加一些测试数据:

List<Apple> appleList = new ArrayList<>();  //存放apple对象集合
 
Apple apple1 =  new Apple(1,"苹果1",new BigDecimal("3.25"),10);
Apple apple12 = new Apple(1,"苹果2",new BigDecimal("1.35"),20);
Apple apple2 =  new Apple(2,"香蕉",new BigDecimal("2.89"),30);
Apple apple3 =  new Apple(3,"荔枝",new BigDecimal("9.99"),40);
 
appleList.add(apple1);
appleList.add(apple12);
appleList.add(apple2);
appleList.add(apple3);

1. 排序

可以使用 sort 方法对对象中的单字段或者多字段进行排序:

//排序
//单字段排序,根据id排序
appleList.sort(Comparator.comparing(Apple::getId));

//多字段排序,根据id,数量排序
appleList.sort(Comparator.comparing(Apple::getId).thenComparing(User::getNum));

2. 分组

可快速对 List 中的对象元素以对象的某一属性进行分类,比如以 ID 进行分组,将 ID 相同的对象放在一起,那么可以直接这么做:

//List 以ID分组 Map<Integer,List<Apple>>
Map<Integer, List<Apple>> groupBy = appleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Apple::getId));
 
System.out.println("groupBy:" + groupBy);
{1=[Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, Apple{id=1, name='苹果2', money=1.35, num=20}], 2=[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}], 3=[Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}]}

3. List 转 Map

这是一个会用到的常用操作,比如 List 中存放的 Apple 对象,现在要转换成 ID 为键,对象为值的 Map,那么可以直接这么操作:

/**
 * List -> Map
 * 需要注意的是:
 * toMap 如果集合对象有重复的key,会报错 Duplicate key ....
 *  apple1,apple12的id都为 1。
 *  可以用 (k1,k2)->k1 来设置,如果有重复的key,则保留key1,舍弃key2
 */
Map<Integer, Apple> appleMap = appleList.stream().collect(Collectors.toMap(Apple::getId, a -> a,(k1,k2)->k1));

然后我们打印 Map 结果:

{1=Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, 2=Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}, 3=Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}}

4. 过滤查找元素

这个也使用的比较频繁,比如我们要从 List 中找到名称为香蕉的对象,那么可以这么操作:

//过滤出符合条件的数据
List<Apple> filterList = appleList.stream().filter(a -> a.getName().equals("香蕉")).collect(Collectors.toList());
 
System.out.println("filterList:"+filterList);
[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}]

5. 求和

将集合中的数据按照某个属性求和,如果是基本类型,可以使用 mapToInt 然后调用 sum 方法,如果是大树则使用 reduce 并调用 BigDecimal::add 方法。

//计算 总金额

//基本类型
int total = appleList.stream().mapToInt(Apple::getMoney).sum();

//大数
BigDecimal totalMoney = appleList.stream().map(Apple::getMoney).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
System.out.println("totalMoney:" + totalMoney);  //totalMoney:17.48

注意,上面的求和不能过滤 BigDecimal 对象为 null 的情况,可能会报空指针,这种情况,我们可以用 filter 方法过滤,或者重写求和方法。

6. 查找流中最大/小值

利用 Collectors.maxByCollectors.minBy 来计算流中的最大或最小值。

Optional<Dish> maxDish = Dish.menu.stream().
      collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
maxDish.ifPresent(System.out::println);
 
Optional<Dish> minDish = Dish.menu.stream().
      collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
minDish.ifPresent(System.out::println);

7. 去重

import static java.util.Comparator.comparingLong;
import static java.util.stream.Collectors.collectingAndThen;
import static java.util.stream.Collectors.toCollection;
 
// 根据id去重
List<Person> unique = appleList.stream().collect(
            collectingAndThen(
                toCollection(() -> new TreeSet<>(comparingLong(Apple::getId))), ArrayList::new)
        );

8. 获取交集/并集/差集/去重并集


import static java.util.stream.Collectors.toList;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> list1 = new ArrayList();
        list1.add("1111");
        list1.add("2222");
        list1.add("3333");

        List<String> list2 = new ArrayList();
        list2.add("3333");
        list2.add("4444");
        list2.add("5555");

        // 交集 	拓展:list2里面如果是对象,则需要提取每个对象的某一属性组成新的list,多个条件则为多个list
        List<String> intersection = list1.stream().filter(item -> list2.contains(item)).collect(Collectors.toList());
        System.out.println("---得到交集 intersection---");
        intersection.parallelStream().forEach(System.out :: println);

        // 差集 (list1 - list2)	同上拓展
        List<String> reduce1 = list1.stream().filter(item -> !list2.contains(item)).collect(Collectors.toList());
        System.out.println("---得到差集 reduce1 (list1 - list2)---");
        reduce1.parallelStream().forEach(System.out :: println);

        // 差集 (list2 - list1)
        List<String> reduce2 = list2.stream().filter(item -> !list1.contains(item)).collect(Collectors.toList());
        System.out.println("---得到差集 reduce2 (list2 - list1)---");
        reduce2.parallelStream().forEach(System.out :: println);

        // 并集
        List<String> listAll = list1.parallelStream().collect(toList());
        List<String> listAll2 = list2.parallelStream().collect(Collectors.toList());
        listAll.addAll(listAll2);
        System.out.println("---得到并集 listAll---");
        listAll.parallelStream().forEach(System.out :: println);

        // 去重并集
        List<String> listAllDistinct = listAll.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
        System.out.println("---得到去重并集 listAllDistinct---");
        listAllDistinct.parallelStream().forEach(System.out :: println);

        System.out.println("---原来的List1---");
        list1.parallelStream().forEach(System.out :: println);
        System.out.println("---原来的List2---");
        list2.parallelStream().forEach(System.out :: println);

        // 一般有filter 操作时,不用并行流parallelStream ,如果用的话可能会导致线程安全问题

    }
}


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最后更新于:2020-10-10 19:40:41

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