Java Stream函數式編程第三篇：管道流結果處理

1、Java Stream管道數據處理操做

在本號以前寫過的文章中，曾經給你們介紹過 Java Stream管道流是用於簡化集合類元素處理的java API。在使用的過程當中分爲三個階段。在開始本文以前，我以爲仍然須要給一些新朋友介紹一下這三個階段，如圖：

• 第一階段(圖中藍色)：將集合、數組、或行文本文件轉換爲java Stream管道流
• 第二階段(圖中虛線部分)：管道流式數據處理操做，處理管道中的每個元素。上一個管道中的輸出元素做爲下一個管道的輸入元素。
• 第三階段(圖中綠色)：管道流結果處理操做，也就是本文的將介紹的核心內容。

在開始學習以前，仍然有必要回顧一下咱們以前給你們講過的一個例子：

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()方法將字符串List轉換爲管道流Stream
• 而後進行管道數據處理操做，先用fliter函數過濾全部大寫L開頭的字符串，而後將管道中的字符串轉換爲大寫字母toUpperCase，而後調用sorted方法排序。這些API的用法在本號以前的文章有介紹過。其中還使用到了lambda表達式和函數引用。
• 最後使用collect函數進行結果處理，將java Stream管道流轉換爲List。最終list的輸出結果是:[LEMUR, LION]

若是你不使用java Stream管道流的話，想想你須要多少行代碼完成上面的功能呢？回到正題，這篇文章就是要給你們介紹第三階段：對管道流處理結果均可以作哪些操做呢？下面開始吧！

2、ForEach和ForEachOrdered

若是咱們只是但願將Stream管道流的處理結果打印出來，而不是進行類型轉換，咱們就可使用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()函數表示對管道中的元素進行並行處理，而不是串行處理，這樣處理速度更快。可是這樣就有可能致使管道流中後面的元素先處理，前面的元素後處理，也就是元素的順序沒法保證
• forEachOrdered從名字上看就能夠理解，雖然在數據處理順序上可能沒法保障，可是forEachOrdered方法能夠在元素輸出的順序上保證與元素進入管道流的順序一致。也就是下面的樣子（forEach方法則沒法保證這個順序）：

Monkey
Lion
Giraffe
Lemur
Lion

3、元素的收集collect

java Stream 最多見的用法就是：一將集合類轉換成管道流，二對管道流數據處理，三將管道流處理結果在轉換成集合類。那麼collect()方法就爲咱們提供了這樣的功能：將管道流處理結果在轉換成集合類。

3.1.收集爲Set

經過Collectors.toSet()方法收集Stream的處理結果，將全部元素收集到Set集合中。

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

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

3.2.收集到List

一樣，能夠將元素收集到List使用toList()收集器中。

List<String> collectToList = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toList());

// 最終collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.3.通用的收集方式

上面爲你們介紹的元素收集方式，都是專用的。好比使用Collectors.toSet()收集爲Set類型集合；使用Collectors.toList()收集爲List類型集合。那麼，有沒有一種比較通用的數據元素收集方式，將數據收集爲任意的Collection接口子類型。
因此，這裏就像你們介紹一種通用的元素收集方式，你能夠將數據元素收集到任意的Collection類型：即向所需Collection類型提供構造函數的方式。

LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));

//最終collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

注意：代碼中使用了LinkedList::new，實際是調用LinkedList的構造函數，將元素收集到Linked List。固然你還可使用諸如LinkedHashSet::new和PriorityQueue::new將數據元素收集爲其餘的集合類型，這樣就比較通用了。

3.4.收集到Array

經過toArray(String[]::new)方法收集Stream的處理結果，將全部元素收集到字符串數組中。

String[] toArray = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) .toArray(String[]::new);

//最終toArray字符串數組中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.5.收集到Map

使用Collectors.toMap()方法將數據元素收集到Map裏面，可是出現一個問題：那就是管道中的元素是做爲key，仍是做爲value。咱們用到了一個Function.identity()方法，該方法很簡單就是返回一個「 t -> t 」（輸入就是輸出的lambda表達式）。另外使用管道流處理函數distinct()來確保Map鍵值的惟一性。

Map<String, Integer> toMap = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(
       Function.identity(),   //元素輸入就是輸出，做爲key
       s -> (int) s.chars().distinct().count()// 輸入元素的不一樣的字母個數，做爲value
));

// 最終toMap的結果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}

3.6.分組收集groupingBy

Collectors.groupingBy用來實現元素的分組收集，下面的代碼演示如何根據首字母將不一樣的數據元素收集到不一樣的List，並封裝爲Map。

Map<Character, List<String>> groupingByList =  Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.collect(Collectors.groupingBy(
       s -> s.charAt(0) ,  //根據元素首字母分組，相同的在一組
       // counting()        // 加上這一行代碼能夠實現分組統計
));

// 最終groupingByList內的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}
//若是加上counting() ，結果是:  {G=1, L=3, M=1}

這是該過程的說明：groupingBy第一個參數做爲分組條件，第二個參數是子收集器。

4、其餘經常使用方法

boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);
// 判斷管道中是否包含2，結果是: true

long nrOfAnimals = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"
).count();
// 管道中元素數據總計結果nrOfAnimals: 4


int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();
// 管道中元素數據累加結果sum: 6


OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();
//管道中元素數據平均值average: OptionalDouble[2.0]



int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);
//管道中元素數據最大值max: 3



IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();
// 全面的統計結果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}

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