分组
List 默认分组过后是 Map
List streamList = Stream.of(
new StreamItem(1, "k1"),
new StreamItem(2, "k1"),
new StreamItem(3, "k2"),
new StreamItem(4, "k2")).collect(Collectors.toList());
System.out.println(streamList);
//1.1分组
Map> streamMap1 = streamList.stream().collect(Collectors.groupingBy(StreamItem::getKey));
System.out.println(streamMap1);
//输出：
{k1=[StreamItem{id=1, key='k1', name='i_1|k_k1'}, StreamItem{id=2, key='k1', name='i_2|k_k1'}], k2=[StreamItem{id=3, key='k2', name='i_3|k_k2'}, StreamItem{id=4, key='k2', name='i_4|k_k2'}]} List 默认分组过后是 Map
//1.2分组只拿第一个
Map streamMap2 = Stream.of(
new StreamItem(1, "k1"),
new StreamItem(2, "k2")).collect(Collectors.toMap(StreamItem::getKey, Function.identity()));
//如果 key 重复报: java.lang.IllegalStateException: Duplicate key
System.out.println(streamMap2);
//输出：
{k1=StreamItem{id=1, key='k1', name='i_1|k_k1'}, k2=StreamItem{id=2, key='k2', name='i_2|k_k2'}} 分组，在组内排序然后获取最大值，或者最小值
Comparator idComparator =Comparator.comparing(StreamItem::getId);
Map> streamMap3 = streamList.stream().collect(Collectors.groupingBy(StreamItem::getKey,
Collectors.reducing(BinaryOperator.maxBy(idComparator))));
System.out.println(streamMap3);
//输出
{k1=Optional[StreamItem{id=2, key='k1', name='i_2|k_k1'}], k2=Optional[StreamItem{id=4, key='k2', name='i_4|k_k2'}]} List 转换为 List
这个也是超级实用的 api
List> partitionList = Lists.partition(streamList, 2);
List streamList1 = partitionList.stream().flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList());
System.out.println(streamList1);
//输出
[StreamItem{id=1, key='k1', name='i_1|k_k1'}, StreamItem{id=2, key='k1', name='i_2|k_k1'}, StreamItem{id=3, key='k2', name='i_3|k_k2'}, StreamItem{id=4, key='k2', name='i_4|k_k2'}] 排序
排序，默认正序，如果是需要倒序，可以在comparing 方法后面再调用 reversed 方法
//3.1 正序
List streamList2 = Stream.of(
new StreamItem(3, "k1"),
new StreamItem(1, "k1"),
new StreamItem(2, "k2"))
//倒序：Comparator.comparing(StreamItem::getId).reversed()
.sorted(Comparator.comparing(StreamItem::getId)).collect(Collectors.toList());
System.out.println(streamList2); 去重
去重复后，保留最后写入的值
//4.1 去重复
List streamList3 = Stream.of(
new StreamItem(3, "k1"),
new StreamItem(1, "k1"),
new StreamItem(2, "k2"))
//如果只需要保留最大的 id 的值，就可以先排序, 时间复杂度考了个人觉得实用 group 更优
.sorted(Comparator.comparing(StreamItem::getId).reversed())
.collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(() ->
//利用 set 特征去重
new TreeSet<>(Comparator.comparing(StreamItem::getKey))), ArrayList::new));
System.out.println(streamList3);
//输出：
[StreamItem{id=3, key='k1', name='i_3|k_k1'}, StreamItem{id=2, key='k2', name='i_2|k_k2'}] 其他常用 API
- filter（按照条件过滤需要数据）
- max（取出流中的最大值）
- min（取出流中的最小值）
- count（取出流中的数量）
- sum（取出流中数据的和）
- average（取出流中数据的平均值）
- distinct（将流中的数据去重）
- sorted（自然排序，默认为升序，可以设置为升序排序或者降序排序）
- limit，skip （限制和跳过：可以将流数据的部分截取，可用于后台的分页场景）
- map（映射转换）
- collect，toList（不可以对集合去重）
- collect， toSet（可以集合去重）
- toArray（将流数据转为数组）
- mapToInt，distinct（将流数据转成IntStream，并去重）
- reduce 求和
- reduce 求最大值
- reduce 求最小值
- reduce 求乘积
- findFirst（查找第一个元素）
- findAny（任意查找一个元素）
- allMatch（判断是否全部满足条件，全部满足返回 true，否则返回false）
- anyMatch（判断是否有一个满足条件，只要有一个满足就返回 true，否则都不满足返回false）
- noneMatch（判断是否都不满足条件，都不满足返回true，否则返回false）
- flatmap（扁平化流处理）
