JDK1.8新特性——Collector接口和Collectors工具类
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了JDK1.8新特性——Collector接口和Collectors工具类相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
JDK1.8新特性——Collector接口和Collectors工具类
摘要：本文主要学习了在Java1.8中新增的Collector接口和Collectors工具类，以及使用它们在处理集合时的改进和优化。
部分内容来自以下博客：
https://www.jianshu.com/p/7eaa0969b424
流式处理
JDK1.8中新增的流式处理提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式，它可以对集合执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作，极大的简化了对于集合的使用。借助流式处理，可以像使用SQL语句一样对集合进行操作。
JDK1.8通过内部迭代来实现对流的处理，一个流式处理可以分为三个部分：转换成流、中间操作、终止操作。
转换成流
对于集合，可以使用集合类中的stream()方法或者parallelStream()方法将集合转换成流。
中间操作
中间操作可以对流进行处理并返回处理后的流对象，多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，直到执行终止操作结束流的执行。
终止操作
终止操作会对经过中间操作后得到的流进行处理，返回任何不是流的数据。
Collector接口
在对流进行的终止操作中，有一个方法是collect，其作用是收集元素并进行处理，最终返回处理后的非流对象。
查看其方法定义如下：
1 <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
可以看到，collect方法要求传入一个Collector接口的实例对象，Collector可以看做是用来处理流的工具，在Collectors里面封装了很多Collector工具。
全局变量
Collector主要包含五个参数，它的行为也是由这五个参数来定义的，如下所示：
1 // supplier参数用于生成结果容器，容器类型为A。 2 Supplier<A> supplier(); 3 // accumulator用于归纳元素，泛型T就是元素，它会将流中的元素同结果容器A发生操作。 4 BiConsumer<A, T> accumulator(); 5 // combiner用于合并两个并行执行的结果，将其合并为最终结果A。 6 BinaryOperator<A> combiner(); 7 // finisher用于将之前完整的结果R转为A。 8 Function<A, R> finisher(); 9 // characteristics表示当前Collector的特征值，是一个不可变的Set。 10 Set<Characteristics> characteristics();
枚举
Characteristics这个特征值是一个枚举：
1 enum Characteristics { 2 // 多线程并行。 3 CONCURRENT, 4 // 无序。 5 UNORDERED, 6 // 无需转换结果。 7 IDENTITY_FINISH 8 }
构造方法
Collector拥有两个of方法用于生成Collector实例，其中一个拥有上面所有五个参数，另一个四个参数，不包括finisher参数。
1 // 四参方法，用于生成一个Collector，T代表流中的元素，R代表最终的结果。因为没有finisher参数，所以需要有IDENTITY_FINISH特征值。 2 public static<T, R> Collector<T, R, R> of(Supplier<R> supplier, 3 BiConsumer<R, T> accumulator, 4 BinaryOperator<R> combiner, 5 Characteristics... characteristics) { 6 Objects.requireNonNull(supplier); 7 Objects.requireNonNull(accumulator); 8 Objects.requireNonNull(combiner); 9 Objects.requireNonNull(characteristics); 10 Set<Characteristics> cs = (characteristics.length == 0) 11 ? Collectors.CH_ID 12 : Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH, 13 characteristics)); 14 return new Collectors.CollectorImpl<>(supplier, accumulator, combiner, cs); 15 } 16 17 // 五参方法，用于生成一个Collector，T代表流中的元素，A代表中间结果，R代表最终结果，finisher用于将A转换为R。 18 public static<T, A, R> Collector<T, A, R> of(Supplier<A> supplier, 19 BiConsumer<A, T> accumulator, 20 BinaryOperator<A> combiner, 21 Function<A, R> finisher, 22 Characteristics... characteristics) { 23 Objects.requireNonNull(supplier); 24 Objects.requireNonNull(accumulator); 25 Objects.requireNonNull(combiner); 26 Objects.requireNonNull(finisher); 27 Objects.requireNonNull(characteristics); 28 Set<Characteristics> cs = Collectors.CH_NOID; 29 if (characteristics.length > 0) { 30 cs = EnumSet.noneOf(Characteristics.class); 31 Collections.addAll(cs, characteristics); 32 cs = Collections.unmodifiableSet(cs); 33 } 34 return new Collectors.CollectorImpl<>(supplier, accumulator, combiner, finisher, cs); 35 }
Collectors工具类
Collectors是一个工具类，是JDK预实现Collector的工具类，它内部提供了多种Collector。
toCollection方法
将流中的元素全部放置到一个集合中返回，这里使用Collection，泛指多种集合。
方法：
1 public static <T, C extends Collection<T>> Collector<T, ?, C> toCollection(Supplier<C> collectionFactory) { 2 return new CollectorImpl<>( 3 collectionFactory, Collection<T>::add, 4 (r1, r2) -> { r1.addAll(r2); return r1; }, 5 CH_ID); 6 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 LinkedList<String> newList = list.stream().collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new)); 5 System.out.println(newList);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 6 }
toList方法
将流中的元素放置到一个List集合中返回，默认为ArrayList。
方法：
1 public static <T> 2 Collector<T, ?, List<T>> toList() { 3 return new CollectorImpl<>( 4 (Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add, 5 (left, right) -> { left.addAll(right); return left; }, 6 CH_ID); 7 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 List<String> newList = list.stream().collect(Collectors.toList()); 5 System.out.println(newList);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 6 }
toSet方法
将流中的元素放置到一个Set集合中返回，默认为HashSet。
方法：
1 public static <T> Collector<T, ?, Set<T>> toSet() { 2 return new CollectorImpl<>( 3 (Supplier<Set<T>>) HashSet::new, Set::add, 4 (left, right) -> { left.addAll(right); return left; }, 5 CH_UNORDERED_ID); 6 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Set<String> newSet = list.stream().collect(Collectors.toSet()); 5 System.out.println(newSet);// [100, 123, 521, 345, 228, 838, 250] 6 }
toMap方法
根据传入的键生成器和值生成器，将生成的键和值保存到一个Map中返回，键和值的生成都依赖于元素，可以指定出现重复键时的处理方案和保存结果的Map。
还有支持并发toConcurrentMap方法，同样有三种重载方法，与toMap基本一致，只是它最后使用的Map是并发ConcurrentHashMap。
方法：
1 // 指定键和值的生成方式，遇到键冲突的情况默认抛出异常，默认使用HashMap。 2 public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap( 3 Function<? super T, ? extends K> keyMapper, 4 Function<? super T, ? extends U> valueMapper) { 5 return toMap(keyMapper, valueMapper, throwingMerger(), HashMap::new); 6 } 7 // 指定键和值的生成方式，遇到键冲突的情况使用传入的方法处理，默认使用HashMap。 8 public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap( 9 Function<? super T, ? extends K> keyMapper, 10 Function<? super T, ? extends U> valueMapper, 11 BinaryOperator<U> mergeFunction) { 12 return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new); 13 } 14 // 指定键和值的生成方式，遇到键冲突的情况使用传入的方法处理，使用传入的Map类型返回数据。前两种方式最终还是调用此方法来返回Map数据。 15 public static <T, K, U, M extends Map<K, U>> Collector<T, ?, M> toMap( 16 Function<? super T, ? extends K> keyMapper, 17 Function<? super T, ? extends U> valueMapper, 18 BinaryOperator<U> mergeFunction, 19 Supplier<M> mapSupplier) { 20 BiConsumer<M, T> accumulator = (map, element) -> map.merge( 21 keyMapper.apply(element), 22 valueMapper.apply(element), 23 mergeFunction); 24 return new CollectorImpl<>(mapSupplier, accumulator, mapMerger(mergeFunction), CH_ID); 25 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 Map<String, String> newMap = null; 3 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 4 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 5 // 123和100的键都是1，导致冲突，默认抛出异常，使用limit截取前两个元素。 6 newMap = list.stream().limit(2).collect(Collectors.toMap(e -> e.substring(0, 1), e -> e)); 7 System.out.println(newMap);// {1=123, 5=521} 8 // 传入主键冲突时的处理方法，保留先插入的值，默认使用HashMap，对主键由小到大排序。 9 newMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(e -> e.substring(0, 1), e -> e, (m, n) -> m)); 10 System.out.println(newMap);// {1=123, 2=228, 3=345, 5=521, 8=838} 11 // 传入主键冲突时的处理方法，保留新插入的值，默认使用LinkedHashMap，对主键按照插入顺序排序。 12 newMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(e -> e.substring(0, 1), e -> e, (m, n) -> n, LinkedHashMap::new)); 13 System.out.println(newMap);// {1=100, 5=521, 2=250, 8=838, 3=345} 14 }
joining方法
将流中的元素全部以字符串的方式连接到一起，可以指定连接符，也可以指定前后缀。
方法：
1 // 将流中的元素全部以字符串的方式连接到一起，不使用连接符，也不指定前后缀。 2 public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() { 3 return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>( 4 StringBuilder::new, StringBuilder::append, 5 (r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; }, 6 StringBuilder::toString, CH_NOID); 7 } 8 // 将流中的元素全部以字符串的方式连接到一起，使用指定的连接符，不指定前后缀。 9 public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(CharSequence delimiter) { 10 return joining(delimiter, "", ""); 11 } 12 // 将流中的元素全部以字符串的方式连接到一起，使用指定的连接符，使用指定的前后缀。 13 public static Collector<CharSequence, ?, String> joining(CharSequence delimiter, 14 CharSequence prefix, 15 CharSequence suffix) { 16 return new CollectorImpl<>( 17 () -> new StringJoiner(delimiter, prefix, suffix), 18 StringJoiner::add, StringJoiner::merge, 19 StringJoiner::toString, CH_NOID); 20 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 String str = null; 3 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 4 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 5 str = list.stream().collect(Collectors.joining()); 6 System.out.println(str);// 123521100228838250345 7 str = list.stream().collect(Collectors.joining("-")); 8 System.out.println(str);// 123-521-100-228-838-250-345 9 str = list.stream().collect(Collectors.joining("-", "<", ">")); 10 System.out.println(str);// <123-521-100-228-838-250-345> 11 }
mapping方法
将流中的元素按照传入的方法进行处理，并将结果按照指定的格式返回。
方法：
1 public static <T, U, A, R> 2 Collector<T, ?, R> mapping( 3 Function<? super T, ? extends U> mapper, 4 Collector<? super U, A, R> downstream) { 5 BiConsumer<A, ? super U> downstreamAccumulator = downstream.accumulator(); 6 return new CollectorImpl<>( 7 downstream.supplier(), 8 (r, t) -> downstreamAccumulator.accept(r, mapper.apply(t)), 9 downstream.combiner(), 10 downstream.finisher(), 11 downstream.characteristics()); 12 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<Score> scoreList = new ArrayList<Score>(); 3 scoreList.add(new Score("2019", "10", "张三", 1)); 4 scoreList.add(new Score("2019", "11", "李四", 1)); 5 scoreList.add(new Score("2019", "12", "王五", 1)); 6 List<String> names = scoreList.stream().collect(Collectors.mapping(Score::getName, Collectors.toList())); 7 System.out.println(names);// [张三, 李四, 王五] 8 }
collectingAndThen方法
该方法是按照传入的collector处理完之后，对归纳的结果进行再处理。
方法：
1 public static<T,A,R,RR> Collector<T,A,RR> collectingAndThen( 2 Collector<T,A,R> downstream, 3 Function<R,RR> finisher) { 4 Set<Collector.Characteristics> characteristics = downstream.characteristics(); 5 if (characteristics.contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH)) { 6 if (characteristics.size() == 1) 7 characteristics = Collectors.CH_NOID; 8 else { 9 characteristics = EnumSet.copyOf(characteristics); 10 characteristics.remove(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH); 11 characteristics = Collections.unmodifiableSet(characteristics); 12 } 13 } 14 return new CollectorImpl<>(downstream.supplier(), 15 downstream.accumulator(), 16 downstream.combiner(), 17 downstream.finisher().andThen(finisher), 18 characteristics); 19 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Integer size = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size)); 5 System.out.println(size);// 7 6 }
counting方法
该方法主要用来计数。
方法：
1 public static <T> Collector<T, ?, Long> counting() { 2 return reducing(0L, e -> 1L, Long::sum); 3 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); 5 System.out.println(count);// 7 6 }
reducing方法
对流中的元素做统计归纳，有三个重载方法，和Stream里的三个reduce方法对应，二者是可以替换使用的，作用完全一致。
方法：
1 // 返回一个可以直接产生Optional类型结果的Collector，没有初始值。 2 public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> reducing(BinaryOperator<T> op) { 3 class OptionalBox implements Consumer<T> { 4 T value = null; 5 boolean present = false; 6 7 @Override 8 public void accept(T t) { 9 if (present) { 10 value = op.apply(value, t); 11 } 12 else { 13 value = t; 14 present = true; 15 } 16 } 17 } 18 return new CollectorImpl<T, OptionalBox, Optional<T>>( 19 OptionalBox::new, OptionalBox::accept, 20 (a, b) -> { if (b.present) a.accept(b.value); return a; }, 21 a -> Optional.ofNullable(a.value), CH_NOID); 22 } 23 // 返回一个可以直接产生结果的Collector，指定初始值。 24 public static <T> Collector<T, ?, T> reducing(T identity, BinaryOperator<T> op) { 25 return new CollectorImpl<>( 26 boxSupplier(identity), 27 (a, t) -> { a[0] = op.apply(a[0], t); }, 28 (a, b) -> { a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a; }, 29 a -> a[0], 30 CH_NOID); 31 } 32 // 返回一个可以直接产生结果的Collector，指定初始值，在返回结果之前先使用传入的方法将流进行转换。 33 public static <T, U> Collector<T, ?, U> reducing( 34 U identity, 35 Function<? super T, ? extends U> mapper, 36 BinaryOperator<U> op) { 37 return new CollectorImpl<>( 38 boxSupplier(identity), 39 (a, t) -> { a[0] = op.apply(a[0], mapper.apply(t)); }, 40 (a, b) -> { a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a; }, 41 a -> a[0], CH_NOID); 42 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Optional<Integer> optional = list.stream().limit(4).map(String::length).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)); 5 System.out.println(optional);// Optional[12] 6 Integer integer = list.stream().limit(3).map(String::length).collect(Collectors.reducing(0, Integer::sum)); 7 System.out.println(integer);// 9 8 Integer sum = list.stream().limit(4).collect(Collectors.reducing(0, String::length, Integer::sum)); 9 System.out.println(sum);// 12 10 }
minBy方法和maxBy方法
生成一个用于获取最小值或者最大值的Optional结果的Collector。
方法：
1 public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> minBy(Comparator<? super T> comparator) { 2 return reducing(BinaryOperator.minBy(comparator)); 3 } 4 public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator) { 5 return reducing(BinaryOperator.maxBy(comparator)); 6 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Optional<String> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy((m, n) -> Integer.valueOf(m) - Integer.valueOf(n))); 5 System.out.println(max);// Optional[838] 6 Optional<String> min = list.stream().collect(Collectors.minBy((m, n) -> Integer.valueOf(m) - Integer.valueOf(n))); 7 System.out.println(min);// Optional[100] 8 }
summingInt方法、summingLong方法和summingDouble方法
生成一个用于求元素和的Collector，首先将元素转换类型，然后再求和。
参数的作用就是将元素转换为指定的类型，最后结果与转换后类型一致。
方法：
1 public static <T> Collector<T, ?, Integer> summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper) { 2 return new CollectorImpl<>( 3 () -> new int[1], 4 (a, t) -> { a[0] += mapper.applyAsInt(t); }, 5 (a, b) -> { a[0] += b[0]; return a; }, 6 a -> a[0], CH_NOID); 7 } 8 public static <T> Collector<T, ?, Long> summingLong(ToLongFunction<? super T> mapper) { 9 return new CollectorImpl<>( 10 () -> new long[1], 11 (a, t) -> { a[0] += mapper.applyAsLong(t); }, 12 (a, b) -> { a[0] += b[0]; return a; }, 13 a -> a[0], CH_NOID); 14 } 15 public static <T> Collector<T, ?, Double> summingDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper) { 16 return new CollectorImpl<>( 17 () -> new double[3], 18 (a, t) -> { sumWithCompensation(a, mapper.applyAsDouble(t)); 19 a[2] += mapper.applyAsDouble(t); }, 20 (a, b) -> { sumWithCompensation(a, b[0]); 21 a[2] += b[2]; return sumWithCompensation(a, b[1]); }, 22 a -> computeFinalSum(a), CH_NOID); 23 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Integer intCollect = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::parseInt)); 5 System.out.println(intCollect);// 2405 6 Long longCollect = list.stream().collect(Collectors.summingLong(Long::parseLong)); 7 System.out.println(longCollect);// 2405 8 Double doubleCollect = list.stream().collect(Collectors.summingDouble(Double::parseDouble)); 9 System.out.println(doubleCollect);// 2405.0 10 }
summarizingInt方法、summarizingLong方法和summarizingDouble方法
这三个方法适用于汇总的，返回值分别是IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics和DoubleSummaryStatistics。
在这些返回值中包含有流中元素的指定结果的数量、和、最大值、最小值、平均值。
方法：
1 public static <T> Collector<T, ?, IntSummaryStatistics> summarizingInt(ToIntFunction<? super T> mapper) { 2 return new CollectorImpl<T, IntSummaryStatistics, IntSummaryStatistics>( 3 IntSummaryStatistics::new, 4 (r, t) -> r.accept(mapper.applyAsInt(t)), 5 (l, r) -> { l.combine(r); return l; }, CH_ID); 6 } 7 public static <T> Collector<T, ?, LongSummaryStatistics> summarizingLong(ToLongFunction<? super T> mapper) { 8 return new CollectorImpl<T, LongSummaryStatistics, LongSummaryStatistics>( 9 LongSummaryStatistics::new, 10 (r, t) -> r.accept(mapper.applyAsLong(t)), 11 (l, r) -> { l.combine(r); return l; }, CH_ID); 12 } 13 public static <T> Collector<T, ?, DoubleSummaryStatistics> summarizingDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper) { 14 return new CollectorImpl<T, DoubleSummaryStatistics, DoubleSummaryStatistics>( 15 DoubleSummaryStatistics::new, 16 (r, t) -> r.accept(mapper.applyAsDouble(t)), 17 (l, r) -> { l.combine(r); return l; }, CH_ID); 18 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Integer::parseInt)); 5 System.out.println(intSummaryStatistics);// {count=7, sum=2405, min=100, average=343.571429, max=838} 6 LongSummaryStatistics longSummaryStatistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingLong(Long::parseLong)); 7 System.out.println(longSummaryStatistics);// {count=7, sum=2405, min=100, average=343.571429, max=838} 8 DoubleSummaryStatistics doubleSummaryStatistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Double::parseDouble)); 9 System.out.println(doubleSummaryStatistics);// {count=7, sum=2405.000000, min=100.000000, average=343.571429, max=838.000000} 10 }
averagingInt方法、averagingLong方法和averagingDouble方法
生成一个用于求元素平均值的Collector，首先将元素转换类型，然后再求平均值。
参数的作用就是将元素转换为指定的类型，求平均值涉及到除法操作，结果一律为Double类型。
方法：
1 public static <T> Collector<T, ?, Double> averagingInt(ToIntFunction<? super T> mapper) { 2 return new CollectorImpl<>( 3 () -> new long[2], 4 (a, t) -> { a[0] += mapper.applyAsInt(t); a[1]++; }, 5 (a, b) -> { a[0] += b[0]; a[1] += b[1]; return a; }, 6 a -> (a[1] == 0) ? 0.0d : (double) a[0] / a[1], CH_NOID); 7 } 8 public static <T> Collector<T, ?, Double> averagingLong(ToLongFunction<? super T> mapper) { 9 return new CollectorImpl<>( 10 () -> new long[2], 11 (a, t) -> { a[0] += mapper.applyAsLong(t); a[1]++; }, 12 (a, b) -> { a[0] += b[0]; a[1] += b[1]; return a; }, 13 a -> (a[1] == 0) ? 0.0d : (double) a[0] / a[1], CH_NOID); 14 } 15 public static <T> Collector<T, ?, Double> averagingDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper) { 16 return new CollectorImpl<>( 17 () -> new double[4], 18 (a, t) -> { sumWithCompensation(a, mapper.applyAsDouble(t)); a[2]++; a[3]+= mapper.applyAsDouble(t); }, 19 (a, b) -> { sumWithCompensation(a, b[0]); sumWithCompensation(a, b[1]); a[2] += b[2]; a[3] += b[3]; return a; }, 20 a -> (a[2] == 0) ? 0.0d : (computeFinalSum(a) / a[2]), CH_NOID); 21 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 double intAverage = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Integer::parseInt)); 5 System.out.println(intAverage);// 343.57142857142856 6 double longAverage = list.stream().collect(Collectors.averagingLong(Long::parseLong)); 7 System.out.println(longAverage);// 343.57142857142856 8 double doubleAverage = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Double::parseDouble)); 9 System.out.println(doubleAverage);// 343.57142857142856 10 }
groupingBy方法
生成一个拥有分组功能的Collector，有三个重载方法。
方法：
1 // 只需一个分组参数classifier，内部自动将结果保存到一个Map中，每个Map键的类型即classifier的结果类型，默认将组的元素保存在List中。 2 public static <T, K> Collector<T, ?, Map<K, List<T>>> groupingBy( 3 Function<? super T, ? extends K> classifier) { 4 return groupingBy(classifier, toList()); 5 } 6 // 在上面方法的基础上增加了对流中元素的处理方式的Collector，默认是List。 7 public static <T, K, A, D> Collector<T, ?, Map<K, D>> groupingBy( 8 Function<? super T, ? extends K> classifier, 9 Collector<? super T, A, D> downstream) { 10 return groupingBy(classifier, HashMap::new, downstream); 11 } 12 // 在第二个方法的基础上再添加了结果Map的生成方法，默认是HashMap。 13 public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>> Collector<T, ?, M> groupingBy( 14 Function<? super T, ? extends K> classifier, 15 Supplier<M> mapFactory, 16 Collector<? super T, A, D> downstream) { 17 Supplier<A> downstreamSupplier = downstream.supplier(); 18 BiConsumer<A, ? super T> downstreamAccumulator = downstream.accumulator(); 19 BiConsumer<Map<K, A>, T> accumulator = (m, t) -> { 20 K key = Objects.requireNonNull(classifier.apply(t), "element cannot be mapped to a null key"); 21 A container = m.computeIfAbsent(key, k -> downstreamSupplier.get()); 22 downstreamAccumulator.accept(container, t); 23 }; 24 BinaryOperator<Map<K, A>> merger = Collectors.<K, A, Map<K, A>>mapMerger(downstream.combiner()); 25 @SuppressWarnings("unchecked") 26 Supplier<Map<K, A>> mangledFactory = (Supplier<Map<K, A>>) mapFactory; 27 28 if (downstream.characteristics().contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH)) { 29 return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, CH_ID); 30 } 31 else { 32 @SuppressWarnings("unchecked") 33 Function<A, A> downstreamFinisher = (Function<A, A>) downstream.finisher(); 34 Function<Map<K, A>, M> finisher = intermediate -> { 35 intermediate.replaceAll((k, v) -> downstreamFinisher.apply(v)); 36 @SuppressWarnings("unchecked") 37 M castResult = (M) intermediate; 38 return castResult; 39 }; 40 return new CollectorImpl<>(mangledFactory, accumulator, merger, finisher, CH_NOID); 41 } 42 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Map<String, List<String>> groupByFirst = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(e -> e.substring(0, 1))); 5 System.out.println(groupByFirst);// {1=[123, 100], 2=[228, 250], 3=[345], 5=[521], 8=[838]} 6 Map<String, Set<String>> groupByLast = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(e -> e.substring(e.length() - 1), Collectors.toSet())); 7 System.out.println(groupByLast);// {0=[100, 250], 1=[521], 3=[123], 5=[345], 8=[228, 838]} 8 Map<Integer, Set<String>> groupByLength = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length, HashMap::new, Collectors.toSet())); 9 System.out.println(groupByLength);// {3=[100, 123, 521, 345, 228, 838, 250]} 10 }
partitioningBy方法
将流中的元素按照给定的校验规则的结果分为两个部分，放到Map中返回，键是Boolean类型，值为元素的列表List。
方法：
1 // 只需一个校验参数predicate。 2 public static <T> Collector<T, ?, Map<Boolean, List<T>>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate) { 3 return partitioningBy(predicate, toList()); 4 } 5 // 在上面方法的基础上增加了对流中元素的处理方式的Collector，默认的处理方法就是Collectors.toList()。 6 public static <T, D, A> Collector<T, ?, Map<Boolean, D>> partitioningBy(Predicate<? super T> predicate, 7 Collector<? super T, A, D> downstream) { 8 BiConsumer<A, ? super T> downstreamAccumulator = downstream.accumulator(); 9 BiConsumer<Partition<A>, T> accumulator = (result, t) -> 10 downstreamAccumulator.accept(predicate.test(t) ? result.forTrue : result.forFalse, t); 11 BinaryOperator<A> op = downstream.combiner(); 12 BinaryOperator<Partition<A>> merger = (left, right) -> 13 new Partition<>(op.apply(left.forTrue, right.forTrue), 14 op.apply(left.forFalse, right.forFalse)); 15 Supplier<Partition<A>> supplier = () -> 16 new Partition<>(downstream.supplier().get(), 17 downstream.supplier().get()); 18 if (downstream.characteristics().contains(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH)) { 19 return new CollectorImpl<>(supplier, accumulator, merger, CH_ID); 20 } 21 else { 22 Function<Partition<A>, Map<Boolean, D>> finisher = par -> 23 new Partition<>(downstream.finisher().apply(par.forTrue), 24 downstream.finisher().apply(par.forFalse)); 25 return new CollectorImpl<>(supplier, accumulator, merger, finisher, CH_NOID); 26 } 27 }
实例：
1 public static void main(String[] args) { 2 List<String> list = Arrays.asList("123", "521", "100", "228", "838", "250", "345"); 3 System.out.println(list);// [123, 521, 100, 228, 838, 250, 345] 4 Map<Boolean, List<String>> moreThan = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> Integer.parseInt(e) > 300)); 5 System.out.println(moreThan);// {false=[123, 100, 228, 250], true=[521, 838, 345]} 6 Map<Boolean, Set<String>> lessThan = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> Integer.parseInt(e) < 300, Collectors.toSet())); 7 System.out.println(lessThan);// {false=[521, 345, 838], true=[100, 123, 228, 250]} 8 }
以上是关于JDK1.8新特性——Collector接口和Collectors工具类的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章