Java 8 Streams：根据不同的属性多次映射同一个对象

Posted 2023-04-18

【中文标题】Java 8 Streams：根据不同的属性多次映射同一个对象

【英文标题】：Java 8 Streams: Map the same object multiple times based on different properties

【发布时间】：2015-04-15 00:08:18

【问题描述】：

我的一位同事向我提出了一个有趣的问题，但我找不到一个简洁漂亮的 Java 8 解决方案。问题是通过 POJO 列表进行流式传输，然后将它们收集到基于多个属性的映射中 - 映射导致 POJO 多次发生

想象以下 POJO：

private static class Customer 
    public String first;
    public String last;

    public Customer(String first, String last) 
        this.first = first;
        this.last = last;
    

    public String toString() 
        return "Customer(" + first + " " + last + ")";
    

将其设置为List<Customer>:

// The list of customers
List<Customer> customers = Arrays.asList(
        new Customer("Johnny", "Puma"),
        new Customer("Super", "Mac"));

备选方案 1：在“流”之外（或者更确切地说是在 forEach 之外）使用 Map。

// Alt 1: not pretty since the resulting map is "outside" of
// the stream. If parallel streams are used it must be
// ConcurrentHashMap
Map<String, Customer> res1 = new HashMap<>();
customers.stream().forEach(c -> 
    res1.put(c.first, c);
    res1.put(c.last, c);
);

备选方案 2：创建地图条目并流式传输它们，然后flatMap 它们。 IMO 它有点过于冗长，不太容易阅读。

// Alt 2: A bit verbose and "new AbstractMap.SimpleEntry" feels as
// a "hard" dependency to AbstractMap
Map<String, Customer> res2 =
        customers.stream()
                .map(p -> 
                    Map.Entry<String, Customer> firstEntry = new AbstractMap.SimpleEntry<>(p.first, p);
                    Map.Entry<String, Customer> lastEntry = new AbstractMap.SimpleEntry<>(p.last, p);
                    return Stream.of(firstEntry, lastEntry);
                )
                .flatMap(Function.identity())
                .collect(Collectors.toMap(
                        Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));

替代方案 3：这是迄今为止我提出的另一个“最漂亮”的代码，但它使用了 reduce 的三参数版本，第三个参数有点狡猾，因为在这个问题中找到：Purpose of third argument to 'reduce' function in Java 8 functional programming。此外，reduce 似乎不太适合解决此问题，因为它正在发生变异，并且并行流可能不适用于以下方法。

// Alt 3: using reduce. Not so pretty
Map<String, Customer> res3 = customers.stream().reduce(
        new HashMap<>(),
        (m, p) -> 
            m.put(p.first, p);
            m.put(p.last, p);
            return m;
        , (m1, m2) -> m2 /* <- NOT USED UNLESS PARALLEL */);

如果上面的代码是这样打印的：

System.out.println(res1);
System.out.println(res2);
System.out.println(res3);

结果是：

Super=Customer(Super Mac), Johnny=Customer(Johnny Puma), Mac=Customer(Super Mac), Puma=Customer(Johnny Puma) Super=Customer(Super Mac), Johnny=Customer(Johnny Puma), Mac=Customer(Super Mac), Puma=Customer(Johnny Puma) Super=Customer(Super Mac), Johnny=Customer(Johnny Puma), Mac=Customer(Super Mac), Puma=Customer(Johnny Puma)

所以，现在我的问题是：我应该如何以 Java 8 有序的方式通过List<Customer> 流式传输，然后以某种方式将其收集为Map<String, Customer>，您将整个内容拆分为两个键（first AND last) 即 Customer 被映射两次。我不想使用任何第 3 方库，也不想在 alt 1 中使用流之外的地图。还有其他不错的选择吗？

完整的代码可以是found on hastebin，用于简单的复制粘贴以使整个程序运行。

【参考方案1】：

我认为您的备选方案 2 和 3 可以重写以更清晰：

备选方案 2：

Map<String, Customer> res2 = customers.stream()
    .flatMap(
        c -> Stream.of(c.first, c.last)
        .map(k -> new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(k, c))
    ).collect(toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));

备选方案 3：您的代码通过改变 HashMap 来滥用 reduce。要进行可变归约，请使用collect:

Map<String, Customer> res3 = customers.stream()
    .collect(
        HashMap::new, 
        (m,c) -> m.put(c.first, c); m.put(c.last, c);, 
        HashMap::putAll
    );

请注意，它们并不相同。如果有重复的键，替代 2 将引发异常，而替代 3 将静默覆盖条目。

如果在重复键的情况下覆盖条目是您想要的，我个人更喜欢备选方案 3。我立即清楚它的作用。它最类似于迭代解决方案。我希望它的性能更高，因为备选方案 2 必须使用所有平面映射为每个客户进行大量分配。

但是，备选方案 2 比备选方案 3 具有巨大优势，因为它将条目的生成与它们的聚合分开。这为您提供了很大的灵活性。例如，如果您想更改备选方案 2 以覆盖重复键上的条目而不是引发异常，您只需将 (a,b) -> b 添加到 toMap(...)。如果您决定要将匹配的条目收集到一个列表中，您只需将toMap(...) 替换为groupingBy(...) 等。

【讨论】：

不仅仅是collect() 是“首选方式”；为此使用reduce() 是完全错误的。减少是为了价值；备选方案 3 所经历的扭曲违反了 reduce() 的规范。如果稍后您尝试并行运行该流，您将得到错误的答案。另一方面，如 Misha 所示，使用 collect() 旨在处理这种情况，并且顺序或并行都是安全的。

@BrianGoetz 谢谢你，布赖恩。就像您发表评论一样，我修改了我的答案，使其更有力。