利用java8新特性，用简洁高效的代码来实现一些数据处理

内容导读

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内容图文

定义1个Apple对象：

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;
    }
}
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、分组
List里面的对象元素，以某个属性来分组，例如，以id分组，将id相同的放在一起：

//List 以ID分组 Map<Integer,List<Apple>>
Map<Integer, List<Apple>> groupBy = appleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Apple::getId));
 
System.err.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}]}

2、List转Map
id为key，apple对象为value，可以这么做：

/**
 * 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));
打印appleMap
{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}}

3、过滤Filter
从集合中过滤出来符合条件的元素：

//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.err.println("filterList:"+filterList);
[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}]

4.求和
将集合中的数据按照某个属性求和:

//计算 总金额
BigDecimal totalMoney = appleList.stream().map(Apple::getMoney).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
System.err.println("totalMoney:"+totalMoney);  //totalMoney:17.48

5.查找流中最大 最小值
Collectors.maxBy 和 Collectors.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);

6.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)
        );

下表展示 Collectors 类的静态工厂方法。

工厂方法    返回类型    作用
toList    List<T>    把流中所有项目收集到一个 List
toSet    Set<T>    把流中所有项目收集到一个 Set，删除重复项
toCollection    Collection<T>    把流中所有项目收集到给定的供应源创建的集合menuStream.collect(toCollection(), ArrayList::new)
counting    Long    计算流中元素的个数
sumInt    Integer    对流中项目的一个整数属性求和
averagingInt    Double    计算流中项目 Integer 属性的平均值
summarizingInt    IntSummaryStatistics    收集关于流中项目 Integer 属性的统计值，例如最大、最小、 总和与平均值
joining    String    连接对流中每个项目调用 toString 方法所生成的字符串collect(joining(", "))
maxBy    Optional<T>    一个包裹了流中按照给定比较器选出的最大元素的 Optional， 或如果流为空则为 Optional.empty()
minBy    Optional<T>    一个包裹了流中按照给定比较器选出的最小元素的 Optional， 或如果流为空则为 Optional.empty()
reducing    归约操作产生的类型    从一个作为累加器的初始值开始，利用 BinaryOperator 与流 中的元素逐个结合，从而将流归约为单个值累加int totalCalories = menuStream.collect(reducing(0, Dish::getCalories, Integer::sum));
collectingAndThen    转换函数返回的类型    包裹另一个收集器，对其结果应用转换函数int howManyDishes = menuStream.collect(collectingAndThen(toList(), List::size))
groupingBy    Map<K, List<T>>    根据项目的一个属性的值对流中的项目作问组，并将属性值作 为结果 Map 的键
partitioningBy    Map<Boolean,List<T>>    根据对流中每个项目应用谓词的结果来对项目进行分区

转自https://blog.csdn.net/qq_33609401/article/details/84862721

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的利用java8新特性，用简洁高效的代码来实现一些数据处理全部内容，希望文章能够帮你解决利用java8新特性，用简洁高效的代码来实现一些数据处理所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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