Collectors类作用：

一、Collectors类：

1.1、Collectors介绍

Collectors类，是JDK1.8开始提供的一个的工具类，它专门用于对Stream操作流中的元素各种处理操作，Collectors类中提供了一些常用的方法，例如：toList()、toSet()、toCollection()、toMap()、toConcurrentMap()方法，以及一些分组聚合的方法。

Stream操作流

1.2、常用方法

注意：Collectors类中的方法都是需要和Stream类中的collect()方法结合使用的。

（1）toList、toSet方法

toList、toSet方法是将Stream流中的数据，提取出来，转换成集合返回。

public static List<User> getUserList() {
    List<User> list = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        list.add(new User(i+11, "name_00" + i, "test_0" + i));
    }
    return list;
}
public static void main(String[] args) {
    List<User> userList = getUserList();
    // 转换 List 集合
    List<String> list = userList.stream().map(User::getUname).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list);
    
    // 转换 Set 集合
    Set<String> list2 = userList.stream().map(User::getPassword).collect(Collectors.toSet());
    System.out.println(list2);
}

（2）toMap方法

toMap、toConcurrentMap两个方法的作用是一样的，只不过toConcurrentMap方法是线程安全的。这两个方法在使用的时候，至少需要传递两个参数，分别是：

• 第一个参数：Function类型的参数，作为keyMapper，这是用于指定Map中的key的（必须传递）。
• 第二个参数：Function类型的参数，作为valuesMapper，这是用于指定Map中的value的（必须传递）。
• 第三个参数：BinaryOperator类型的参数，这是用于当Map集合中的key重复的时候，执行的解决办法（可选，只有当key重复时候，才会执行这个操作）。

public static void main(String[] args) {
    List<User> userList = getUserList();
    // 转换为map集合
    Map<Integer, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, item -> item, (x, y) -> {
        if (Objects.equals(x.getId(), y.getId())) {
            System.out.println("key发生重复啦");
            return x;
        }
        return y;
    }));
    System.out.println(userMap);
}

（3）joining方法

joining方法的作用就是将Stream流中的元素按照指定的格式拼接起来，该方法有哪个重载类型，分别如下所示：

• 第一个方法：joining()无参数方法，直接将所有元素拼接起来。
• 第二个方法：joining(delimiter)一个参数方法，按照指定的分隔符delimiter拼接元素。
• 第三个方法：joining(delimiter，prefix，suffix)三个参数方法，按照指定的分隔符delimiter拼接元素，并且在最终拼接结果的前后指定prefix前缀和suffix后缀。

public static void main(String[] args) {
    List<User> userList = getUserList();
    // joining 连接
    String join1 = userList.stream().map(User::getUname).collect(Collectors.joining());
    String join2 = userList.stream().map(User::getUname).collect(Collectors.joining(","));
    String join3 = userList.stream().map(User::getUname).collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));
    System.out.println(join1);
    System.out.println(join2);
    System.out.println(join3);
}

（4）counting方法

counting方法用于统计元素个数，一般不会单独使用，会和groupingBy结合使用。

// counting 统计
Long count = userList.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);

（5）groupingBy方法

groupingBy方法用于将Stream流中的元素，按照某个分组规则将其分组。groupingBy方法返回值是一个Map集合，集合中的key表示分组的唯一标识，value则表示分组后的所有元素，默认是List集合。

groupingBy方法有多个参数的重载，如下所示：

• 一个参数的方法：groupingBy(Function key)，接收一个Function类型的参数，主要是作为Map集合中的key，默认是返回List集合作为value。
• 两个参数的方法：groupingBy(Function key，Collector downstream)，key是Map的key值，第二个则表示一个收集器，对分组中的所有元素进行收集，然后作为Map对象的value。（*groupingBy可以实现多个字段分组，也就是先按照某个字段分组之后，在对组内的集合按照某个字段继续分组*）

案例代码如下：

public static void main(String[] args) {
    List<User> userList = new ArrayList<>();
    userList.add(new User(1001, "java", "123"));
    userList.add(new User(1002, "html", "123"));
    userList.add(new User(1003, "css", "123"));
    userList.add(new User(1004, "js", "123"));
    userList.add(new User(1005, "java", "123"));
    userList.add(new User(1006, "css", "123"));
    // 按照 name 分组
    Map<String, List<User>> map = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUname));
    System.out.println(map);
 
    // 按照 name 分组，并且计算每一组中 id 平均值
    Map<String, Double> map1 = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUname, Collectors.averagingDouble(User::getId)));
    System.out.println(map1);
}

（6）partitioningBy方法

partitioningBy方法是分区的，它是一种特殊的分组groupingBy，前面介绍了groupingBy是将数组按照某个key分组成多个集合，最终得到一个Map结果。

而这里的partitioningBy意味分区，它是将数据分为两组，一组是满足条件的分区，另外一组则是不满足条件的分组，最终返回的结果是一个Map的结果格式，其中boolean只有两个值：true和false。

public static void main(String[] args) {
    // 分区
    Integer[] nums = new Integer[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
    // 将大于 3 的作为一组
    Map<Boolean, List<Integer>> map = Arrays.stream(nums).collect(Collectors.partitioningBy(item -> item > 3));
    System.out.println(map);
}

运行结果如下所示：