java stream中Collectors的用法

简介

在java stream中，我们通常需要将处理后的stream转换成集合类，这个时候就需要用到stream.collect方法。collect方法需要传入一个Collector类型，要实现Collector还是很麻烦的，需要实现好几个接口。

于是java提供了更简单的Collectors工具类来方便我们构建Collector。

Collectors是java.util.stream包下的一个工具类，其中各个方法的返回值可以作为java.util.stream.Stream#collect的入参，实现对队列的各种操作，包括：分组、聚合等。

聚合、分组

聚合元素：toList、toSet、toCollection

这几个函数比较简单，是将聚合之后的元素，重新封装到队列中，然后返回。比如，得到所有Student的 ID 列表，只需要根据需要的结果类型使用不同的方法即可：

// List: [1, 2, 3]final List idList = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toList());// Set: [1, 2, 3]final Set idSet = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toSet());// TreeSet: [1, 2, 3]final Collection idTreeSet = students.stream().map(Student::getId).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

注意：toList方法返回的是List子类，toSet返回的是Set子类，toCollection返回的是Collection子类。我们都知道，Collection的子类包括List、Set等众多子类，所以toCollection更加灵活。

聚合元素：toMap、toConcurrentMap

这两个方法的作用是将聚合元素，重新组装为Map结构，也就是 k-v 结构。两者用法一样，区别是toMap返回的是Map，toConcurrentMap返回ConcurrentMap，也就是说，toConcurrentMap返回的是线程安全的 Map 结构。

比如，我们需要聚合Student的 id：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}final Map map11 = students.stream()    .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity()));

但是，如果 id 有重复的，会抛出java.lang.IllegalStateException: Duplicate key异常，所以，为了保险起见，我们需要借助toMap另一个重载方法：

// {1=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123), 2=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 3=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123)}final Map map2 = students.stream()    .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity(), (x, y) -> x));

可以看到，toMap有不同的重载方法，可以实现比较复杂的逻辑。比如，我们需要得到根据 id 分组的Student的姓名：

// {1=张三, 2=李四, 3=王五}final Map map3 = students.stream()    .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName, (x, y) -> x));

比如，我们需要得到相同年龄得分最高的Student对象集合：

// {10=Student(id=3, name=王五, birthday=2011-03-03, age=10, score=32.123), 11=Student(id=2, name=李四, birthday=2010-02-02, age=11, score=22.123), 12=Student(id=1, name=张三, birthday=2009-01-01, age=12, score=12.123)}final Map map5 = students.stream()    .collect(Collectors.toMap(Student::getAge, Function.identity(), BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));

所以，toMap可玩性很高。

分组：groupingBy、groupingByConcurrent

groupingBy与toMap都是将聚合元素进行分组，区别是，toMap结果是 1:1 的 k-v 结构，groupingBy的结果是 1:n 的 k-v 结构。

操作后聚合：mapping

mapping是先通过Function函数处理数据，然后通过Collector方法聚合元素。比如，获取获取students的姓名列表：

// [张三, 李四, 王五]students.stream()        .collect(Collectors.mapping(Student::getName, Collectors.toList()));

这种计算与java.util.stream.Stream#map方式类似：

// [张三, 李四, 王五]students.stream()        .map(Student::getName)        .collect(Collectors.toList());

从这点上看，还是通过java.util.stream.Stream#map更清晰一些。

聚合后操作：reducing

reducing提供了 3 个重载方法：

• public static Collector> reducing(BinaryOperator op)：直接通过BinaryOperator操作，返回值是Optional

• public static Collector reducing(T identity, BinaryOperator op)：预定默认值，然后通过BinaryOperator操作

• public static Collector reducing(U identity, Function mapper, BinaryOperator op)：预定默认值，通过Function操作元素，然后通过BinaryOperator操作

比如，计算所有students的得分总数：

// Optional[66.369]，注意返回类型是Optionalstudents.stream()        .map(Student::getScore)        .collect(Collectors.reducing(Double::sum));// 66.369students.stream()        .map(Student::getScore)        .collect(Collectors.reducing(0.0, Double::sum));// 66.369students.stream()        .collect(Collectors.reducing(0.0, Student::getScore, Double::sum));

同mapping，reducing的操作与java.util.stream.Stream#reduce方式类似：

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