Stream流技巧总结
Stream 流技巧总结
前言
Java 中的 Stream 流提供了一种强大而灵活的处理集合数据的方式。通过 Stream，我们可以使用更为简洁和函数式的风格对集合进行操作，提高代码的可读性和可维护性。在本文中，笔者将总结一些常用的 Stream 流技巧，涵盖了抽取、转换和过滤集合数据的常见场景。当然，后续笔者接触到了其他的场景，也会同步更新文章内容，推荐点赞加收藏哦。
抽取列表元素属性整合成列表集合
利用 stream 流的 map 方法：
// 获取List的【id集合】
List<Long> ids = list.stream().map(LearningLesson::getId).collect(Collectors.tolist());
// 获取Set的【id集合】
Set<Long> ids2 = list,stream().map(LearningLesson;:getId).collect(Collectors.toSet());
LearningLesson 是一个实体类。
list 转 Map
1、传统写法 - new 一个 Map
Map<Long, LearningLesson> map = new HashMap<>();
for (LearningLesson lesson : list) {
map.put(lessson.getId(), lesson);
}
2、使用 stream 流
当要使用两个 for 循环的时候，这种方法可能可以用来提高性能。
// toMap 方法
Map<Long, LearningLesson> lessonMap = list.stream()
.collect(Collectors.toMap(LearningLesson::getId, c -> c));
// c -> c 等价于 Function.identity()
// Function.identity() 是 Java 8 引入的一个方法，它返回一个函数，该函数总是返回其输入参数。简单来说，它是一个用于创建恒等函数的静态方法。
Map<Long, LearningLesson> lessonMap = list.stream()
.collect(Collectors.toMap(LearningLesson::getId, Function.identity()));
// 其他用法
Map<Long, Long> lessonMap = list.stream()
.collect(Collectors.toMap(LearningLesson::getId, c -> c.getCourseId));
3、Collectors.groupingBy 方法
Map<Long, List<LearningLesson>> lessonMap = list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(LearningLesson::getObjId));
注意：
- 需考虑
LearningLesson::getId是否会有重复数据的情况 - 在使用
Collectors.groupingBy进行分组时，如果被分组的属性（这里是LearningLesson::getObjId）存在重复的情况，那么结果就会是将具有相同属性值的元素放入同一个列表中。 - 是会放入同一个列表中，而不是覆盖。
filter 过滤
基本用法
过滤偶数
public class FilterExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 使用 filter 过滤出偶数
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
// 打印结果
System.out.println("原始列表：" + numbers);
System.out.println("过滤后的偶数列表：" + evenNumbers);
}
}
过滤对象
Long maintainerId = documentInfo.getObjId();
MaintainerEntity maintainer = list.stream()
.filter(m -> m.getId().equals(maintainerId))
.findFirst()
.orElse(null);
解释
list.stream(): 将集合list转换为一个流（Stream）对象，这样我们就可以使用流的各种操作。.filter(m -> m.getId().equals(maintainerId)): 使用filter操作，保留满足给定条件的元素。在这里，保留那些m对象，其id属性与给定的maintainerId相等。.findFirst(): 获取满足条件的第一个元素。这里，我们得到的是一个Optional对象，因为可能找不到符合条件的元素。.orElse(null): 如果有符合条件的元素，返回该元素；否则，返回null。这里的null是作为默认值传递的。
总结
- 这段代码的目的是从
list集合中找到一个具有指定maintainerId的MaintainerEntity对象。如果找到了，则返回该对象，否则返回null。 - 这种写法的好处在于它简洁而流畅地表达了查找的过程，同时通过使用
Optional类型避免了空指针异常，因为findFirst()可能找不到匹配的元素。
结合 Predicate 使用
filter 方法接受一个 Predicate 参数，该参数是一个函数接口，用于定义过滤条件。我们可以将一个自定义的 Predicate 传递给 filter 方法，以实现更灵活的过滤条件。
例如，我们定义一个 Predicate 用于判断一个数字是否为质数：
public class FilterWithPredicate {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 定义 Predicate 判断是否为质数
Predicate<Integer> isPrime = n -> {
if (n <= 1) {
return false;
}
for (int i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) {
if (n % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
};
// 使用 filter 过滤出质数
List<Integer> primeNumbers = numbers.stream()
.filter(isPrime)
.collect(Collectors.toList());
// 打印结果
System.out.println("原始列表：" + numbers);
System.out.println("过滤后的质数列表：" + primeNumbers);
}
}
去除查询结果中的重复元素
思路分析
- 首先使用
Stream.map()方法将list中的每个FormEntity对象的type字段提取出来， - 然后使用
Collectors.toSet()方法将这些type值收集到一个不包含重复元素的Set集合中。 - 最后，再将这个
Set集合转换回List。
这样，返回的 uniqueTypes 列表就不会有重复的元素了。
代码
List<Integer> uniqueTypes = list.stream()
.map(FormEntity::getType)
.collect(Collectors.toSet())
.stream()
.collect(Collectors.toList());