Sammler.GroupingBy () Gruppendaten, die weitere Verarbeitung durch nachgeschaltete Sammler unterstützen; 2. Sammler. 3.. Collectors.Joining () Splei?strings, unterstützende Grenzwerte, Pr?fixe und Suffixe; V. 5. verschachtelte Kombinationssammler, um komplexe Operationen zu erreichen; 6. sammeln und durch, führt die endgültige Umwandlung der Ergebnisse durch. Diese fortschrittlichen Sammler k?nnen den Code des Boilerplate reduzieren, die Leistung verbessern und die Code -Lesbarkeit verbessern, wodurch die Datenverarbeitung intuitiver und effizienter gestaltet wird.

Stream -API von Java ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Verarbeitung von Elementensequenzen, und Collectors sind der Schlüssel, um Stream -Ergebnisse in nützliche Formen zu aggregieren. W?hrend Collectors.toList() und Collectors.toMap() die am h?ufigsten verwendeten Kollektoren sind, bietet die Collectors Utility -Klasse eine Reihe von Vorg?ngen, die weit über diese Grundlagen hinausgehen. Lassen Sie uns einige der fortschrittlicheren und praktischeren Sammler untersuchen, die Ihren Code vereinfachen und die Lesbarkeit verbessern k?nnen.

1. Gruppieren von Daten mit groupingBy()

Einer der leistungsst?rksten Sammler sind Collectors.groupingBy() , die Elemente in Gruppen basieren, die auf einer Klassifizierungsfunktion basieren.

 List <String> Words = Arrays.aslist ("Apple", "Banana", "Cherry", "Date");

Karte <Integer, Liste <String >> gruppeDyLength = Words.stream ()
    .Collect (Sammler.GroupingBy (String :: L?nge));

// Ergebnisse: {4 = [Datum], 5 = [Apple], 6 = [Banana, Cherry]}

Sie k?nnen auch einen nachgeschalteten Sammler anwenden, um jede Gruppe weiter zu verarbeiten:

 Karte <Integer, Long> countByLength = W?rter.stream ()
    .Collect (Collectors.GroupingBy (String :: L?nge, Sammler. Counting ()));

// Ergebnisse: {4 = 1, 5 = 1, 6 = 2}

Dies ist besonders nützlich, um Daten zusammenzufassen - wie das Z?hlen, Summieren oder Mittelwertigen innerhalb von Kategorien.

2. Verteilung mit partitioningBy()

Wenn Sie einen Stream basierend auf einem booleschen Zustand in zwei Gruppen aufteilen müssen, verwenden Sie partitioningBy() .

 Karte <boolean, Liste <Integer >> Awardd = arrays.aslist (1, 2, 3, 4, 5) .stream ()
    .Collect (Sammler.PartitioningBy (n -> n % 2 == 0));

// Ergebnis: {false = [1, 3, 5], true = [2, 4]}

Wie groupingBy() unterstützt es nachgeschaltete Sammler:

 Karte <boolean, Integer> SumpArtition = Arrays.aSlist (1, 2, 3, 4, 5) .stream ()
    .Collect (Sammler.Partitioningby (
        n -> n % 2 == 0,,
        Sammler.Summmingint (Integer :: Intvalue)
    ));

// Ergebnis: {false = 9, true = 6}

Dies ist ideal für bin?re Kategorien wie Pass/Fail/Fail, Active/Inactive usw.

3.. Sammeln Sie in Streicher mit joining()

Müssen Sie Strings aus einem Strom verkettet? Collectors.joining() ist sauber und effizient.

 Liste <String> names = arrays.aslist ("Alice", "Bob", "Charlie");

String angeschlossen = names.stream ()
    .Collect (Collectors.Joining (",", "Namen:", "."));

// Ergebnisse: "Namen: Alice, Bob, Charlie."

Es unterstützt:

• Ein Trennzeichen ( ", " )
• Ein optionales Pr?fix ( "Names: " )
• Ein optionales Suffix ( "." )

Perfekt zum bauen lesbaren Ausgang oder CSV-?hnlichen Saiten.

4. aggregieren numerische Daten

Java bietet spezialisierte Sammler für die numerische Reduzierung:

• Collectors.summingInt() , summingLong() , summingDouble()
• Collectors.averagingInt() usw.
• Collectors.maxBy() , minBy() mit dem Comparator

Beispiel:

 Liste <Ganzzahl> numbers = arrays.aslist (1, 2, 3, 4, 5);

IntsummyStatistics Statistiken = number.stream ()
    .Collect (Sammler.SummarizingInt (Integer :: intvalue));

// stats.getsum () → 15
// stats.getAverage () → 3.0
// stats.getMax () → 5

summarizingInt() gibt Ihnen einen vollst?ndigen statistischen Schnappschuss in einem Pass.

5. Sammeln mit Nisting komponieren

Sie k?nnen Sammler komponieren, indem Sie sie in groupingBy() , partitioningBy() oder mapping() nisten.

Zum Beispiel Gruppenpersonen nach Stadt und erhalten nur ihre Namen:

 Karte <String, Liste <String >> namesBycity = people.stream ()
    .Collect (Sammler.Groupingby (
        Person :: GetCity,
        Sammler.Mapping (Person :: GetName, Collectors.tolist ())
    ));

Oder erhalten Sie das Durchschnittsalter pro Abteilung:

 Karte <String, Double> avgageByDept = Mitarbeiter.Stream ()
    .Collect (Sammler.Groupingby (
        Mitarbeiter :: Get -Abpartment,
        Collectors.avagingInt (Mitarbeiter :: Getage)
    ));

Diese Komposition macht Collectors extrem flexibel.

6. Optionale Ergebnisse mit collectingAndThen()

Manchmal m?chten Sie eine endgültige Transformation zum Ergebnis durchführen, insbesondere wenn Sie wissen, dass das Ergebnis nicht null ist.

 String maxname = names.stream ()
    .Collect (Sammler.Collectingandthen (
        Collectors.Maxby (String :: Compareto),
        Optional :: Get
    ));

Verwenden Sie dies, um einen Kollektor einzuwickeln und eine Finish -Funktion anzuwenden - Handy, wenn Sie das Endergebnis geltend machen oder konvertieren m?chten.

Seien Sie einfach vorsichtig: Wenn der innere Sammler einen leeren Optional , Optional::get Wille werfen!

Letzte Gedanken

W?hrend toList() und toMap() viele grundlegende F?lle abdecken, k?nnen Sie in die breitere Collectors -Toolbox eintauchen:

• Kesselplatte reduzieren
• Verbesserung der Leistung (weniger Datenüberg?nge über Daten)
• Schreiben Sie expressiverer Code im funktionalen Stil im Stil

Diese fortschrittlichen Sammler sind nicht nur syntaktischen Zucker - sie erm?glichen eine deklarative, lesbare Datenverarbeitung, die Ihre Absicht genau widerspiegelt.

Sobald Sie anfangen, groupingBy , partitioningBy und verschachtelte Sammler zu verwenden, werden Sie sich fragen, wie Sie ohne sie gelebt haben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonJava -Stream -Sammler: Beyond `Tolist ()` und `tomap ()`. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!