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Table des matières
2. Partionnement avec partitioningBy()
3. Collecte en cha?nes avec joining()
4. Aggrégation des données numériques
5. Composer des collectionneurs avec nidification
6. Gestion des résultats facultatifs avec collectingAndThen()
Réflexions finales
Maison Java javaDidacticiel Collecteurs de cours d'eau Java: Beyond `Tolist ()` et `Tomap ()`

Collecteurs de cours d'eau Java: Beyond `Tolist ()` et `Tomap ()`

Jul 29, 2025 am 02:25 AM

Collectors.GroupingBy () Données de groupe, soutenant un traitement ultérieur par les collectionneurs en aval; 2. Collecteurs.PartioningBy () Partitions par des conditions booléennes; 3. collectionners.joining () Splice Strings, support des délimiteurs, préfixes et suffixes; 4. Les collectionneurs numériques tels que SummarizingInt () fournissent des statistiques; 5. Collecteurs de combinaison imbriqués pour obtenir des opérations complexes; 6. CollectionAndThen () effectue une conversion finale des résultats. Ces collectionneurs avancés peuvent réduire le code du chaudron, améliorer les performances et améliorer la lisibilité du code, ce qui rend le traitement des données plus intuitif et plus efficace.

Collecteurs de cours d'eau Java: Beyond `Tolist ()` et `Tomap ()`

L'API Stream de Java est un outil puissant pour le traitement des séquences d'éléments, et Collectors sont la clé pour agréger les résultats du flux en formes utiles. Alors que Collectors.toList() et Collectors.toMap() sont les plus couramment utilisés, la classe d'utilité Collectors offre un riche ensemble d'opérations qui vont bien au-delà de ces bases. Explorons certains des collectionneurs les plus avancés et pratiques qui peuvent simplifier votre code et améliorer la lecture.

Collecteurs de cours d'eau Java: Beyond `Tolist ()` et `Tomap ()`

1. Groupement de données avec groupingBy()

L'un des collectionneurs les plus puissants est Collectors.groupingBy() , qui partitionne les éléments en groupes basés sur une fonction de classification.

 List <string> words = arrays.aslist ("Apple", "banana", "cers", "date");

Map <Integer, list <string >> grouedByLength = Words.Stream ()
    .Collect (Collectors.GroupingBy (String :: Length));

// Résultats: {4 = [date], 5 = [Apple], 6 = [banane, cerise]}

Vous pouvez également appliquer un collecteur en aval pour traiter davantage chaque groupe:

Collecteurs de cours d'eau Java: Beyond `Tolist ()` et `Tomap ()`
 Map <Integer, long> countByLength = Words.Stream ()
    .Collect (Collectors.GroupingBy (String :: Length, Collectors.Counting ()));

// Résultats: {4 = 1, 5 = 1, 6 = 2}

Ceci est particulièrement utile pour résumer les données, comme le comptage, la résumé ou la moyenne dans les catégories.


2. Partionnement avec partitioningBy()

Lorsque vous avez besoin de diviser un flux en deux groupes en fonction d'une condition booléenne, utilisez partitioningBy() .

Collecteurs de cours d'eau Java: Beyond `Tolist ()` et `Tomap ()`
 Map <boolean, list <Integer >> evenodd = arrays.aslist (1, 2, 3, 4, 5) .Stream ()
    .Collect (Collectors.PartioningBy (n -> n% 2 == 0));

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

Comme groupingBy() , il prend en charge les collectionneurs en aval:

 Map <boolean, entier> sumpartition = arrays.aslist (1, 2, 3, 4, 5) .Stream ()
    .Collect (Collecteurs.PartioningBy (
        n -> n% 2 == 0,
        Collectionners.summingInt (entier :: intValue)
    ));

// Résultat: {false = 9, true = 6}

Ceci est idéal pour les catégories binaires comme le pass / échec, actif / inactif, etc.


3. Collecte en cha?nes avec joining()

Besoin de concaténer les cha?nes d'un flux? Collectors.joining() est propre et efficace.

 List <string> names = arrays.aslist ("Alice", "Bob", "Charlie");

String joint = names.stream ()
    .Collect (collectionners.joining (",", "noms:", "."));

// Résultats: "Noms: Alice, Bob, Charlie."

Il prend en charge:

  • Un délimiteur ( ", " )
  • Un préfixe facultatif ( "Names: " )
  • Un suffixe facultatif ( "." )

Parfait pour construire une sortie lisible ou des cha?nes de type CSV.


4. Aggrégation des données numériques

Java fournit des collectionneurs spécialisés pour la réduction numérique:

  • Collectors.summingInt() , summingLong() , summingDouble()
  • Collectors.averagingInt() , etc.
  • Collectors.maxBy() , minBy() avec Comparator

Exemple:

 List <Integer> nombres = arrays.aslist (1, 2, 3, 4, 5);

Statistiques intsummarystatistiques = nombres.stream ()
    .Collect (collectionners.summarisingInt (entier :: intValue));

// stats.getsum () → 15
// stats.getAtEvert () → 3.0
// stats.getmax () → 5

summarizingInt() vous donne un instantané statistique complet en une seule passe.


5. Composer des collectionneurs avec nidification

Vous pouvez composer des collectionneurs en les nichant dans groupingBy() , partitioningBy() ou mapping() .

Par exemple, regroupez les gens par ville et obtenez uniquement leurs noms:

 Map <string, list <string>> namebycity = People.Stream ()
    .Collect (collectionners.groupingBy (
        Personne :: getCity,
        Collectionners.mapping (personne :: getName, collectionners.tolist ())
    ));

Ou obtenir l'age moyen par département:

 Map <string, double> avagebydept = employés.stream ()
    .Collect (collectionners.groupingBy (
        Employé :: GetDepartment,
        Collecteurs.AvingingInt (Employé :: Getage)
    ));

Cette composabilité rend Collectors extrêmement flexibles.


6. Gestion des résultats facultatifs avec collectingAndThen()

Parfois, vous voulez effectuer une transformation finale sur le résultat, surtout lorsque vous savez que le résultat ne sera pas nul.

 String maxName = names.stream ()
    .Collect (Collecteurs.CollectingandThen (
        Collectionners.maxby (String :: compareto),
        Facultatif :: Get
    ));

Utilisez-le pour envelopper un collecteur et appliquer une fonction de finition - Gandy lorsque vous souhaitez affirmer ou convertir le résultat final.

Soyez juste prudent: si le collectionneur intérieur renvoie un vide Optional , Optional::get Will Throw!


Réflexions finales

Alors que toList() et toMap() couvrent de nombreux cas de base, la plongée dans la bo?te à outils Collectors plus large vous permet:

  • Réduire la plaque de passe-partout
  • Améliorer les performances (moins de passes sur les données)
  • écrivez un code de style fonctionnel plus expressif

Ces collectionneurs avancés ne sont pas seulement du sucre syntaxique - ils permettent un traitement de données déclaratif déclaratif et lisible qui reflète étroitement votre intention.

Fondamentalement, une fois que vous commencez à utiliser groupingBy , partitioningBy et les collectionneurs imbriqués, vous vous demanderez comment vous avez vécu sans eux.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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