Java8-10-Stream分組與分割槽詳解

尹昊發表於2017-12-11
Java

上一篇我們介紹了Strem的概念與實際的一些操作，本篇我們繼續來學習Stream的另一個重要操作，分組與分割槽。
我們在上一篇介紹Stream的操作時，會經常使用到Collectors這個類，這個類實際上是一個封裝了很多常用的匯聚操作的一個工廠類。我們之前用到過

//將結果匯聚到ArrayList中
Collectors.toList();
//將結果匯聚到HashSet中
Collectors.toSet();

以及更為通用的

//將結果匯聚到一個指定型別的集合中
Collectors.toCollection(Supplier<C> collectionFactory);

Stream分組

在實際開發中，對於將一個集合的內容進行分組或分割槽這種需求也非常常見，所以我們繼續學習下Collectors類中的groupingBy和partitioningBy方法。

public static Collector groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier){
    //...
}

groupingBy接收一個Function型別的變數classifier，classifier被稱作分類器，收集器會按著classifier作為key對集合元素進行分組，然後返回Collector收集器物件，假如現在有一個實體Student

public class Student {
    private String name;
    private int score;
    private int age;

    public Student(String name,int score,int age){
        this.name = name;
        this.score = score;
        this.age = age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getScore() {
        return score;
    }

    public void setScore(int score) {
        this.score = score;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
}

我們現在按Student的name進行分組，如果使用sql來表示就是select * from student group by name; 再看下使用Stream的方式

Map<String, List<Student>> collect = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getName));

這裡我們使用方法引用（類名::例項方法名）替代lambda表示式（s -> s.getName()）的方式來指定classifier分類器，使集合按Student的name來分組。
注意到分組後的返回型別是Map<String, List<Student>>，結果集中會將name作為key，對應的Student集合作為value返回。
那如果按name分組後，想求出每組學生的數量，就需要藉助groupingBy另一個過載的方法

public static Collector groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,Collector<? super T, A, D> downstream){
    //...
}

第二個引數downstream還是一個收集器Collector物件，也就是說我們可以先將classifier作為key進行分組，然後將分組後的結果交給downstream收集器再進行處理

//按name分組 得出每組的學生數量 使用過載的groupingBy方法，第二個引數是分組後的操作
Map<String, Long> collect1 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getName, Collectors.counting()));

Collectors類這裡也幫我們封裝好了用於統計數量的counting()方法，這裡先了解一下counting()就是將收集器中元素求總數即可，後續我們會再深入原始碼學習。

我們還可以對分組後的資料求平均值

Map<String, Double> collect2 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getName, Collectors.averagingDouble(Student::getScore)));

averagingDouble方法接收一個ToDoubleFunction引數

@FunctionalInterface
public interface ToDoubleFunction<T> {

    /**
     * Applies this function to the given argument.
     *
     * @param value the function argument
     * @return the function result
     */
    double applyAsDouble(T value);
}

ToDoubleFunction實際上也是Function系列函式式介面中的其中一個特例，接收一個引數，返回Double型別（這裡是接收一個Student返回score）。因為分組後的集合中每個元素是Student型別的，所以我們無法直接對Student進行求平均值

//虛擬碼
Collectors.averagingDouble(Student))

所以需要將Student轉成score再求平均值，Collectors.averagingDouble(Student::getScore))。

Stream分割槽

針對上面的Student，我們現在再加一個需求，分別統計一下及格和不及格的學生（分數是否>=60）
這時候符合Stream分割槽的概念了，Stream分割槽會將集合中的元素按條件分成兩部分結果，key是Boolean型別，value是結果集，滿足條件的key是true，我們看下示例。

Map<Boolean, List<Student>> collect3 = students.stream().collect(Collectors.partitioningBy(student -> student.getScore() >= 60));
System.out.println(collect3.get(true));//輸出及格的Student
System.out.println(collect3.get(false));//輸出不及格的Student

partitioningBy方法接收一個Predicate作為分割槽判斷的依據，滿足條件的元素放在key為true的集合中，反之放在key為false的集合中

//partitioningBy方法
public static Collector partitioningBy(Predicate<? super T> predicate) {
    return partitioningBy(predicate, toList());
}

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