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输出集合

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我们介绍了Stream的几个常见操作:map()filter()reduce()。这些操作对Stream来说可以分为两类,一类是转换操作,即把一个Stream转换为另一个Stream,例如map()filter(),另一类是聚合操作,即对Stream的每个元素进行计算,得到一个确定的结果,例如reduce()

区分这两种操作是非常重要的,因为对于Stream来说,对其进行转换操作并不会触发任何计算!我们可以做个实验:

import java.util.function.Supplier; 
import java.util.stream.Stream;
----
public class Main {
    public static void main(String[] args)     {
        Stream<Long> s1 = Stream.generate(new NatualSupplier());
        Stream<Long> s2 = s1.map(n -> n * n);
        Stream<Long> s3 = s2.map(n -> n - 1);
        System.out.println(s3); // java.util.stream.ReferencePipeline$3@49476842
    }
}

class NatualSupplier implements Supplier<Long> {
    long n = 0;
    public Long get() {
        n++;
        return n;
    }
}

因为s1是一个Long类型的序列,它的元素高达922亿个,但执行上述代码,既不会有任何内存增长,也不会有任何计算,因为转换操作只是保存了转换规则,无论我们对一个Stream转换多少次,都不会有任何实际计算发生。

而聚合操作则不一样,聚合操作会立刻促使Stream输出它的每一个元素,并依次纳入计算,以获得最终结果。所以,对一个Stream进行聚合操作,会触发一系列连锁反应:

Stream<Long> s1 = Stream.generate(new NatualSupplier());
Stream<Long> s2 = s1.map(n -> n * n);
Stream<Long> s3 = s2.map(n -> n - 1);
Stream<Long> s4 = s3.limit(10);
s4.reduce(0, (acc, n) -> acc + n);

我们对s4进行reduce()聚合计算,会不断请求s4输出它的每一个元素。因为s4的上游是s3,它又会向s3请求元素,导致s3s2请求元素,s2s1请求元素,最终,s1Supplier实例中请求到真正的元素,并经过一系列转换,最终被reduce()聚合出结果。

可见,聚合操作是真正需要从Stream请求数据的,对一个Stream做聚合计算后,结果就不是一个Stream,而是一个其他的Java对象。

输出为List

reduce()只是一种聚合操作,如果我们希望把Stream的元素保存到集合,例如List,因为List的元素是确定的Java对象,因此,把Stream变为List不是一个转换操作,而是一个聚合操作,它会强制Stream输出每个元素。

下面的代码演示了如何将一组String先过滤掉空字符串,然后把非空字符串保存到List中:

import java.util.*;
import java.util.stream.*;
----
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("Apple", "", null, "Pear", "  ", "Orange");
        List<String> list = stream.filter(s -> s != null && !s.isBlank()).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);
    }
}

Stream的每个元素收集到List的方法是调用collect()并传入Collectors.toList()对象,它实际上是一个Collector实例,通过类似reduce()的操作,把每个元素添加到一个收集器中(实际上是ArrayList)。

类似的,collect(Collectors.toSet())可以把Stream的每个元素收集到Set中。

输出为数组

把Stream的元素输出为数组和输出为List类似,我们只需要调用toArray()方法,并传入数组的“构造方法”:

List<String> list = List.of("Apple", "Banana", "Orange");
String[] array = list.stream().toArray(String[]::new);

注意到传入的“构造方法”是String[]::new,它的签名实际上是IntFunction<String[]>定义的String[] apply(int),即传入int参数,获得String[]数组的返回值。

输出为Map

如果我们要把Stream的元素收集到Map中,就稍微麻烦一点。因为对于每个元素,添加到Map时需要key和value,因此,我们要指定两个映射函数,分别把元素映射为key和value:

import java.util.*;
import java.util.stream.*;
----
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> stream = Stream.of("APPL:Apple", "MSFT:Microsoft");
        Map<String, String> map = stream
                .collect(Collectors.toMap(
                        // 把元素s映射为key:
                        s -> s.substring(0, s.indexOf(':')),
                        // 把元素s映射为value:
                        s -> s.substring(s.indexOf(':') + 1)));
        System.out.println(map);
    }
}

分组输出

Stream还有一个强大的分组功能,可以按组输出。我们看下面的例子:

import java.util.*;
import java.util.stream.*;
----
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = List.of("Apple", "Banana", "Blackberry", "Coconut", "Avocado", "Cherry", "Apricots");
        Map<String, List<String>> groups = list.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(s -> s.substring(0, 1), Collectors.toList()));
        System.out.println(groups);
    }
}

分组输出使用Collectors.groupingBy(),它需要提供两个函数:一个是分组的key,这里使用s -> s.substring(0, 1),表示只要首字母相同的String分到一组,第二个是分组的value,这里直接使用Collectors.toList(),表示输出为List,上述代码运行结果如下:

{
    A=[Apple, Avocado, Apricots],
    B=[Banana, Blackberry],
    C=[Coconut, Cherry]
}

可见,结果一共有3组,按"A""B""C"分组,每一组都是一个List

假设有这样一个Student类,包含学生姓名、班级和成绩:

class Student {
    int gradeId; // 年级
    int classId; // 班级
    String name; // 名字
    int score; // 分数
}

如果我们有一个Stream<Student>,利用分组输出,可以非常简单地按年级或班级把Student归类。

小结

Stream可以输出为集合:

Stream通过collect()方法可以方便地输出为ListSetMap,还可以分组输出。


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