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乐字节-Java8新特性-接口默认方法之Stream流(下)

时间:2019-04-10 21:51:53      阅读:183      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:订单状态   val   终端   any   定制   重复元素   size   table   3.2   

接上一篇:《Java8新特性之stream》,下面继续接着讲Stream 

 

5、流的中间操作

常见的流的中间操作,归为以下三大类:筛选和切片流操作、元素映射操作、元素排序操作:

操作描述
筛选和切片 filter(T -> boolean):保留 boolean 为 true 的元素 limit(long n):返回前 n 个元素 skip(long n):去除前 n 个元素 distinct():去除重复元素,这个方法是通过类的 equals 方法来判断两个元素是否相等的
映射 map(T -> R):将流中的每一个元素 T 映射为 R(类似类型转换) flatMap(T -> Stream<R>): 将流中的每一个元素 T 映射为一个流,再把每一个流连接成为一个流
排序 sorted() / sorted((T, T) -> int):如果流中的元素的类实现了 Comparable 接口,即有自己的排序规则,那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序,如 Stream<Integer>

 

5.1、筛选和切片

例如以订单数据为例,在做报表展示时,会根据订单状态、用户信息、支付结果等状态来分别展示(即过滤和统计展示)

定义订单Order类

public class Order {
   // 订单id
   private Integer id;
   // 订单用户id
   private Integer userId;
   // 订单编号
   private  String orderNo;
   // 订单日期
   private Date orderDate;
   // 收货地址
   private String address;
   // 创建时间
   private Date createDate;
   // 更新时间
   private Date updateDate;
   // 订单状态 0-未支付 1-已支付 2-代发货 3-已发货 4-已接收 5-已完成
   private Integer status;
   // 是否有效 1-有效订单 0-无效订单
   private Integer isValid;
   
   //订单总金额
   private  Double total;
   /**
      此处省略getter/setter方法
   */
}

测试

public static void main(String[] args) {
       Order order01 = new Order(1,10,"20190301",
               new Date(),"上海市-浦东区",new Date(),new Date(),4,1,100.0);
       Order order02 = new Order(2,30,"20190302",
               new Date(),"北京市四惠区",new Date(),new Date(),1,1,2000.0);
       Order order03 = new Order(3,20,"20190303",
               new Date(),"北京市-朝阳区",new Date(),new Date(),4,1,500.0);
       Order order04 = new Order(4,40,"20190304",
               new Date(),"北京市-大兴区",new Date(),new Date(),4,0,256.0);
       Order order05 = new Order(5,40,"20190304",
               new Date(),"上海市-松江区",new Date(),new Date(),4,0,1000.0);
       List<Order> ordersList= Arrays.asList(order01,order02,order03,order04);
       // 过滤订单集合 有效订单 并打印到控制台
       ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==1).forEach(System.out::println);
  // 过滤订单集合有效订单 取前两条有效订单 并打印到控制台
       ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==1).limit(2).forEach(System.out::println);
  }
// 过滤订单集合有效订单 取最后一条记录
       ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==1)
              .skip(ordersList.size()-2).forEach(System.out::println);
?
// 去除订单编号重复的无效订单记录 此时因为比较的为Object Order对象需要重写HashCode 与Equals 方法
/**
    * 重写 equals 方法
    * @param obj
    * @return
    */
   @Override
   public boolean equals(Object obj) {
       boolean flag = false;
       if (obj == null) {
           return flag;
      }
       Order order = (Order) obj;
       if (this == order) {
           return true;
      } else {
           return (this.orderNo.equals(order.orderNo));
      }
  }
?
   /**
    * 重写hashcode方法
    * @return
    */
   @Override
   public int hashCode() {
       int hashno = 7;
       hashno = 13 * hashno + (orderNo == null ? 0 : orderNo.hashCode());
       return hashno;
  }
// 过滤订单集合无效订单 去除订单号重复记录
 ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==0).distinct().forEach(System.out::println);

5.2、映射

//过滤订单集合有效订单  获取所有订单订单编号
ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==1).map((order)->order.getOrderNo()).forEach(System.out::println);
?
// 过滤有效订单 并分离每个订单下收货地址市区信息
ordersList.stream().map(o->o.getAddress().split("-")).flatMap(Arrays::stream).forEach(System.out::println);

5.3、排序

 //过滤有效订单 并根据用户id 进行排序
ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==1)
.sorted((o1,o2)->o1.getUserId()-o2.getUserId()).forEach(System.out::println);
//或者等价写法
ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==1)
              .sorted(Comparator.comparingInt(Order::getUserId)).forEach(System.out::println);
?
// 定制排序规则
/*过滤有效订单
* 定制排序:如果订单状态相同 根据订单创建时间排序 反之根据订单状态排序
*/
ordersList.stream().filter((order)->order.getIsValid()==1).sorted((o1,o2)->{
  if(o1.getStatus().equals(o2.getStatus())){
       return o1.getCreateDate().compareTo(o2.getCreateDate());
  }else{
       return o1.getStatus().compareTo(o2.getStatus());
  }}).forEach(System.out::println);

6、流的终止操作

终止操作会从流的流水线生成结果。其结果是任何不是流的值,比如常见的List、 Integer,甚 至void等结果。 对于流的终止操作,分为以下三类:

操作描述
查找与匹配 allMatch:检查是否匹配所有元素 anyMatch(T -> boolean): 流中是否有一个元素匹配给定的 T -> boolean 条件 noneMatch(T -> boolean): 流中是否没有元素匹配给定的 T -> boolean 条件 findAny():找到其中一个元素 (使用 stream() 时找到的是第一个元素;使用 parallelStream() 并行时找到的是其中一个元素) findFirst():找到第一个元素 max():返回流中最大值 min():返回流中最小值 count():返回流中元素的总个数
归约: 将流中元素反复结合起来,得到一个值 reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T): 用于组合流中的元素,如求和,求积,求最大值等
收集: 将流转换为其他形式,接收一个Collertor接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法 collect()

 

6.1、查找与匹配

  // 筛选所有有效订单  匹配用户id =20 的所有订单
System.out.println("allMatch匹配结果:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).allMatch((o) -> o.getUserId() == 20));
System.out.println("anyMatch匹配结果:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).anyMatch((o) -> o.getUserId() == 20));
System.out.println("noneMatch匹配结果:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).noneMatch((o) -> o.getUserId() == 20));
?
// 筛选所有有效订单 返回订单总数
System.out.println("count结果:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).count());
// 筛选所有有效订单 返回金额最大订单值
Optional<Double> max=ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
  .map(Order::getTotal).max(Double::compare);
System.out.println("订单金额最大值:"+max.get());
// 筛选所有有效订单 返回金额最小订单值
Optional<Double> min=ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
  .map(Order::getTotal).min(Double::compare);
System.out.println("订单金额最小值:"+min.get());

6.2、归约

将流中元素反复结合起来,得到一个值的操作。

// 归约操作  计算有效订单总金额
System.out.println("有效订单总金额:"+ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1).map(Order::getTotal).reduce(Double::sum).get());

6.3、Collector收集数据

6.3.1、收集

将流转换为其他形式,coollect 方法作为终端操作, 接收一个Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法。最常用的方法,把流中所有元素收集到一个 List, Set 或 Collection 中

  • toList

  • toSet

  • toCollection

  • toMap

// 收集操作
// 筛选所有有效订单 并收集订单列表
List<Order> orders= ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1).collect(Collectors.toList());
orders.forEach(System.out::println);
// 筛选所有有效订单 并收集订单号 与 订单金额
Map<String,Double> map=ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1).
   collect(Collectors.toMap(Order::getOrderNo, Order::getTotal));
// java8 下对map 进行遍历操作 如果 Map 的 Key 重复了,会报错
map.forEach((k,v)->{
   System.out.println("k:"+k+":v:"+v);
});

6.3.2、汇总

  • countintg():用于计算总和

  • count():用于计算总和(推荐使用,写法更简洁)

  • summingInt() ,summingLong(),summingDouble():用于计算总和

  • averagingInt(),averagingLong(),averagingDouble()用于平均

  • summarizingInt,summarizingLong,summarizingDouble 同样可以实现计算总和,平均等操作,比如summarizingInt 结果会返回IntSummaryStatistics 类型 ,然后通过get方法获取对应汇总值即可

// 汇总操作
//筛选所有有效订单 返回订单总数
System.out.println("count结果:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).collect(Collectors.counting()));
System.out.println("count结果:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).count());
?
// 返回订单总金额
System.out.println("订单总金额:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).collect(Collectors.summarizingDouble(Order::getTotal)));
System.out.println("订单总金额:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).mapToDouble(Order::getTotal).sum());
System.out.println("订单总金额:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).map(Order::getTotal).reduce(Double::sum).get());
?
// 返回 用户id=20 有效订单平均每笔消息金额
System.out.println("用户id=20 有效订单平均每笔消费金额:"+ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).
                  filter((order -> order.getUserId()==20))
                  .collect(Collectors.averagingDouble(Order::getTotal)));
System.out.println("用户id=20 有效订单平均每笔消费金额:"+
                  ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).
                  filter((order -> order.getUserId()==20))
                  .mapToDouble(Order::getTotal).average().getAsDouble());
?
System.out.println("用户id=20 有效订单平均每笔消费金额:"+
                  ordersList.stream().
                  filter((order) -> order.getIsValid() == 1).
                  filter((order -> order.getUserId()==20))
                  .collect(Collectors.summarizingDouble(Order::getTotal)).getAverage());
?
// 筛选所有有效订单 并计算订单总金额
System.out.println("订单总金额:"+ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                  .collect(Collectors.summingDouble(Order::getTotal)));
// 筛选所有有效订单 并计算最小订单金额
System.out.println("最小订单金额:"+ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                  .map(Order::getTotal).collect(Collectors.minBy(Double::compare)));
// 筛选所有有效订单 并计算最大订单金额
System.out.println("最大订单金额:"+ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                  .map(Order::getTotal).collect(Collectors.maxBy(Double::compare)));

6.3.3、最值

maxBy,minBy 两个方法,需要一个 Comparator 接口作为参数,实现最大 最小值获取操作

// 取最会
// 筛选所有有效订单 并计算最小订单金额
System.out.println("最小订单金额:"+ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                  .map(Order::getTotal).collect(Collectors.minBy(Double::compare)));
// 筛选所有有效订单 并计算最大订单金额
System.out.println("最大订单金额:"+ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
                  .map(Order::getTotal).collect(Collectors.maxBy(Double::compare)));

6.3.4、分组

groupingBy 用于将数据分组,最终返回一个 Map 类型

groupingBy 可以接受一个第二参数实现多级分组

// 分组-根据有效订单支付状态进行分组操作
Map<Integer,List<Order>> g01=ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
  .collect(Collectors.groupingBy(Order::getStatus));
g01.forEach((status,order)->{
   System.out.println("----------------");
   System.out.println("订单状态:"+status);
   order.forEach(System.out::println);
});
?
// 分组-查询有效订单 根据用户id 和 支付状态进行分组
Map<Integer,Map<String,List<Order>>> g02= ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
  .collect(Collectors.groupingBy(Order::getUserId,Collectors.groupingBy((o)->{
       if(o.getStatus()==0){
           return "未支付";
      }else if (o.getStatus()==1){
           return "已支付";
      }else if (o.getStatus()==2){
           return "待发货";
      }else if (o.getStatus()==3){
           return "已发货";
      }else if (o.getStatus()==4){
           return "已接收";
      } else{
           return "已完成";
      }
  })));
g02.forEach((userId,m)->{
   System.out.println("用户id:"+userId+"-->有效订单如下:");
   m.forEach((status,os)->{
       System.out.println("状态:"+status+"---订单列表如下:");
       os.forEach(System.out::println);
  });
   System.out.println("-----------------------");
});

6.3.5、partitioningBy 分区

分区与分组的区别在于,分区是按照 true 和 false 来分的,因此partitioningBy 接受的参数的 lambda 也是 T -> boolean

// 分区操作  筛选订单金额>1000 的有效订单
Map<Boolean,List<Order>> g03= ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1)
  .collect(Collectors.partitioningBy((o)->o.getTotal()>1000));
g03.forEach((b,os)->{
   System.out.println("分区结果:"+b+"--列表结果:");
   os.forEach(System.out::println);
});
?
// 拼接操作 筛选有效订单 并进行拼接
String orderStr=ordersList.stream().filter((order) -> order.getIsValid() == 1).map(Order::getOrderNo)
  .collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(orderStr);

 

乐字节-Java新特性之stream流就介绍到这里了,接下来小乐还会接着给大家讲解Java8新特性之Optional,欢迎关注,转载请说明出处和作者。

 

乐字节-Java8新特性-接口默认方法之Stream流(下)

标签:订单状态   val   终端   any   定制   重复元素   size   table   3.2   

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