Java 8系列之Stream的强大工具Collector

Stream系列：

• Java 8系列之Stream的基本语法详解
• Java 8系列之Stream的强大工具Collector
• Java 8系列之重构和定制收集器
• Java 8系列之Stream中万能的reduce
  

概述

前面我们使用过collect(toList())，在流中生成列表。实际开发过程中，List又是我们经常用到的数据结构，但是有时候我们也希望Stream能够转换生成其他的值，比如Map或者set，甚至希望定制生成想要的数据结构。

collect也就是收集器，是Stream一种通用的、从流生成复杂值的结构。只要将它传给collect方法，也就是所谓的转换方法，其就会生成想要的数据结构。这里不得不提下，Collectors这个工具库，在该库中封装了相应的转换方法。当然，Collectors工具库仅仅封装了常用的一些情景，如果有特殊需求，那就要自定义了。

显然，List是能想到的从流中生成的最自然的数据结构， 但是有时人们还希望从流生成其他值， 比如 Map 或 Set， 或者你希望定制一个类将你想要的东西抽象出来。

前面已经讲过，仅凭流上方法的签名，就能判断出这是否是一个及早求值的操作。 reduce操作就是一个很好的例子， 但有时人们希望能做得更多。
这就是收集器，一种通用的、从流生成复杂值的结构。只要将它传给collect 方法，所有的流就都可以使用它了。

<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

<R> R collect(Supplier<R> supplier,
BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner);

辅助接口

Supplier

Supplier<T>接口是一个函数接口，该接口声明了一个get方法，主要用来创建返回一个指定数据类型的对象。

• T：指定的数据类型

  @FunctionalInterface
  public interface Supplier {
  T get();
  }

BiConsumer

BiConsumer<T, U>接口是一个函数接口，该接口声明了accept方法，并无返回值，该函数接口主要用来声明一些预期操作。

同时，该接口定义了一个默认方法andThen，该方法接受一个BiConsumer，并返回一个组合的BiConsumer，其会按照顺序执行操作。如果执行任一操作抛出异常，则将其传递给组合操作的调用者。 如果执行此操作抛出异常，将不执行后操作(after)。

@FunctionalInterfacepublic interface BiConsumer<T, U> {    void accept(T t, U u);    default BiConsumer<T, U> andThen(BiConsumer<? super T, ? super U> after) {        Objects.requireNonNull(after);        return (l, r) -> {            accept(l, r);            after.accept(l, r);        };    }}

BinaryOperator

BinaryOperator接口继承于BiFunction接口，该接口指定了apply方法执行的参数类型及返回值类型均为T。

@FunctionalInterfacepublic interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T> {    public static <T> BinaryOperator<T> minBy(Comparator<? super T> comparator) {        Objects.requireNonNull(comparator);        return (a, b) -> comparator.compare(a, b) <= 0 ? a : b;    }    public static <T> BinaryOperator<T> maxBy(Comparator<? super T> comparator) {        Objects.requireNonNull(comparator);        return (a, b) -> comparator.compare(a, b) >= 0 ? a : b;    }}@FunctionalInterfacepublic interface BiFunction<T, U, R> {    R apply(T t, U u);    default <V> BiFunction<T, U, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {        Objects.requireNonNull(after);        return (T t, U u) -> after.apply(apply(t, u));    }}

Function

Funtion是一个函数接口，其内定义了一个转换函数，将T转换为R。比如Stream中的map方法便是接受该函数参数，将T转换为R。

@FunctionalInterfacepublic interface Function<T, R> {    /**     * 转换函数，将T转换为R     */    R apply(T t);    /**     * 返回一个组合函数Function，首先执行before,然后再执行该Function     *     * 如果两个函数的求值都抛出异常，它将被中继到组合函数的调用者。     * 如果before为null，将会抛出NullPointerException     */    default <V> Function<V, R> compose(Function<? super V, ? extends T> before) {        Objects.requireNonNull(before);        return (V v) -> apply(before.apply(v));    }     /**     * 返回一个组合函数Function，首先执行Function,然后再执行after     *     * 如果两个函数的求值都抛出异常，它将被中继到组合函数的调用者。     * 如果after为null，将会抛出NullPointerException     */    default <V> Function<T, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {        Objects.requireNonNull(after);        return (T t) -> after.apply(apply(t));    }    /**     * 将输入参数返回的函数     */    static <T> Function<T, T> identity() {        return t -> t;    }}

Collector

Collector是Stream的可变减少操作接口，可变减少操作包括：将元素累积到集合中，使用StringBuilder连接字符串;计算元素相关的统计信息，例如sum，min，max或average等。Collectors(类收集器)提供了许多常见的可变减少操作的实现。

Collector<T, A, R>接受三个泛型参数，对可变减少操作的数据类型作相应限制：

• T：输入元素类型
• A：缩减操作的可变累积类型（通常隐藏为实现细节）
• R：可变减少操作的结果类型

Collector接口声明了4个函数，这四个函数一起协调执行以将元素目累积到可变结果容器中，并且可以选择地对结果进行最终的变换.

• Supplier<A> supplier(): 创建新的结果结
• BiConsumer<A, T> accumulator(): 将元素添加到结果容器
• BinaryOperator<A> combiner(): 将两个结果容器合并为一个结果容器
• Function<A, R> finisher(): 对结果容器作相应的变换

在Collector接口的characteristics方法内，可以对Collector声明相关约束

• Set<Characteristics> characteristics():

而Characteristics是Collector内的一个枚举类，声明了CONCURRENT、UNORDERED、IDENTITY_FINISH等三个属性，用来约束Collector的属性。

• CONCURRENT：表示此收集器支持并发，意味着允许在多个线程中，累加器可以调用结果容器
• UNORDERED：表示收集器并不按照Stream中的元素输入顺序执行

• IDENTITY_FINISH：表示finisher实现的是识别功能，可忽略。
  注：

  1. 如果一个容器仅声明CONCURRENT属性，而不是UNORDERED属性，那么该容器仅仅支持无序的Stream在多线程中执行。

身份约束和相关性约束

Stream可以顺序执行，或者并发执行，或者顺序并发执行，为了保证Stream可以产生相同的结果，收集器函数必须满足身份约束和相关项约束。

身份约束说，对于任何部分累积的结果，将其与空结果容器组合必须产生等效结果。也就是说，对于作为任何系列的累加器和组合器调用的结果的部分累加结果a，a必须等于combiner.apply（a，supplier.get（））。

相关性约束说，分裂计算必须产生等效的结果。也就是说，对于任何输入元素t1和t2，以下计算中的结果r1和r2必须是等效的：

A a1 = supplier.get（）;accumulator.accept（a1，t1）;accumulator.accept（a1，t2）;R r1 = finisher.apply（a1）; // result without splittingA a2 = supplier.get（）;accumulator.accept（a2，t1）;A a3 = supplier.get（）;accumulator.accept（a3，t2）;R r2 = finisher.apply（combiner.apply（a2，a3））; 

创建Collector

自定义Collector

Java 8系列之重构和定制收集器

基于Collector工具库

在Collector工具库中，声明了许多常用的收集器,以供我们快速创建一个收集器。前面我们已经了解到，收集器函数必须满足身份约束和相关项约束。而基于Collector实现简化的库（如Stream.collect（Collector））创建收集器时，必须遵守以下约束：

1. 第一个参数传递给accumulator()函数，两个参数都传递给combiner()函数，传递给finisher()函数的参数必须是上一次调用supplier()，accumulator()或combiner()函数的结果。
2. 实现不应该对任何accumulator()，combiner()或finisher()函数的结果做任何事情，除非收集器将返回的结果返回给调用者
3. 如果结果传递到combiner()或finisher()函数，而且返回对象与传入的不相同，则不会再将对象传递给accumulator()函数调用。
4. 一旦结果传递到combiner()或finisher()函数，它就不会再次传递到accumulator()函数。
5. 对于串行收集器，supplier()，accumulator()或combiner()函数返回的任何结果必须是限制串行的。这使得收集器可以并行进行，而收集器不需要执行任何额外的同步。reduce操作实现必须管理Stream的元素被正确区别并分别处理，并且仅在累积完成之后，对累加器中的数据合并。
6. 对于并发收集器，实现可以自由地（但不是必须）同时实现reduce操作。accumulator()可以在多个线程同时调用，而不是在累积期间保持结果的独立性。仅当收集器具有Collector.Characteristics.UNORDERED特性或者原始数据是无序的时才应用并发还原。

转换成其他集合

对于前面提到了很多Stream的链式操作，但是，我们总是要将Strea生成一个集合，比如：

• 已有代码是为集合编写的， 因此需要将流转换成集合传入；
• 在集合上进行一系列链式操作后， 最终希望生成一个值；
• 写单元测试时， 需要对某个具体的集合做断言。

有些Stream可以转成集合，比如前面提到toList,生成了java.util.List 类的实例。当然了，还有还有toSet和toCollection，分别生成 Set和Collection 类的实例。

toList

示例：

List<Integer> collectList = Stream.of(1, 2, 3, 4)        .collect(Collectors.toList());System.out.println("collectList: " + collectList);// 打印结果// collectList: [1, 2, 3, 4]

toSet

示例：

Set<Integer> collectSet = Stream.of(1, 2, 3, 4)        .collect(Collectors.toSet());System.out.println("collectSet: " + collectSet);// 打印结果// collectSet: [1, 2, 3, 4]

toCollection

通常情况下，创建集合时需要调用适当的构造函数指明集合的具体类型：

List<Artist> artists = new ArrayList<>();

但是调用toList或者toSet方法时，不需要指定具体的类型，Stream类库会自动推断并生成合适的类型。当然，有时候我们对转换生成的集合有特定要求，比如，希望生成一个TreeSet,而不是由Stream类库自动指定的一种类型。此时使用toCollection，它接受一个函数作为参数， 来创建集合。

值得我们注意的是，看Collectors的源码，因为其接受的函数参数必须继承于Collection，也就是意味着Collection并不能转换所有的继承类，最明显的就是不能通过toCollection转换成Map

toMap

如果生成一个Map,我们需要调用toMap方法。由于Map中有Key和Value这两个值，故该方法与toSet、toList等的处理方式是不一样的。toMap最少应接受两个参数，一个用来生成key，另外一个用来生成value。toMap方法有三种变形：

• toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,Function<? super T, ? extends U> valueMapper)

  1. keyMapper: 该Funtion用来生成Key
  2. valueMapper：该Funtion用来生成value

注：若Stream中有重复的值,导致Map中key重复，在运行时会报异常java.lang.IllegalStateException: Duplicate key **

• toMap(Function

转成值

使用collect可以将Stream转换成值。maxBy和minBy允许用户按照某个特定的顺序生成一个值。

• averagingDouble:求平均值，Stream的元素类型为double
• averagingInt:求平均值，Stream的元素类型为int
• averagingLong:求平均值，Stream的元素类型为long
• counting:Stream的元素个数
• maxBy:在指定条件下的，Stream的最大元素
• minBy:在指定条件下的，Stream的最小元素
• reducing: reduce操作
• summarizingDouble:统计Stream的数据(double)状态，其中包括count，min，max，sum和平均。
• summarizingInt:统计Stream的数据(int)状态，其中包括count，min，max，sum和平均。
• summarizingLong:统计Stream的数据(long)状态，其中包括count，min，max，sum和平均。
• summingDouble:求和，Stream的元素类型为double
• summingInt:求和，Stream的元素类型为int
• summingLong:求和，Stream的元素类型为long

示例：

Optional<Integer> collectMaxBy = Stream.of(1, 2, 3, 4)            .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(o -> o)));System.out.println("collectMaxBy:" + collectMaxBy.get());// 打印结果// collectMaxBy:4

分割数据块

collect的一个常用操作将Stream分解成两个集合。假如一个数字的Stream，我们可能希望将其分割成两个集合，一个是偶数集合，另外一个是奇数集合。我们首先想到的就是过滤操作，通过两次过滤操作，很简单的就完成了我们的需求。

但是这样操作起来有问题。首先，为了执行两次过滤操作，需要有两个流。其次，如果过滤操作复杂，每个流上都要执行这样的操作， 代码也会变得冗余。

这里我们就不得不说Collectors库中的partitioningBy方法，它接受一个流，并将其分成两部分：使用Predicate对象，指定条件并判断一个元素应该属于哪个部分，并根据布尔值返回一个Map到列表。因此对于key为true所对应的List中的元素，满足Predicate对象中指定的条件；同样，key为false所对应的List中的元素,不满足Predicate对象中指定的条件

这样，使用partitioningBy，我们就可以将数字的Stream分解成奇数集合和偶数集合了。

 Map<Boolean, List<Integer>> collectParti = Stream.of(1, 2, 3, 4)            .collect(Collectors.partitioningBy(it -> it % 2 == 0));System.out.println("collectParti : " + collectParti);// 打印结果// collectParti : {false=[1, 3], true=[2, 4]}

数据分组

数据分组是一种更自然的分割数据操作， 与将数据分成true和false两部分不同，可以使用任意值对数据分组。

调用Stream的collect方法，传入一个收集器,groupingBy接受一个分类函数，用来对数据分组，就像partitioningBy一样，接受一个
Predicate对象将数据分成true和false两部分。我们使用的分类器是一个Function对象，和map操作用到的一样。

示例：

Map<Boolean, List<Integer>> collectGroup= Stream.of(1, 2, 3, 4)            .collect(Collectors.groupingBy(it -> it > 3));System.out.println("collectGroup : " + collectGroup);// 打印结果// collectGroup : {false=[1, 2, 3], true=[4]}

注：

看groupingBy和partitioningBy的例子，他们的效果都是一样的，都是将Stream的数据进行了分割处理并返回一个Map。可能举的例子给你带来了误区，实际上他们两个完全是不一样的。

1. partitioningBy是根据指定条件，将Stream分割，返回的Map为Map

字符串

有时候，我们将Stream的元素(String类型)最后生成一组字符串。比如在Stream.of(“1”, “2”, “3”, “4”)中，将Stream格式化成“1，2，3，4”。

如果不使用Stream，我们可以通过for循环迭代实现。

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(1);list.add(2);list.add(3);list.add(4);StringBuilder sb = new StringBuilder();for (Integer it : list) {    if (sb.length() > 0) {        sb.append(",");    }    sb.append(it);}System.out.println(sb.toString());// 打印结果// 1,2,3,4

在Java 1.8中，我们可以使用Stream来实现。这里我们将使用 Collectors.joining 收集Stream中的值，该方法可以方便地将Stream得到一个字符串。joining函数接受三个参数，分别表示允（用以分隔元素）、前缀和后缀。

示例：

String strJoin = Stream.of("1", "2", "3", "4")        .collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));System.out.println("strJoin: " + strJoin);// 打印结果// strJoin: [1,2,3,4]

组合Collector

前面，我们已经了解到Collector的强大，而且非常的使用。如果将他们组合起来，是不是更厉害呢？看前面举过的例子，在数据分组时，我们是得到的分组后的数据列表 collectGroup : {false=[1, 2, 3], true=[4]}。如果我们的要求更高点，我们不需要分组后的列表，只要得到分组后列表的个数就好了。

这时候，很多人下意识的都会想到，便利Map就好了，然后使用list.size（）,就可以轻松的得到各个分组的列表个数。

// 分割数据块Map<Boolean, List<Integer>> collectParti = Stream.of(1, 2, 3, 4)        .collect(Collectors.partitioningBy(it -> it % 2 == 0));Map<Boolean, Integer> mapSize = new HashMap<>();collectParti.entrySet()        .forEach(entry -> mapSize.put(entry.getKey(), entry.getValue().size()));System.out.println("mapSize : " + mapSize);// 打印结果// mapSize : {false=2, true=2}

在partitioningBy方法中，有这么一个变形：

Map<Boolean, Long> partiCount = Stream.of(1, 2, 3, 4)        .collect(Collectors.partitioningBy(it -> it.intValue() % 2 == 0,                Collectors.counting()));System.out.println("partiCount: " + partiCount);// 打印结果// partiCount: {false=2, true=2}

在partitioningBy方法中，我们不仅传递了条件函数，同时传入了第二个收集器，用以收集最终结果的一个子集，这些收集器叫作下游收集器。收集器是生成最终结果的一剂配方，下游收集器则是生成部分结果的配方，主收集器中会用到下游收集器。这种组合使用收集器的方式， 使得它们在 Stream 类库中的作用更加强大。

那些为基本类型特殊定制的函数，如averagingInt、summarizingLong等，事实上和调用特殊Stream上的方法是等价的，加上它们是为了将它们当作下游收集器来使用的。