新时代码农 Java 8 Stream API List to Map Sorting Filtering Map Operations

探索 Java 8 Stream API：从排序到过滤的全面指南

dong4j2016-10-152025-01-18

Java 8 引进了强大的 Stream API，使得集合操作更加简洁优雅。本文将详细介绍如何使用 Java 8 的 Stream API 进行 List 转 Map、List 排序、列表过滤及 Map 中的条件操作。

使用 Java 8 Lambda 将 list 转为 map

常用方式

要将一个 List 转换为 Map，我们可以利用 Collectors.toMap() 方法。例如：

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public Map<Long, String> getIdNameMap(List<Account> accounts) {
    return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getId, Account::getUsername));
}

收集成实体本身 map

有时候我们可能希望将列表中的对象直接映射到 Map 中作为值，可以这样做：

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public Map<Long, Account> getIdAccountMap(List<Account> accounts) {
    return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getId, account -> account));
}

account -> account 是一个返回本身的 lambda 表达式。使用 Function.identity() 会使得代码更简洁：

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public Map<Long, Account> getIdAccountMap(List<Account> accounts) {
    return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getId, Function.identity()));
}

处理重复 key 的情况

当需要根据可能有重复值（如 name）的字段来创建 map 时，可能会遇到 java.lang.IllegalStateException: Duplicate key 异常。为了处理这种情况，可以给 toMap() 方法传入一个合并函数：

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public Map<String, Account> getNameAccountMap(List<Account> accounts) {
    return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getUsername, Function.identity(), (key1, key2) -> key2));
}

这里只是简单的使用后者覆盖前者。toMap() 还允许我们指定一个具体的 Map 实现类来收集数据：

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public Map<String, Account> getNameAccountMap(List<Account> accounts) {
    return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getUsername, Function.identity(), (key1, key2) -> key2, LinkedHashMap::new));
}

JDK 8 对 List 和 Map 的排序

Java 8 更新前的 List 排序操作

在使用 Java 8 之前，我们通常需要创建一个匿名内部类来实现排序：

Collections.sort(humans, new Comparator<Human>() {
    @Override
    public int compare(Human h1, Human h2) {
        return h1.getName().compareTo(h2.getName());
    }
});

使用 Lambda 表达式的 List 排序

Java 8 中，我们可以直接使用 lambda 表达式来定义比较器：

1	humans.sort((Human h1, Human h2) -> h1.getName().compareTo(h2.getName()));

还可以进一步简化为：

1	humans.sort((h1, h2) -> h1.getName().compareTo(h2.getName()));

或者使用静态方法引用：

1	humans.sort(Human::compareByNameThenAge);

以及比较器提供的辅助方法：

1	Collections.sort(humans, Comparator.comparing(Human::getName));

反序排序

Java 8 提供了 Comparator.reversed() 方法来实现反向排序：

1	humans.sort(comparator.reversed());

使用多个条件进行排序

可以使用链式操作来进行多级排序：

1	humans.sort(Comparator.comparing(Human::getName).thenComparing(Human::getAge));

利用 Stream API 进行 List 的过滤和 map 操作

列表的过滤处理

使用 stream().filter() 可以方便地对列表进行过滤：

1	List<String> list2 = list1.stream().filter(s -> s != "1").collect(Collectors.toList());

输出结果是 [2, 3]。

List 转换为另一个 List

可以利用 stream().map() 来转换列表中的每个元素，然后收集到新的列表中：

1	List<String> list2 = list1.stream().map(string -> "stream ().map () 处理之后：" + string).collect(Collectors.toList());

数据聚合

以下是一些利用 Stream 对列表中的用户对象 User 进行各种数据聚合的方法：

求和：list.stream().mapToDouble(User::getHeight).sum() 此方法返回用户集合中所有用户的身高总和。
最大值：list.stream().mapToDouble(User::getHeight).max() 获取用户对象中的最高身高的用户，返回的是 Optional 类型。
最小值：list.stream().mapToDouble(User::getHeight).min() 返回用户集合中最矮的用户，也是返回 Optional 类型。
平均值：list.stream().mapToDouble(User::getHeight).average() 计算所有用户的身高平均值，并以 Optional<Average> 形式返回。

列表拆分与合并

在 Java8 中，我们可以使用 Stream 的方法来完成字符串的拆分以及列表的合并。例如：

分割：Stream.of(string.split(",")) 将原始字符串按逗号分割，并将结果转换为 List。
拼接：asList.stream().collect(Collectors.joining()) 可以把一个集合里的元素使用指定的符号连接起来，形成一个新的字符串。

提取字段转换成列表

有几种方法可以用于提取 appPermissionVoList 列表中的用户 ID：

使用 Stream 的方式：

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List<String> userIds = appPermissionVoList.stream()
        .map(appPermissionVo -> appPermissionVo.getUserId())
        .collect(Collectors.toList());

使用 Guava 库的 Lists.transform() 方法:

1	List<String> usrIds = Lists.transform(appPermissionVoList,appPerm->appPerm.getUserId());

分组

分组操作是一种常见的需求。例如：

1 2	Map<String, List<User>> groupBySex = userList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getSex));

此代码将根据用户性别进行列表的分组处理。

HashMap 的 `compute`, `computeIfAbsent` 及 `computeIfPresent`

这三者都是用来对映射中的元素进行修改。它们的区别在于：

computeIfPresent(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction) 仅当指定的键存在时才执行操作。
computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction) 当给定的键不存在于该映射中，则计算其对应的值，并将其放入该映射中，然后返回该值；否则直接返回当前值。
compute(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction) 不管是新插入还是已存在的键都可以操作。

1	Object key2 = map.computeIfAbsent("key", k -> new Object());

注意事项与最佳实践

性能考虑：尽管 Stream API 提供了极大的便利性，但过度使用可能会导致性能问题。因此，需要权衡代码的可读性和效率。
空值检查：在处理数据流时一定要注意可能出现的异常情况，特别是来自外部的数据源可能包含 null 值的情况，这可能导致 NullPointerException 异常。
并行流的使用: 对于大数据集，考虑使用并行流来加速计算。但要注意，并非所有场景都适合并行化处理。