Map<String, Object> spbm_map = zmdZjcDt1Map.stream() .filter(t -> { String tsbz = (String) t.get("TSBZ");//特殊备注 if (tsbz.contains("素金")) { return false; } return true; }) .collect(Collectors.toMap(t -> (String) t.get("SPBM"), Function.identity()));
List<User> userList = Lists.newArrayList( new User(1L), new User(2L), new User(3L), new User(null), new User(3L) ); { System.out.println("---遍历元素，然后过滤出某个字段的集合---"); { List<Long> userIds = new ArrayList<>(); for (User user : userList) { userIds.add(user.getUserId()); } System.out.println(userIds); } { List<Long> userIds = userList.stream() .map(User::getUserId) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(userIds); } } { System.out.println("---筛选元素---"); { List<Long> userIds = new ArrayList<>(); for (User user : userList) { if (user.getUserId() != null) { userIds.add(user.getUserId()); } } System.out.println(userIds); } { List<Long> userIds = userList.stream() .filter(item -> item.getUserId() != null) .map(User::getUserId) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(userIds); } } { System.out.println("---去重---"); { Set<Long> userIds = userList.stream() .filter(item -> item.getUserId() != null) .map(User::getUserId) .collect(Collectors.toSet()); System.out.println(userIds); } { List<Long> userIds = userList.stream() .filter(item -> item.getUserId() != null) .map(User::getUserId) .distinct() .collect(Collectors.toList()); System.out.println(userIds); } } { System.out.println("---数据类型转换---"); { List<String> userIdStrs = userList.stream() .map(x -> x.getUserId() != null ? x.getUserId().toString() : null) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(userIdStrs); } } { System.out.println("---数组转集合---"); { //创建一个字符串数组 String[] strArray = new String[]{"a", "b", "c"}; //转换后的List 属于 java.util.ArrayList 能进行正常的增删查操作 List<String> strList = Stream.of(strArray).collect(Collectors.toList()); System.out.println(strList); } } { System.out.println("---集合转 map（不分组）---"); { Map<Long, User> userMap = new HashMap<>(); for (User user : userList) { userMap.put(user.getUserId(), user); } System.out.println(userMap); } { Map<Long, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1, k2) -> k1)); System.out.println(userMap); } } { System.out.println("---集合转map（分组）---"); { Map<Long, List<User>> userListMap = new HashMap<>(); for (User user : userList) { if (userListMap.containsKey(user.getUserId())) { userListMap.get(user.getUserId()).add(user); } else { List<User> users = new ArrayList<>(); users.add(user); userListMap.put(user.getUserId(), users); } } System.out.println(userListMap); } { Map<Long, List<User>> userMap = userList.stream() .filter(item -> item.getUserId() != null) .collect(Collectors.groupingBy(User::getUserId)); System.out.println(userMap); } } { System.out.println("---分页操作---"); { List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5, 10, 6, 20, 30, 40, 50, 60, 100); List<Integer> dataList = numbers.stream() .sorted(Integer::compareTo) .skip(0).limit(10) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(dataList.toString()); } { List<User> dataList = userList.stream() .filter(item -> item.getUserId() != null) .sorted(Comparator.comparing(User::getUserId)) .skip(0).limit(10) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(dataList.toString()); } } { System.out.println("---查找与匹配操作---"); { System.out.println("---allMatch（检查是否匹配所有元素）---"); List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); boolean allMatch = list.stream().allMatch(x -> x > 2);//是否全部元素都大于2 System.out.println(allMatch); } { System.out.println("---findFirst（返回第一个元素）---"); List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); Optional<Integer> first = list.stream().findFirst(); Integer val = first.get(); System.out.println(val);//输出10 } { System.out.println("---reduce（可以将流中元素反复结合起来，得到一个值）---"); List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); Integer result = list.stream().reduce(2, Integer::sum); System.out.println(result);//输出27，其实相当于2+10+5+7+3，就是一个累加 } } { System.out.println("---并行操作---"); { List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl"); // 采用并行计算方法，获取空字符串的数量 long count = strings.parallelStream().filter(String::isEmpty).count(); System.out.println(count); } }
集合转 map（不分组）
打开Collectors.toMap方法源码，一起来看看到底是啥。
public static <T, K, U>
Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
Function<? super T, ? extends U> valueMapper,
BinaryOperator<U> mergeFunction) {
return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new);
}
从参数表可以看出：
- 第一个参数：表示 key
- 第二个参数：表示 value
- 第三个参数：表示某种规则
上文中的Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) -> k1)，表达的意思就是将userId的内容作为key，v -> v是表示将元素user作为value，其中(k1,k2) -> k1表示如果存在相同的key，将第一个匹配的元素作为内容，第二个舍弃！
并行操作
所谓并行，指的是多个任务在同一时间点发生，并由不同的cpu进行处理，不互相抢占资源；而并发，指的是多个任务在同一时间点内同时发生了，但由同一个cpu进行处理，互相抢占资源。
这点上大家一定要区分清楚，别弄混了！
stream api 的并行操作和串行操作，只有一个方法区别，其他都一样，例如下面我们使用parallelStream来输出空字符串的数量：
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 采用并行计算方法，获取空字符串的数量
long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
在实际使用的时候，并行操作不一定比串行操作快！对于简单操作，数量非常大，同时服务器是多核的话，建议使用Stream并行！反之，采用串行操作更可靠！
文章参考:微信公众-java极客技术-深度掌握java stream 流操作，让你的代码高出一个逼格！