Java8 Stream 中 Collectors 的24个操作

Collectors，可以说是Java8的最常用操作了，用来实现对队列的各种操作，包括：分组、聚合等，官方描述是：

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Implementations of {@link Collector} that implement various useful reduction
operations, such as accumulating elements into collections, summarizing
elements according to various criteria, etc.
<p>The following are examples of using the predefined collectors to perform
common mutable reduction tasks:
<pre>{@code

    // Accumulate names into a List
    List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    
    // Accumulate names into a TreeSet
    Set<String> set = people.stream().map(Person::getName)
                            .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
    
    // Convert elements to strings and concatenate them, separated by commas
    String joined = things.stream()
                          .map(Object::toString)
                          .collect(Collectors.joining(", "));
                          
    // Compute sum of salaries of employee
    int total = employees.stream()
                         .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
                         
    // Group employees by department
    Map<Department, List<Employee>> byDept
        = employees.stream()
                   .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
                   
    // Compute sum of salaries by department
    Map<Department, Integer> totalByDept
        = employees.stream()
                   .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
                        Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
                        
    // Partition students into passing and failing
    Map<Boolean, List<Student>> passingFailing =
        students.stream()
                .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));
                
}</pre>
@since 1.8

一、数据统计

1. 计算元素数量：`counting`

统计聚合结果的元素数量：

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people.stream().collect(Collectors.counting());
// 5

作用与people.stream().count();相同。

2. 求平均值：`averagingDouble`、`averagingInt`、`averagingLong`

这几个方法的作用都是一样的：计算聚合元素的平均值，区别在于入参类型不同。

比如，求这几个人的体重平均值，因为体重是Double类型，所以在不转换类型的情况下，需要使用averagingDouble ：

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people.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getWeight));
// 66.452

不考虑精度，也可以用其他方法实现：

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people.stream().collect(Collectors.averagingInt(p -> p.getWeight().intValue()));
// 66.0
people.stream().collect(Collectors.averagingLong(p -> p.getWeight().longValue()))
// 66.0

如果是求平均年龄，因为年龄是Integer 类型，所以可以使用任一函数：

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people.stream().collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));
// 22.6
people.stream().collect(Collectors.averagingLong(Person::getAge));
// 22.6
people.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getAge));
// 22.6

注意：这三个方法的返回值都是Double类型。

3. 求和：`summingDouble`、`summingInt`、`summingLong`

这三个方法和上面的平均值方法类似，也是需要注意元素的类型，在需要类型转换时，需要强制转换：

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people.stream().collect(Collectors.summingInt(p -> p.getWeight().intValue()));
// 330
people.stream().collect(Collectors.summingLong(p -> p.getWeight().longValue()));
// 330
people.stream().collect(Collectors.summingDouble(Person::getWeight));
// 332.26

对于不需要强制转换的类型，可以随意使用任何一个函数：

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people.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getAge)));
// 113
people.stream().collect(Collectors.summingLong(Person::getAge)));
// 113
people.stream().collect(Collectors.summingDouble(Person::getAge)));
// 113.0

注意：这三个方法返回值和平均值的三个方法不一样， summingInt返回的是Integer类型， summingDouble返回的是Double类型、 summingLong返回的是Long类型。

4. 求最大值/最小值元素：`maxBy`、`minBy`

这两个函数就是求聚合元素中指定比较器中的最大/最小元素。比如，求年龄最大/最小的Person对象：

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people.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Person::getAge)));
// Optional[Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34)], 注意返回类型是Optional
people.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)));
// Optional[Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24)], 注意返回类型是Optional

5. 统计结果：`summarizingDouble`、`summarizingInt`、`summarizingLong`

统计操作一般包含了计数、求平局、求和、最大、最小这几个，所以对于统计JDK也给出了一个方便的API。

这组方法与求和、求平均的方法类似，都需要注意方法类型。比如，按照体重统计的话，需要进行类型转换：

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people.stream().collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.getWeight().intValue()));
// IntSummaryStatistics{count=5, sum=330, min=59, average=66.000000, max=75}
people.stream().collect(Collectors.summarizingLong(p -> p.getWeight().longValue()));
// LongSummaryStatistics{count=5, sum=330, min=59, average=66.000000, max=75}
people.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getWeight));
// DoubleSummaryStatistics{count=5, sum=332.260000, min=59.910000, average=66.452000, max=75.550000}

如果是用年龄统计的话，三个方法通用：

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people.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Person::getAge));
// IntSummaryStatistics{count=5, sum=113, min=21, average=22.600000, max=25}
people.stream().collect(Collectors.summarizingLong(Person::getAge));
// LongSummaryStatistics{count=5, sum=113, min=21, average=22.600000, max=25}
people.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getAge));
// DoubleSummaryStatistics{count=5, sum=113.000000, min=21.000000, average=22.600000, max=25.000000}

注意：这三个方法返回值不一样，

summarizingInt返回IntSummaryStatistics类型， summarizingDouble返回DoubleSummaryStatistics类型， summarizingLong返回LongSummaryStatistics类型。

二、聚合、分组

1. 聚合元素：`toList`、`toSet`、`toCollection`

这几个函数比较简单，是将聚合之后的元素，重新封装到队列中，然后返回。对象数组一般搭配map使用，是最经常用到的几个方法。比如，得到所有Person的 Id 列表，只需要根据需要的结果类型使用不同的方法即可：

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people.stream().map(Person::getId).collect(Collectors.toList());
// List:[1001, 1002, 1003, 1004, 1005]
people.stream().map(Person::getId).collect(Collectors.toSet());
// Set:[1001, 1002, 1003, 1004, 1005]
people.stream().map(Person::getId).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
// TreeSet:[1001, 1002, 1003, 1004, 1005]

注意： toList方法返回的是List子类， toSet返回的是Set子类， toCollection返回的是Collection子类。 Collection的子类包括List、Set等众多子类，所以toCollection更加灵活。

2. 聚合元素：`toMap`、`toConcurrentMap`

这两个方法的作用是将聚合元素，重新组装为Map结构，也就是 k-v 结构。两者用法一样，区别是toMap返回的是Map，toConcurrentMap返回ConcurrentMap，也就是说，toConcurrentMap返回的是线程安全的 Map 结构。

比如，我们需要聚合Person的id：

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people.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));
// {1001=Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24),
// 1002=Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22),
// 1003=Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91),
// 1004=Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34),
// 1005=Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55)}

但是，如果id有重复的，会抛出java.lang.IllegalStateException: Duplicate key异常，所以，为了保险起见，我们需要借助toMap另一个重载方法，告诉方法当id重复时该选择哪一条元素：

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people.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity(), (x, y) -> x));
// {1001=Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24),
// 1002=Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22),
// 1003=Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91),
// 1004=Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34),
// 1005=Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55)}

toMap有不同的重载方法，可以实现比较复杂的逻辑。比如，根据id分组的Person的姓名：

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people.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName, (x, y) -> x));
// {1001=张三, 1002=李四, 1003=王五, 1004=赵六, 1005=钱七}

比如，得到相同年龄体重最高的Person对象集合：

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Map<Integer, Person> map = people.stream()
                .collect(Collectors.toMap(Person::getAge, Function.identity(), 
                        BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(Person::getWeight))));
// {21=Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55), 
// 23=Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22), 
// 25=Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24)}

所以，toMap的功能很强大。

3. 分组：`groupingBy`、`groupingByConcurrent`

groupingBy与toMap都是将聚合元素进行分组，区别在于toMap结果是 1:1 的 k-v 结构，groupingBy的结果是 1:n 的 k-v 结构。

对Person的年龄分组：

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people.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge);
// {21=[Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34), 
//     Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55)], 
// 23=[Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22), 
//     Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91)], 
// 25=[Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24)]}
people.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.toSet());
// {21=[Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55), 
//     Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34)], 
// 23=[Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91), 
//     Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22)], 
// 25=[Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24)]}

也能够实现与toMap类似的功能，比如对Person的id分组：

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people.stream()
      .collect(Collectors.groupingBy(Person::getId, 
              Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), list -> list.get(0))));
// {1001=Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24),
// 1002=Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22),
// 1003=Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91),
// 1004=Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34),
// 1005=Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55)}

4. 分组：`partitioningBy`

partitioningBy与groupingBy的区别在于，partitioningBy借助Predicate断言，可以将集合元素分为true和false两部分。比如按照年龄是否大于 22分组：

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people.stream().collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 22));
// List: {false=[Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34), 
//   Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55)], 
// true=[Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24), 
//    Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22), 
//    Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91)]}
people.stream().collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 22, Collectors.toSet()));
// Set: {false=[Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34), 
//   Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55)], 
// true=[Person(id=1001, name=张三, birthday=1998-01-01, age=25, weight=70.24), 
//    Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22), 
//    Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91)]}

三、链接数据：`joining`

这个方法对String类型的元素进行聚合，拼接成一个字符串返回，作用与java.lang.String#join类似，提供了 3 个不同重载方法，可以实现不同的需要。

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people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining());
// 张三李四王五赵六钱七
people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));
// 张三,李四,王五,赵六,钱七
people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(",", "【", "】"));
// 【张三,李四,王五,赵六,钱七】

四、操作链：`collectingAndThen`

这个方法在groupingBy的例子中出现过，它是先对集合进行一次聚合操作，然后通过Function定义的函数，对聚合后的结果再次处理。

找到聚合元素中00后的Person列表：

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people.stream().collect(
        Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), (
                list -> list.stream()
                        .filter(s -> s.getBirthday().getYear() >= 2000)
                        .collect(Collectors.toList()))
        )
);
// [Person(id=1002, name=李四, birthday=2000-03-03, age=23, weight=64.22), 
// Person(id=1003, name=王五, birthday=2000-09-07, age=23, weight=59.91), 
// Person(id=1004, name=赵六, birthday=2002-06-08, age=21, weight=62.34), 
// Person(id=1005, name=钱七, birthday=2002-12-02, age=21, weight=75.55)]

这里为了展示collectingAndThen的用法，其实上面这个例子可以简化为：

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people.stream().filter(s -> s.getBirthday().getYear() >= 2000).collect(Collectors.toList());

五、操作后聚合：`mapping`

mapping先通过Function函数处理数据，然后通过Collector方法聚合元素。比如获取获取Person的姓名列表：

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people.stream().collect(Collectors.mapping(Person::getName, Collectors.toList()));
// [张三, 李四, 王五, 赵六, 钱七]

这种计算与java.util.stream.Stream#map方式类似，在上面的例子中以及使用过：

代码语言：java复制

people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// [张三, 李四, 王五, 赵六, 钱七]

IDE推荐第二种写法，更清晰。

六、聚合后操作：`reducing`

reducing提供了 3 个重载方法：

public static <T> Collector<T, ?, Optional<T>> reducing(BinaryOperator<T> op)：直接通过BinaryOperator操作，返回值是Optional
public static <T> Collector<T, ?, T> reducing(T identity, BinaryOperator<T> op)：预定默认值，然后通过BinaryOperator操作
public static <T, U> Collector<T, ?, U> reducing(U identity, Function<? super T, ? extends U> mapper, BinaryOperator<U> op)：预定默认值，通过Function操作元素，然后通过BinaryOperator操作

计算所有Person的体重和：

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people.stream().map(Person::getWeight).collect(Collectors.reducing(Double::sum));
// Optional[332.26]，注意返回类型是Optional
people.stream().map(Person::getWeight).collect(Collectors.reducing(0.0, Double::sum));
// 332.26
people.stream().collect(Collectors.reducing(0.0, Person::getWeight, Double::sum));
// 332.26

同mapping，reducing的操作与java.util.stream.Stream#reduce方式类似：

代码语言：java复制

people.stream().map(Person::getWeight).reduce(Double::sum);
// Optional[332.26]，注意返回类型是Optional
people.stream().map(Person::getWeight).reduce(0.0,Double::sum);
// 332.26

maxBy和minBy这两个函数就是通过reducing实现的。

mapping和reducing，可以参考map-reduce的概念。很多框架都是用的map-reduce方式进行操作和聚合。

七、工作中常用的一些组合操作：

1. 分组后操作：

对Person的年龄进行分组后，再操作取姓名后聚合为列表：

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people.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.mapping(Person::getName, Collectors.toList())));
// {21=[赵六, 钱七], 23=[李四, 王五], 25=[张三]}

2. 分组后记数

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people.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.counting()));
// {21=2, 23=2, 25=1}

3. 分组后求和

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people.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.summingDouble(Person::getWeight)));
// {21=137.89, 23=124.13, 25=70.24}

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Java8 Stream 中 Collectors 的24个操作

一、数据统计

1. 计算元素数量：counting

2. 求平均值：averagingDouble、averagingInt、averagingLong

3. 求和：summingDouble、summingInt、summingLong

4. 求最大值/最小值元素：maxBy、minBy

5. 统计结果：summarizingDouble、summarizingInt、summarizingLong

二、聚合、分组

1. 聚合元素：toList、toSet、toCollection

2. 聚合元素：toMap、toConcurrentMap

3. 分组：groupingBy、groupingByConcurrent

4. 分组：partitioningBy

三、链接数据：joining

四、操作链：collectingAndThen

五、操作后聚合：mapping

六、聚合后操作：reducing

七、工作中常用的一些组合操作：

1. 分组后操作：

2. 分组后记数

3. 分组后求和

1. 计算元素数量：`counting`

2. 求平均值：`averagingDouble`、`averagingInt`、`averagingLong`

3. 求和：`summingDouble`、`summingInt`、`summingLong`

4. 求最大值/最小值元素：`maxBy`、`minBy`

5. 统计结果：`summarizingDouble`、`summarizingInt`、`summarizingLong`

1. 聚合元素：`toList`、`toSet`、`toCollection`

2. 聚合元素：`toMap`、`toConcurrentMap`

3. 分组：`groupingBy`、`groupingByConcurrent`

4. 分组：`partitioningBy`

三、链接数据：`joining`

四、操作链：`collectingAndThen`

五、操作后聚合：`mapping`

六、聚合后操作：`reducing`