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import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* @author licunzhi
* @desc 描述功能
* @date 2018-08-23
*/
public class Stream {
public static void main(String[] args) {
/**
* 数据初始化部分
*/
List<User> users = new ArrayList<>();
User user = new User("1", "licunzhi", 1, 23, 62.12);
users.add(user);
user = new User("2", "xiaomeimei", 2, 23, 52.12);
users.add(user);
user = new User("3", "xiaojizai", 1, 24, 22.12);
users.add(user);
user = new User("4", "xiaozhuti", 2, 24, 22.12);
users.add(user);
user = new User("5", "dajizai", 1, 25, 32.12);
users.add(user);
user = new User("6", "dazhuti", 2, 25, 32.12);
users.add(user);
List<User> users_compare = new ArrayList<>();
user = new User("1", "AAA", 1, 23, 12.12);
users_compare.add(user);
user = new User("2", "xiaomeimei", 2, 23, 12.12);
users_compare.add(user);
user = new User("3", "BBB", 1, 24, 22.12);
users_compare.add(user);
user = new User("4", "xiaozhuti", 2, 24, 22.12);
users_compare.add(user);
user = new User("5", "CCC", 1, 25, 32.12);
users_compare.add(user);
user = new User("6", "dazhuti", 2, 25, 32.12);
users_compare.add(user);
/*
* 进行分组筛选（根据性别筛选）
* */
System.out.println("进行单层分组筛选操作");
Map<Integer, List<User>> groupMap = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSex));
groupMap.forEach((k, v) -> {
System.out.println(k);
v.forEach(System.out::println);
});
/*
* 多层分组
* Map<k, v>
* |------- Map<k, v>
* */
System.out.println("进行双层分组筛选操作");
Map<Integer, Map<String, List<User>>> doubleGroupMap = users.stream().collect(Collectors
.groupingBy(User::getSex, Collectors.groupingBy(User::getName, Collectors.toList())));
doubleGroupMap.forEach((k, v) -> {
System.out.println(k);
v.forEach((k_in, v_in) -> {
System.out.println(k_in);
System.out.println(v_in);
});
});
/*
* 进行快速数学计算操作（salary）
* sum()
* max()
* average()
* */
System.out.println("进行快速数学计算操作");
double sum_value = users.stream().mapToDouble(User::getSalary).sum();
System.out.println(sum_value);
double max_value = users.stream().mapToDouble(User::getSalary).max().getAsDouble();
System.out.println(max_value);
double ave_value = users.stream().mapToDouble(User::getSalary).average().getAsDouble();
System.out.println(ave_value);
//定制化计算方式的初始化和计算函数方式
int totalAge = users.stream().mapToInt(User::getAge).reduce(100, (a, b) -> a + b);
System.out.println(totalAge);
/*直接使用map函数对对象进行修改*/
System.out.println("使用map方法对对象进行信息填充或者是转换");
List<User> userListConvert = users.stream().map(u -> {
User userMap = new User();
userMap.setName(u.getName());
return userMap;
}).collect(Collectors.toList());
userListConvert.forEach(System.out::println);
/*
* 集合分组进行分组计算
* */
System.out.println("使用groupingBy+reducing分组计算");
Map<Integer, Integer> groupReduceMap = users.stream().collect(Collectors
.groupingBy(User::getSex, Collectors.reducing(-1000, User::getAge, Integer::sum)));
//还可以使用：Integer::max Integer::min
groupReduceMap.forEach((k, v) -> {
System.out.println(k);
System.out.println(v);
});
/*
* 使用集合内置操作快捷方法
* */
System.out.println("使用groupingBy+averagingDouble分组计算");
Map<Integer, Double> groupCollectorsAvgMap = users.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(User::getSex, Collectors.averagingDouble(User::getAge)));
//还可以使用 averagingInt averagingLong summingInt summingLong summingDouble minBy maxBy
groupCollectorsAvgMap.forEach((k, v) -> {
System.out.println(k);
System.out.println(v);
});
/*
* 过滤操作(filter)
* */
System.out.println("过滤操作(filter)");
List<User> user2 = users.stream().filter(u -> u.getSex() == 1).collect(Collectors.toList());
user2.forEach(System.out::println);
//统计筛选结果的数量
long count = users.stream().filter(u -> u.getSex() == 2).count();
System.out.println(count);
//介绍较为复杂的筛选操作，比较两个list，筛选指定的相同属性的结果(users,users_compare----甄选字段name)
/*
* 需要注意的是外层的集合设置需要是大范围的list，这样可以是的所有的操作结果都可以遍历到
* */
List<User> result_users = users.stream()
.filter(u -> users_compare.stream().anyMatch(uc -> Objects.equals(u.getName(), uc.getName())))
.collect(Collectors.toList());
result_users.forEach(System.out::println);
/*
* 上面筛选函数使用的是自带的（anyMatch），如果你想使用指定统计条件你可以这么写
* users.stream().filter(u -> users_compare.stream().filter(uc -> Objects.equals(u.getName(), uc.getName()))
.count() > 0).collect(Collectors.toList());
*
* 其中自带函数还有：
* anyMatch ：满足匹配
* allMatch ：所有匹配
* noneMatch ：不匹配的
* */
/*排序操作*/
System.out.println("默认排序操作(但是User类需要实现Comparator)否则会出现异常");
/*List<User> sortedUsers = users.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
sortedUsers.forEach(System.out::println);*/
System.out.println("不需要类实现Comparator就可以实现定制化排序");
List<User> sortedUsers = users.stream().sorted(Comparator.comparingDouble(User::getSalary)).collect(Collectors.toList());
sortedUsers.forEach(System.out::println);
}
}
github项目地址：https://github.com/licunzhi/dream_on_sakura_rain/tree/master/java_stream_demo