《疯狂java讲义》学习（53）：函数式处理：强大方便的收集器

编程语言 2019-02-23 16:41:33 阅读次数: 0
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函数式数据处理：强大方便的收集器

对于collect方法，前面只是演示了其最基本的应用，它还有很多强大的功能，比如，可以分组统计汇总，实现类似数据库查询语言SQL中的group by功能。具体都有哪些功能？有什么用？如何使用？基本原理是什么？让我们逐步进行探讨，先来进一步理解collect方法。

理解collect

上一篇中，过滤得到90分以上的学生列表，代码是这样的：

List<Student> above90List = students.stream().filter(t->t.getScore()>90)
        .collect(Collectors.toList());

最后的collect调用看上去很神奇，它到底是怎么把Stream转换为List的呢？先看下collect方法的定义：

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

它接受一个收集器collector作为参数，类型是Collector，这是一个接口，它的定义基本上是：

public interface Collector<T, A, R> {
        Supplier<A> supplier();
    BiConsumer<A, T> accumulator();
    BinaryOperator<A> combiner();
    Function<A, R> finisher();
    Set<Characteristics> characteristics();
}

在顺序流中，collect方法与这些接口方法的交互大概是这样的：

//首先调用工厂方法supplier创建一个存放处理状态的容器container，类型为A
A container = collector.supplier().get();
//对流中的每一个元素t，调用累加器accumulator，参数为累计状态container和当前元素t
for(T t : data)
    collector.accumulator().accept(container, t);
//最后调用finisher对累计状态container进行可能的调整，类型转换(A转换为R)，返回结果
return collector.finisher().apply(container);

combiner只在并行流中有用，用于合并部分结果。characteristics用于标示收集器的特征，Collector接口的调用者可以利用这些特征进行一些优化。Characteristics是一个枚举，有三个值：CONCURRENT、UNORDERED和IDENTITY_FINISH，它们的含义我们后面通过例子简要说明，目前可以忽略。
Collectors.toList()具体是什么呢？看下代码：

public static <T>
Collector<T, ? , List<T>> toList() {
    return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
                              (left, right) ->
                                  { left.addAll(right); return left; },
                              CH_ID);
}

它的实现类是CollectorImpl，这是Collectors内部的一个私有类，实现很简单，主要就是定义了两个构造方法，接受函数式参数并赋值给内部变量。对toList来说：

  1. supplier的实现是ArrayList::new，也就是创建一个ArrayList作为容器。
  2. accumulator的实现是List::add，也就是将碰到的每一个元素加到列表中。
  3. 第三个参数是combiner，表示合并结果。
  4. 第四个参数CH_ID是一个静态变量，只有一个特征IDENTITY_FINISH，表示finisher没有什么事情可以做，就是把累计状态container直接返回。

也就是说，collect（Collection.toList()）背后的伪代码：

List<T> container = new ArrayList<>();
for(T t : data)
    container.add(t);
return container;

容器收集器

与toList类似的容器收集器还有toSet、toCollection、toMap等，我们来进行介绍。

1. toSet

toSet的使用与toList类似，只是它可以排重，就不举例了。toList背后的容器是ArrayList, toSet背后的容器是HashSet，其代码为：

public static <T>
Collector<T, ? , Set<T>> toSet() {
    return new CollectorImpl<>((Supplier<Set<T>>) HashSet::new, Set::add,
                              (left, right) ->
                                  { left.addAll(right); return left; },
                              CH_UNORDERED_ID);
}

CH_UNORDERED_ID是一个静态变量，它的特征有两个：一个是IDENTITY_FINISH，表示返回结果即为Supplier创建的HashSet；另一个是UNORDERED，表示收集器不会保留顺序，这也容易理解，因为背后容器是HashSet。

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2.toCollection

toCollection是一个通用的容器收集器，可以用于任何Collection接口的实现类，它接受一个工厂方法Supplier作为参数，具体代码为：

public static <T, C extends Collection<T>>
Collector<T, ? , C> toCollection(Supplier<C> collectionFactory) {
    return new CollectorImpl<>(collectionFactory, Collection<T>::add,
                                (r1, r2) -> { r1.addAll(r2); return r1; },
                                CH_ID);
}

比如，如果希望排重但又希望保留出现的顺序，可以使用LinkedHashSet, Collector可以这么创建：

Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new)

3.toMap

toMap将元素流转换为一个Map，我们知道，Map有键和值两部分，toMap至少需要两个函数参数，一个将元素转换为键，另一个将元素转换为值，其基本定义为：

public static <T, K, U> Collector<T, ? , Map<K, U>> toMap(
    Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
    Function<? super T, ? extends U> valueMapper)

返回结果为Map<K, U>, keyMapper将元素转换为键，valueMapper将元素转换为值。比如，将学生流转换为学生名称和分数的Map，代码可以为：

Map<String, Double> nameScoreMap = students.stream().collect(
        Collectors.toMap(Student::getName, Student::getScore));

这里，Student::getName是keyMapper, Student::getScore是valueMapper。
实践中，经常需要将一个对象列表按主键转换为一个Map，以便以后按照主键进行快速查找，比如，假定Student的主键是id，希望转换学生流为学生id和学生对象的Map，代码可以为：

Map<String, Student> byIdMap = students.stream().collect(
        Collectors.toMap(Student::getId, t -> t));

t->t是valueMapper，表示值就是元素本身。这个函数用得比较多，接口Function定义了一个静态函数identity表示它。也就是说，上面的代码可以替换为：

Map<String, Student> byIdMap = students.stream().collect(
        Collectors.toMap(Student::getId, Function.identity()));

上面的toMap假定元素的键不能重复，如果有重复的，会抛出异常，比如：

Map<String, Integer> strLenMap = Stream.of("abc", "hello", "abc").collect(
        Collectors.toMap(Function.identity(), t->t.length()));

希望得到字符串与其长度的Map，但由于包含重复字符串"abc"，程序会抛出异常。这种情况下，我们希望的是程序忽略后面重复出现的元素，这时，可以使用另一个toMap函数：

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)

相比前面的toMap，多了一个mapSupplier，它是Map的工厂方法，对于前面的两个toMap，其mapSupplier其实是HashMap::new。我们知道，HashMap是没有任何顺序的，如果希望保持元素出现的顺序，可以替换为LinkedHashMap，如果希望收集的结果排序，可以使用TreeMap。
toMap主要用于顺序流，对于并发流，Collectors有专门的名为toConcurrentMap的收集器，它内部使用ConcurrentHashMap，用法类似，具体我们就不讨论了。

字符串收集器

除了将元素流收集到容器中，另一个常见的操作是收集为一个字符串。比如，获取所有的学生名称，用逗号连接起来，传统上代码看上去像这样：

StringBuilder sb = new StringBuilder();
for(Student t : students){
    if(sb.length()>0){
        sb.append(", ");
    }
    sb.append(t.getName());
}
return sb.toString();

针对这种常见的需求，Collectors提供了joining收集器，比如：

public static Collector<CharSequence, ? , String> joining()
public static Collector<CharSequence, ? , String> joining(
    CharSequence delimiter, CharSequence prefix, CharSequence suffix)

第一个就是简单地把元素连接起来，第二个支持一个分隔符，还可以给整个结果字符串加前缀和后缀，比如：

String result = Stream.of("abc", "ffzs", "hello")
        .collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));
System.out.println(result);

输出为：

[abc，ffzs，hello]

joining的内部也利用了StringBuilder。比如，第一个joining函数的代码为：

public static Collector<CharSequence, ? , String> joining() {
    return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(
            StringBuilder::new, StringBuilder::append,
            (r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
            StringBuilder::toString, CH_NOID);
}

supplier是StringBuilder::new, accumulator是StringBuilder::append, finisher是StringBuilder::toString, CH_NOID表示特征集为空。

分组

分组类似于数据库查询语言SQL中的group by语句，它将元素流中的每个元素分到一个组，可以针对分组再进行处理和收集。分组的功能比较强大，我们逐步来说明。
为便于举例，我们先修改下学生类Student，增加一个字段grade表示年级：

public Student(String name, String grade, double score) {
    this.name = name;
    this.grade = grade;
    this.score = score;
}

示例学生列表students改为：

static List<Student> students = Arrays.asList(new Student[] {
        new Student("zhangsan", "1", 91d), new Student("lisi", "2", 89d),
        new Student("wangwu", "1", 50d), new Student("zhaoliu", "2", 78d),
        new Student("sunqi", "1", 59d)});

1.基本用法

最基本的分组收集器为：

public static <T, K> Collector<T, ? , Map<K, List<T>>>
    groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier)

参数是一个类型为Function的分组器classifier，它将类型为T的元素转换为类型为K的一个值，这个值表示分组值，所有分组值一样的元素会被归为同一个组，放到一个列表中，所以返回值类型是Map<K, List>。比如，将学生流按照年级进行分组，代码为：

Map<String, List<Student>> groups = students.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Student::getGrade));

学生会分为两组：第一组键为"1"，分组学生包括"zhangsan" “wangwu"和"sunqi”；第二组键为"2"，分组学生包括"lisi" “zhaoliu”。这段代码基本等同于如下代码：

Map<String, List<Student>> groups = new HashMap<>();
for(Student t : students) {
    String key = t.getGrade();
    List<Student> container = groups.get(key);
    if(container == null) {
        container = new ArrayList<>();
        groups.put(key, container);
    }
    container.add(t);
}

显然，使用groupingBy要简洁清晰得多，但它到底是怎么实现的呢？

2.基本原理

groupingBy的代码为：

public static <T, K> Collector<T, ? , Map<K, List<T>>>
groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier) {
      return groupingBy(classifier, toList());
  }

它调用了第二个groupingBy方法，传递了toList收集器，其代码为：

public static <T, K, A, D> Collector<T, ? , Map<K, D>> groupingBy(
        Function<? super T, ? extends K> classifier,
        Collector<? super T, A, D> downstream) {
    return groupingBy(classifier, HashMap::new, downstream);
}

这个方法接受一个下游收集器downstream作为参数，然后传递给下面更通用的函数：

public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
Collector<T, ? , M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
          Supplier<M> mapFactory, Collector<? super T, A, D> downstream)

classifier还是分组器，mapFactory是返回Map的工厂方法，默认是HashMap::new, downstream表示下游收集器，下游收集器负责收集同一个分组内元素的结果。
对最通用的groupingBy函数返回的收集器，其收集元素的基本过程和伪代码为：

//先创建一个存放结果的Map
Map map = mapFactory.get();
for(T t : data) {
    //对每一个元素，先分组
    K key = classifier.apply(t);
    //找存放分组结果的容器，如果没有，让下游收集器创建，并放到Map中
    A container = map.get(key);
    if(container == null) {
        container = downstream.supplier().get();
        map.put(key, container);
    }
    //将元素交给下游收集器(即分组收集器)收集
    downstream.accumulator().accept(container, t);
}
//调用分组收集器的finisher方法，转换结果
for(Map.Entry entry : map.entrySet()) {
    entry.setValue(downstream.finisher().apply(entry.getValue()));
}
return map;

在最基本的groupingBy函数中，下游收集器是toList，但下游收集器还可以是其他收集器，甚至是groupingBy，以构成多级分组。下面我们来看更多的示例。

3．分组计数、找最大/最小元素

将元素按一定标准分为多组，然后计算每组的个数，按一定标准找最大或最小元素，这是一个常见的需求。Collectors提供了一些对应的收集器，一般用作下游收集器，比如：

//计数
public static <T> Collector<T, ? , Long> counting()
//计算最大值
public static <T> Collector<T, ? , Optional<T>> maxBy(
    Comparator<? super T> comparator)
//计算最小值
public static <T> Collector<T, ? , Optional<T>> minBy(
    Comparator<? super T> comparator)

还有更为通用的名为reducing的归约收集器，我们就不介绍了。下面看一些例子。
为了便于使用Collectors中的方法，我们将其中的方法静态导入，即加入如下代码：

import static java.util.stream.Collectors.＊;
统计每个年级的学生个数，代码可以为：
Map<String, Long> gradeCountMap = students.stream().collect(
        groupingBy(Student::getGrade, counting()));
统计一个单词流中每个单词的个数，按出现顺序排序，代码可以为：
Map<String, Long> wordCountMap =
        Stream.of("hello", "world", "abc", "hello").collect(
            groupingBy(Function.identity(), LinkedHashMap::new, counting()));
获取每个年级分数最高的一个学生，代码可以为：
Map<String, Optional<Student>> topStudentMap = students.stream().collect(
        groupingBy(Student::getGrade,
                maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));

需要说明的是，这个分组收集结果是Optional，而不是Student，这是因为maxBy处理的流可能是空流，但对我们的例子，这是不可能的。为了直接得到Student，可以使用Collectors的另一个收集器collectingAndThen，在得到Optional后调用Optional的get方法，如下所示：

Map<String, Student> topStudentMap = students.stream().collect(
        groupingBy(Student::getGrade, collectingAndThen(
            maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore)), Optional::get)));

关于collectingAndThen，我们稍后再进一步讨论。

4.分数数值统计

除了基本的分组计数，还经常需要进行一些分组数值统计，比如求学生分数的和、平均分、最高分、最低分等、针对int、long和double类型，Collectors提供了专门的收集器，比如：

//求平均值，int和long也有类似方法
public static <T> Collector<T, ? , Double>
    averagingDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)
//求和，long和double也有类似方法
public static <T> Collector<T, ? , Integer>
      summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
  //求多种汇总信息，int和double也有类似方法
  //LongSummaryStatistics包括个数、最大值、最小值、和、平均值等多种信息
  public static <T> Collector<T, ? , LongSummaryStatistics>
      summarizingLong(ToLongFunction<? super T> mapper)

比如，按年级统计学生分数信息，代码可以为：

Map<String, DoubleSummaryStatistics> gradeScoreStat =
    students.stream().collect(groupingBy(Student::getGrade,
                    summarizingDouble(Student::getScore)));

5.分组内的map

对于每个分组内的元素，我们感兴趣的可能不是元素本身，而是它的某部分信息。在Stream API中，Stream有map方法，可以将元素进行转换，Collectors也为分组元素提供了函数mapping，如下：

public static <T, U, A, R>
Collector<T, ? , R> mapping(Function<? super T, ? extends U> mapper,
    Collector<? super U, A, R> downstream)

交给下游收集器downstream的不再是元素本身，而是应用转换函数mapper之后的结果。比如，对学生按年级分组，得到学生名称列表，代码可以为：

Map<String, List<String>> gradeNameMap =
        students.stream().collect(groupingBy(Student::getGrade,
                          mapping(Student::getName, toList())));
System.out.println(gradeNameMap);

输出为：

{1=[zhangsan, wangwu, sunqi], 2=[lisi, zhaoliu]}

Stream有flatMap方法。Java 9为Collectors增加了分组内的flatMap方法flatMapping，它与mapping的关系如同Stream中flatMap和map的关系，这里就不举例了，其定义为：

public static <T, U, A, R> Collector<T, ? , R> flatMapping(
    Function<? super T, ? extends Stream<? extends U>> mapper,
    Collector<? super U, A, R> downstream)

6.分组结果处理（filter/sort/skip/limit）

对分组后的元素，我们可以计数，找最大/最小元素，计算一些数值特征，还可以转换（map）后再收集，那可不可以像Stream API一样，排序（sort）、过滤（filter）、限制返回元素（skip/limit）呢？Collector没有专门的收集器，但有一个通用的方法：

public static<T, A, R, RR> Collector<T, A, RR> collectingAndThen(
    Collector<T, A, R> downstream, Function<R, RR> finisher)

这个方法接受一个下游收集器downstream和一个肥finisher，返回一个收集器，它的主要代码为：

return new CollectorImpl<>(downstream.supplier(),
    downstream.accumulator(), downstream.combiner(),
    downstream.finisher().andThen(finisher), characteristics);

也就是说，它在下游收集器的结果上又调用了finisher。利用这个finisher，我们可以实现多种功能，下面看一些例子。收集完再排序，可以定义如下方法：

public static <T> Collector<T, ? , List<T>> collectingAndSort(
      Collector<T, ? , List<T>> downstream, Comparator<? super T> comparator) {
    return Collectors.collectingAndThen(downstream, (r) -> {
        r.sort(comparator);
        return r;
    });
}

将学生按年级分组，分组内的学生按照分数由高到低进行排序，利用这个方法，代码可以为：

Map<String, List<Student>> gradeStudentMap = students.stream()
    .collect(groupingBy(Student::getGrade, collectingAndSort(toList(),
              Comparator.comparing(Student::getScore).reversed())));

针对这个需求，也可以先对流进行排序，然后再分组。
收集完再过滤，可以定义如下方法：

public static <T> Collector<T, ? , List<T>> collectingAndFilter(
        Collector<T, ? , List<T>> downstream, Predicate<T> predicate) {
    return Collectors.collectingAndThen(downstream, (r) -> {
        return r.stream().filter(predicate).collect(Collectors.toList());
    });
}

将学生按年级分组，分组后，每个分组只保留不及格的学生（低于60分），利用这个方法，代码可以为：

Map<String, List<Student>> gradeStudentMap = students.stream()
    .collect(groupingBy(Student::getGrade,
        collectingAndFilter(toList(), t->t.getScore()<60)));

Java 9中，Collectors增加了一个新方法filtering，可以实现相同的功能，定义为：

public static <T, A, R> Collector<T, ? , R> filtering(
    Predicate<? super T> predicate, Collector<? super T, A, R> downstream)

用法如下：

Map<String, List<Student>> gradeStudentMap = students.stream()
    .collect(groupingBy(Student::getGrade,
        filtering(t->t.getScore()<60, toList()));

你可能会认为，实现这种效果也可以先对整个流进行过滤，然后再分组，比如这样：

Map<String, List<Student>> gradeStudentMap = students.stream()
        .filter(t->t.getScore()<60)
        .collect(groupingBy(Student::getGrade, toList()));

需要说明的是，这两种方式的结果可能是不一样的，如果是先过滤，那些没有任何元素的分组就不会出现在结果中，而如果是先分组，即使该组内的元素都被过滤了，组也会出现在最终结果中，只是分组结果为一个空的集合。
收集完，只返回特定区间的结果，可以定义如下方法：

public static <T> Collector<T, ? , List<T>> collectingAndSkipLimit(
        Collector<T, ? , List<T>> downstream, long skip, long limit) {
    return Collectors.collectingAndThen(downstream, (r) -> {
        return r.stream().skip(skip).limit(limit)
                          .collect(Collectors.toList());
    });
}

比如，将学生按年级分组，分组后，每个分组只保留前两名的学生，代码可以为：

Map<String, List<Student>> gradeStudentMap = students.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(Student::getScore).reversed())
        .collect(groupingBy(Student::getGrade,
                    collectingAndSkipLimit(toList(), 0, 2)));

这次，我们先对学生流进行了排序，然后再进行了分组。
mapping和collectingAndThen都接受一个下游收集器，mapping在把元素交给下游收集器之前先进行转换，而collectingAndThen对下游收集器的结果进行转换，组合利用它们，可以构造更为灵活强大的收集器。

7．分区

分组的一个特殊情况是分区，就是将流按true/false分为两个组，Collectors有专门的分区函数：

public static <T> Collector<T, ? , Map<Boolean, List<T>>>
    partitioningBy(Predicate<? super T> predicate)
public static <T, D, A> Collector<T, ? , Map<Boolean, D>>
    partitioningBy(Predicate<? super T> predicate,
    Collector<? super T, A, D> downstream)

第一个函数的下游收集器为toList()，第二个函数可以指定一个下游收集器。比如，将学生按照是否及格（大于等于60分）分为两组，代码可以为：

Map<Boolean, List<Student>> byPass = students.stream().collect(
    partitioningBy(t->t.getScore()>=60));
按是否及格分组后，计算每个分组的平均分，代码可以为：
Map<Boolean, Double> avgScoreMap = students.stream().collect(
    partitioningBy(t->t.getScore()>=60, averagingDouble(Student::getScore)));

8．多级分组

groupingBy和partitioningBy都可以接受一个下游收集器，对同一个分组或分区内的元素进行进一步收集，而下游收集器又可以是分组或分区，以构建多级分组。比如，按年级对学生分组，分组后，再按照是否及格对学生进行分区，代码可以为：

Map<String, Map<Boolean, List<Student>>> multiGroup = students.stream()
    .collect(groupingBy(Student::getGrade,
                          partitioningBy(t->t.getScore()>=60)));

至此，关于函数式数据处理Stream API就介绍完了，Stream API提供了集合数据处理的常用函数，利用它们，可以简洁地实现大部分常见需求，大大减少代码，提高可读性。

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