文章目录

• 一、实战收集收集器简介
• • 1. 收集器用作高级归约
  • 2. 预定义收集器
  • 3. 归约和汇总
  • • 3.1 查找流中的实战收集最大值和最小值
    • 3.2 汇总
    • 3.3 连接字符串
    • 3.4 广义的归约汇总
    • 3.5 收集与归约

一、收集器简介

流可以用类似于数据库的实战收集操作帮助你处理集合。你可以把Java 8的实战收集流看作花哨又懒惰的数据集迭代器。它们支持两种类型的实战收集操作：中间操作（如filter或map）和终端操作（如count、findFirst、实战收集forEach和reduce）。实战收集中间操作可以链接起来，实战收集将一个流转换为另一个流。实战收集这些操作不会消耗流，实战收集其目的实战收集是建立一个流水线。与此相反，实战收集终端操作会消耗流，实战收集以产生一个最终结果，实战收集例如返回流中的实战收集最大元素。它们通常可以通过优化流水线来缩短计算时间。

collect是一个归约操作，就像reduce一样可以接受各种做法作为参数，将流中的元素累积成一个汇总结果。具体的做法是通过定义新的Collector接口来定义的，因此区分Collection、Collector和collect是很重要的。

下面是一些查询的例子，看看你用collect和收集器能够做什么。
 对一个交易列表按货币分组，获得该货币的所有交易额总和（返回一个Map）。
 将交易列表分成两组：贵的和不贵的（返回一个Map>）。
 创建多级分组，比如按城市对交易分组，然后进一步按照贵或不贵分组（返回一个Map>）。

用指令式风格对交易按照货币分组

// 建立累积交易分组的MapMap>transactionsByCurrencies = new HashMap<>();// 迭代Transaction的Listfor (Transaction transaction : transactions) { 	Currency currency = transaction.getCurrency();	ListtransactionsForCurrency = transactionsByCurrencies.get(currency);	if (transactionsForCurrency == null) { 		// 如果分组Map中没有这种货币的条目，就创建一个		transactionsForCurrency = new ArrayList<>();		// 提取Transaction的货币		transactionsByCurrencies.put(currency, transactionsForCurrency);	}	// 将当前遍历的Transaction加入同一货币的Transaction的List	transactionsForCurrency.add(transaction);}

用Stream中collect方法的一个更通用的Collector参数，你就可以用一句话实现完全相同的结果，而用不着使用上一章中那个toList的特殊情况了：

Map>transactionsByCurrencies =transactions.stream().collect(groupingBy(Transaction::getCurrency));

前一个例子清楚地展示了函数式编程相对于指令式编程的一个主要优势：你只需指出希望的结果——“做什么”，而不用操心执行的步骤——“如何做”。在上一个例子里，传递给collect方法的参数是Collector接口的一个实现，也就是给Stream中元素做汇总的方法。上一章里的toList只是说“按顺序给每个元素生成一个列表”；在本例中，groupingBy说的是“生成一个Map，它的键是（货币）桶，值则是桶中那些元素的列表”。

1. 收集器用作高级归约

刚刚的结论又引出了优秀的函数式API设计的另一个好处：更易复合和重用。收集器非常有用，因为用它可以简洁而灵活地定义collect用来生成结果集合的标准。更具体地说，对流调用collect方法将对流中的元素触发一个归约操作（由Collector来参数化）。
一般来说，Collector会对元素应用一个转换函数（很多时候是不体现任何效果的恒等转换，例如toList），并将结果累积在一个数据结构中，从而产生这一过程的最终输出。

一般来说，Collector会对元素应用一个转换函数（很多时候是不体现任何效果的恒等转换，例如toList），并将结果累积在一个数据结构中，从而产生这一过程的最终输出。例如，在前面所示的交易分组的例子中，转换函数提取了每笔交易的货币，随后使用货币作为键，将交易本身累积在生成的Map中。

2. 预定义收集器

预定义收集器就是那些可以从Collectors类提供的工厂方法（例如groupingBy）创建的收集器。它们主要提供了三大功能：
 将流元素归约和汇总为一个值
 元素分组
 元素分区

3. 归约和汇总

利用counting工厂方法返回的收集器，数一数菜单里有多少种菜：
long howManyDishes = menu.stream().collect(Collectors.counting());
这还可以写得更为直接：
long howManyDishes = menu.stream().count();
counting收集器在和其他收集器联合使用的时候特别有用。
假定你已导入了Collectors类的所有静态工厂方法：
import static java.util.stream.Collectors.*;
这样你就可以写counting()而用不着写Collectors.counting()之类的了。

3.1 查找流中的最大值和最小值

假设你想要找出菜单中热量最高的菜。你可以使用两个收集器，Collectors.maxBy和Collectors.minBy，来计算流中的最大或最小值。这两个收集器接收一个Comparator参数来比较流中的元素。你可以创建一个Comparator来根据所含热量对菜肴进行比较，并把它传递给Collectors.maxBy：

ComparatordishCaloriesComparator = Comparator.comparingInt(Dish::getCalories);OptionalmostCalorieDish = menu.stream().collect(maxBy(dishCaloriesComparator));

3.2 汇总

Collectors类专门为汇总提供了一个工厂方法：Collectors.summingInt。它可接受一个把对象映射为求和所需int的函数，并返回一个收集器；该收集器在传递给普通的collect方法后即执行我们需要的汇总操作。

举个例子来说，你可以这样求出菜单列表的总热量：
int totalCalories = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories));

这里的收集过程如图6-2所示。在遍历流时，会把每一道菜都映射为其热量，然后把这个数字累加到一个累加器（这里的初始值0）。
Collectors.summingLong和Collectors.summingDouble方法的作用完全一样，可以用于求和字段为long或double的情况。

但汇总不仅仅是求和；还有Collectors.averagingInt，连同对应的averagingLong和averagingDouble可以计算数值的平均数：
double avgCalories = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories));

可以使用summarizingInt工厂方法返回的收集器。通过一次summarizing操作你可以就数出菜单中元素的个数，并得到菜肴热量总和、平均值、最大值和最小值：
IntSummaryStatistics menuStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish::getCalories));
这个收集器会把所有这些信息收集到一个叫作IntSummaryStatistics的类里，它提供了方便的取值（getter）方法来访问结果。打印menuStatisticobject会得到以下输出：
IntSummaryStatistics{ count=9, sum=4300, min=120, average=477.777778, max=800}

3.3 连接字符串

joining工厂方法返回的收集器会把对流中每一个对象应用toString方法得到的所有字符串连接成一个字符串。

这意味着你把菜单中所有菜肴的名称连接起来，如下所示：
String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining());

请注意，joining在内部使用了StringBuilder来把生成的字符串逐个追加起来。此外还要注意，如果Dish类有一个toString方法来返回菜肴的名称，那你无需用提取每一道菜名称的函数来对原流做映射就能够得到相同的结果：
String shortMenu = menu.stream().collect(joining());
二者均可产生以下字符串：
porkbeefchickenfrench friesriceseason fruitpizzaprawnssalmon

但该字符串的可读性并不好。幸好，joining工厂方法有一个重载版本可以接受元素之间的分界符，这样你就可以得到一个逗号分隔的菜肴名称列表：
String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining(", "));
正如我们预期的那样，它会生成：
pork, beef, chicken, french fries, rice, season fruit, pizza, prawns, salmon

3.4 广义的归约汇总

事实上，我们已经讨论的所有收集器，都是一个可以用reducing工厂方法定义的归约过程的特殊情况而已。Collectors.reducing工厂方法是所有这些特殊情况的一般化。

例如，可以用reducing方法创建的收集器来计算你菜单的总热量，如下所示：
int totalCalories = menu.stream().collect(reducing(0, Dish::getCalories, (i, j) ->i + j));
它需要三个参数：
 第一个参数是归约操作的起始值，也是流中没有元素时的返回值，所以很显然对于数值
和而言0是一个合适的值。
 第二个参数是转换函数，将菜肴转换成一个表示其所含热量的int。
 第三个参数是一个BinaryOperator，将两个项目累积成一个同类型的值。这里它就是对两个int求和。

同样，你可以使用下面这样单参数形式的reducing来找到热量最高的菜，如下所示：
Optional< Dish>mostCalorieDish = menu.stream().collect(reducing((d1, d2) ->d1.getCalories() >d2.getCalories() ? d1 : d2));

你可以把单参数reducing工厂方法创建的收集器看作三参数方法的特殊情况，它把流中的第一个项目作为起点，把恒等函数（即一个函数仅仅是返回其输入参数）作为一个转换函数。这也意味着，要是把单参数reducing收集器传递给空流的collect方法，收集器就没有起点，它将因此而返回一个Optional< Dish>对象。

3.5 收集与归约

你可能想知道，Stream接口的collect和reduce方法有何不同，因为两种方法通常会获得相同的结果。例如，你可以像下面这样使用reduce方法来实现toListCollector所做的工作：

Streamstream = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6).stream();Listnumbers = stream.reduce(									new ArrayList(),									(Listl, Integer e) ->{ 														l.add(e);														return l; },									(Listl1, Listl2) ->{ 														l1.addAll(l2);														return l1; }									);

这个解决方案有两个问题：一个语义问题和一个实际问题。语义问题在于，reduce方法旨在把两个值结合起来生成一个新值，它是一个不可变的归约。与此相反，collect方法的设计就是要改变容器，从而累积要输出的结果。
这意味着，上面的代码片段是在滥用reduce方法，因为它在原地改变了作为累加器的List。
以错误的语义使用reduce方法还会造成一个实际问题：这个归约过程不能并行工作，因为由多个线程并发修改同一个数据结构可能会破坏List本身。在这种情况下，如果你想要线程安全，就需要每次分配一个新的List，而对象分配又会影响性能。这就是collect方法特别适合表达可变容器上的归约的原因，更关键的是它适合并行操作。

1. 收集框架的灵活性：以不同的方法执行同样的操作

你还可以进一步简化前面使用reducing收集器的求和例子——引用Integer类的sum方法，而不用去写一个表达同一操作的Lambda表达式。这会得到以下程序：

int totalCalories = menu.stream().collect(										// 初始值										reducing(0,										// 转换函数										Dish::getCalories,										// 累积函数										Integer::sum));

从逻辑上说，归约操作的工作原理如图6-3所示：利用累积函数，把一个初始化为起始值的累加器，和把转换函数应用到流中每个元素上得到的结果不断迭代合并起来。

在现实中，counting收集器也是类似地利用三参数reducing工厂方法实现的。它把流中的每个元素都转换成一个值为1的Long型对象，然后再把它们相加：

public static Collectorcounting() { 	return reducing(0L, e ->1L, Long::sum);}

使用泛型?通配符
在刚刚提到的代码片段中，你可能已经注意到了?通配符，它用作counting工厂方法返回的收集器签名中的第二个泛型类型。对这种记法你应该已经很熟悉了，特别是如果你经常使用Java的集合框架的话。在这里，它仅仅意味着收集器的累加器类型未知，换句话说，累加器本身可以是任何类型。我们在这里原封不动地写出了Collectors类中原始定义的方法签名，但在本章其余部分我们将避免使用任何通配符表示法，以使讨论尽可能简单。

还有另一种方法不使用收集器也能执行相同操作——将菜肴流映射为每一道菜的热量，然后用前一个版本中使用的方法引用来归约得到的流：
int totalCalories = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::sum).get();

请注意，就像流的任何单参数reduce操作一样，reduce(Integer::sum)返回的不是int而是Optional< Integer>，以便在空流的情况下安全地执行归约操作。然后你只需用Optional对象中的get方法来提取里面的值就行了。请注意，在这种情况下使用get方法是安全的，只是因为你已经确定菜肴流不为空。

一般来说，使用允许提供默认值的方法，如orElse或orElseGet来解开Optional中包含的值更为安全。最后，更简洁的方法是把流映射到一个IntStream，然后调用sum方法，你也可以得到相同的结果：
int totalCalories = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum();

2. 根据情况选择最佳解决方案

这再次说明了，函数式编程（特别是Java 8的Collections框架中加入的基于函数式风格原理设计的新API）通常提供了多种方法来执行同一个操作。这个例子还说明，收集器在某种程度上比Stream接口上直接提供的方法用起来更复杂，但好处在于它们能提供更高水平的抽象和概括，也更容易重用和自定义。

我们的建议是，尽可能为手头的问题探索不同的解决方案，但在通用的方案里面，始终选择最专门化的一个。无论是从可读性还是性能上看，这一般都是最好的决定。例如，要计菜单的总热量，我们更倾向于最后一个解决方案（使用IntStream），因为它最简明，也很可能最易读。同时，它也是性能最好的一个，因为IntStream可以让我们避免自动拆箱操作，也就是从Integer到int的隐式转换，它在这里毫无用处。

测验：用reducing连接字符串
以下哪一种reducing收集器的用法能够合法地替代joining收集器？
String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining());
(1) String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect( reducing ( (s1, s2) ->s1 + s2 ) ).get();
(2) String shortMenu = menu.stream().collect( reducing( (d1, d2) ->d1.getName() + d2.getName() ) ).get();
(3) String shortMenu = menu.stream().collect( reducing( “”,Dish::getName, (s1, s2) ->s1 + s2 ) );
答案：语句1和语句3是有效的，语句2无法编译。

(1) 这会将每道菜转换为菜名，就像原先使用joining收集器的语句一样。然后用一个String作为累加器归约得到的字符串流，并将菜名逐个连接在它后面。
(2) 这无法编译，因为reducing接受的参数是一个BinaryOperator< t>，也就是一个BiFunction。这就意味着它需要的函数必须能接受两个参数，然后返回一个相同类型的值，但这里用的Lambda表达式接受的参数是两个菜，返回的却是一个字符串。
(3) 这会把一个空字符串作为累加器来进行归约，在遍历菜肴流时，它会把每道菜转换成菜名，并追加到累加器上。请注意，我们前面讲过，reducing要返回一个Optional并不需要三个参数，因为如果是空流的话，它的返回值更有意义——也就是作为累加器初始值的空字符串。

请注意，虽然语句1和语句3都能够合法地替代joining收集器，它们在这里是用来展示我们为何可以（至少在概念上）把reducing看作本章中讨论的所有其他收集器的概括。然而就实际应用而言，不管是从可读性还是性能方面考虑，我们始终建议使用joining收集器。