记录下 Java Stream 的一些高效操作

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我们日常在代码里处理一些集合逻辑的时候用到 Stream 其实还挺多的，普通的取值过滤集合一般都是结合 ide 的提示就能搞定了，但是有些不太常用的就在这记录下，争取后面都更新记录下来。

自定义 distinctByKey 对结果进行去重

stream 中自带的 distinct 只能对元素进行去重
比如下面代码

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public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        list.add(1);
        list.add(1);
        list.add(2);
        list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);
    }

结果就是去了重的

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[1, 2]

但是当我的元素是个复杂对象，我想根据对象里的某个元素进行过滤的时候，就需要用到自定义的 distinctByKey 了，比如下面的想对 userId 进行去重

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public static void main(String[] args) {
        List<StudentRecord> list = new ArrayList<>();
        StudentRecord s1 = new StudentRecord();
        s1.setUserId(11L);
        s1.setCourseId(100L);
        s1.setScore(100);
        list.add(s1);
        StudentRecord s2 = new StudentRecord();
        s2.setUserId(11L);
        s2.setCourseId(101L);
        s2.setScore(100);
        list.add(s2);
        StudentRecord s3 = new StudentRecord();
        s3.setUserId(12L);
        s3.setCourseId(100L);
        s3.setScore(100);
        list.add(s3);
        System.out.println(list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()));
    }
    @Data
    static class StudentRecord {
        Long id;
        Long userId;
        Long courseId;
        Integer score;
    }

结果就是

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[StudentRecord(id=null, userId=11, courseId=100, score=100), StudentRecord(id=null, userId=11, courseId=101, score=100), StudentRecord(id=null, userId=12, courseId=100, score=100)]

因为对象都不一样，所以就没法去重了，这里就需要用

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public static <T> Predicate<T> distinctByKey(
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        Map<Object, Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
        return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
    }

然后就可以用它来去重了

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System.out.println(list.stream().filter(distinctByKey(StudentRecord::getUserId)).collect(Collectors.toList()));

看下结果

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[StudentRecord(id=null, userId=11, courseId=100, score=100), StudentRecord(id=null, userId=12, courseId=100, score=100)]

但是说实在的这个功能感觉应该是 stream 默认给实现的

使用 java.util.stream.Collectors#groupingBy 对 list 进行分组

这个使用场景还是蛮多的，上面的场景里比如我要对 userId 进行分组，就一行代码就解决了

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System.out.println(list.stream().collect(Collectors.groupingBy(StudentRecord::getUserId)));

结果

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{11=[StudentRecord(id=null, userId=11, courseId=100, score=100), StudentRecord(id=null, userId=11, courseId=101, score=100)], 12=[StudentRecord(id=null, userId=12, courseId=100, score=100)]}

很方便的变成了以 userId 作为 key，以相同 userId 的 StudentRecord 的 List 作为 value 的 map 结构