本文旨在解决在使用Java Stream的groupingBy操作时，根据特定条件过滤和转换元素的需求。我们将探讨如何结合filtering Collector在分组过程中移除不需要的元素，并讨论了使用filter操作的替代方案。同时，也会提醒读者避免在流操作中进行副作用操作，以保证代码的清晰和可维护性。
在使用Java Stream进行数据处理时，groupingBy是一个非常强大的操作，它可以将集合中的元素按照指定的规则进行分组。然而，在某些场景下，我们可能需要在分组的过程中，根据一定的条件过滤掉一些元素，或者对元素进行转换。本文将介绍如何结合filtering Collector来实现在groupingBy操作中添加元素的逻辑。
使用filtering Collector进行过滤
filtering Collector是Java 9引入的一个非常有用的Collector，它可以让我们在收集元素的过程中，根据指定的Predicate对元素进行过滤。filtering Collector接受一个Predicate和一个下游的Collector作为参数，只有满足Predicate的元素才会被传递给下游的Collector进行处理。
以下是一个示例，展示了如何在groupingBy中使用filtering Collector：
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import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class GroupingByFilteringExample {
public static void main(String[] args) {
List userList = List.of(
new User("A", "1", "IO1"),
new User("A", "1", "IO2"),
new User("B", "2", "IO3"),
new User("B", "2", "IO4"),
new User("C", "3", "IO5")
);
Map> groupedUsers = userList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
user -> user.getGroupKey(),
Collectors.filtering(
user -> !user.getIoType().equals("IO3"), // 过滤条件
Collectors.toList()
)
));
System.out.println(groupedUsers);
}
static class User {
private String menu;
private String group;
private String ioType;
public User(String menu, String group, String ioType) {
this.menu = menu;
this.group = group;
this.ioType = ioType;
}
public String getGroupKey() {
return menu + "-" + group;
}
public String getIoType() {
return ioType;
}
@Override
public String toString() {
return "User{" +
"menu='" + menu + '\'' +
", group='" + group + '\'' +
", ioType='" + ioType + '\'' +
'}';
}
}
} 在这个例子中，我们首先定义了一个User类，它包含menu、group和ioType三个属性。然后，我们创建了一个userList，其中包含多个User对象。
接下来，我们使用stream()方法将userList转换为一个流，并使用collect()方法将流中的元素收集到一个Map中。groupingBy()方法用于指定分组的规则，这里我们按照menu和group属性的组合进行分组。filtering()方法用于指定过滤的条件，这里我们过滤掉ioType为"IO3"的User对象。toList()方法用于将过滤后的元素收集到一个List中。
最终，我们将分组后的结果打印到控制台。可以看到，ioType为"IO3"的User对象已经被成功过滤掉。
注意：
filtering() Collector和filter()操作的区别在于，如果某个Key对应的所有元素都被过滤掉了，那么在使用filtering() Collector时，这个Key仍然会存在于结果Map中，只不过它对应的值是一个空List。而如果使用filter()操作，那么这个Key就不会存在于结果Map中。
使用filter()操作进行过滤
除了使用filtering Collector之外，我们还可以使用filter()操作来实现在groupingBy操作中添加元素的逻辑。filter()操作可以在流的中间阶段对元素进行过滤，只有满足条件的元素才会被传递到下一个操作。
以下是一个示例，展示了如何在groupingBy中使用filter()操作：
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class GroupingByFilterExample {
public static void main(String[] args) {
List userList = List.of(
new User("A", "1", "IO1"),
new User("A", "1", "IO2"),
new User("B", "2", "IO3"),
new User("B", "2", "IO4"),
new User("C", "3", "IO5")
);
Map> groupedUsers = userList.stream()
.filter(user -> !user.getIoType().equals("IO3")) // 过滤条件
.collect(Collectors.groupingBy(
user -> user.getGroupKey()
));
System.out.println(groupedUsers);
}
static class User {
private String menu;
private String group;
private String ioType;
public User(String menu, String group, String ioType) {
this.menu = menu;
this.group = group;
this.ioType = ioType;
}
public String getGroupKey() {
return menu + "-" + group;
}
public String getIoType() {
return ioType;
}
@Override
public String toString() {
return "User{" +
"menu='" + menu + '\'' +
", group='" + group + '\'' +
", ioType='" + ioType + '\'' +
'}';
}
}
} 在这个例子中，我们首先使用stream()方法将userList转换为一个流，然后使用filter()方法对流中的元素进行过滤，过滤掉ioType为"IO3"的User对象。接下来，我们使用collect()方法将过滤后的元素收集到一个Map中。groupingBy()方法用于指定分组的规则，这里我们按照menu和group属性的组合进行分组。
最终，我们将分组后的结果打印到控制台。可以看到，ioType为"IO3"的User对象已经被成功过滤掉，并且由于filter操作，分组 "B-2" 对应的键值对不会出现在结果Map中。
避免副作用操作
在进行流操作时，应该尽量避免副作用操作。副作用操作指的是那些除了计算返回值之外，还会修改程序状态的操作。例如，在mapping()方法中修改传入的参数。
副作用操作可能会导致流操作的结果变得不可预测，并且会降低代码的可读性和可维护性。因此，在进行流操作时，应该尽量使用纯函数，即那些只依赖于输入参数，并且不会修改程序状态的函数。
总结
本文介绍了如何在使用Java Stream的groupingBy操作时，根据特定条件过滤和转换元素。我们探讨了如何结合filtering Collector在分组过程中移除不需要的元素，并讨论了使用filter操作的替代方案。同时，我们也提醒读者避免在流操作中进行副作用操作，以保证代码的清晰和可维护性。
希望本文能够帮助你更好地理解和使用Java Stream的groupingBy操作。
