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在Java中如何使用Stream和Collectors处理集合数据_Stream流操作指南

P粉602998670

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发布时间:2025-11-18 13:15:28

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来源于php中文网

原创

Java 8的Stream API支持函数式编程,可简化集合处理。通过stream()创建流,使用filter、map、sorted实现过滤、转换和排序,结合Collectors将结果收集为List、Set、Map等。例如筛选成年用户姓名:adultNames = users.stream().filter(u -> u.getAge() > 18).map(User::getName).collect(Collectors.toList())。Collectors提供toSet()去重、joining()拼接字符串、averagingInt()求平均值等功能。groupingBy()按属性分组,返回Map,支持多级嵌套;partitioningBy()按布尔条件分为两组。中间操作惰性执行,仅在终止操作时触发。避免在流中执行复杂逻辑或IO操作,大数据量可考虑parallelStream但需注意线程安全。普通集合流无需关闭。合理使用Stream + Collectors可提升代码简洁性与可读性,适用于数据筛选、转换与统计场景。

在java中如何使用stream和collectors处理集合数据_stream流操作指南

Java 8引入的Stream API为集合数据的处理带来了函数式编程的便利。通过Stream,开发者可以更简洁、清晰地完成过滤、映射、排序、归约等操作。结合Collectors工具类,还能方便地将流结果收集为List、Set、Map或进行分组、分区等复杂操作。

创建Stream并执行基本操作

可以从集合、数组或静态方法创建Stream。常见的操作包括filter、map、sorted等。

例如,从一个用户列表中筛选出年龄大于18的用户,并提取其姓名:

List users = Arrays.asList(
    new User("张三", 20),
    new User("李四", 17),
    new User("王五", 25)
);

List adultNames = users.stream()
    .filter(user -> user.getAge() > 18)
    .map(User::getName)
    .collect(Collectors.toList());

说明:stream()启动流,filter按条件过滤,map转换元素,collect将结果收集为List。

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使用Collectors进行高级收集

Collectors提供了多种数据聚合方式,适用于不同业务场景。

Type Studio
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下载
  • 收集为Set:自动去重,使用Collectors.toSet()
  • 拼接字符串:使用Collectors.joining(", ")将元素连接成字符串
  • 求统计值:如最大、最小、平均,可用Collectors.averagingInt、summarizingInt等
String names = users.stream()
    .map(User::getName)
    .collect(Collectors.joining(", "));

Double avgAge = users.stream()
    .collect(Collectors.averagingInt(User::getAge));

分组与分区操作

Collectors.groupingBy用于按某个属性分组,返回Map结构。

Map> groupedByAge = users.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));

Map> partitionedByAdult = users.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(u -> u.getAge() >= 18));

groupingBy支持多级分组,可嵌套使用;partitioningBy基于布尔条件分为两组。

优化与注意事项

Stream虽简洁,但需注意性能和使用方式。

  • 中间操作(如filter、map)是惰性的,只有遇到终止操作(如collect)才会执行
  • 避免在Stream中进行复杂逻辑或IO操作,影响可读性和性能
  • 大数据量时考虑使用parallelStream,但注意线程安全和调试难度
  • 及时关闭流(如IO流相关),普通集合流无需手动关闭

基本上就这些。合理使用Stream + Collectors能让代码更简洁、意图更明确,尤其适合数据转换和统计场景。

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