JAVA 8 Stream优雅使用结合实战分析
案例：
将下面提供的List做处理，打印出以下输出 ：
{a=[{a=1111}, {a=111}, {a=11}, {a=1}], b=[{b=222}, {b=22}, {b=2}], c=[{c=3}, {c=1}]}或
{a=[a=1111, a=111, a=11, a=1], b=[b=222, b=22, b=2], c=[c=3, c=1]}List<Map<String, Integer>> list = new ArrayList<Map<String, Integer>>() {{
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1);put("c", 3); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 11);put("b", 2); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 111);put("c", 1); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("b", 22); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1111);put("b", 222); }});
}};（在做题前，如果你对流Stream的各个方法不熟悉的话，那么肯定没法展开流操作，那么建议你去看看这篇关于java8 Stream的一些常用操作：https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/92621858）
好，回归正题，以上的案例题，可以看到我们主要需要做的有以下几步：
1.遍历List
2.遍历Map
3.筛选 a/b/c
4.排序
那么在不使用Stream操作，我们需要将上述的思想用普通的方式实现，那么是这样的（本人简单地写了下，也许存在不足和缺陷，见谅）：
非Stream 解法
List<Map<String, Integer>> list = new ArrayList<Map<String, Integer>>() {{
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1);put("c", 3); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 11);put("b", 2); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 111);put("c", 1); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("b", 22); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1111);put("b", 222); }});
}};
//todo 将以上的list处理后，输出为以下其中一种情况：
// 1.输出为：{a=[{a=1111}, {a=111}, {a=11}, {a=1}], b=[{b=222}, {b=22}, {b=2}], c=[{c=3}, {c=1}]}
// 2.输出为：{a=[a=1111, a=111, a=11, a=1], b=[b=222, b=22, b=2], c=[c=3, c=1]}
Map<String,Object> resultMap=new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> listA = new ArrayList<>();
List<Map<String, Object>> listB = new ArrayList<>();
List<Map<String, Object>> listC = new ArrayList<>();
for (Map<String, Integer> get_map:list){
for(Map.Entry<String, Integer> entry : get_map.entrySet()){
if (entry.getKey().equals("a")){
Map<String, Object> processMapA= new HashMap<>();
processMapA.put(entry.getKey(),entry.getValue());
listA.add(processMapA);
}
if (entry.getKey().equals("b")){
Map<String, Object> processMapB= new HashMap<>();
processMapB.put(entry.getKey(),entry.getValue());
listB.add(processMapB);
}
if (entry.getKey().equals("c")){
Map<String, Object> processMapC= new HashMap<>();
processMapC.put(entry.getKey(),entry.getValue());
listC.add(processMapC);
}
}
}
//排序
listA.sort(new Comparator<Map<String, Object>>() {
public int compare(Map<String, Object> o1, Map<String, Object> o2) {
Integer value1 = Integer.valueOf(o1.get("a").toString());
Integer value2 = Integer.valueOf(o2.get("a").toString());
return value2.compareTo(value1);
}
});
//lambda 转换
listB.sort((o1, o2) -> {
Integer value1 = Integer.valueOf(o1.get("b").toString()) ;
Integer value2 = Integer.valueOf(o2.get("b").toString()) ;
return value2.compareTo(value1);
});
listC.sort((o1, o2) -> {
Integer value1 = Integer.valueOf(o1.get("c").toString());
Integer value2 = Integer.valueOf(o2.get("c").toString());
return value2.compareTo(value1);
});
resultMap.put("a",listA);
resultMap.put("b",listB);
resultMap.put("c",listC);
System.out.println(resultMap.toString());
可以看到代码确实有点不太优雅（也可能是我没细想怎么优化流程，见谅），但是如果换成是Stream操作，那么会让人眼前一亮。
Sream流 解法
List<Map<String, Integer>> list = new ArrayList<Map<String, Integer>>() {{
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1);put("c", 3); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 11);put("b", 2); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 111);put("c", 1); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("b", 22); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1111);put("b", 222); }});
}};
//todo 将以上的list处理后，输出为以下其中一种情况：
// 1.输出为：{a=[{a=1111}, {a=111}, {a=11}, {a=1}], b=[{b=222}, {b=22}, {b=2}], c=[{c=3}, {c=1}]}
// 2.输出为：{a=[a=1111, a=111, a=11, a=1], b=[b=222, b=22, b=2], c=[c=3, c=1]}
//stream
Map map = list.stream()
.flatMap(e -> e.entrySet().stream())
.sorted(((o1, o2) -> o2.getValue().compareTo(o1.getValue())))
.map(v -> new HashMap<String, Integer>() {{ put(v.getKey(), v.getValue()); }})
.collect(Collectors.groupingBy(o -> o.entrySet().iterator().next().getKey()));
System.out.println(map);
最后，优雅归优雅，代码后期若需要调整逻辑，会让不熟悉stream的人头大的（而且还有性能问题），结合实际优雅才是真优雅。
微笑式编码，先让自己表面很优雅。
PS： 优雅和性能若要选其一，也许我选性能。
关于Stream优雅的性能测试，可以看看下面的文章，测试分析还是比较全面的：
