Collectors 类的静态工厂方法
工厂方法 | 返回类型 | 用于 |
---|---|---|
toList | List | 把流中所有项目收集到一个List |
使用示例: List dishes = menuStream.collect(toList()); | ||
toSet | Set | 把流中所有项目收集到一个 Set ,删除重复项 |
使用示例: Set dishes = menuStream.collect(toSet()); | ||
toCollection | Collection | 把流中所有项目收集到给定的供应源创建的集合 |
使用示例: Collection dishes = menuStream.collect(toCollection(),ArrayList::new); | ||
toCollection | Long | 计算流中元素的个数 |
使用示例: long howManyDishes = menuStream.collect(counting()); | ||
summingInt | Integer | 对流中项目的一个整数属性求和 |
使用示例: int totalCalories = menuStream.collect(summingInt(Dish::getCalories)); | ||
averagingInt | Double | 计算流中项目 Integer 属性的平均值 |
使用示例: double avgCalories = menuStream.collect(averagingInt(Dish::getCalories)); | ||
summarizingInt | IntSummaryStatistics | 收集关于流中项目 Integer 属性的统计值,例如最大、最小、总和与平均值 |
使用示例:IntSummaryStatistics menuStatistics = menuStream.collect(summarizingInt(Dish::getCalories)) | ||
joining | String | 连接对流中每个项目调用 toString 方法所生成的字符串 |
使用示例: String shortMenu = menuStream.map(Dish::getName).collect(joining(", ")); | ||
maxBy | Optional | 一个包裹了流中按照给定比较器选出的最大元素的 Optional ,或如果流为空则为 Optional.empty() |
使用示例: Optional fattest = menuStream.collect(maxBy(comparingInt(Dish::getCalories))); | ||
minBy | Optional | 一个包裹了流中按照给定比较器选出的最小元素的 Optional ,或如果流为空则为 Optional.empty() |
使用示例: Optional lightest = menuStream.collect(minBy(comparingInt(Dish::getCalories))); | ||
reducing | 归约操作产生的类型 | 从一个作为累加器的初始值开始,利用 BinaryOperator 与流中的元素逐个结合,从而将流归约为单个值 |
使用示例: int totalCalories = menuStream.collect(reducing(0, Dish::getCalories, Integer::sum)); | ||
collectingAndThen | 转换函数返回的类型 | 包裹另一个收集器,对其结果应用转换函数 |
使用示例: int howManyDishes = menuStream.collect(collectingAndThen(toList(), List::size)); | ||
groupingBy | Map<k, list> | 根据项目的一个属性的值对流中的项目作问组,并将属性值作为结果 Map 的键 |
使用示例:Map<dish.type,list> dishesByType = menuStream.collect(groupingBy(Dish::getType)); | ||
partitioningBy | Map<boolean,list> | 根据对流中每个项目应用谓词的结果来对项目进行分区 |
使用示例: Map<boolean,list> vegetarianDishes = menuStream.collect(partitioningBy(Dish::isVegetarian)); |
本博客文章均已测试验证,欢迎评论、交流、点赞。
部分文章来源于网络,如有侵权请联系删除。
转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/sueyyyy/p/12515839.html
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· 没有Manus邀请码?试试免邀请码的MGX或者开源的OpenManus吧
· 园子的第一款AI主题卫衣上架——"HELLO! HOW CAN I ASSIST YOU TODAY
· 【自荐】一款简洁、开源的在线白板工具 Drawnix