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));
posted @   少说点话  阅读(214)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 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
阅读排行:
· 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
网站运行:7年51天17时24分24秒
点击右上角即可分享
微信分享提示