多平台统一管理软件接口,如何实现多平台统一管理软件接口
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2022-06-06
承接了上一篇文章(说完了Stream API的创建方式及中间操作):深入理解Java8新特性之Stream API的创建方式和中间操作步骤。
我们都知道Stream API完成的操作是需要三步的:创建Stream → 中间操作 → 终止操作。那么这篇文章就来说一下终止操作。
终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,例如:List、Integer,甚至是 void 。
首先,我们仍然需要一个自定义的Employee类,以及一个存储它的List集合。
在Employee类定义了枚举(BUSY:忙碌;FREE:空闲;VOCATION:休假)
package com.szh.java8; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; /** * */ @Data @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class Employee2 { private Integer id; private String name; private Integer age; private Double salary; private Status status; public Employee2(Integer id) { this.id = id; } public Employee2(Integer id, String name) { this.id = id; this.name = name; } public enum Status { FREE, BUSY, VOCATION } }
List<Employee2> employees = Arrays.asList( new Employee2(1001,"张三",26,6666.66, Employee2.Status.BUSY), new Employee2(1002,"李四",50,1111.11,Employee2.Status.FREE), new Employee2(1003,"王五",18,9999.99,Employee2.Status.VOCATION), new Employee2(1004,"赵六",35,8888.88,Employee2.Status.BUSY), new Employee2(1005,"田七一",44,3333.33,Employee2.Status.FREE), new Employee2(1005,"田七二",44,3333.33,Employee2.Status.VOCATION), new Employee2(1005,"田七七",44,3333.33,Employee2.Status.BUSY) );
查找所有的员工是否都处于BUSY状态、至少有一个员工处于FREE状态、没有员工处于VOCATION状态。
@Test public void test1() { boolean b1 = employees.stream() .allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee2.Status.BUSY)); System.out.println(b1); boolean b2 = employees.stream() .anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee2.Status.FREE)); System.out.println(b2); boolean b3 = employees.stream() .noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Employee2.Status.VOCATION)); System.out.println(b3); }
对员工薪资进行排序之后,返回第一个员工的信息; 筛选出BUSY状态员工之后,返回任意一个处于BUSY状态的员工信息。
@Test public void test2() { Optional<Employee2> op1 = employees.stream() .sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())) .findFirst(); System.out.println(op1.get()); System.out.println("----------------------------------"); Optional<Employee2> op2 = employees.stream() .filter((e) -> e.getStatus().equals(Employee2.Status.BUSY)) .findAny(); System.out.println(op2.get()); }
下面,我们来看一下另外一组查找与匹配的方法。
计算处于VOCATION状态的员工数量;对员工薪资字段进行映射,同时获取其中的最高薪资;获取年龄最小的员工信息。
@Test public void test3() { long count = employees.stream() .filter((e) -> e.getStatus().equals(Employee2.Status.VOCATION)) .count(); System.out.println(count); Optional<Double> op1 = employees.stream() .map(Employee2::getSalary) .max(Double::compare); System.out.println(op1.get()); Optional<Employee2> op2 = employees.stream() .min((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())); System.out.println(op2.get()); }
在这里,大家需要注意的一点就是:当前Stream流一旦进行了终止操作,就不能再次使用了。
我们看下面的代码案例。(异常信息说的是:stream流已经被关闭了)
@Test public void test4() { Stream<Employee2> stream = employees.stream() .filter((e) -> e.getStatus().equals(Employee2.Status.BUSY)); long count = stream.count(); stream.map(Employee2::getName); }
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作 (如收集到 List、Set、Map) 。但是 Collectors 实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例,具体方法与实例如下表:
计算整数1~10的和;对员工薪资字段进行映射,之后获取所有员工的薪资总和。
@Test public void test1() { List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); Integer sum = list.stream() .reduce(0, (x, y) -> x + y); System.out.println(sum); System.out.println("-------------------------------"); Optional<Double> optional = employees.stream() .map(Employee2::getSalary) .reduce(Double::sum); System.out.println(optional.get()); }
依次对我们先前定义好的存储员工信息的List集合 做name字段的映射,然后 转为 List、Set、HashSet(使用 Collectors 实用类中的静态方法即可完成)。
在Set、HashSet集合中,由于元素是无序、不可重复的,所以只有一个田七二。
@Test public void test2() { List<String> list = employees.stream() .map(Employee2::getName) .collect(Collectors.toList()); list.forEach(System.out::println); System.out.println("-------------------------------"); Set<String> set = employees.stream() .map(Employee2::getName) .collect(Collectors.toSet()); set.forEach(System.out::println); System.out.println("-------------------------------"); HashSet<String> hashSet = employees.stream() .map(Employee2::getName) .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new)); hashSet.forEach(System.out::println); }
对员工薪资字段做映射,之后通过比较器获取最高薪资;
不做映射处理,直接通过比较器获取薪资最低的员工信息;
计算所有员工的薪资总和;
计算所有员工的平均薪资;
计算员工总数;
对员工薪资字段做映射,之后通过比较器获取最高薪资;
@Test public void test3() { Optional<Double> max = employees.stream() .map(Employee2::getSalary) .collect(Collectors.maxBy(Double::compare)); System.out.println(max.get()); Optional<Employee2> min = employees.stream() .collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))); System.out.println(min.get()); Double sum = employees.stream() .collect(Collectors.summingDouble(Employee2::getSalary)); System.out.println(sum); Double avg = employees.stream() .collect(Collectors.averagingDouble(Employee2::getSalary)); System.out.println(avg); Long count = employees.stream() .collect(Collectors.counting()); System.out.println(count); DoubleSummaryStatistics dss = employees.stream() .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee2::getSalary)); System.out.println(dss.getMax()); }
单个条件分组:根据员工状态对Stream流进行分组。 因为分组之后得到的是一个Map集合,key就是员工状态,value则是一个List集合。
@Test public void test4() { Map<Employee2.Status, List<Employee2>> map = employees.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus)); Set<Map.Entry<Employee2.Status, List<Employee2>>> set = map.entrySet(); Iterator<Map.Entry<Employee2.Status, List<Employee2>>> iterator = set.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Map.Entry<Employee2.Status, List<Employee2>> entry = iterator.next(); System.out.println(entry.getKey()); System.out.println(entry.getValue()); } }
多个条件分组:先按照员工状态分组,如果状态相同,再按照员工年龄分组。
@Test public void test5() { Map<Employee2.Status, Map<String, List<Employee2>>> map = employees.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> { if (e.getAge() <= 35) { return "成年"; } else if (e.getAge() <= 60) { return "中年"; } else { return "老年"; } }))); Set<Employee2.Status> set = map.keySet(); Iterator<Employee2.Status> iterator = set.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Employee2.Status next = iterator.next(); Map<String, List<Employee2>> listMap = map.get(next); System.out.println(next); System.out.println(listMap); } }
根据特定的条件对员工进行分区处理。(员工薪资大于等于5000为 true 分区;否则都为 false 分区)。
@Test public void test6() { Map<Boolean, List<Employee2>> map = employees.stream() .collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() >= 5000)); map.forEach((key,value) -> System.out.println("键:" + key + ", 值:" + value)); }
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