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Collector和Collectors类（收集器原理分析）前言一、Collector接口二、Collectors工具类

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我是靠谱客的博主 热情羽毛，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Collector和Collectors类（收集器原理分析）前言一、Collector接口二、Collectors工具类，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

文章目录

  • 前言
  • 一、Collector接口
  • 二、Collectors工具类
    • 1，简介
    • 2，收集器
      • (1)、恒等处理
      • (2)、归约处理
      • (3)、分组分区
    • 3，collectingAndThen

前言

Stream流中的collect方法，收集一个Collector实例，将流中的元素收集成另一种数据结构：
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

  • collect是Stream流的一个 终止方法，会使用传入的收集器（Collector实现对象）对结果执行相关的操作。
  • Collector是一个接口，专门作为collect方法的入参，也就是收集器。
  • Collectors是生产Collector收集器对象的工具类。

一、Collector接口

Collector接口（收集器）以下5个方法用来生成5个成员变量：

public interface Collector<T, A, R> {
	//供给型（Supplier）参数，supplier用于生成A类型的结果容器
    Supplier<A> supplier();
	//消费型（Consumer）参数，accumulator用于消费元素，也就是归纳元素，这里的T就是元素，它会将流中的元素一个一个与结果容器A发生操作
    BiConsumer<A, T> accumulator();
	//方法型（Function）参数，combiner用于两个两个合并并行执行的线程的执行结果，将其合并为一个最终结果A
    BinaryOperator<A> combiner();
	//方法型（Function）参数，finisher用于将之前整合完的结果A转换成为R
    Function<A, R> finisher();
	//characteristics表示当前Collector的特征值，这是个不可变Set
    Set<Characteristics> characteristics();
}

characteristics是一个内部枚举类，包含下面三个值：

public interface Collector<T, A, R> {

	//内部枚举类
    enum Characteristics {
		//多线程并行： 声明此收集器可以多个线程并行处理，允许并行流中进行处理
        CONCURRENT,
		//无序： 声明此收集器的汇总归约结果与Stream流元素遍历顺序无关，不受元素处理顺序影响
        UNORDERED,
		//无需转换结果： 声明此收集器的finisher方法是一个恒等操作，可以跳过
        IDENTITY_FINISH
    }
}

两个of重载方法，用于生成Collector实例，一个包含全部的参数，另一个不包含finisher参数：

public interface Collector<T, A, R> {

  //四个参数的of方法，生成一个Collector对象，T表示流中的元素，R表示最终结果，也就是容器
  public static<T, R> Collector<T, R, R> of(Supplier<R> supplier,
                                              BiConsumer<R, T> accumulator,
                                              BinaryOperator<R> combiner,
                                              Characteristics... characteristics) {
        Objects.requireNonNull(supplier);
        Objects.requireNonNull(accumulator);
        Objects.requireNonNull(combiner);
        Objects.requireNonNull(characteristics);
        Set<Characteristics> cs = (characteristics.length == 0)
                                  ? Collectors.CH_ID
                                  : Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH, characteristics));
        return new Collectors.CollectorImpl<>(supplier, accumulator, combiner, cs);
    }

    // //四个参数的of方法，生成一个Collector对象，T表示流中的元素，R表示最终结果，finisher用于将中间结果A转换成R
    public static<T, A, R> Collector<T, A, R> of(Supplier<A> supplier,
                                                 BiConsumer<A, T> accumulator,
                                                 BinaryOperator<A> combiner,
                                                 Function<A, R> finisher,
                                                 Characteristics... characteristics) {
        Objects.requireNonNull(supplier);
        Objects.requireNonNull(accumulator);
        Objects.requireNonNull(combiner);
        Objects.requireNonNull(finisher);
        Objects.requireNonNull(characteristics);
        Set<Characteristics> cs = Collectors.CH_NOID;
        if (characteristics.length > 0) {
            cs = EnumSet.noneOf(Characteristics.class);
            Collections.addAll(cs, characteristics);
            cs = Collections.unmodifiableSet(cs);
        }
        return new Collectors.CollectorImpl<>(supplier, accumulator, combiner, finisher, cs);
    }

}

这里拿大神文章的一个图来看，可以清晰的看明白处理流程及Collector这5个参数的作用，分串行和并行两种情况，如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
原文连接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2066869

二、Collectors工具类

1，简介

Collectors是一个工具类，是JDK预实现Collector的工具类，它内部提供了多种收集器的生成策略，我们可以直接拿来使用，非常方便。

2，收集器

根据操作类型，可以将收集器分成下面三个类：

  • 恒等处理： 该类操作元素本身没有变化
    • toList()
    • toSet()
    • toCollection(Supplier<C> collectionFactory)
    • toMap
  • 归约处理： 该类操作将流中的元素进行处理，最后得到一个最终结果
    • counting()
    • summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)
    • maxBy(Comparator<? super T> comparator)
    • minBy(Comparator<? super T> comparator)
    • joining()
  • 分组分区： 按照某个维度将stream流中的元素进行分组
    • groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier)
    • partitioningBy(Predicate<? super T> predicate)

(1)、恒等处理

Stream中的元素经过Collector收集器处理前后完全不变，拿toList()来看，该收集器只是将结果取出，放到List集合中，本质没有对元素本身有任何修改。

来看Collectors中的toList方法，如下：

    public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
        return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
                                   (left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
                                   CH_ID);
    }

在这里插入图片描述

来看上面的toList方法，该方法返回了一个Collector的实现类CollectorImpl，CollectorImpl是该工具类中的一个收集器的实现类：
suppllier为结果容器，这里就是new出来的ArrayList集合对象，A为List<T>；
accumulator为list::add，即将流中的元素T与容器A进行操作，这里的操作就是将元素添加到容器中；
combiner为(left, right) -> { left.addAll(right); return left; }，也就是合并操作，将一个结果right添加到一个结果left中，针对并行操作有效；
finisher这里没用到这个参数；
characteristics为IDENTITY_FINISH，即无需转换结果。

演示：

@Test
    public void test1(){
        String[] arr = new String[]{"a","bb","ccc","d"};

        //toCollection   接收一个Supplier类型参数，用作自定义的容器  toCollection(Supplier<C> collectionFactory)
        ArrayList<String> collect = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
        System.out.println(collect); //[a, bb, ccc, d]

        //toList
        List<String> list = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list); //[a, bb, ccc, d]

        //toSet
        Set<Integer> set = Arrays.stream(arr).map(String::length).collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(set); //[1, 2, 3]

        //toMap, 保证key唯一，否则报错
        Map<String, Integer> map = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.toMap(Function.identity(), String::length));
        System.out.println(map); //{bb=2, a=1, ccc=3, d=1}

        //toMap, key重复,自定义策略，(o,o1)->o1：原来值为o,现在值为o1,取o1,即新值覆盖
        Map<Integer, String> map1 = Arrays.stream(arr)
                .collect(Collectors.toMap(String::length, Function.identity(),(o,o1)->o1));
        System.out.println(map1); //{1=d, 2=bb, 3=ccc}
    }

(2)、归约处理

Stream流中的元素经过收集器处理后变成一个结果，比如累加，计算等等。。。

先来看归约方法，同Stream流中的三个重载的归约方法，Collectors中也提供了同样的三个reducing方法，如下：

    public void test2(){
        Integer[] arr = {1,2,3};

        //一个参数
        Optional<Integer> collect = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.reducing(Integer::sum));
        System.out.println(collect.get()); //6

        //两个参数，有初始值
        Integer collect1 = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.reducing(10, Integer::sum));
        System.out.println(collect1);  //16

        //三个参数，包含合并方法  非并行  10+1+2+3   区别于Stream中的三个参数的方法，这里第二个参数是Function类型，非BiFunction
        Integer collect2 = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.reducing(10, (x) -> x, (x, y) -> x + y));
        System.out.println(collect2);  //16
    }

拿一个参数的reducing源码来看，底层逻辑也是收集器的实现
在这里插入图片描述
两个参数的归约方法：
在这里插入图片描述
这里可以看到两个参数的归约方法和一个参数的方法容器使用不同，对于一个参数来说，为什么不能直接使用数组作为容器呢，还要单独new一个新的内部类？对于两参方法，提供了初始值，可直接将初始值作为开始元素存入数组第一个索引位，后面直接拿该元素位的值与流元素T发生操作，但是对于一参无初始化值，如果也同二参这样拿数组第一个元素位记录，那么初始化时数组第一个元素位并不能准确的赋值，如果是null，后面accept方法可能报错，如果默认0，如果求累计积则结果也不符合预期。而内部类这个对象通过present能将流中的第一个t赋值到value，后续只需拿value同t进行消费方法的操作即可。

三个参数的归约方法：
在这里插入图片描述

maxBy、minBy、counting底层用的也是reducing，用法如下：
在这里插入图片描述

    @Test
    public void test9(){
        List<String> list = Arrays.asList("3", "7", "1", "3");

		//计数
        Long collect = list.stream().collect(Collectors.counting());
        System.out.println(collect); //4

		//最值
        Optional<String> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(String::compareTo));
        System.out.println(max.get()); //7
        Optional<String> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(String::compareTo));
        System.out.println(min.get()); //1

		//平均数
        Double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Integer::parseInt));
        System.out.println(avg); //3.5     -->  (14 / 4 )

		//summingInt
		Integer collect1 = list.stream().collect(Collectors.summingInt(String::length));
        System.out.println(collect); //4
    }

再来看summingInt方法，入参为一个将T转换为Int输出的方法型对象。其实现同理也是返回了收集器实现对象，初始容器为一个长度为1的数组，拿该数组中仅有的一个元素（a[0]）与目标元素依次求和，合并方法为a[0]+b[0]；finisher这里将中间结果R（a数组对象）转换成了A（int类型）输出。

    public static <T> Collector<T, ?, Integer> summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper) {
        return new CollectorImpl<>(
                () -> new int[1],
                (a, t) -> { a[0] += mapper.applyAsInt(t); },
                (a, b) -> { a[0] += b[0]; return a; },
                a -> a[0], CH_NOID);
    }

同理averagingInt底层实现同样如此，区别是使用数组第二个索引位记录个数，依次累加：

    public static <T> Collector<T, ?, Double>  averagingInt(ToIntFunction<? super T> mapper) {
        return new CollectorImpl<>(
                () -> new long[2],
                (a, t) -> { a[0] += mapper.applyAsInt(t); a[1]++; },
                (a, b) -> { a[0] += b[0]; a[1] += b[1]; return a; },
                a -> (a[1] == 0) ? 0.0d : (double) a[0] / a[1], CH_NOID);
    }

joining底层收集器如下：

    public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() {
        return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(
                StringBuilder::new, StringBuilder::append,
                (r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
                StringBuilder::toString, CH_NOID);
    }

(3)、分组分区

分组：

先来看groupingBy的源码，该方法需要两个关键参数：

  • 一个是分组函数，用来判断如何分组，即key的取值；
  • 一个是值收集器，也就是用来存放分组后的value值的容器。

我们先看一个参数的groupingBy，如下：
在这里插入图片描述
这里分组函数为形参中自定义的方法型参数，值收集器为toList()方法返回的收集器对象，在往下看，调用了两个参数的groupingBy方法：
在这里插入图片描述

这里调用了三个参数的groupingBy方法，mapFactory为生产结果容器的供给型参数。详细分组源码过程如下图所示：
在这里插入图片描述

    @Test
    public void test3(){
        List<String> list = Arrays.asList("aa", "b", "ac", "bdd", "ae", "aff", "bg");
        //字符长度分组
        Map<Integer, List<String>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));
        System.out.println(map);//{1=[b], 2=[aa, ac, ae, bg], 3=[bdd, aff]}
}

来看这个例子，根据String长度分组来举例，具体的执行流程如下图所示：
在这里插入图片描述
叠加嵌套
上面的值收集器默认使用的是toList()方法返回的收集器实现对象，来看下面的一个例子：

        //两个分组条件：先根据字符首字母分组，然后根据字符长度分组
        Map<Character, Map<Integer, List<String>>> collect = list.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0), Collectors.groupingBy(String::length)));
        System.out.println(collect); //{a={2=[aa, ac, ae], 3=[aff]}, b={1=[b], 2=[bg], 3=[bdd]}}

这里根据两个条件分组，先根据首字母分组，然后再根据字符长度分组，类比于上面根据String长度来分组的流程图，我们可以想到的是，基本执行流程相同，不同的是对于收集器，这里使用的并不是toList()方法默认的ArrayList的结果容器，这里第一次分组使用的分组函数是首字母，如a ->{aa,ac,ae,af} ，值收集器使用的是根据字符长度来分组返回的收集器，也就是这部分结果{aa,ac,ae,af}调用收集器的消费对象方法（长度分组）与收集器的容器对象（Map）发生操作，结果为：2=[aa, ac, ae], 3=[aff]，将这部分的收集器对象当做第一次分组的值收集器对象放入，最终值就是：{a= {2=[aa, ac, ae], 3=[aff]} }。

分区：
按照指定条件将 stream 划分为 true 和 false 两个 map，先来看partitioningBy一个参数的源码：
在这里插入图片描述
这里看到类似于分组，依旧是默认使用的收集器是toList()
在这里插入图片描述
内部类Partition如下：
在这里插入图片描述

实例演示：

    @Test
    public void test10(){
        List<String> list = Arrays.asList("aa", "b", "ac", "bdd", "ae", "aff", "bg");
  
        Map<Boolean, List<String>> collect1 = list.stream()
                .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.length() > 2));
        System.out.println(collect1); //{false=[aa, b, ac, ae, bg], true=[bdd, aff]}
    }

3，collectingAndThen

包裹另一个收集器，对其结果进行二次加工转换，源码如下：

在这里插入图片描述

例如：

        String[] arr = new String[]{"a","bb","ccc","d"};

        //toList
        List<String> list = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list); //[a, bb, ccc, d]

		//collectingAndThen包裹，finisher为List::size,也就是本来输出的R为数组，现在将R为参数，通过入参的finisher.apply将其长度输出。
        Integer collect1 = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
        System.out.println(collect1); //4

        //两个参数归约方法，本身的finisher将初始值 数组a -> a[0]
        Integer collect1 = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.reducing(10, Integer::sum));
        System.out.println(collect1);  //16

		//collectingAndThen包裹后，也就是将原本的int型16转为String类型
        String collect3 = Arrays.stream(arr).collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.reducing(10, Integer::sum), x -> x + ""));
        System.out.println(collect3);

参考文章
https://www.bbsmax.com/A/lk5amVPa51/
https://cloud.tencent.com/developer/article/2066869

最后

以上就是热情羽毛为你收集整理的Collector和Collectors类（收集器原理分析）前言一、Collector接口二、Collectors工具类的全部内容，希望文章能够帮你解决Collector和Collectors类（收集器原理分析）前言一、Collector接口二、Collectors工具类所遇到的程序开发问题。

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本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
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