在Java 8及更高版本中，Stream API为集合处理带来了革命性的改变。本文将深入解析如何运用Stream对List进行高效的操作，包括筛选（Filter）、排序（Sort）、分组（GroupBy）、求平均值（Average）和求和（Sum）。通过实例代码演示以及功能差异对比，我们将揭示这些操作在不同应用场景下的最佳实践。
1. Filter操作
filter()方法用于根据给定的条件过滤列表中的元素，仅保留满足条件的项。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
上述代码展示了如何使用filter()方法从numbers列表中筛选出所有的偶数。
2. Sort操作
sorted()方法可以对流中的元素进行排序，可以使用自然顺序或自定义Comparator。
List<String> names = Arrays.asList("Bob", "Alice", "Charlie", "David");
List<String> sortedNames = names.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList()); // 自然排序
List<String> reverseSortedNames = names.stream()
.sorted(Comparator.reverseOrder())
.collect(Collectors.toList()); // 倒序排序
3. GroupBy操作
groupBy()方法用于将流中的元素按照指定的属性进行分组，返回的是Map类型结果。
List<Employee> employees = ... // 假设Employee类有department属性
Map<String, List<Employee>> groupedEmployees = employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
这段代码展示了如何按员工所在的部门进行分组。
4. Average与Sum操作
对于数值型流，可以计算平均值（average）和总和（sum）。
List<Double> salaries = Arrays.asList(50000.0, 70000.0, 60000.0, 80000.0);
double averageSalary = salaries.stream()
.mapToDouble(Double::doubleValue)
.average()
.orElse(0.0);
double totalSalary = salaries.stream()
.mapToDouble(Double::doubleValue)
.sum();
5. 实战示例及代码详解
当然，让我们进一步深入到实战示例中，为上述的Filter、Sort、GroupBy、Average和Sum操作提供更详尽的代码详解。
1. Filter（过滤）
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamFilterExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
// 过滤出所有偶数
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Even Numbers: " + evenNumbers); // 输出：[2, 4, 6, 8]
}
}
// 解释：
// `.stream()` 将列表转换成流。
// `.filter()` 方法接受一个谓词（Predicate），该谓词是一个返回布尔值的函数，用于决定哪些元素应该被保留。
// `.collect(Collectors.toList())` 是终端操作，它将过滤后的流转换回一个新的List对象。
2. Sort（排序）
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamSortExample {
public static class Employee {
String name;
int age;
// 构造方法、getters & setters 省略
@Override
public String toString() {
return "Employee{" +
"name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) {
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("Alice", 25),
new Employee("Bob", 30),
new Employee("Charlie", 28),
new Employee("David", 32)
);
// 自然排序（默认按age升序）
List<Employee> sortedByAge = employees.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Employee::getAge))
.collect(Collectors.toList());
// 按名字降序排序
List<Employee> sortedByNameDesc = employees.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Employee::getName).reversed())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("Sorted by Age: " + sortedByAge);
System.out.println("Sorted by Name Descending: " + sortedByNameDesc);
}
}
// 解释：
// `Comparator.comparing(...)` 方法用来创建一个Comparator，根据指定的方法提取排序键。
// `.reversed()` 方法反转Comparator的顺序，使其成为降序排列。
3. GroupBy（分组）
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamGroupByExample {
public static class Product {
String category;
String name;
double price;
// 构造方法、getters & setters 省略
@Override
public String toString() {
return "Product{" +
"category='" + category + '\'' +
", name='" + name + '\'' +
", price=" + price +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) {
List<Product> products = Arrays.asList(
new Product("Electronics", "Laptop", 1000.0),
new Product("Electronics", "Smartphone", 500.0),
new Product("Books", "Programming Book", 30.0),
new Product("Books", "Novel", 20.0)
);
Map<String, List<Product>> groupedProducts = products.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory));
for (Map.Entry<String, List<Product>> entry : groupedProducts.entrySet()) {
System.out.println("Category: " + entry.getKey());
System.out.println("Products: " + entry.getValue());
}
}
}
// 解释：
// `Collectors.groupingBy(...)` 提供了一个收集器，可以将流中的元素按照给定的函数进行分类并放入Map中。
4. Average（平均值）与Sum（求和）
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.DoubleStream;
import java.util.stream.StreamSupport;
public class StreamAverageAndSumExample {
public static void main(String[] args) {
List<Double> sales = Arrays.asList(1000.0, 2000.0, 3000.0, 4000.0, 5000.0);
// 计算销售额总和
double totalSales = sales.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum();
System.out.println("Total Sales: " + totalSales);
// 计算销售额平均值
OptionalDouble averageSales = sales.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).average();
System.out.println("Average Sales: " + averageSales.orElse(0.0));
}
// 解释：
// `.mapToDouble(...)` 将流中的元素映射为double值，便于进行数学运算。
// `.sum()` 和 `.average()` 分别用于计算数值流的总和和平均值，`.average()` 返回的是OptionalDouble类型，需使用orElse(...)来处理可能为空的情况。
6. 区别总结
filter()用于筛选数据，是中间操作。适用于清洗数据、筛选符合条件的数据项。sorted()用于排序数据，可作为中间操作也可作为终端操作。在展示数据时需要排序，如用户列表、商品列表等。groupingBy()用于分组数据，是一个特殊的收集器，用于将流元素映射到Map中。数据汇总分析，如按地区统计销售额、按部门统计员工人数等。average()和sum()用于数值类型的统计分析，是终端操作。常用于数据分析、报表生成等场景，例如计算平均薪资、总销售额等。
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