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本文介绍: 考虑到Stream API在实际开发中使用的频率越来越高，而且在可读性、简洁性和实用性上都十分出色，特别新增一个练习章节，以便帮助大家更好地掌握它。

作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO

联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬

考虑到Stream API在实际开发中使用的频率越来越高，而且在可读性、简洁性和实用性上都十分出色，特别新增一个练习章节，以便帮助大家更好地掌握它。

预先准备实验数据：

public class StreamTest {

    private static List<Person> list;

    static {
        list = new ArrayList<&gt;();
        list.add(new Person("i", 18, "杭州", 999.9));
        list.add(new Person("am", 19, "温州", 777.7));
        list.add(new Person("iron", 21, "杭州", 888.8));
        list.add(new Person("iron", 17, "宁波", 888.8));
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        
    }
    
    @Getter
    @Setter
    @AllArgsConstructor
    static class Person {
        private String name;
        private Integer age;
        private String address;
        private Double salary;

        @Override
        public String toString() {
            return "Person{" +
                    "name='" + name + ''' +
                    ", age=" + age +
                    ", address='" + address + ''' +
                    ", salary=" + salary +
                    '}';
        }
    }
}

练习map()

获取所有的Person的名字

public static void main(String[] args) {
    List<String> personNames = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(personNames);
}

获取一个List，每个元素的内容为：{name}来自{address}

    public static void main(String[] args) {
        // 这里就没法用方法引用了（没有现成可用的方法），只能用Lambda表达式
        List<String> personNames = list.stream()
                .map(person -> person.getName() + "来自" + person.address)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(personNames);
    }

练习filter()

过滤出年龄大于等于18的Person

public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = list.stream()
            .filter(person -> person.getAge() >= 18)
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(personList);
}

过滤出年龄大于等于18 并且 月薪大于等于888.8 并且 来自杭州的Person

// 一般写法（这个filter，完全就是强迫别人花时间从头到尾阅读你代码里的细节，而且毫无提示！）
public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = list.stream()
            .filter(person -> (person.getAge() >= 18 &amp;&amp; person.getSalary() > 888.8 &amp;&amp; "杭州".equals(person.getAddres()))
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(personList);
}

// 较好的写法：当我们需要给filter()、map()等函数式接口传递Lambda参数时，逻辑如果很复杂，最好抽取成方法，优先保证可读性
public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = list.stream()
            .filter(StreamTest::isRichAdultInHangZhou) // 改为方法引用，见名知意，隐藏琐碎的细节
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(personList);
}

/**
 * 是否杭州有钱人
 *
 * @param person
 * @return
 */
private static boolean isRichAdultInHangZhou(Person person) {
    return person.getAge() >= 18
            &amp;&amp; person.getSalary() > 888.8
            &amp;&amp; "杭州".equals(person.getAddres());
}

统计

获取年龄的min、max、sum、average、count。

很多人看到这个问题，会条件反射地想到先用map()把Person降到Age纬度，然后看看有没有类似min()、max()等方法，思路很合理。

然后会发现：map()后只提供了max()、min()和count()三个方法（且max、min需要传递Comparator对象），没有average()和sum()。

为什么会设计得这么“麻烦”且看起来这么不合理呢？

Stream作为接口，首要任务是保证方法通用性。由于Stream需要处理的元素是不确定的，这次是Integer，下次可能是String，甚至是自定义的Person，所以要使用Stream计算min、max时，必须告诉它“怎样才是最大”、“怎样才是最小”，具体到代码里就是策略模式，需要我们传入比较规则，也就是Comparator对象。

这其实是很合理的，比如当我们把两个人进行比较时，其实都是基于某一个/某一组评判标准的，比如外貌方面，我比吴彦祖帅，或者从身高来看，我比姚明高。所有的比较结果，必须在某一个比较规则之下才成立、才有意义。

至于sum()和average()，Stream干脆没定义…这又是为什么？你想想，如果map()后得到的是name，对于字符类型来说sum()和average()是没有意义的，因为你也说不出一串名字的平均值代表着什么。也就是说sum()和average()不是通用的，不应该定义在Stream接口中。

一句话，Stream接口只提供了通用的max()、min()、count()，而且要自己指定Comparator（策略模式）。

但是，如果你能确定元素的类型，比如int、long啥的，那么可以选择对应的mapToInt()、mapToLong()等方法得到具体类型的Stream：

比如得到IntStream后，多了几个方法：

转为具体类型的Stream有以下好处：

也就是说，如果你要操作的数据刚好是int、long、double，那么不妨转为IntStream、LongStream、DoubleStream，api会得到相应的增强！

总结：

如果你想要做通用的数据处理，直接使用map()等方法即可，此时返回的是Stream，提供的都是通用的操作。但如果要统计的数据类型恰好是int、long、double，那么使用mapToXxx()方法转为具体的Stream类型后，方法更多更强大，处理起来更为方便！

看到这，大家应该知道这道题这么解了，就不贴代码了。特别注意下最后那个summaryStatistics()：五合一。

其实，关于统计的方法，Stream共提供了3大类API，后面会总结。有时选择太多也是一种罪过，难怪有些人会感到混乱。

查找

查找其实分为两大类操作：

public static void main(String[] args) {
    Optional<Person> personMatch = list.stream()
            .filter(person -> "宁波".equals(person.getAddress())) // 经过一些筛选，看看有没有符合条件的元素
            .findFirst();
    personMatch.ifPresent(System.out::println); // 不了解Optional的同学，可以去看后面关于Optional的章节
}
public static void main(String[] args) {
    // 但有时候你并不关心符合条件的是哪个或哪些元素，只想知道有没有，此时anyMatch()更合适，代码会精炼很多
    boolean exists = list.stream().anyMatch(person -> "宁波".equals(person.getAddress()));
}

其他3个方法：findAny()、noneMatch()、allMatch()就不介绍了。

练习collect()

最牛逼的一个方法，当你想要实现某种操作却一时找不到具体方法时，一般都是在collect()里，因为它玩法实在太多了！

List转List：Collectors.toList()

所谓List转List，一般指的是原List经过filter()、sorted()、map()、limit()等一顿操作后，最终还是以List的形式返回。

public static void main(String[] args) {
    List<String> top2Adult = list.stream()
            .filter(person -> person.getAge() >= 18)          // 过滤得到年龄大于等于18岁的人
            .sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge))  // 按年龄排序
            .map(Person::getName)                             // 得到姓名
            .limit(2)                                         // 取前两个数据
            .collect(Collectors.toList());                    // 得到List<String> names
    System.out.println(top2Adult);
}

问一个问题：Collectors.toList()默认返回的是ArrayList，如何指定返回LinkedList或其他类型呢？答案见下方练习题。

List转Map：Collectors.toMap()

list转map，一般来说关注两个点：

public static void main(String[] args) {
    Map<String, Person> personMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(
        Person::getName,    // 以name作为key
        person -> person,   // person->person表示保留整个person作为value
        (pre, next) -> pre  // (pre, next) -> pre)表示key冲突时保留旧值
    ));
    System.out.println(personMap);
}

// 如果你只需要person的部分数据作为value，比如address
public static void main(String[] args) {
    Map<String, String> personMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(
        Person::getName, 
        Person::getAddress, 
        (pre, next) -> pre
    ));
    System.out.println(personMap);
}

有时你会见到同事这样写：

public static void main(String[] args) {
    // Function.identity() 本质上等于 person->person
    Map<String, Person> personMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(
        Person::getName, 
        Function.identity()
    ));
    System.out.println(personMap);
}

// Function接口定义的方法
static <T> Function<T, T> identity() {
    return t -> t;
}

Function.identity()只是person->person的另类写法，易读性并不好，而且并没有指定key冲突策略：

所以，即使使用Function.identity()，仍需要手动指定key冲突策略：

public static void main(String[] args) {
    Map<String, Person> personMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(
        Person::getName, 
        Function.identity(),  // 看起来很酷，其实就是v->v，甚至不如v->v直观
        (pre, next) -> pre
    ));
    System.out.println(personMap);
}

List转Set：Collectors.toSet()

主要目的是利用Set的特性去重。以最常用的HashSet为例，你是否清楚为什么用HashSet存储自定义对象时，要求重写hashCode()和equals()？

因为HashSet本质还是HashMap，只不过HashSet的value是空，只利用了key（HashSet是单列集合，而HashMap是双列集合）。

原理挺唬人，使用却很简单：

public static void main(String[] args) {
    // String、Integer这些类本身重写了hashCode()和equals()，可以直接toSet()
    Set<String> names = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toSet());
    System.out.println(names);

    // 如果你要对自定义的对象去重，比如Person，那么你必须重写hashCode()和equals()
    Set<Person> persons = list.stream().collect(Collectors.toSet());
    System.out.println(persons);
    
    // 一般来说，用到Collectors.toSet()之前，也是filter()等一顿操作，最后希望去重。像上面那样单纯地想得到Set，可以简单点
    Set<Person> anotherPersons = new HashSet<>(list);
    System.out.println(anotherPersons);
}

@Getter
@Setter
// 利用Lombok的注解，如果有条件建议手写。Lombok默认把所有字段加入计算，但实际上你可能只需要计算id和name就能确定唯一性
@EqualsAndHashCode
@AllArgsConstructor
static class Person {
    private String name;
    private Integer age;
    private String address;
    private Double salary;
}

去重

和Collectors.toSet()一样，但凡要去重，最关键的就是“怎么判断两个对象是否相同”，于是必须明确“怎样才算相同”。在Java中通常有两种做法：

Java8以后Stream API专门提供了distinct()方法用来去重，底层就是根据元素hashCode()和equals方法判断是否相同，然后再去重。

public static void main(String[] args) {
    // 如果不重写Person的hashCode()和equals()，去重无效！！！
    List<Person> persons = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
    System.out.println(persons);
}

你可能感到诧异：不对啊，我平时工作就是这么去重的。其实你平时的写法是这样的：

public static void main(String[] args) {
    // Integer、String这些基础包装类已经重写了hashCode()和equals()
    List<String> personNameList = list.stream().map(Person::getName).distinct().collect(Collectors.toList());
    System.out.println(personNameList);
}

有时我们的判断标准是，只要某些字段相同就去重（比如name），该怎么做呢？（注意，我希望的是按name去重，但最终得到的还是PersonList，而不是PersonNameList，所以上面的方法行不通）

第一种办法，仍然重写hashCode()和equals()，但只选择需要的字段（比如你只根据name作为判断标准）。

public static void main(String[] args) {
    List<Person> persons = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
    System.out.println(persons);
}


@Getter
@Setter
@AllArgsConstructor
static class Person  {
    private String name;
    private Integer age;
    private String address;
    private Double salary;

    // IDEA自动生成的
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Person person = (Person) o;
        return name.equals(person.name);
    }

    // IDEA自动生成的
    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name);
    }

    // 不用理会，只是方便打印观察
    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "name='" + name + ''' +
                ", age=" + age +
                ", address='" + address + ''' +
                ", salary=" + salary +
                '}';
    }

}

但这个方法有个缺点，如果这个Pojo不止你一个人用，直接重写hashCode()和equals()可能会影响到别人。

另外hashSet、hashMap这种底层是hash结构的容器，在去重时也会依赖hashCode()和equals()。比如你希望根据name去重，而name是String类型，本身是重写了hashCode()和equals()的，那么可以根据name先去重。比如我们可以利用HashMap完成去重（HashSet同理）：

public static void main(String[] args) {
    // 先通过Map去重，只保留key不同的对象。
    Map<String, Person> personMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(
        Person::getName,   // 用person.name做key，由于key不能重复，即根据name去重
        p -> p,            // map的value就是person对象本身
        (pre, next) -> pre // key冲突策略：key冲突时保留前者（根据实际需求调整）
    ));
    
    // 然后收集value即可（特别注意，hash去重后得到的person不保证原来的顺序）
    List<Person> peoples = new ArrayList<>(personMap.values());
    System.out.println(peoples);
}

可能还有其他方法，但顶多形式看起来不一样，个人认为底层思路都是一样的：hashCode()和equals()。

介绍完hashCode()和equals()这个派系以后，我们再来说说Comparator，尤其是对于TreeSet这样的容器：

public static void main(String[] args) {
    // 先把元素赶到TreeSet中（根据Comparator去重），然后再倒腾回ArrayList
    List<Person> list = list.stream().collect(
            Collectors.collectingAndThen(
                    Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(Person::getName))),
                    ArrayList::new
            )
    );
}

上面介绍的几种方式，去重后顺序会打乱。关于去重后如何保持元素顺序，网上有很多方法

要做到去重并保持顺序，光靠Stream似乎有点无能为力，也显得比较啰嗦。还记得之前封装的ConvertUtil吗？不妨往里面再加一个方法：

/**
 * 去重（保持顺序）
 *
 * @param originList           原数据
 * @param distinctKeyExtractor 去重规则
 * @param <T>
 * @param <K>
 * @return
 */
public static <T, K> List<T> removeDuplication(List<T> originList, Function<T, K> distinctKeyExtractor) {
    LinkedHashMap<K, T> resultMap = new LinkedHashMap<>(originList.size());
    for (T item : originList) {
        K distinctKey = distinctKeyExtractor.apply(item);
        if (resultMap.containsKey(distinctKey)) {
            continue;
        }
        resultMap.put(distinctKey, item);
    }
    return new ArrayList<>(resultMap.values());
}

总的来说，去重通常有两类做法：要么通过重写hashCode和equals，要么传入Comparator（Comparable接口也行）。

分组

Stream的分组有两类操作：

先看字段分组。所谓的groupingBy()，和MySQL的GROUP BY很类似，比如：

public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
    // 简单版
    Map<String, List<Person>> result = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAddress));
    System.out.println(new ObjectMapper().writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(result));
}

得到的结果类似于：

{
    "温州": [
        {
            "name": "am",
            "age": 19,
            "address": "温州",
            "salary": 777.7
        }
    ],
    "宁波": [
        {
            "name": "iron",
            "age": 17,
            "address": "宁波",
            "salary": 888.8
        }
    ],
    "杭州": [
        {
            "name": "i",
            "age": 18,
            "address": "杭州",
            "salary": 999.9
        },
        {
            "name": "iron",
            "age": 21,
            "address": "杭州",
            "salary": 888.8
        }
    ]
}

总的来说，groupingBy()的最终结果是Map，key是分组的字段，value是属于该分组的所有元素集合，默认是List。

为什么我说默认是List呢？因为我们还可以自行指定将分组元素收集成到什么容器中，比如Set：

public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
    // groupingBy()还可以传入第二个参数，指定如何收集元素
    Map<String, Set<Person>> result = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAddress, Collectors.toSet()));
    System.out.println(new ObjectMapper().writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(result));
}

如果你期望得到的是各个城市的年龄构成呢？比如：

{
    "温州": [
        19
    ],
    "宁波": [
        17
    ],
    "杭州": [
        18,
        21
    ]
}

做法是，可以把Collectors.toSet()替换成Collectors.mapping()，然后进行嵌套：

public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
    // 进阶版版
    Map<String, List<Integer>> result = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(
            Person::getAddress,                                        // 以Address分组
            Collectors.mapping(Person::getAge, Collectors.toList()))   // mapping()的做法是先映射再收集
    );
    System.out.println(new ObjectMapper().writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(result));
}

其他过于复杂的api就不再介绍了，太多了反而会乱。实际开发时，如果遇到某个场景，可以自行百度，一般都能解决问题。总之要记住，collect()里面经常可以通过“套娃”操作完成复杂的需求。

有了这么好用的groupingBy()，为啥还需要partitioningBy()呢？因为groupingBy()也是有局限性的，它不能自定义“分组条件”。比如，如果你的分组条件是：

那么groupingBy()就无能为力了。

此时，支持自定义分组条件的partitioningBy()就派上用场：

public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
    // 简单版
    Map<Boolean, List<Person>> result = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(StreamTest::condition));
    System.out.println(new ObjectMapper().writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(result));
}

// 年龄大于18，且来自杭州
private static boolean condition(Person person) {
    return person.getAge() > 18
        && "杭州".equals(person.getAddress());
}
{
    "false": [
        {
            "name": "i",
            "age": 18,
            "address": "杭州",
            "salary": 999.9
        },
        {
            "name": "am",
            "age": 19,
            "address": "温州",
            "salary": 777.7
        },
        {
            "name": "iron",
            "age": 17,
            "address": "宁波",
            "salary": 888.8
        }
    ],
    "true": [
        {
            "name": "iron",
            "age": 21,
            "address": "杭州",
            "salary": 888.8
        }
    ]
}

partitioningBy()也返回Map，但key是true/false，因为条件分组的依据要么true、要么false。partitioningBy()也支持各种嵌套，大家自己尝试即可。

排序

说到排序，大家最先想到的是Stream API中的sorted()，共有两个方法，其中一个支持传入Comparator：

排序的前提是比较，而只要涉及到比较，就必须明确比较的标准是什么。

public static void main(String[] args) {
    List<Person> result = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
    System.out.println(result);
}

大家猜猜上面代码的运行结果是什么？

答案是：报错。

在学习Java基础时，我们了解到，如果希望进行对象间的比较：

  • 要么对象实现Comparable接口（对象自身可比较）
  • 要么传入Comparator进行比较（引入中介，帮对象们进行比较）

就好比你和朋友进行100米比赛，要么你们自己计时，要么请个裁判。而上面sorted()既然没有传入Comparator，那么Person要实现Comparable接口：

public static void main(String[] args) {
    List<Person> result = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
    System.out.println(result);
}


@Getter
@Setter
@EqualsAndHashCode
@AllArgsConstructor
static class Person implements Comparable<Person> {
    private String name;
    private Integer age;
    private String address;
    private Double salary;


    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "name='" + name + ''' +
                ", age=" + age +
                ", address='" + address + ''' +
                ", salary=" + salary +
                '}';
    }
 
    // 定义比较规则
    @Override
    public int compareTo(Person anotherPerson) {
        return anotherPerson.getAge() - this.getAge();
    }
}

这样就可以了。

但是，同样是sorted()，为什么下面的代码不会报错呢？

public static void main(String[] args) {
    List<Integer> result = StreamTest.list.stream()
        .map(Person::getAge)
        .sorted()
        .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(result);
}

因为String、Integer都已经实现了Comparable接口：

sorted()容易采坑而且语义不够明确，个人建议使用sort(Comparator)，显式地传入比较器：

public class ComparatorTest {

    private static List<Person> list;

    static {
        list = new ArrayList<>();
        list.add(new Person("i", 18, 170));
        list.add(new Person("am", 19, 180));
        list.add(new Person("am", 20, 180));
        list.add(new Person("iron", 19,  181));
        list.add(new Person("iron", 19,  179));
        list.add(new Person("man", 17,  160));
        list.add(new Person("man", 16,  160));
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 先按身高降序，再按年龄降序
        list.sort(Comparator.comparingInt(Person::getHeight).thenComparingInt(Person::getAge).reversed());
        System.out.println(list);

        // 先按身高升序，再按年龄升序
        list.sort(Comparator.comparingInt(Person::getHeight).thenComparingInt(Person::getAge));
        System.out.println(list);

        // 先按身高降序，再按年龄升序
        list.sort(Comparator.comparingInt(Person::getHeight).reversed().thenComparingInt(Person::getAge));
        System.out.println(list);

        // 先按身高升序，再按年龄降序
        list.sort(Comparator.comparingInt(Person::getHeight).thenComparing(Person::getAge, Comparator.reverseOrder()));
        System.out.println(list);

        /**
         * 大家可以理解为Comparator要实现排序可以有两种方式：
         * 1、comparingInt(keyExtractor)、comparingLong(keyExtractor)... + reversed()表示倒序，默认正序
         * 2、comparing(keyExtractor, Comparator.reverseOrder())，不传Comparator.reverseOrder()表示正序
         * 
         * 第四个需求如果采用reversed()，似乎达不到效果，反正我没查到。
         * 个人建议，单个简单的排序，无论正序倒序，可以使用第一种，简单一些。但如果涉及多个联合排序，建议使用第二种，语义明确不易搞错。
         * 
         * 最后，上面是直接使用Collection的sort()方法，请大家自行改成Stream中的sorted()实现一遍。
         */
    }


    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    static class Person {
        private String name;
        private Integer age;
        private Integer height;
    }
}

截取

对于List的截取，可能大家都习惯用List.subList()，但它有个隐形的坑：对截取后的List进行元素修改，会影响原List（除非你就希望改变原List）。

究其原因，subList()并非真的从原List截取出元素，而是偏移原List的访问坐标罢了：

比如你要截取(5, 6)，那么下次你get(index)，我就直接返回5+index给你，看起来好像真的截取了。

另外，这个方法限制太大，用起来也麻烦，比如对于一个不确定长度的原List，如果你想做以下截取操作：list.subList(0, 5)或者list.subList(2, 5)，当原List长度不满足List.size()>=5时，会抛异常。为了避免误操作，你必须先判断size：

if(list != null && list.size()>=5) {
    return list.subList(2, 5);
}

较为简便和安全的做法是借助Stream（Stream一个很重要的特性是，不修改原数据，而是新产生一个流）：

public static void main(String[] args) {

    List<String> list = Lists.newArrayList("a", "b", "c", "d");

    List<String> limit3 = list.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());
    // 超出实际长度也不会报错
    List<String> limit5 = list.stream().limit(5).collect(Collectors.toList());
    List<String> range3_4 = list.stream().skip(2).limit(2).collect(Collectors.toList());
    // 超出实际长度也不会报错
    List<String> range3_5 = list.stream().skip(2).limit(3).collect(Collectors.toList());

    System.out.println(limit3 + " " + limit5 + " " + range3_4 + " " + range3_5);
}

多用Stream

Stream有个很重要的特性，常常被人忽略：Stream操作并不改变原数据。这个特性有什么用呢？

假设有两个List，AList和BList。AList固定10个元素，BList元素长度不固定，0~10个。

要求：

要把AList和BList合并，BList的元素在前，合并后的List不能有重复元素（过滤AList），且不改变两个List原有元素的顺序。

你可以先思考一下怎么处理。

之前介绍过List转Map然后利用Key去重的方法，但转Map后元素顺序可能会打乱，为了保证顺序，你可能会选择双层for：

for (int i = aList.size() - 1; i >= 0; i--) {
    for (Item bItem : bList) {
        // 注意，思考一下aItem.get(i)有没有问题
        if (Objects.equals(bItem.getItemId(), aList.get(i).getItemId())) {
            aList.remove(i);
        }
    }
}

// bList在前
bList.addAll(aList);

当aList.remove(i)以后，第二层for又执行aList.get(i)就有可能造成数组越界异常，比如aList.remove(9)，移除第10个元素，但第二层for在下一轮还是aList.get(9)，此时aList其实只有9个元素。改进的写法可以是这样：

for (int i = aList.size() - 1; i >= 0; i--) {
    // 在第一层for取出aItem，且只取一次
    Item aItem = aList.get(i);
    
    for (Item bItem : bList) {
        if (Objects.equals(bItem.getItemId(), aItem.getItemId())) {
            aList.remove(i);
        }
    }
}

// bList在前
bList.addAll(aList);

但这样不够直观，而且下次再有类似需求，可能还是心惊胆战。此时使用Stream可以编写出更为安全、易读的代码：

Map<String, Item> bItemMap = ConvertUtil.listToMap(bList, Item::getItemId);

// 对aList去重（收集bList中没有的元素）
aList = aList.stream().filter(aItem -> !bItemMap.contains(aItem.getItemId())).collect(Collectors.toList());

// bList在前
bList.addAll(aList);

当然，List其实也提供了取并集、差集的方法，只不过上面的做法会更通用一些，但这不是重点。这里主要是想提醒大家，对于原数组的增删改操作一不小心会带来意想不到的问题，比如数组越界、并发修改异常等，此时用Stream往往是更安全的做法。

小结

  • filter()、map()如果逻辑过长，最好抽取函数
  • IntStream、LongStream、DoubleStream在统计方面比Stream方法更丰富，更好用
  • collect()是最强大的，但一般掌握上面6种情景问题不大
  • 去重的原理是利用hashCode()和equals()来确定两者是否相同，无论是自定义对象还是String、Integer等常用内置对象，皆是如此
  • 排序的原理是，要么自身实现Comparable接口，要么传入Comparator对象，总之要明确比较的规则
  • 平时可能觉得skip()、limit()用不到，但需要截取List或者内存分页时，可以尝试一下
  • 尽量用Stream代替List原生操作，代码健壮性和可读性都会提升一个台阶

关于collect()还有很多玩法这里没有提及，大家可以自己没事玩一玩。

public static void main(String[] args) {
	// 统计其实有三大类：stream直接统计、IntStream等具体的Stream统计、collect()中统计
    
    // Stream直接统计：min/max/count
    Optional<Person> collect1 = list.stream().min(Comparator.comparingInt(Person::getAge));
    Optional<Person> collect2 = list.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getAge));
    long count = list.stream().count();
    
    // IntStream/LongStream/DoubleStream统计：min/max/count/average/sum/summaryStatistics
    OptionalInt min = list.stream().mapToInt(Person::getAge).min();
    OptionalInt max = list.stream().mapToInt(Person::getAge).max();
    long count = list.stream().mapToInt(Person::getAge).count();
    OptionalDouble average = list.stream().mapToInt(Person::getAge).average();
    int sum = list.stream().mapToInt(Person::getAge).sum();
    IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = list.stream().mapToInt(Person::getAge).summaryStatistics();

    
    // collect()统计，和IntStream们类似，可以被优化为上面两种写法，不常用
    list.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(Person::getAge)));
    
    list.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Person::getAge)));
    
    list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(...));
    list.stream().collect(Collectors.averagingLong(...));
    list.stream().collect(Collectors.averagingInt(...));
    
    list.stream().collect(Collectors.summingDouble(...));
    list.stream().collect(Collectors.summingDouble(...));
    list.stream().collect(Collectors.summingInt(...));
    
    list.stream().collect(Collectors.counting());
    
    list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(...));
    list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(...));
    list.stream().collect(Collectors.summarizingLong(...));
}

还有个Collectors.joining()用来拼接字符串、Collectors.collectingAndThen()用来组合操作的。

练习题

先来回答上文的一个小问题：Collectors.toList()默认返回ArrayList，如何返回LinkedList？

public static void main(String[] args) {
    List<String> top2Adult = list.stream()
            .filter(person -> person.getAge() >= 18)            // 过滤得到年龄大于等于18岁的人
            .sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge))    // 按年龄排序
            .map(Person::getName)                               // 得到姓名
            .limit(2)                                           // 取前两个数据
            .collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new)); // 返回LinkedList，其他同理
    System.out.println(top2Adult);
}

留了3道思考题给大家，分别关于flatMap()、分组统计、还有一个我自己前几天实际开发遇到的一个问题。

1、FlatMap：

public class FlatMapTest {
    /**
     * 需求：
     * 1.要求返回所有的key，格式为 list<Long>      提示:keyset
     * 2.要求最终返回所有value，格式为 List<Long>   提示:flatMap()，Function需要啥你就转成啥
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Map<Long, List<Long>> map = new HashMap<>();
        map.put(1L, new ArrayList<>(Arrays.asList(1L, 2L, 3L)));
        map.put(2L, new ArrayList<>(Arrays.asList(4L, 5L, 6L)));
    }
}

2、分组统计：

private static List<Person> list;

static {
    list = new ArrayList<>();
    list.add(new Person("i", 18, "杭州", 999.9));
    list.add(new Person("am", 19, "温州", 777.7));
    list.add(new Person("iron", 21, "杭州", 888.8));
    list.add(new Person("man", 17, "宁波", 888.8));
}

1.要求分组统计出各个城市的年龄总和，返回格式为 Map<String, Integer>。

2.要求得到Map<城市, List<用户工资>>

3、实际开发遇到的问题：处理优惠券信息

某个优惠券服务返回的List如上图左边的JSON，希望处理成上图右边的格式。大家有什么好的方案吗？

public class CouponTest {

    public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException {
        List<CouponResponse> coupons = getCoupons();
        
        // TODO 对优惠券统计数量

        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        System.out.println(objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(getCoupons()));
    }

    private static List<CouponResponse> getCoupons() {
        return Lists.newArrayList(
                new CouponResponse(1L, "满5减4", 500L, 400L),
                new CouponResponse(1L, "满5减4", 500L, 400L),
                new CouponResponse(2L, "满10减9", 1000L, 900L),
                new CouponResponse(3L, "满60减50", 6000L, 5000L)
        );
    }

    @Data
    @AllArgsConstructor
    static class CouponResponse {
        private Long id;
        private String name;
        private Long condition;
        private Long denominations;
    }

    @Data
    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    static class CouponInfo {
        private Long id;
        private String name;
        private Integer num;
        private Long condition;
        private Long denominations;
    }
}

作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO

进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬

原文地址:https://blog.csdn.net/smart_an/article/details/134702958

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