案例:

将下面提供的List做处理,打印出以下输出 :

{a=[{a=1111}, {a=111}, {a=11}, {a=1}], b=[{b=222}, {b=22}, {b=2}], c=[{c=3}, {c=1}]}

{a=[a=1111, a=111, a=11, a=1], b=[b=222, b=22, b=2], c=[c=3, c=1]}
List<Map<String, Integer>> list = new ArrayList<Map<String, Integer>>() {{
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1);put("c", 3); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 11);put("b", 2); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 111);put("c", 1); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("b", 22); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1111);put("b", 222); }});
}};

(在做题前,如果你对流Stream的各个方法不熟悉的话,那么肯定没法展开流操作,那么建议你去看看这篇关于java8 Stream的一些常用

 

好,回归正题,以上的案例题,可以看到我们主要需要做的有以下几步:

1.遍历List

2.遍历Map

3.筛选 a/b/c

4.排序

那么在不使用Stream操作,我们需要将上述的思想用普通的方式实现,那么是这样的(本人简单地写了下,也许存在不足和缺陷,见谅):

非Stream 解法

List<Map<String, Integer>> list = new ArrayList<Map<String, Integer>>() {{
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1);put("c", 3); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 11);put("b", 2); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 111);put("c", 1); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("b", 22); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1111);put("b", 222); }});
}};
//todo 将以上的list处理后,输出为以下其中一种情况:
// 1.输出为:{a=[{a=1111}, {a=111}, {a=11}, {a=1}], b=[{b=222}, {b=22}, {b=2}], c=[{c=3}, {c=1}]}
// 2.输出为:{a=[a=1111, a=111, a=11, a=1], b=[b=222, b=22, b=2], c=[c=3, c=1]}
Map<String,Object> resultMap=new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> listA = new ArrayList<>();
List<Map<String, Object>> listB = new ArrayList<>();
List<Map<String, Object>> listC = new ArrayList<>();
for (Map<String, Integer> get_map:list){
for(Map.Entry<String, Integer> entry : get_map.entrySet()){
if (entry.getKey().equals("a")){
Map<String, Object> processMapA= new HashMap<>();
processMapA.put(entry.getKey(),entry.getValue());
listA.add(processMapA);
}
if (entry.getKey().equals("b")){
Map<String, Object> processMapB= new HashMap<>();
processMapB.put(entry.getKey(),entry.getValue());
listB.add(processMapB);
}
if (entry.getKey().equals("c")){
Map<String, Object> processMapC= new HashMap<>();
processMapC.put(entry.getKey(),entry.getValue());
listC.add(processMapC);
}
}
}
//排序
listA.sort(new Comparator<Map<String, Object>>() {
public int compare(Map<String, Object> o1, Map<String, Object> o2) {
Integer value1 = Integer.valueOf(o1.get("a").toString());
Integer value2 = Integer.valueOf(o2.get("a").toString());
return value2.compareTo(value1);
}
});
//lambda 转换
listB.sort((o1, o2) -> {
Integer value1 = Integer.valueOf(o1.get("b").toString()) ;
Integer value2 = Integer.valueOf(o2.get("b").toString()) ;
return value2.compareTo(value1);
});
listC.sort((o1, o2) -> {
Integer value1 = Integer.valueOf(o1.get("c").toString());
Integer value2 = Integer.valueOf(o2.get("c").toString());
return value2.compareTo(value1);
});
resultMap.put("a",listA);
resultMap.put("b",listB);
resultMap.put("c",listC);
System.out.println(resultMap.toString());

 

可以看到代码确实有点不太优雅(也可能是我没细想怎么优化流程,见谅),但是如果换成是Stream操作,那么会让人眼前一亮。

Sream流 解法

List<Map<String, Integer>> list = new ArrayList<Map<String, Integer>>() {{
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1);put("c", 3); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 11);put("b", 2); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 111);put("c", 1); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("b", 22); }});
add(new HashMap<String, Integer>() {{ put("a", 1111);put("b", 222); }});
}};
//todo 将以上的list处理后,输出为以下其中一种情况:
// 1.输出为:{a=[{a=1111}, {a=111}, {a=11}, {a=1}], b=[{b=222}, {b=22}, {b=2}], c=[{c=3}, {c=1}]}
// 2.输出为:{a=[a=1111, a=111, a=11, a=1], b=[b=222, b=22, b=2], c=[c=3, c=1]}

//stream
Map map = list.stream()
.flatMap(e -> e.entrySet().stream())
.sorted(((o1, o2) -> o2.getValue().compareTo(o1.getValue())))
.map(v -> new HashMap<String, Integer>() {{ put(v.getKey(), v.getValue()); }})
.collect(Collectors.groupingBy(o -> o.entrySet().iterator().next().getKey()));
System.out.println(map);

 

最后,优雅归优雅,代码后期若需要调整逻辑,会让不熟悉stream的人头大的(而且还有性能问题),结合实际优雅才是真优雅。

微笑式编码,先让自己表面很优雅。

 

PS: 优雅和性能若要选其一,也许我选性能。

关于Stream优雅的性能测试,可以看看下面的文章,测试分析还是比较全面的: