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牛商网做网站怎么样,wordpress打开速度慢解决办法,成都网站网站建设,编程线下培训机构Stream API 虽然强大#xff0c;但复杂场景下代码依然繁琐 想按两个字段#xff08;如年级 班级#xff09;分组#xff0c;要写嵌套的groupingBy#xff0c;代码嵌套深、可读性差#xff1b; 把集合转 Map/List/Set#xff0c;要先写stream()再collect()#xff0c;…Stream API 虽然强大但复杂场景下代码依然繁琐想按两个字段如年级 班级分组要写嵌套的groupingBy代码嵌套深、可读性差把集合转 Map/List/Set要先写stream()再collect()重复代码多合并两个 Map要手动遍历处理重复 key逻辑复杂分组后只保留某个字段的列表还要额外写mapping和toList()。其实 Hutool 的CollStreamUtil早就把这些操作封装好了一行代码实现双层分组、集合转换、Map 合并基于 Stream API 但比原生更简洁让集合处理效率翻倍关键说明核心优势基于 Stream API比原生更简洁支持双层分组、一键集合转换、Map 合并支持并行处理isParallel参数适用场景集合分组、转换、合并等高频操作设计理念简化 Stream API 的繁琐调用将常用集合操作封装为一行代码。CollStreamUtil 核心优势API更简洁无需手动调用stream()和collect()直接传入集合和函数式接口一行搞定支持双层分组原生 Stream 需要嵌套groupingByCollStreamUtil 直接支持按两个字段分组集合转换便捷一键实现Collection→List/Set/Map支持泛型转换Map合并简单一行代码合并两个 Map支持自定义合并逻辑支持并行处理所有方法都有isParallel参数大数据量场景可开启并行提升性能兼容原生Stream底层基于 Stream API支持所有 Stream 的函数式接口。简单说CollStreamUtil 就是 “Stream API 的简化版”让集合处理从 “多行嵌套” 变成 “一行搞定”。按场景分类直接复制能用场景 1分组操作单层分组、双层分组最常用1.1 单层分组按单个字段分组groupByKey将集合按指定字段分组返回MapK, ListEimport cn.hutool.core.collection.CollStreamUtil; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; public class CollStreamGroupDemo { // 测试实体类学生 static class Student { private String name; private int grade; // 年级 private int clazz; // 班级 private int score; // 分数 public Student(String name, int grade, int clazz, int score) { this.name name; this.grade grade; this.clazz clazz; this.score score; } // getter/setter省略 public String getName() { return name; } public int getGrade() { return grade; } public int getClazz() { return clazz; } public int getScore() { return score; } Override public String toString() { return name (年级 grade 班 clazz 分数 score ); } } public static void main(String[] args) { // 准备测试数据 ListStudent students Arrays.asList( new Student(张三, 1, 1, 95), new Student(李四, 1, 2, 88), new Student(王五, 1, 1, 92), new Student(赵六, 2, 1, 85), new Student(孙七, 2, 2, 90), new Student(周八, 2, 1, 87) ); // 1. 按年级分组单层分组 MapInteger, ListStudent gradeGroup CollStreamUtil.groupByKey(students, Student::getGrade); System.out.println(按年级分组); gradeGroup.forEach((grade, studentList) - { System.out.println( 年级 grade studentList); }); // 2. 按年级分组只保留姓名列表groupKeyValue MapInteger, ListString gradeNameGroup CollStreamUtil.groupKeyValue( students, Student::getGrade, // 分组key年级 Student::getName // 分组value姓名 ); System.out.println(\n按年级分组只保留姓名); gradeNameGroup.forEach((grade, names) - { System.out.println( 年级 grade names); }); } }1.2 双层分组按两个字段分组groupBy2Key、group2Map原生 Stream 需要嵌套groupingByCollStreamUtil 直接支持按两个字段分组// 接上面的代码 public static void main(String[] args) { // 准备测试数据...同上 // 3. 按年级班级分组双层分组value是学生列表 MapInteger, MapInteger, ListStudent gradeClazzGroup CollStreamUtil.groupBy2Key( students, Student::getGrade, // 第一层key年级 Student::getClazz // 第二层key班级 ); System.out.println(\n按年级班级分组学生列表); gradeClazzGroup.forEach((grade, clazzMap) - { System.out.println( 年级 grade ); clazzMap.forEach((clazz, studentList) - { System.out.println( 班级 clazz studentList); }); }); // 4. 按年级班级分组双层分组value是单个学生需确保key唯一 // 注意如果同一年级班级有多个学生会覆盖前面的学生类似toMap的重复key处理 MapInteger, MapInteger, Student gradeClazzSingleGroup CollStreamUtil.group2Map( students, Student::getGrade, // 第一层key年级 Student::getClazz // 第二层key班级 ); System.out.println(\n按年级班级分组单个学生); gradeClazzSingleGroup.forEach((grade, clazzMap) - { System.out.println( 年级 grade ); clazzMap.forEach((clazz, student) - { System.out.println( 班级 clazz student); }); }); }1.3 通用分组自定义下游 CollectorgroupBy支持自定义下游 Collector功能更灵活类似原生Collectors.groupingBy// 接上面的代码 import java.util.stream.Collectors; public static void main(String[] args) { // 准备测试数据...同上 // 5. 按年级分组统计每组平均分使用自定义下游Collector MapInteger, Double gradeAvgScore CollStreamUtil.groupBy( students, Student::getGrade, // 分组key年级 Collectors.averagingInt(Student::getScore) // 下游Collector统计平均分 ); System.out.println(\n按年级分组统计平均分); gradeAvgScore.forEach((grade, avgScore) - { System.out.println( 年级 grade 平均分 avgScore); }); }场景 2集合转换List/Set/Map一键转换无需手动调用stream()和collect()直接转换集合类型import cn.hutool.core.collection.CollStreamUtil; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; public class CollStreamConvertDemo { // 测试实体类商品 static class Product { private Long id; private String name; private Double price; public Product(Long id, String name, Double price) { this.id id; this.name name; this.price price; } // getter/setter省略 public Long getId() { return id; } public String getName() { return name; } public Double getPrice() { return price; } } public static void main(String[] args) { // 准备测试数据 ListProduct products Arrays.asList( new Product(1L, 手机, 2999.0), new Product(2L, 电脑, 5999.0), new Product(3L, 平板, 3999.0), new Product(4L, 耳机, 299.0) ); // 1. Collection→List提取商品名称列表 ListString productNames CollStreamUtil.toList(products, Product::getName); System.out.println(商品名称列表 productNames); // 输出[手机, 电脑, 平板, 耳机] // 2. Collection→Set提取商品价格Set自动去重 SetDouble productPrices CollStreamUtil.toSet(products, Product::getPrice); System.out.println(商品价格Set productPrices); // 输出[299.0, 2999.0, 3999.0, 5999.0] // 3. Collection→Mapid→Product对象toIdentityMap MapLong, Product productMap CollStreamUtil.toIdentityMap(products, Product::getId); System.out.println(id→Product Map productMap); // 输出{1Product{id1, name手机, price2999.0}, 2Product{id2, name电脑, price5999.0}, ...} // 4. Collection→Mapid→nametoMapvalue类型与原集合不同 MapLong, String idNameMap CollStreamUtil.toMap(products, Product::getId, Product::getName); System.out.println(id→name Map idNameMap); // 输出{1手机, 2电脑, 3平板, 4耳机} } }场景 3Map 合并merge支持自定义合并逻辑一行代码合并两个 Map支持自定义重复 key 的合并逻辑import cn.hutool.core.collection.CollStreamUtil; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class CollStreamMergeDemo { public static void main(String[] args) { // 准备两个Map比如电商订单的商品销量 MapString, Integer map1 new HashMap(); map1.put(手机, 100); map1.put(电脑, 50); map1.put(平板, 30); MapString, Integer map2 new HashMap(); map2.put(手机, 200); map2.put(耳机, 150); map2.put(平板, 70); // 1. 合并两个Map重复key的value累加比如合并两个渠道的销量 MapString, Integer mergedMap CollStreamUtil.merge( map1, map2, (v1, v2) - v1 v2 // 合并逻辑销量累加 ); System.out.println(合并后的销量Map累加 mergedMap); // 输出{手机300, 电脑50, 平板100, 耳机150} // 2. 合并两个Map重复key保留最大值比如保留最高销量 MapString, Integer maxMap CollStreamUtil.merge( map1, map2, Math::max // 合并逻辑取最大值 ); System.out.println(合并后的销量Map最大值 maxMap); // 输出{手机200, 电脑50, 平板70, 耳机150} // 3. 合并两个Map重复key拼接字符串比如合并商品的标签 MapString, String tagMap1 new HashMap(); tagMap1.put(手机, 智能); tagMap1.put(电脑, 轻薄); MapString, String tagMap2 new HashMap(); tagMap2.put(手机, 大屏); tagMap2.put(平板, 便携); MapString, String mergedTagMap CollStreamUtil.merge( tagMap1, tagMap2, (v1, v2) - v1 , v2 // 合并逻辑标签拼接 ); System.out.println(合并后的标签Map拼接 mergedTagMap); // 输出{手机智能,大屏, 电脑轻薄, 平板便携} } }基于 CollStreamUtil 实现电商订单统计在实际项目中电商订单统计是常见需求用 CollStreamUtil 可大幅简化代码需求按用户 ID 订单状态分组统计每个用户不同状态的订单数量提取所有已完成订单的商品 ID 列表合并两个渠道的订单销量数据。实现import cn.hutool.core.collection.CollStreamUtil; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; public class OrderStatisticsDemo { // 订单实体类 static class Order { private Long orderId; private Long userId; private Integer status; // 1-待支付2-已支付3-已完成 private ListLong productIds; // 订单包含的商品ID列表 public Order(Long orderId, Long userId, Integer status, ListLong productIds) { this.orderId orderId; this.userId userId; this.status status; this.productIds productIds; } // getter/setter省略 public Long getOrderId() { return orderId; } public Long getUserId() { return userId; } public Integer getStatus() { return status; } public ListLong getProductIds() { return productIds; } } public static void main(String[] args) { // 准备测试订单数据 ListOrder orders Arrays.asList( new Order(1L, 1001L, 3, Arrays.asList(101L, 102L)), new Order(2L, 1001L, 2, Arrays.asList(103L)), new Order(3L, 1002L, 3, Arrays.asList(101L, 104L)), new Order(4L, 1002L, 3, Arrays.asList(102L)), new Order(5L, 1003L, 1, Arrays.asList(105L)) ); System.out.println( 电商订单统计 ); // 1. 按用户ID订单状态分组统计订单数量 MapLong, MapInteger, Long userStatusOrderCount CollStreamUtil.groupBy( orders, Order::getUserId, // 第一层key用户ID CollStreamUtil.groupBy( Order::getStatus, // 第二层key订单状态 CollStreamUtil.toMap( Order::getStatus, // 内层key订单状态 order - 1L, // 初始数量为1 Long::sum // 重复key累加 ) ) ); System.out.println(1. 用户ID订单状态的订单数量); userStatusOrderCount.forEach((userId, statusMap) - { System.out.println( 用户 userId ); statusMap.forEach((status, count) - { String statusName getStatusName(status); System.out.println( statusName count 个订单); }); }); // 2. 提取所有已完成订单的商品ID列表去重 SetLong completedProductIds CollStreamUtil.toSet( orders.stream() .filter(order - order.getStatus() 3) // 只保留已完成订单 .flatMap(order - order.getProductIds().stream()) // 扁平化为商品ID流 .toList(), id - id // 直接返回IDtoSet自动去重 ); System.out.println(\n2. 已完成订单的商品ID列表 completedProductIds); // 3. 合并两个渠道的订单销量数据 MapLong, Integer channel1Sales new HashMap(); channel1Sales.put(101L, 100); channel1Sales.put(102L, 80); MapLong, Integer channel2Sales new HashMap(); channel2Sales.put(101L, 150); channel2Sales.put(103L, 50); MapLong, Integer totalSales CollStreamUtil.merge( channel1Sales, channel2Sales, Integer::sum // 销量累加 ); System.out.println(\n3. 合并后的商品销量 totalSales); } // 获取订单状态名称 private static String getStatusName(Integer status) { switch (status) { case 1: return 待支付; case 2: return 已支付; case 3: return 已完成; default: return 未知状态; } } }运行效果按用户 ID 订单状态分组清晰展示每个用户不同状态的订单数量提取已完成订单的商品 ID自动去重合并两个渠道的销量数据销量累加代码简洁逻辑清晰比原生 Stream API 少写一半代码。避坑指南1. 并行处理的使用场景所有方法都有isParallel参数设置为true时使用并行 Stream适用场景大数据量万级以上、CPU 密集型操作注意事项并行 Stream 会增加线程开销小数据量场景性能可能反而下降并行处理时需确保函数式接口是线程安全的。2. 双层分组的 key 唯一性group2Map方法第二层 Map 的 value 是单个元素需确保同一key1key2组合唯一否则会覆盖前面的元素如果存在重复 key建议使用groupBy2Keyvalue 是 List或结合groupBy自定义下游 Collector 处理。3. Map 合并的 null 值处理merge方法如果两个 Map 中存在 null value合并逻辑需处理 null否则会抛出NullPointerException示例(v1, v2) - (v1 null ? 0 : v1) (v2 null ? 0 : v2)数值类型。总结CollStreamUtil 的核心价值就是 “简化 Stream API 的繁琐调用让集合处理更高效”—— 它将常用的集合分组、转换、合并操作封装为一行代码比原生 Stream API 更简洁、更易读。它的用法可以总结为 3 大核心场景分组操作单层分组groupByKey、双层分组groupBy2Key、group2Map、通用分组groupBy集合转换Collection→ListtoList、Collection→SettoSet、Collection→MaptoMap/toIdentityMapMap 合并merge方法支持自定义合并逻辑。如果你经常使用 Stream API 处理集合赶紧试试 CollStreamUtil—— 它能帮你避免嵌套 Stream 的繁琐代码让集合处理变得简单高效。搭配 Hutool 的ListUtil、MapUtil等工具类还能实现更复杂的数据处理场景效率翻倍