Java关于stream处理数据的一些操作

class UserPo {

    private String name;

    private Double score;

}

 

        long count = 0;

        List<UserPo> filterList = null;

        // filter 过滤器的使用

        // 筛选出成绩不为空的学生人数

        count = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

        System.out.println("参加考试的学生人数：" + count);

        // collect

        // 筛选出成绩不为空的学生集合

        filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("参加考试的学生信息：");

        filterList.stream().forEach(System.out::println);

        // map 将集合映射为另外一个集合

        // 取出所有学生的成绩

        List<Double> scoreList = list.stream().map(p -> p.getScore()).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("所有学生的成绩集合：" + scoreList);

        // map

        System.out.println("按学生成绩归集：");

        Map<Double, List<UserPo>> groupByScoreMap = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).collect(Collectors.groupingBy(UserPo::getScore));

        for (Map.Entry<Double, List<UserPo>> entry : groupByScoreMap.entrySet()) {

            System.out.println("成绩：" + entry.getKey() + " 人数：" + entry.getValue().size());

        }

        // 将学生姓名集合串成字符串，用逗号分隔

        String nameString = list.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));

        System.out.println("所有学生的姓名字符串：" + nameString);

        // sorted排序

        // 按学生成绩逆序排序 正序则不需要加.reversed()

        filterList = list.stream().filter(p -> null != p.getScore()).sorted(Comparator.comparing(UserPo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("所有学生的成绩集合，逆序排序：");

        filterList.stream().forEach(System.out::println);

        // forEach

        filterList.stream().forEach(p -> p.setScore(p.getScore() + 10));

        System.out.println("及格人数太少，给每个人加10分");

        filterList.stream().forEach(System.out::println);

        // count

        count = filterList.stream().filter(p -> p.getScore() >= 60).count();

        System.out.println("最后及格人数" + count);

        DoubleSummaryStatistics statistics = filterList.stream().mapToDouble(p -> p.getScore()).summaryStatistics();

        System.out.println("列表中最大的数 : " + statistics.getMax());

        System.out.println("列表中最小的数 : " + statistics.getMin());

        System.out.println("所有数之和 : " + statistics.getSum());

        System.out.println("平均数 : " + statistics.getAverage());

        // 并行流 使用

        count = list.parallelStream().filter(p -> null != p.getScore()).count();

        System.out.println("并行流处理参加考试的学生人数：" + count);

        // BigDecimal 求和

        // BigDecimal baseQtySum = stkInventories.stream().map(StkInventory::getBaseQty).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

        personList.add(new Person("Tom", 10, 23, "male", "New York", null));

        personList.add(new Person("Tom", 11, 23, "male", "Washington1", null));

        personList.add(new Person("Tom", 11, 21, "female", "Washington", null));

        personList.add(new Person("Anni", 110, 24, "female", "New York", null));

        personList.add(new Person("Alisa", 111, 26, "male", "New York", null));

        personList.add(new Person("Alisa", 111, 25, "female", "New York", null));

        //根据一个属性合并

        // List<Person> result = new ArrayList<>(personList.stream()

        //         .collect(Collectors.toMap(Person::getName, a -> a, (o1, o2) -> {

        //             o1.setSalary(o1.getSalary() + o2.getSalary());

        //             return o1;

        //         })).values());

        // result.forEach(System.out::println);