Java Stream：有没有办法一次迭代两个元素而不是一个元素？编辑编辑2

java java-8 java-stream

2022-09-01 15:50:51

假设我们有这个流

Stream.of("a", "b", "err1", "c", "d", "err2", "e", "f", "g", "h", "err3", "i", "j");

我想在地图中保存几个相邻的字符串，其中第一个字符串以“err”开头。

我想到的是这样的东西

Map<String, String> map = new HashMap<>();

Stream.of("a", "b", "err1", "c", "d", "err2", "e", "f", "g", "h", "err3", "i", "j")
.reduce((acc, next) -> {
    if (acc.startsWith("err"))
        map.put(acc,next);
    if (next.startsWith("err"))
        return next;
    else
        return "";
});

但我对它并不完全满意，主要有两个原因。

我“滥用”了功能。在Stream API中，每个函数都有其明确，明确定义的目的：应该计算最大值，应该根据条件进行过滤，应该产生增量累积的值等等。reducemaxfilterreduce
这样做会阻止我使用 Streams 的强大机制：如果我想将搜索限制在前两个结果上，该怎么办？

我在这里使用是因为（据我所知）它是唯一一个可以让你比较几个值的函数，你可以以某种方式回到类似于“当前值”和“下一个值”概念的东西。reduce

有没有更直接的方法？允许您迭代流，同时考虑每次迭代的多个值？

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我正在考虑的是一些机制，给定当前元素，允许您为每次迭代定义一个要考虑的“元素窗口”。

类似的东西

<R> Stream<R> mapMoreThanOne(
    int elementsBeforeCurrent,
    int elementsAfterCurrent,
    Function<List<? super T>, ? extends R> mapper);

而不是

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

这将是对当前API的强大“升级”。

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我很欣赏人们提出解决方案的努力，但问题不在于算法本身。通过把流，索引，临时变量放在一起来存储以前的值，有不同的方法可以实现我的目标......但是我想知道Stream API中是否有某种方法设计用于在不破坏“流范式”的情况下处理当前元素以外的元素。类似的东西

List<String> list =
        Stream.of("a", "b", "err1", "c", "d", "err2", "e", "f", "g", "h", "err3", "i", "j")
        .filterFunctionImWonderingIfExist(/*filters couples of elements*/)
        .limit(2)
        .collect(Collectors.toList());

鉴于答案，我认为没有“清晰快速”的解决方案，除非使用StreamEx库

答案 1

您可以为此任务构建自定义收集器。

Map<String, String> map = 
    Stream.of("a", "b", "err1", "c", "d", "err2", "e", "f", "g", "h", "err3", "i", "j")
          .collect(MappingErrors.collector());

跟：

private static final class MappingErrors {

    private Map<String, String> map = new HashMap<>();

    private String first, second;

    public void accept(String str) {
        first = second;
        second = str;
        if (first != null && first.startsWith("err")) {
            map.put(first, second);
        }
    }

    public MappingErrors combine(MappingErrors other) {
        throw new UnsupportedOperationException("Parallel Stream not supported");
    }

    public Map<String, String> finish() {
        return map;
    }

    public static Collector<String, ?, Map<String, String>> collector() {
        return Collector.of(MappingErrors::new, MappingErrors::accept, MappingErrors::combine, MappingErrors::finish);
    }

}

在此收集器中，保留两个正在运行的元素。每次接受 a 时，它们都会更新，如果第一个元素以开头，则将两个元素添加到地图中。String"err"

另一种解决方案是使用 StreamEx 库，该库提供一个 pairMap 方法，该方法将给定函数应用于此流的每个相邻元素对。在下面的代码中，如果第一个元素以开头，否则，该操作将返回一个由该对的第一个和第二个元素组成的 String 数组。然后过滤掉元素，并将流收集到地图中。"err"nullnull

Map<String, String> map = 
    StreamEx.of("a", "b", "err1", "c", "d", "err2", "e", "f", "g", "h", "err3", "i", "j")
            .pairMap((s1, s2) -> s1.startsWith("err") ? new String[] { s1, s2 } : null)
            .nonNull()
            .toMap(a -> a[0], a -> a[1]);

System.out.println(map);

答案 2

您可以编写自定义收集器，也可以使用更简单的方法来流式传输列表的索引：

Map<String, String> result = IntStream.range(0, data.size() - 1)
        .filter(i -> data.get(i).startsWith("err"))
        .boxed()
        .collect(toMap(data::get, i -> data.get(i+1)));

这假设您的数据位于随机访问友好列表中，或者您可以暂时将其转储到一个列表中。

如果无法随机访问数据或将其加载到列表或数组中进行处理，则始终可以创建自定义收集器，以便可以编写pairing

Map<String, String> result = data.stream()
        .collect(pairing(
                (a, b) -> a.startsWith("err"), 
                AbstractMap.SimpleImmutableEntry::new,
                toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue)
        ));

下面是收集器的源。它是并行友好的，在其他情况下可能会派上用场：

public static <T, V, A, R> Collector<T, ?, R> pairing(BiPredicate<T, T> filter, BiFunction<T, T, V> map, Collector<? super V, A, R> downstream) {

    class Pairing {
        T left, right;
        A middle = downstream.supplier().get();
        boolean empty = true;

        void add(T t) {
            if (empty) {
                left = t;
                empty = false;
            } else if (filter.test(right, t)) {
                downstream.accumulator().accept(middle, map.apply(right, t));
            }
            right = t;
        }

        Pairing combine(Pairing other) {
            if (!other.empty) {
                this.add(other.left);
                this.middle = downstream.combiner().apply(this.middle, other.middle);
                this.right = other.right;
            }
            return this;
        }

        R finish() {
            return downstream.finisher().apply(middle);
        }
    }

    return Collector.of(Pairing::new, Pairing::add, Pairing::combine, Pairing::finish);
}