标准 Kotlin 库中有哪些 Java 8 Stream.collect 等效项？

Kotlin stdlib 中有一些函数，用于平均值、计数、非重复、过滤、查找、分组、连接、映射、最小值、最大值、分区、切片、排序、求和、到/从数组、到/从列表、到/从映射、联合、共同迭代、所有函数范式等。因此，您可以使用它们来创建小的1行，并且无需使用Java 8的更复杂的语法。

我认为内置的Java 8 Collectors类中唯一缺少的是摘要（但在这个问题的另一个答案中是一个简单的解决方案）。

两者都缺少一件事是按计数进行批处理，这在另一个堆栈溢出答案中可以看到，并且还有一个简单的答案。另一个有趣的案例是这个也来自Stack Overflow：使用Kotlin将序列溢出到三个列表的惯用方法。如果您想创建类似的东西用于其他目的，请参阅 Kotlin 中的 Custom Stream.collectStream.collect

编辑11.08.2017：在 kotlin 1.2 M2 中添加了分块/窗口化收集操作，请参阅 https://blog.jetbrains.com/kotlin/2017/08/kotlin-1-2-m2-is-out/

在创建可能已经存在的新功能之前，将 kotlin.collections 的 API 参考作为一个整体进行探索总是很好的。

以下是从 Java 8 示例到 Kotlin 中的等效示例的一些转换：Stream.collect

将名称累积到列表中

// Java:  
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val list = people.map { it.name }  // toList() not needed

将元素转换为字符串并连接它们，以逗号分隔

// Java:
String joined = things.stream()
                       .map(Object::toString)
                       .collect(Collectors.joining(", "));

// Kotlin:
val joined = things.joinToString(", ")

计算员工工资总和

// Java:
int total = employees.stream()
                      .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Kotlin:
val total = employees.sumBy { it.salary }

按部门对员工进行分组

// Java:
Map<Department, List<Employee>> byDept
     = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

// Kotlin:
val byDept = employees.groupBy { it.department }

按部门计算工资总和

// Java:
Map<Department, Integer> totalByDept
     = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
                     Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Kotlin:
val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}

将学生分为通过和失败

// Java:
Map<Boolean, List<Student>> passingFailing =
     students.stream()
             .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

// Kotlin:
val passingFailing = students.partition { it.grade >= PASS_THRESHOLD }

男性成员姓名

// Java:
List<String> namesOfMaleMembers = roster
    .stream()
    .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
    .map(p -> p.getName())
    .collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val namesOfMaleMembers = roster.filter { it.gender == Person.Sex.MALE }.map { it.name }

按性别分列的名册成员的组名

// Java:
Map<Person.Sex, List<String>> namesByGender =
      roster.stream().collect(
        Collectors.groupingBy(
            Person::getGender,                      
            Collectors.mapping(
                Person::getName,
                Collectors.toList())));

// Kotlin:
val namesByGender = roster.groupBy { it.gender }.mapValues { it.value.map { it.name } }   

将一个列表筛选到另一个列表

// Java:
List<String> filtered = items.stream()
    .filter( item -> item.startsWith("o") )
    .collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val filtered = items.filter { it.startsWith('o') } 

查找列表的最短字符串

// Java:
String shortest = items.stream()
    .min(Comparator.comparing(item -> item.length()))
    .get();

// Kotlin:
val shortest = items.minBy { it.length }

应用筛选器后对列表中的项目进行计数

// Java:
long count = items.stream().filter( item -> item.startsWith("t")).count();

// Kotlin:
val count = items.filter { it.startsWith('t') }.size
// but better to not filter, but count with a predicate
val count = items.count { it.startsWith('t') }

然后...在所有情况下，都不需要特殊的折叠，减少或其他功能来模仿 。如果您有其他用例，请在评论中添加它们，我们可以看到！Stream.collect

关于懒惰

如果要懒处理一个链，可以转换为一个使用前链。在函数链的末尾，您通常也会得到一个。然后，您可以使用 、 或一些其他函数在最后具体化 。SequenceasSequence()SequencetoList()toSet()toMap()Sequence

// switch to and from lazy
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.toList()

// switch to lazy, but sorted() brings us out again at the end
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.sorted()

为什么没有类型?!?

您会注意到 Kotlin 示例没有指定类型。这是因为 Kotlin 具有完整的类型推断，并且在编译时是完全类型安全的。比Java更是如此，因为它也具有可为空的类型，可以帮助防止可怕的NPE。所以在Kotlin中是这样：

val someList = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }

与：

val someList: List<String> = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }

因为 Kotlin 知道是什么，因此滤清器表达式只允许与 一个 进行比较，因此该步骤产生一个 （只读的 ）。peoplepeople.ageIntIntpeople.nameStringmapList<String>ListString

现在，如果可能的话，as-in a then：peoplenullList<People>?

val someList = people?.filter { it.age <= 30 }?.map { it.name }

返回需要进行空检查的 （或者对可空值使用其他 Kotlin 运算符之一），请参阅此 Kotlin 惯用语方法来处理可空值，以及处理 Kotlin 中可空或空列表的惯用方法List<String>?)

另请参阅：

• 可迭代扩展函数的 API 参考
• 数组扩展函数的 API 参考
• 列表扩展函数的 API 参考
• 用于 Map 的扩展函数的 API 参考

有关其他示例，以下是 Java 8 流教程中转换为 Kotlin 的所有示例。每个示例的标题都派生自源文章：

流的工作原理

// Java:
List<String> myList = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");

myList.stream()
      .filter(s -> s.startsWith("c"))
      .map(String::toUpperCase)
     .sorted()
     .forEach(System.out::println);

// C1
// C2

// Kotlin:
val list = listOf("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
list.filter { it.startsWith('c') }.map (String::toUpperCase).sorted()
        .forEach (::println)

不同类型的流 #1

// Java:
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
    .stream()
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);    

// Kotlin:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)

或者，在 String 上创建一个名为 ifPresent 的扩展函数：

// Kotlin:
inline fun String?.ifPresent(thenDo: (String)->Unit) = this?.apply { thenDo(this) }

// now use the new extension function:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull().ifPresent(::println)

另请参见：apply（） 函数

另请参见：扩展函数

另请参见：？。安全调用运算符，以及一般的可空性：在 Kotlin 中，处理可空值的惯用方法是什么，引用或转换它们

不同类型的流 #2

// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);    

// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)

不同类型的流 #3

// Java:
IntStream.range(1, 4).forEach(System.out::println);

// Kotlin:  (inclusive range)
(1..3).forEach(::println)

不同类型的流 #4

// Java:
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
    .map(n -> 2 * n + 1)
    .average()
    .ifPresent(System.out::println); // 5.0    

// Kotlin:
arrayOf(1,2,3).map { 2 * it + 1}.average().apply(::println)

不同类型的流 #5

// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .map(s -> s.substring(1))
    .mapToInt(Integer::parseInt)
    .max()
    .ifPresent(System.out::println);  // 3

// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3")
    .map { it.substring(1) }
    .map(String::toInt)
    .max().apply(::println)

不同类型的流 #6

// Java:
IntStream.range(1, 4)
    .mapToObj(i -> "a" + i)
    .forEach(System.out::println);

// a1
// a2
// a3    

// Kotlin:  (inclusive range)
(1..3).map { "a$it" }.forEach(::println)

不同类型的流 #7

// Java:
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
    .mapToInt(Double::intValue)
    .mapToObj(i -> "a" + i)
    .forEach(System.out::println);

// a1
// a2
// a3

// Kotlin:
sequenceOf(1.0, 2.0, 3.0).map(Double::toInt).map { "a$it" }.forEach(::println)

为什么订单很重要

Java 8 流教程的这一部分与 Kotlin 和 Java 相同。

重用流

在 Kotlin 中，它是否可以被多次使用取决于集合的类型。A 每次都会生成一个新的迭代器，除非它断言“只使用一次”，否则每次对其执行操作时，它都可以重置为开始。因此，虽然以下内容在 Java 8 流中失败，但在 Kotlin 中有效：Sequence

// Java:
Stream<String> stream =
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c").filter(s -> s.startsWith("b"));

stream.anyMatch(s -> true);    // ok
stream.noneMatch(s -> true);   // exception

// Kotlin:  
val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }

stream.forEach(::println) // b1, b2

println("Any B ${stream.any { it.startsWith('b') }}") // Any B true
println("Any C ${stream.any { it.startsWith('c') }}") // Any C false

stream.forEach(::println) // b1, b2

在Java中，要获得相同的行为：

// Java:
Supplier<Stream<String>> streamSupplier =
    () -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
          .filter(s -> s.startsWith("a"));

streamSupplier.get().anyMatch(s -> true);   // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true);  // ok

因此，在 Kotlin 中，数据的提供者决定它是否可以重置并提供新的迭代器。但是，如果要有意地将迭代限制为一次迭代，则可以按如下方式使用函数：SequenceconstrainOnce()Sequence

val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }
        .constrainOnce()

stream.forEach(::println) // b1, b2
stream.forEach(::println) // Error:java.lang.IllegalStateException: This sequence can be consumed only once. 

高级操作

收集示例#5（是的，我跳过了其他答案中已有的那些）

// Java:
String phrase = persons
        .stream()
        .filter(p -> p.age >= 18)
        .map(p -> p.name)
        .collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age."));

    System.out.println(phrase);
    // In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.    

// Kotlin:
val phrase = persons.filter { it.age >= 18 }.map { it.name }
        .joinToString(" and ", "In Germany ", " are of legal age.")

println(phrase)
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.

顺便说一句，在 Kotlin 中，我们可以创建简单的数据类并实例化测试数据，如下所示：

// Kotlin:
// data class has equals, hashcode, toString, and copy methods automagically
data class Person(val name: String, val age: Int) 

val persons = listOf(Person("Tod", 5), Person("Max", 33), 
                     Person("Frank", 13), Person("Peter", 80),
                     Person("Pamela", 18))

收集示例 #6

// Java:
Map<Integer, String> map = persons
        .stream()
        .collect(Collectors.toMap(
                p -> p.age,
                p -> p.name,
                (name1, name2) -> name1 + ";" + name2));

System.out.println(map);
// {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}    

好吧，这里有一个更有趣的Kotlin案例。首先，探索从集合/序列创建的变化的错误答案：Map

// Kotlin:
val map1 = persons.map { it.age to it.name }.toMap()
println(map1)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David} 
// Result: duplicates overridden, no exception similar to Java 8

val map2 = persons.toMap({ it.age }, { it.name })
println(map2)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David} 
// Result: same as above, more verbose, duplicates overridden

val map3 = persons.toMapBy { it.age }
println(map3)
// output: {18=Person(name=Max, age=18), 23=Person(name=Pamela, age=23), 12=Person(name=David, age=12)}
// Result: duplicates overridden again

val map4 = persons.groupBy { it.age }
println(map4)
// output: {18=[Person(name=Max, age=18)], 23=[Person(name=Peter, age=23), Person(name=Pamela, age=23)], 12=[Person(name=David, age=12)]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<Person>> instead of Map<Int, String>

val map5 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.map { it.name } }
println(map5)
// output: {18=[Max], 23=[Peter, Pamela], 12=[David]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<String>> instead of Map<Int, String>

现在对于正确答案：

// Kotlin:
val map6 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.joinToString(";") { it.name } }

println(map6)
// output: {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}
// Result: YAY!!

我们只需要联接匹配的值来折叠列表，并提供一个转换器，以从实例移动到 .jointToStringPersonPerson.name

收集示例 #7

好吧，这个可以很容易地在没有自定义的情况下完成，所以让我们用Kotlin的方式解决它，然后设计一个新的例子，展示如何做一个类似的过程，而这个过程在Kotlin中本身并不存在。CollectorCollector.summarizingInt

// Java:
Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector =
Collector.of(
        () -> new StringJoiner(" | "),          // supplier
        (j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()),  // accumulator
        (j1, j2) -> j1.merge(j2),               // combiner
        StringJoiner::toString);                // finisher

String names = persons
        .stream()
        .collect(personNameCollector);

System.out.println(names);  // MAX | PETER | PAMELA | DAVID    

// Kotlin:
val names = persons.map { it.name.toUpperCase() }.joinToString(" | ")

这不是我的错，他们选择了一个微不足道的例子!!!好的，这是 Kotlin 的新方法和一个匹配的样本：summarizingInt

总结Int 示例

// Java:
IntSummaryStatistics ageSummary =
    persons.stream()
           .collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age));

System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}    

// Kotlin:

// something to hold the stats...
data class SummaryStatisticsInt(var count: Int = 0,  
                                var sum: Int = 0, 
                                var min: Int = Int.MAX_VALUE, 
                                var max: Int = Int.MIN_VALUE, 
                                var avg: Double = 0.0) {
    fun accumulate(newInt: Int): SummaryStatisticsInt {
        count++
        sum += newInt
        min = min.coerceAtMost(newInt)
        max = max.coerceAtLeast(newInt)
        avg = sum.toDouble() / count
        return this
    }
}

// Now manually doing a fold, since Stream.collect is really just a fold
val stats = persons.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, person -> stats.accumulate(person.age) }

println(stats)
// output: SummaryStatisticsInt(count=4, sum=76, min=12, max=23, avg=19.0)

但最好创建一个扩展函数，2 实际上是为了匹配 Kotlin stdlib 中的样式：

// Kotlin:
inline fun Collection<Int>.summarizingInt(): SummaryStatisticsInt
        = this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, num -> stats.accumulate(num) }

inline fun <T: Any> Collection<T>.summarizingInt(transform: (T)->Int): SummaryStatisticsInt =
        this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, item -> stats.accumulate(transform(item)) }

现在，您可以通过两种方式使用新函数：summarizingInt

val stats2 = persons.map { it.age }.summarizingInt()

// or

val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }

所有这些都会产生相同的结果。我们还可以创建此扩展来处理适当的基元类型。Sequence

为了好玩，比较实现此摘要所需的 Java JDK 代码与 Kotlin 自定义代码。