我只需要针对特定条件执行转换。 我进行此转换:
// filter 1: less date - group by max date by groupId
List<Info> listResult = new ArrayList<>(listInfo.stream()
.filter(info -> info.getDate().getTime() < date.getTime())
.collect(Collectors.groupingBy(Info::getGroupId, Collectors.collectingAndThen(
Collectors.reducing((Info i1, Info i2) -> i1.getDate().getTime() > i2.getDate().getTime() ? i1 : i2),
Optional::get))).values());
但是对于超过指定日期的情况,我不需要进行任何转换,我只需要返回以下数据即可:
// filter 2: more date - nothing change in list
List<Info> listMoreByDate = listInfo.stream()
.filter(info -> info.getDate().getTime() >= date.getTime())
.collect(Collectors.toList());
接下来,要结合这两个过滤器-我要结合两个列表:
listResult.addAll(listMoreByDate);
我的问题是,这可以一次完成吗?由于过滤器2绝对是无用的,因此它仅返回此条件的列表。
是否可以使用一个连续表达式执行这些转换?
我的完整代码:
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class App {
public static void main(String[] args) throws ParseException {
Info info1 = new Info(1L, getDateFromStr("2018-02-02T10:00:00"), 3L);
Info info2 = new Info(2L, getDateFromStr("2018-02-02T12:00:00"), 3L);
Info info3 = new Info(3L, getDateFromStr("2018-02-05T12:00:00"), 6L);
Info info4 = new Info(4L, getDateFromStr("2018-02-05T10:00:00"), 6L);
Date date = getDateFromStr("2018-02-03T10:10:10");
List<Info> listInfo = new ArrayList<>();
listInfo.add(info1);
listInfo.add(info2);
listInfo.add(info3);
listInfo.add(info4);
// filter 1: less date - group by max date by groupId
List<Info> listResult = new ArrayList<>(listInfo.stream()
.filter(info -> info.getDate().getTime() < date.getTime())
.collect(Collectors.groupingBy(Info::getGroupId, Collectors.collectingAndThen(
Collectors.reducing((Info i1, Info i2) -> i1.getDate().getTime() > i2.getDate().getTime() ? i1 : i2),
Optional::get))).values());
// filter 2: more date - nothing change in list
List<Info> listMoreByDate = listInfo.stream()
.filter(info -> info.getDate().getTime() >= date.getTime())
.collect(Collectors.toList());
listResult.addAll(listMoreByDate);
System.out.println("result: " + listResult);
}
private static Date getDateFromStr(String dateStr) throws ParseException {
return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss").parse(dateStr);
}
}
class Info {
private Long id;
private Date date;
private Long groupId;
public Info(Long id, Date date, Long groupId) {
this.id = id;
this.date = date;
this.groupId = groupId;
}
public Long getId() {
return id;
}
public void setId(Long id) {
this.id = id;
}
public Date getDate() {
return date;
}
public void setDate(Date date) {
this.date = date;
}
public Long getGroupId() {
return groupId;
}
public void setGroupId(Long groupId) {
this.groupId = groupId;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Info info = (Info) o;
return Objects.equals(id, info.id) &&
Objects.equals(date, info.date) &&
Objects.equals(groupId, info.groupId);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(id, date, groupId);
}
@Override
public String toString() {
final StringBuilder sb = new StringBuilder("Info{");
sb.append("id=").append(id);
sb.append(", date=").append(date);
sb.append(", groupId=").append(groupId);
sb.append('}');
return sb.toString();
}
}
答案 0 :(得分:10)
我没有比这更简单的
List<Info> listResult = Stream.concat(
listInfo.stream()
.filter(info -> info.getDate().getTime() < date.getTime())
.collect(Collectors.toMap(Info::getGroupId, Function.identity(),
BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparing(Info::getDate))))
.values().stream(),
listInfo.stream()
.filter(info -> info.getDate().getTime() >= date.getTime())
)
.collect(Collectors.toList());
,因为这两个操作根本不同。在第一步中构建Map
是不可避免的,因为它将用于识别具有相同getGroupId
属性的项目。
也就是说,您应该考虑从使用Date
切换到java.time
API。
答案 1 :(得分:6)
是的,您可以通过使用partitioningBy收集器来合并两个条件,如下所示:
List<Info> resultSet =
listInfo.stream()
.collect(collectingAndThen(partitioningBy(info -> info.getDate().getTime() < date.getTime()),
map -> Stream.concat(map.get(true)
.stream()
.collect(toMap(Info::getGroupId,
Function.identity(),
(Info i1, Info i2) -> i1.getDate().getTime() > i2.getDate().getTime() ? i1 : i2))
.values().stream(), map.get(false).stream())
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new))));
这实际上是使用partitioningBy
收集器来组织元素的,使得所有通过条件info.getDate().getTime() < date.getTime()
的元素以及错误的位置(即info -> info.getDate().getTime() >= date.getTime()
为{ {1}}。
此外,我们利用collectingAndThen
收集器在Map<Boolean, List<T>>
收集器返回的Map<Boolean, List<T>>
上应用完成函数,在这种情况下,我们将应用逻辑的结果连接起来:
partitioningBy
我简化为:
.collect(Collectors.groupingBy(Info::getGroupId,
Collectors.collectingAndThen(Collectors.reducing((Info i1, Info i2) -> i1.getDate().getTime() > i2.getDate().getTime() ? i1 : i2),
Optional::get))))
.values();
元素返回,其中.collect(toMap(Info::getGroupId, Function.identity(), (Info i1, Info i2) -> i1.getDate().getTime() > i2.getDate().getTime() ? i1 : i2)))
.values();
返回false(info.getDate().getTime() < date.getTime()
)。
最后,我们使用toCollection
收集器将结果收集到map.get(false).stream()
实现中。
答案 2 :(得分:1)
另一种方法(在定义上更为冗长,但在使用现场则少得多)是创建自定义Collector
:
List<Info> listResult = listInfo.stream().collect(dateThresholdCollector(date));
其中
private static Collector<Info, ?, List<Info>> dateThresholdCollector(Date date) {
return Collector.of(
() -> new ThresholdInfoAccumulator(date), ThresholdInfoAccumulator::accept,
ThresholdInfoAccumulator::combine, ThresholdInfoAccumulator::addedInfos
);
}
和
class ThresholdInfoAccumulator {
private final Date date;
private final List<Info> addedInfos = new ArrayList<>();
ThresholdInfoAccumulator(Date date) {
this.date = date;
}
List<Info> addedInfos() {
return addedInfos;
}
ThresholdInfoAccumulator accept(Info newInfo) {
if (canAdd(newInfo)) {
addedInfos.add(newInfo);
}
return this;
}
boolean canAdd(Info newInfo) {
if (newInfo.getDate().compareTo(date) < 0) { // lower date - max date by groupId
return addedInfos.removeIf(addedInfo -> isEarlierDateInSameGroup(addedInfo, newInfo));
}
return true; // greater or equal date - no change
}
private boolean isEarlierDateInSameGroup(Info addedInfo, Info newInfo) {
return addedInfo.getGroupId().equals(newInfo.getGroupId())
&& addedInfo.getDate().compareTo(newInfo.getDate()) < 0;
}
ThresholdInfoAccumulator combine(ThresholdInfoAccumulator other) {
other.addedInfos().forEach(this::accept);
return this;
}
}
注意:如果您有大量的组/信息,它就不会那么有效,因为它不会按getGroupId
进行 not group(它会为每个{{1 }}添加。