本文将介绍如何使用 Java Stream API 有效地分割数据流，根据特定条件将元素划分到不同的集合中。通过 partitioningBy 收集器，我们可以将数据流分割成两个列表，分别包含满足条件和不满足条件的元素，从而避免使用传统的循环结构，提高代码的可读性和简洁性。
在实际开发中，我们经常需要根据某些条件将数据进行分类处理。例如，我们有一个 ID 列表和一个 ID 到对象的映射，需要将列表中存在于映射中的 ID 对应的对象放入一个列表，而将不存在于映射中的 ID 放入另一个列表。传统的做法是使用循环遍历列表，然后逐个判断，代码较为冗长。Java Stream API 提供了一种更简洁、更高效的方式来实现这个需求。
使用 partitioningBy 收集器
Collectors.partitioningBy() 是一个非常有用的收集器，它可以根据给定的 Predicate（谓词）将数据流分割成两个列表。Predicate 是一个函数式接口，用于判断元素是否满足某个条件。partitioningBy 收集器返回一个 map>，其中 key 为 true 的列表包含满足条件的元素，key 为 false 的列表包含不满足条件的元素。
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示例代码
以下代码演示了如何使用 partitioningBy 收集器来分割 ID 列表，并将对应的对象和缺失的 ID 分别放入不同的列表中：
import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class StreamPartitioning { public static void main(String[] args) { List<String> myIdList = Arrays.asList("a", "b", "c"); Map<String, Object> myObjectMap = new HashMap<>(); myObjectMap.put("b", "B"); Map<Boolean, List<String>> partitioned = myIdList.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(myObjectMap::containsKey)); List<Object> objectList = partitioned.get(true).stream() .map(myObjectMap::get) .collect(Collectors.toList()); List<String> missingObjIds = partitioned.get(false); System.out.println("objectList=" + objectList); System.out.println("missingObjIds=" + missingObjIds); } }
代码解释
- 准备数据： 首先，我们创建了一个 ID 列表 myIdList 和一个 ID 到对象的映射 myObjectMap。
- 分割数据流： 使用 myIdList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(myObjectMap::containsKey)) 将 ID 列表转换为流，并使用 partitioningBy 收集器根据 myObjectMap::containsKey 谓词进行分割。myObjectMap::containsKey 实际上是一个 Lambda 表达式，等价于 id -> myObjectMap.containsKey(id)，它判断 myObjectMap 中是否包含给定的 ID。
- 获取对象列表： 使用 partitioned.get(true) 获取包含存在于 myObjectMap 中的 ID 的列表，然后将其转换为流，使用 map(myObjectMap::get) 将 ID 映射为对应的对象，最后使用 collect(Collectors.toList()) 将对象收集到 objectList 中。
- 获取缺失的 ID 列表： 使用 partitioned.get(false) 获取包含不存在于 myObjectMap 中的 ID 的列表，即缺失的 ID 列表。
输出结果
运行上述代码，将得到以下输出：
objectList=[B] missingObjIds=[a, c]
注意事项
- partitioningBy 收集器总是返回一个包含两个列表的 Map，即使其中一个列表为空。
- partitioningBy 收集器适用于需要将数据分割成两部分的情况。如果需要将数据分割成多个部分，可以考虑使用 groupingBy 收集器。
- 在上述示例中，我们使用了 myObjectMap::containsKey 作为谓词，这是一种简洁的写法。实际上，我们可以使用任何返回 boolean 值的 Lambda 表达式作为谓词。
总结
通过使用 Java Stream API 的 partitioningBy 收集器，我们可以方便地根据条件分割数据流，并将分割后的数据放入不同的集合中。这种方式可以避免使用传统的循环结构，提高代码的可读性和简洁性，使代码更易于维护和扩展。虽然示例中的方法可能不是最高效的，但它展示了使用 Stream API 解决此类问题的一种有效途径。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的解决方案。
