Weitere Beispiele finden Sie in allen Beispielen aus dem in Kotlin konvertierten Java 8 Stream Tutorial . Der Titel jedes Beispiels leitet sich aus dem Quellartikel ab:
Wie Streams funktionieren
// 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)
Verschiedene Arten von Streams # 1
// Java:
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
.stream()
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
// Kotlin:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)
Oder erstellen Sie eine Erweiterungsfunktion für den String ifPresent:
// 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)
Siehe auch: apply()Funktion
Siehe auch: Erweiterungsfunktionen
Siehe auch: ?.Safe Call-Operator und allgemeine Nullbarkeit: Was ist in Kotlin die idiomatische Methode, um mit nullbaren Werten umzugehen, sie zu referenzieren oder zu konvertieren ?
Verschiedene Arten von Streams # 2
// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)
Verschiedene Arten von Streams # 3
// Java:
IntStream.range(1, 4).forEach(System.out::println);
// Kotlin: (inclusive range)
(1..3).forEach(::println)
Verschiedene Arten von Streams # 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)
Verschiedene Arten von Streams # 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)
Verschiedene Arten von Streams # 6
// Java:
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3
// Kotlin: (inclusive range)
(1..3).map { "a$it" }.forEach(::println)
Verschiedene Arten von Streams # 7
// Java:
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3
// Kotlin:
sequenceOf(1.0, 2.0, 3.0).map(Double::toInt).map { "a$it" }.forEach(::println)
Warum bestellen Angelegenheiten
Dieser Abschnitt des Java 8 Stream-Lernprogramms ist für Kotlin und Java identisch.
Streams wiederverwenden
In Kotlin hängt es von der Art der Sammlung ab, ob sie mehrmals konsumiert werden kann. A Sequencegeneriert jedes Mal einen neuen Iterator, und wenn es nicht "nur einmal verwenden" behauptet, kann es jedes Mal, wenn es bearbeitet wird, auf den Start zurückgesetzt werden. Daher schlägt im Java 8-Stream zwar Folgendes fehl, funktioniert aber in Kotlin:
// 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
Und in Java, um das gleiche Verhalten zu erhalten:
// 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
Daher entscheidet der Anbieter der Daten in Kotlin, ob er zurückgesetzt und ein neuer Iterator bereitgestellt werden kann oder nicht. Wenn Sie Sequencejedoch eine Iteration absichtlich auf eine einmalige Iteration beschränken möchten , können Sie die constrainOnce()Funktion Sequencewie folgt verwenden:
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.
Erweiterte Funktionen
Sammle Beispiel 5 (ja, ich habe die bereits in der anderen Antwort übersprungen)
// 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.
Nebenbei bemerkt können wir in Kotlin einfache Datenklassen erstellen und die Testdaten wie folgt instanziieren:
// 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))
Sammeln Sie Beispiel 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}
Ok, ein interessanter Fall hier für Kotlin. Zuerst die falschen Antworten, um Variationen beim Erstellen eines Mapaus einer Sammlung / Sequenz zu untersuchen:
// 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>
Und jetzt zur richtigen Antwort:
// 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!!
Wir mussten nur die übereinstimmenden Werte verbinden, um die Listen zu reduzieren und einen Transformator bereitzustellen jointToString, um von der PersonInstanz zur zu wechseln Person.name.
Sammeln Sie Beispiel 7
Ok, dies kann leicht ohne einen Brauch gemacht werden Collector, also lasst es uns auf Kotlin-Weise lösen und dann ein neues Beispiel erfinden, das zeigt, wie ein ähnlicher Prozess durchgeführt wird, für Collector.summarizingIntden es in Kotlin nicht nativ gibt.
// 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(" | ")
Es ist nicht meine Schuld, dass sie ein triviales Beispiel ausgewählt haben !!! Ok, hier ist eine neue summarizingIntMethode für Kotlin und ein passendes Beispiel:
SummarizingInt Beispiel
// 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)
Es ist jedoch besser, eine Erweiterungsfunktion zu erstellen, 2 die tatsächlich zu den Stilen in Kotlin stdlib passt:
// 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)) }
Jetzt haben Sie zwei Möglichkeiten, die neuen summarizingIntFunktionen zu verwenden:
val stats2 = persons.map { it.age }.summarizingInt()
// or
val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }
Und all dies führt zu den gleichen Ergebnissen. Wir können diese Erweiterung auch erstellen, um an Sequenceund für geeignete primitive Typen zu arbeiten.
Vergleichen Sie zum Spaß den Java JDK-Code mit dem benutzerdefinierten Kotlin-Code , der zum Implementieren dieser Zusammenfassung erforderlich ist.
collect(Collectors.toList())oder ähnliches, kann dieses Problem auftreten: stackoverflow.com/a/35722167/3679676 (das Problem mit Problemumgehungen)