我尝试使用 Streams API 将以下 Scala 行转换为 Java 8：
// Scala
util.Random.shuffle((1 to 24).toList)
为了用 Java 编写等价的代码，我创建了一个整数范围：
IntStream.range(1, 25)
toList我怀疑是在stream API中找到了一个方法，但IntStream只知道奇怪的方法：
collect(
Supplier<R> supplier, ObjIntConsumer<R> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner)
如何使用 Java 8 Streams API 打乱列表？
干得好：
List<Integer> integers =
IntStream.range(1, 10) // <-- creates a stream of ints
.boxed() // <-- converts them to Integers
.collect(Collectors.toList()); // <-- collects the values to a list
Collections.shuffle(integers);
System.out.println(integers);
印刷：
[8, 1, 5, 3, 4, 2, 6, 9, 7]
您可能会发现以下toShuffledList()方法很有用。
private static final Collector<?, ?, ?> SHUFFLER = Collectors.collectingAndThen(
Collectors.toCollection(ArrayList::new),
list -> {
Collections.shuffle(list);
return list;
}
);
@SuppressWarnings("unchecked")
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toShuffledList() {
return (Collector<T, ?, List<T>>) SHUFFLER;
}
这启用了以下类型的单线：
IntStream.rangeClosed('A', 'Z')
.mapToObj(a -> (char) a)
.collect(toShuffledList())
.forEach(System.out::print);
示例输出：
AVBFYXIMUDENOTHCRJKWGQZSPL
您可以使用自定义比较器按随机值“排序”值：
public final class RandomComparator<T> implements Comparator<T> {
private final Map<T, Integer> map = new IdentityHashMap<>();
private final Random random;
public RandomComparator() {
this(new Random());
}
public RandomComparator(Random random) {
this.random = random;
}
@Override
public int compare(T t1, T t2) {
return Integer.compare(valueFor(t1), valueFor(t2));
}
private int valueFor(T t) {
synchronized (map) {
return map.computeIfAbsent(t, ignore -> random.nextInt());
}
}
}
流中的每个对象（懒惰地）关联一个随机整数值，我们对其进行排序。地图上的同步是为了处理并行流。
然后你可以像这样使用它：
IntStream.rangeClosed(0, 24).boxed()
.sorted(new RandomComparator<>())
.collect(Collectors.toList());
此解决方案的优势在于它集成在流管道中。
如果您想轻松处理整个 Stream，您可以使用以下方法简单地创建自己的 Collector Collectors.collectingAndThen()：
public static <T> Collector<T, ?, Stream<T>> toEagerShuffledStream() {
return Collectors.collectingAndThen(
toList(),
list -> {
Collections.shuffle(list);
return list.stream();
});
}
limit()但是，如果您想要生成的 Stream，这将不会很好。为了克服这一点，可以创建一个自定义拆分器：
package com.pivovarit.stream;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Random;
import java.util.RandomAccess;
import java.util.Spliterator;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Supplier;
class ImprovedRandomSpliterator<T, LIST extends RandomAccess & List<T>> implements Spliterator<T> {
private final Random random;
private final List<T> source;
private int size;
ImprovedRandomSpliterator(LIST source, Supplier<? extends Random> random) {
Objects.requireNonNull(source, "source can't be null");
Objects.requireNonNull(random, "random can't be null");
this.source = source;
this.random = random.get();
this.size = this.source.size();
}
@Override
public boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action) {
if (size > 0) {
int nextIdx = random.nextInt(size);
int lastIdx = --size;
T last = source.get(lastIdx);
T elem = source.set(nextIdx, last);
action.accept(elem);
return true;
} else {
return false;
}
}
@Override
public Spliterator<T> trySplit() {
return null;
}
@Override
public long estimateSize() {
return source.size();
}
@Override
public int characteristics() {
return SIZED;
}
}
接着：
public final class RandomCollectors {
private RandomCollectors() {
}
public static <T> Collector<T, ?, Stream<T>> toImprovedLazyShuffledStream() {
return Collectors.collectingAndThen(
toCollection(ArrayList::new),
list -> !list.isEmpty()
? StreamSupport.stream(new ImprovedRandomSpliterator<>(list, Random::new), false)
: Stream.empty());
}
public static <T> Collector<T, ?, Stream<T>> toEagerShuffledStream() {
return Collectors.collectingAndThen(
toCollection(ArrayList::new),
list -> {
Collections.shuffle(list);
return list.stream();
});
}
}
我在这里解释了性能注意事项：https ://4comprehension.com/implementing-a-randomized-stream-spliterator-in-java/
要有效地执行随机播放，您需要提前获取所有值。在将流转换为列表后，您可以使用 Collections.shuffle()，就像在 Scala 中所做的那样。
public static List<Integer> getSortedInRandomOrder(List<Integer> list) {
return list
.stream()
.sorted((o1, o2) -> ThreadLocalRandom.current().nextInt(-1, 2))
.collect(Collectors.toList());
}
List<Integer> randomShuffledRange(int startInclusive, int endExclusive) {
return new Random().ints(startInclusive, endExclusive)
.distinct()
.limit(endExclusive-startInclusive)
.boxed()
.collect(Collectors.toList());
}
var shuffled = randomShuffledRange(1, 10);
System.out.println(shuffled);
示例输出：
[4, 6, 8, 9, 1, 7, 3, 5, 2]
如果您正在寻找“仅流式传输”的解决方案和确定性的、仅“随意”排序而不是“随机”排序就足够了，您始终可以int按哈希值对 s 进行排序：
List<Integer> xs=IntStream.range(0, 10)
.boxed()
.sorted( (a, b) -> a.hashCode() - b.hashCode() )
.collect(Collectors.toList());
如果您宁愿拥有a 而int[]不是 a List<Integer>，则可以在之后将它们拆箱。不幸的是，您已经通过装箱步骤来应用 custom Comparator，因此没有消除该过程的一部分。
List<Integer> ys=IntStream.range(0, 10)
.boxed()
.sorted( (a, b) -> a.hashCode() - b.hashCode() )
.mapToInt( a -> a.intValue())
.toArray();
这是我的单行解决方案：我正在选择一种随机颜色：
colourRepository.findAll().stream().sorted((o1,o2)-> RandomUtils.nextInt(-1,1)).findFirst().get()