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我的一位同事向我提出了一个有趣的问题，但我找不到一个简洁漂亮的 Java 8 解决方案。问题是通过 POJO 列表进行流式传输，然后将它们收集到基于多个属性的映射中 - 映射导致 POJO 多次发生

想象一下以下 POJO：

private static class Customer {
    public String first;
    public String last;

    public Customer(String first, String last) {
        this.first = first;
        this.last = last;
    }

    public String toString() {
        return "Customer(" + first + " " + last + ")";
    }
}

将其设置为List<Customer>：

// The list of customers
List<Customer> customers = Arrays.asList(
        new Customer("Johnny", "Puma"),
        new Customer("Super", "Mac"));

备选方案 1：使用Map“流”外部（或更确切地说是外部forEach）。

// Alt 1: not pretty since the resulting map is "outside" of
// the stream. If parallel streams are used it must be
// ConcurrentHashMap
Map<String, Customer> res1 = new HashMap<>();
customers.stream().forEach(c -> {
    res1.put(c.first, c);
    res1.put(c.last, c);
});

备选方案 2：创建地图条目并流式传输它们，然后flatMap是它们。IMO 它有点过于冗长且不易阅读。

// Alt 2: A bit verbose and "new AbstractMap.SimpleEntry" feels as
// a "hard" dependency to AbstractMap
Map<String, Customer> res2 =
        customers.stream()
                .map(p -> {
                    Map.Entry<String, Customer> firstEntry = new AbstractMap.SimpleEntry<>(p.first, p);
                    Map.Entry<String, Customer> lastEntry = new AbstractMap.SimpleEntry<>(p.last, p);
                    return Stream.of(firstEntry, lastEntry);
                })
                .flatMap(Function.identity())
                .collect(Collectors.toMap(
                        Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));

替代方案 3：这是迄今为止我提出的另一个“最漂亮”的代码，但它使用了三参数版本，reduce并且第三个参数有点狡猾，正如在这个问题中发现的那样：Purpose of third argument to 'reduce' Java 8 函数式编程中的函数。此外，reduce它似乎不太适合这个问题，因为它正在发生变异，并且并行流可能不适用于下面的方法。

// Alt 3: using reduce. Not so pretty
Map<String, Customer> res3 = customers.stream().reduce(
        new HashMap<>(),
        (m, p) -> {
            m.put(p.first, p);
            m.put(p.last, p);
            return m;
        }, (m1, m2) -> m2 /* <- NOT USED UNLESS PARALLEL */);

如果上面的代码是这样打印的：

System.out.println(res1);
System.out.println(res2);
System.out.println(res3);

结果将是：

{Super=Customer(Super Mac), Johnny=Customer(Johnny Puma), Mac=Customer(Super Mac), Puma=Customer(Johnny Puma)}
{Super=Customer(Super Mac), Johnny=Customer(Johnny Puma), Mac=Customer(Super Mac), Puma=Customer(Johnny Puma)}
{Super=Customer(Super Mac), Johnny=Customer(Johnny Puma), Mac=Customer(Super Mac), Puma=Customer(Johnny Puma)}

所以，现在我的问题是：我应该如何以 Java 8 有序的方式流过List<Customer>，然后以某种方式收集它作为Map<String, Customer>你将整个事物拆分为两个键 ( firstAND last) 的位置，即Customer映射两次。我不想使用任何 3rd 方库，也不想像 alt 1 那样在流之外使用地图。还有其他不错的选择吗？

完整的代码可以在 hastebin上找到，用于简单的复制粘贴以使整个程序运行。

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我认为您的替代方案 2 和 3 可以重写以更清楚：

备选方案 2：

Map<String, Customer> res2 = customers.stream()
    .flatMap(
        c -> Stream.of(c.first, c.last)
        .map(k -> new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(k, c))
    ).collect(toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));

备选方案 3reduce ：您的代码通过改变 HashMap 来滥用。要进行可变归约，请使用collect：

Map<String, Customer> res3 = customers.stream()
    .collect(
        HashMap::new, 
        (m,c) -> {m.put(c.first, c); m.put(c.last, c);}, 
        HashMap::putAll
    );

请注意，这些并不相同。如果有重复的键，替代 2 将引发异常，而替代 3 将静默覆盖条目。

如果在重复键的情况下覆盖条目是您想要的，我个人更喜欢备选方案 3。我立即清楚它的作用。它最类似于迭代解决方案。我希望它具有更高的性能，因为备选方案 2 必须使用所有平面映射为每个客户进行大量分配。

但是，通过将条目的生成与它们的聚合分开，备选方案 2 比备选方案 3 具有巨大的优势。这为您提供了很大的灵活性。例如，如果您想更改备选方案 2 以覆盖重复键上的条目而不是引发异常，您只需添加(a,b) -> b到toMap(...). 如果您决定要将匹配的条目收集到列表中，您所要做的就是替换toMap(...)为groupingBy(...)等。

于 2015-02-13T21:20:34.880 回答