在Java 8中,我如何使用流API通过检查每个对象的属性的清晰度来过滤一个集合?
例如,我有一个Person对象列表,我想删除同名的人,
persons.stream().distinct();
将对Person对象使用默认的相等性检查,所以我需要这样的东西,
persons.stream().distinct(p -> p.getName());
不幸的是,distinct()方法没有这样的重载。如果不修改Person类内部的相等检查,是否可以简洁地做到这一点?
在Java 8中,我如何使用流API通过检查每个对象的属性的清晰度来过滤一个集合?
例如,我有一个Person对象列表,我想删除同名的人,
persons.stream().distinct();
将对Person对象使用默认的相等性检查,所以我需要这样的东西,
persons.stream().distinct(p -> p.getName());
不幸的是,distinct()方法没有这样的重载。如果不修改Person类内部的相等检查,是否可以简洁地做到这一点?
当前回答
我在这个清单中的解决方案:
List<HolderEntry> result ....
List<HolderEntry> dto3s = new ArrayList<>(result.stream().collect(toMap(
HolderEntry::getId,
holder -> holder, //or Function.identity() if you want
(holder1, holder2) -> holder1
)).values());
在我的情况下,我想找到不同的值,并把它们放在列表。
其他回答
你能写的最简单的代码:
persons.stream().map(x-> x.getName()).distinct().collect(Collectors.toList());
另一个支持这个的库是jOOλ,它的Seq.distinct(Function<T,U>)方法:
Seq.seq(persons).distinct(Person::getName).toList();
实际上,它所做的事情与公认的答案几乎相同。
将distinct视为一个有状态过滤器。下面是一个函数,它返回一个谓词,该谓词维护之前所见内容的状态,并返回给定元素是否第一次被看到:
public static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
Set<Object> seen = ConcurrentHashMap.newKeySet();
return t -> seen.add(keyExtractor.apply(t));
}
然后你可以这样写:
persons.stream().filter(distinctByKey(Person::getName))
注意,如果流是有序的并且是并行运行的,这将保留副本中的任意一个元素,而不是像distinct()那样保留第一个元素。
(这本质上与我对这个问题的回答相同:Java Lambda Stream Distinct()对任意键?)
我做了一个通用版本:
private <T, R> Collector<T, ?, Stream<T>> distinctByKey(Function<T, R> keyExtractor) {
return Collectors.collectingAndThen(
toMap(
keyExtractor,
t -> t,
(t1, t2) -> t1
),
(Map<R, T> map) -> map.values().stream()
);
}
每年的例子:
Stream.of(new Person("Jean"),
new Person("Jean"),
new Person("Paul")
)
.filter(...)
.collect(distinctByKey(Person::getName)) // return a stream of Person with 2 elements, jean and Paul
.map(...)
.collect(toList())
我的方法是将所有具有相同属性的对象分组在一起,然后将组缩短为1,最后将它们收集为List。
List<YourPersonClass> listWithDistinctPersons = persons.stream()
//operators to remove duplicates based on person name
.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getName()))
.values()
.stream()
//cut short the groups to size of 1
.flatMap(group -> group.stream().limit(1))
//collect distinct users as list
.collect(Collectors.toList());