Какие эквиваленты Java 8 Stream.collect доступны в стандартной библиотеке Kotlin?

Ответ 1

В Kotlin stdlib есть функции для усреднения, подсчета, различения, фильтрации, поиска, группировки, объединения, отображения, минимального, максимального, разбиения, нарезки, сортировки, суммирования, массивов в/из списков, в/из списков, в/из карт, объединение, ко-итерация, все функциональные парадигмы и многое другое. Таким образом, вы можете использовать их для создания маленьких однострочников, и нет необходимости использовать более сложный синтаксис Java 8.

Я думаю, что единственное, чего не хватает во встроенном классе Java 8 Collectors - это суммирование (но в другом ответе на этот вопрос есть простое решение).

Одна вещь, отсутствующая в обоих, - это пакетирование по количеству, которое видно в другом ответе и также имеет простой ответ. Еще один интересный случай - это также из Stack Overflow: идиоматический способ разделения последовательности на три списка с использованием Kotlin. И если вы хотите создать что-то вроде Stream.collect для другой цели, см. Custom Stream.collect в Kotlin

РЕДАКТИРОВАТЬ 11.08.2017: Операции сбора по частям/окнам были добавлены в kotlin 1.2 M2, см. Https://blog.jetbrains.com/kotlin/2017/08/kotlin-1-2-m2-is-out/

Всегда полезно изучить Справочник по API для kotlin.collections в целом, прежде чем создавать новые функции, которые могут там уже существовать.

Вот некоторые преобразования из примеров Java 8 Stream.collect в эквивалент в Kotlin:

Накапливать имена в список

// Java:  
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val list = people.map { it.name }  // toList() not needed

Преобразуйте элементы в строки и объедините их через запятую

// Java:
String joined = things.stream()
                       .map(Object::toString)
                       .collect(Collectors.joining(", "));

// Kotlin:
val joined = things.joinToString(", ")

Рассчитать сумму заработной платы работника

// Java:
int total = employees.stream()
                      .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Kotlin:
val total = employees.sumBy { it.salary }

Сотрудники группы по отделам

// Java:
Map<Department, List<Employee>> byDept
     = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

// Kotlin:
val byDept = employees.groupBy { it.department }

Рассчитать сумму зарплат по отделам

// Java:
Map<Department, Integer> totalByDept
     = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
                     Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Kotlin:
val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}

Разделить студентов на прохождение и провал

// Java:
Map<Boolean, List<Student>> passingFailing =
     students.stream()
             .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

// Kotlin:
val passingFailing = students.partition { it.grade >= PASS_THRESHOLD }

Имена участников мужского пола

// Java:
List<String> namesOfMaleMembers = roster
    .stream()
    .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
    .map(p -> p.getName())
    .collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val namesOfMaleMembers = roster.filter { it.gender == Person.Sex.MALE }.map { it.name }

Групповые имена членов в списке по полу

// Java:
Map<Person.Sex, List<String>> namesByGender =
      roster.stream().collect(
        Collectors.groupingBy(
            Person::getGender,                      
            Collectors.mapping(
                Person::getName,
                Collectors.toList())));

// Kotlin:
val namesByGender = roster.groupBy { it.gender }.mapValues { it.value.map { it.name } }   

Фильтровать список в другой список

// Java:
List<String> filtered = items.stream()
    .filter( item -> item.startsWith("o") )
    .collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val filtered = items.filter { it.startsWith('o') } 

Нахождение кратчайшей строки в списке

// Java:
String shortest = items.stream()
    .min(Comparator.comparing(item -> item.length()))
    .get();

// Kotlin:
val shortest = items.minBy { it.length }

Подсчет элементов в списке после применения фильтра

// Java:
long count = items.stream().filter( item -> item.startsWith("t")).count();

// Kotlin:
val count = items.filter { it.startsWith('t') }.size
// but better to not filter, but count with a predicate
val count = items.count { it.startsWith('t') }

и так далее... Во всех случаях для имитации Stream.collect требовалось никаких специальных функций свертывания, уменьшения или других функций. Если у вас есть другие варианты использования, добавьте их в комментарии, и мы увидим!

Про лень

Если вы хотите отложить обработку цепочки, вы можете преобразовать ее в Sequence используя asSequence() перед цепочкой. В конце цепочки функций вы обычно также получаете Sequence. Затем вы можете использовать toList(), toSet(), toMap() или какую-либо другую функцию для материализации Sequence в конце.

// switch to and from lazy
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.toList()

// switch to lazy, but sorted() brings us out again at the end
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.sorted()

Почему нет типов?!?

Вы заметите, что примеры Kotlin не указывают типы. Это потому, что Kotlin имеет полный вывод типа и полностью безопасен во время компиляции. Более того, чем Java, потому что он также имеет обнуляемые типы и может помочь предотвратить страшный NPE. Итак, это в Котлине:

val someList = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }

такой же как:

val someList: List<String> = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }

Поскольку Kotlin знает, что такое people, и что people.age является Int поэтому выражение фильтра допускает сравнение только с Int, и что people.name является String поэтому шаг map создает List<String> (только для чтения List String).

Теперь, если people могут быть null, как в List<People>? затем:

val someList = people?.filter { it.age <= 30 }?.map { it.name }

Возвращает List<String>? это должно быть проверено на нуль (или использовать один из других операторов Kotlin для значений Nullable, см. этот идиоматический способ Kotlin для работы со значениями Nullable, а также Idiomatic способ обработки пустых или пустых списков в Kotlin)

Смотрите также:

• Справочник по API для функций расширения для Iterable
• Справочник по API для функций расширения для Array
• Справочник по API для функций расширения для List
• Справочник по API для функций расширения для Map

Ответ 2

Для дополнительных примеров, вот все примеры из Java 8 Stream Tutorial, преобразованные в Kotlin. Название каждого примера получено из исходной статьи:

Как работают потоки

// 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)

Различные виды потоков # 1

// Java:
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
    .stream()
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);    

// Kotlin:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)

или создайте в String функцию расширения с именем 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)

Смотрите также: apply() function

Смотрите также: Функции расширения

Смотрите также: ?. Оператор безопасного вызова и вообще обнуляемость: в Kotlin, каков идиоматический способ иметь дело с обнуляемыми значениями, ссылками или преобразованием их

Различные виды потоков # 2

// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);    

// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)

Различные виды потоков № 3

// Java:
IntStream.range(1, 4).forEach(System.out::println);

// Kotlin:  (inclusive range)
(1..3).forEach(::println)

Различные виды потоков # 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)

Различные виды потоков № 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)

Различные виды потоков № 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)

Различные виды потоков # 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)

Почему порядок имеет значение

Этот раздел учебника по Java 8 Stream одинаков для Kotlin и Java.

Повторное использование потоков

В Kotlin, это зависит от типа коллекции, может ли она быть использована более одного раза. Sequence каждый раз генерирует новый итератор, и если он не утверждает "использовать только один раз", он может сбрасываться к началу при каждом действии. Поэтому пока следующее не работает в потоке Java 8, но работает в 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

И в Java, чтобы получить то же поведение:

// 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

Поэтому в Kotlin поставщик данных решает, может ли он сбросить данные и предоставить новый итератор или нет. Но если вы хотите преднамеренно ограничить Sequence для одной временной итерации, вы можете использовать функцию constrainOnce() для Sequence следующим образом:

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. 

Расширенные операции

Соберите пример № 5 (да, я пропустил те, что уже были в другом ответе)

// 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.

И как примечание, в Kotlin мы можем создавать простые классы данных и создавать тестовые данные следующим образом:

// 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))

Соберите пример № 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}    

Хорошо, более интересный случай здесь для Котлина. Сначала неправильные ответы, чтобы исследовать варианты создания Map из коллекции/последовательности:

// 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>

А теперь верный ответ:

// 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!!

Нам просто нужно было соединить совпадающие значения, чтобы свернуть списки и предоставить преобразователь для jointToString для перемещения из экземпляра Person в Person.name.

Соберите пример № 7

Хорошо, это можно легко сделать без пользовательского Collector, поэтому давайте решим его способом Kotlin, а затем создадим новый пример, показывающий, как выполнить аналогичный процесс для Collector.summarizingInt который изначально не существует в Kotlin.

// 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(" | ")

Это не моя вина, что они выбрали тривиальный пример !!! Хорошо, вот новый summarizingInt метод Котлин и образец соответствия:

SummarizingInt Пример

// 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)

Но лучше создать функцию расширения 2, чтобы на самом деле соответствовать стилям в Kotlin stdlib:

// 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)) }

Теперь у вас есть два способа использовать новые функции summarizingInt:

val stats2 = persons.map { it.age }.summarizingInt()

// or

val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }

И все они дают одинаковые результаты. Мы также можем создать это расширение для работы с Sequence и для соответствующих типов примитивов.

Для забавы сравните код Java JDK с пользовательским кодом Kotlin, необходимым для реализации этого обобщения.

Ответ 3

Есть некоторые случаи, когда трудно избежать вызова collect(Collectors.toList()) или аналогичного. В таких случаях вы можете быстрее переключиться на эквивалент Kotlin, используя функции расширения, такие как:

fun <T: Any> Stream<T>.toList(): List<T> = this.collect(Collectors.toList<T>())
fun <T: Any> Stream<T>.asSequence(): Sequence<T> = this.iterator().asSequence()

Затем вы можете просто stream.toList() или stream.asSequence() вернуться в API Kotlin. Случай, например Files.list(path), заставляет вас в Stream, когда вы этого не хотите, и эти расширения могут помочь вам вернуться в стандартные коллекции и API Kotlin.

Ответ 4

Больше на лень

Давайте возьмем пример решения для "Расчет суммы зарплат по отделам", данное Jayson:

val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}

Чтобы сделать это ленивым (т.е. избежать создания промежуточной карты в шаге groupBy), нельзя использовать asSequence(). Вместо этого мы должны использовать groupingBy и операцию fold:

val totalByDept = employees.groupingBy { it.dept }.fold(0) { acc, e -> acc + e.salary }

Для некоторых людей это может быть даже более читабельным, так как вы не имеете дело с записями на карте: часть it.value в решении поначалу меня тоже it.value.

Поскольку это распространенный случай, и мы бы предпочли не записывать fold каждый раз, может быть, лучше просто предоставить универсальную функцию sumBy для Grouping:

public inline fun <T, K> Grouping<T, K>.sumBy(
        selector: (T) -> Int
): Map<K, Int> = 
        fold(0) { acc, element -> acc + selector(element) }

так что мы можем просто написать:

val totalByDept = employees.groupingBy { it.dept }.sumBy { it.salary }