在 Java 中將 Stream 轉換為 Map 或多圖

一、簡介

Java 8 發布後， Streams成為 Java 不可或缺的一部分。它們是處理資料的有效、雄辯的方式。因此，有時可能必須將流的元素轉換為Map或Multimap 。

在本教程中，我們將深入了解如何使用不同的方法和函式庫將流轉換為 Java 中的Map或Multimap 。

2. Stream到Map的轉換

2.1.使用Collectors.toMap()

要將流轉換為Map,我們可以使用Collectors.toMap()函數。這樣的收集器指定鍵值映射函數，該函數會相應地映射流中的每個項目。這是一個基本範例：

@Test
 public void givenStringStream_whenConvertingToMapWithMerge_thenExpectedMapIsGenerated() {
 Stream<String> stringStream = Stream.of("one", "two", "three", "two");

 Map<String, String> mergedMap = stringStream.collect(
 Collectors.toMap(s -> s, s -> s, (s1, s2) -> s1 + ", " + s2)
 );

 // Define the expected map
 Map<String, String> expectedMap = Map.of(
 "one", "one",
 "two", "two, two",
 "three", "three"
 );

 assertEquals(expectedMap, mergedMap);
 }

上面的測試方法首先建立一個字串Stream stringStream,使用Collectors.toMap()將其放入Map中。此函數將每個字串作為其鍵和值，以逗號分隔，以合併同一鍵的多個條目。

2.2.使用Stream.reduce()

我們也可以使用Stream.reduce()運算子。這個方法可以幫助我們使用恆等函數和累加函數將流的值建構到Map中。

@Test
 public void givenStringStream_whenConvertingToMapWithStreamReduce_thenExpectedMapIsGenerated() {
 Stream<String> stringStream = Stream.of("one", "two", "three", "two");

 Map<String, String> resultMap = stringStream.reduce(
 new HashMap<>(), (map, element) -> {
 map.put(element, element);
 return map;
 },
 (map1, map2) -> {
 map1.putAll(map2);
 return map1;
 }
 );

 Map<String, String> expectedMap = new HashMap<>();
 expectedMap.put("one", "one");
 expectedMap.put("two", "two");
 expectedMap.put("three", "three");

 assertEquals(expectedMap, resultMap);
 }

請注意， Stream.reduce()運算子遇到相同鍵的重複值，它以與上一節不同的方式累積它們，而不是用最後遇到的值覆蓋現有值，而是透過為該鍵建立值列表來聚合它們。

這就是為什麼「 two 」被映射到結果映射中包含兩個「 two 」值的列表，而在2.1節中，它用逗號將它們連接起來。

3. Stream到Multimap的轉換

3.1.使用Guava's Multimap

Google 的 Guava 庫中有一個Multimap接口，它將一個特定的鍵映射到多個值。首先，我們需要將其作為依賴項包含在我們的專案中：

<dependency>
 <groupId>com.google.guava</groupId>
 <artifactId>guava</artifactId>
 <version>32.1.3-jre</version>
 </dependency>

然後，我們利用它將流轉換為ListMultimap ，如下所示：

@Test
 public void givenStringStream_whenConvertingToMultimap_thenExpectedMultimapIsGenerated() {
 Stream<String> stringStream = Stream.of("one", "two", "three", "two");

 ListMultimap<String, String> multimap = stringStream.collect(
 ArrayListMultimap::create,
 (map, element) -> map.put(element, element),
 ArrayListMultimap::putAll
 );

 ListMultimap<String, String> expectedMultimap = ArrayListMultimap.create();
 expectedMultimap.put("one", "one");
 expectedMultimap.put("two", "two");
 expectedMultimap.put("two", "two");
 expectedMultimap.put("three", "three");

 assertEquals(expectedMultimap, multimap);
 }

在上面的程式碼中，我們利用ArrayListMultimap::create方法來收集stringStream元素。此外， (map, element) -> map.put(element, element)迭代流元素以將每個元素放入multimap 。這可確保多重映射中的鍵和值相同，從而保留重複的條目。第三個函數ArrayListMultimap::putAll可以根據需要將多個多重映射結果合併為一個。

3.2.使用Stream.reduce()

將流轉換為Multimap另一種方法是對流應用reduce作業。反過來，這使我們能夠透過身分值和累積函數來完成轉換任務：

@Test
 public void givenStringStream_whenConvertingToMultimapWithStreamReduce_thenExpectedMultimapIsGenerated() {
 Stream<String> stringStream = Stream.of("one", "two", "three", "two");

 Map<String, List<String>> multimap = stringStream.reduce(
 new HashMap<>(),
 (map, element) -> {
 map.computeIfAbsent(element, k -> new ArrayList<>()).add(element);
 return map;
 },
 (map1, map2) -> {
 map2.forEach((key, value) -> map1.merge(key, value, (list1, list2) -> {
 list1.addAll(list2);
 return list1;
 }));
 return map1;
 }
 );

 Map<String, List<String>> expectedMultimap = new HashMap<>();
 expectedMultimap.put("one", Collections.singletonList("one"));
 expectedMultimap.put("two", Arrays.asList("two", "two"));
 expectedMultimap.put("three", Collections.singletonList("three"));

 assertEquals(expectedMultimap, multimap);
 }

在這裡，透過reduce 操作，測試方法將stringStream的元素累積到multimap中，其中每個唯一字串都對應到其出現的清單。我們也使用 lambda 表達式來處理值的對應和合併，然後透過斷言來確保轉換的正確性。

三、結論

總之，Java 流提供了高效的資料處理，本教學介紹了Collectors.toMap() 、 Stream.reduce()和Guava's Multimap等方法，用於將流轉換為Map和Multimap 。這些方法使我們能夠在 Java 中有效地處理數據，從而靈活地選擇適合專案需求的正確方法。

與往常一樣，本文的完整程式碼範例可以在 GitHub 上找到。