().filter(student -> student.sex.equals("男")).collect(toList()); //map的key值true为男，false...为女的集合 Map> map = list.stream().collect(partitioningBy(student -> student.getSex...("男")).mapToInt(Student::getAge).sum(); //按性别进行分组统计人数 Map map = list.stream...().map(Student::getName).collect(toList()); //求所有人的平均年龄 double avg = list.stream()....().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "[", "]")); //获取年龄的最大值、最小值、
String,String /** * 用map的keySet()的迭代器(性能效率较低) * */ public void compareMap1 (){...Map m1 = new HashMap();//小 Map m2 = new...m1.get(m1Key).equals(m2.get(m1Key))) {//若两个map中相同key对应的value不相等 //.........Map m1 = new HashMap(); Map m2 = new...Map m1 = new HashMap(); Map m2 = new HashMap
import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * Map集合嵌套Map集合遍历 * Created by aongi on 2017/4/28....1.0 */ public class MapOf { public static void bl(HashMap> jd){ for (Map.Entry...{ String classNameKey = me.getKey(); HashMap numNameMapValue = me.getValue(); for (Map.Entry...void bl(HashMap> jd){ for(String a:jd.keySet()){ HashMap map...=jd.get(a); for(String s:map.keySet()){ String s1= map.get(s); System.out.println(a+" "+s+" "+s1); }
文章目录 一、Map 集合 二、获取 Map 值 三、Map 遍历 四、可变 Map 集合 一、Map 集合 ---- 调用 mapOf 函数 创建 Map 集合 , 键值对 元素有两种初始化方式 :...("Tom" to 18, "Jerry" to 12, "Jack" to 20) println(map) val map2 = mapOf(Pair("Tom", 18), Pair...=12, Jack=20} 二、获取 Map 值 ---- 获取 Map 值 : 使用 取值运算符 [] 获取 Map 集合中的值 , 运算符中传入 键 , 如果找不到 键 对应的 值 , 返回 null...; 使用 Map#getValue 函数 , 获取 键 对应的 值 , 如果没有找到则抛出异常 ; public fun Map.getValue(key: K): V =...=20} 18 18 20 88 三、Map 遍历 ---- Map 遍历方式 : forEach 函数 , 传入 Lambda 表达式参数 , 该 Lambda 表达式的参数为 Map.Entry<K
().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toList()); System.out.println("ageList："+ageList)...;//ageList：[10, 20, 10] //转成set Set ageSet = list.stream().map(Customer::getAge...).collect(Collectors.toSet()); System.out.println("ageSet："+ageSet);//ageSet：[20, 10] //转成map...,注:key不能相同，否则报错 Map CustomerMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Customer...10)); System.out.println("partMap："+partMap); //规约 Integer allAge = list.stream().map
::insertUser); 数值流 前面介绍的如list.stream().map(User::getAge).reduce(0, Integer::sum); 计算总和时暗含了装箱成本，map(User...map = list.stream().collect(toMap(User::getAge, p -> p)); //注意：如果Map的Key重复了，会报错 数据的汇总 1)，counting()...Map> map = list.stream().collect(groupingBy(User::getAge)); 例子中我们按照年龄 age 分组，每一个...多级分组 groupingBy 可以接受一个第二参数实现多级分组： Map>> map = list.stream().collect(groupingBy...返回的类型 按组收集数据 Map map = list.stream().collect(groupingBy(User::getAge, summingInt(User
()).collect(Collectors.toList()); // 处理value，同理可处理key Map newMap = map.entrySet...(Map.Entry::getValue, Map.Entry::getKey, (String val1, String val2) -> val2 ));...// key value换位，key冲突时，加入value列表中 Map> reMap2 = map.entrySet().stream().collect...，如遇到key冲突，可参考第二段map解决办法 Map map1 = list.stream().collect(Collectors.toMap...(User::getId, Function.identity())); Map map2 = list.stream().collect(Collectors.toMap
Iterator> iterator = map.entrySet().iterator(); while (iterator.hasNext())...{ Map.Entry entry = iterator.next(); entry.getKey(); entry.getValue(); } 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
list.stream().map(Dish::getCalories).collect(reducing(0, Integer::max)); // 800 分组 分组功能类似于SQL里的group...或者对食材按照类型分，然后选出卡路里最高的食物： Map> map = list.stream().collect(groupingBy(...如果不希望输出结果包含Optional，可以使用Collectors.collectingAndThen方法： Map map = list.stream().collect...比如将食材按照素食与否分类： Map> map = list.stream().collect(partitioningBy(Dish::isVegetarian...再如将食材按照素食与否分类，然后筛选出各自类型中卡路里含量最低的食材： Map map = list.stream().collect( partitioningBy
(); Set集合 Set set = new HashSet(); Stream setStream = set.stream(); Map集合 Map map = new HashMap(); Stream keyStream = map.keySet().stream(); Stream valuesStream...= map.values().stream(); // 或者 Stream> stream = map.entrySet().stream(); 常见的...filter(s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]) > 70); //使用stream流操作完毕的数据收集到Map集合中并遍历,姓名为key,年龄为value Map...(s.split(",")[1])) ); for (Map.Entry entry : map.entrySet()) { System.out.println
list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10] //转成map,注:key不能相同，否则报错...Map studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::...= list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20 //3.所有人的年龄...,先根据类型分再根据年龄分 Map>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy...//规约 Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get
返回 Optional 备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它 来进行网络搜索而出名 /* * 归约 * reduce...(ArrayList::new)); counting Long 计算流中元素的个数 long count = list.stream().collect(Collectors.counting()...joining String 连接流中每个字符串 String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining...，属 性为K，结果为V Map<emp.status, list partitioningBy Map<boolean, list 根据true或false进行分区 Map>> map2=employees.stream()
类型 示例：将字符串集合按照长度作为键创建Map，并返回创建后的Map。...map; }, (map1, map2) -> { map2.forEach((key, value) -> map1.merge(key, value, Integer::sum)...("apple", "banana", "orange"); Map map = list.stream() .collect(Collectors.toMap...> grouped = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person..., Map> grouped = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(p
().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum).orElse(0.0); double sum = list.stream().mapToDouble(...; collector 流的终止结果 // joining 拼接字符串 String employeeNames = list.stream().map(Employee::getName).collect...返回一个Set Set employeeNameSet = list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet(...); // 返回一个Map Map employeesMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Employee...(map); 再举一个例子：薪酬 一> 总和（薪酬*员工数） Map map3 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy
(Integer::intValue)).collect(Collectors.toList())); System.out.println(list.stream().sorted((...a, b) -> (a - b)).collect(Collectors.toList())); // 降序 System.out.println(list.stream...().sorted((a, b) -> (b - a)).collect(Collectors.toList())); System.out.println(list.stream()....() 方法用于映射每个元素到对应的结果 List str2 = strList.stream().map(m -> m = m + "map").collect(Collectors.toList...Map m2 = new HashMap(); Map m3 = new HashMap();
().map(User::getAge).max(Integer::compareTo); System.out.println(max.get()); Optional min =...list.stream().map(User::getAge).min(Integer::compareTo); System.out.println(min.get()); 平均值 Double...).map(User::getAge).reduce(0, Integer::sum); System.out.println(reduce); limit限制数据数目 List users...= list.stream().limit(2).collect(Collectors.toList()); 将集合的某个值作为key，转换为map Map>...collect2 = list.stream().collect(groupingBy(User::getUsername)); 如上将name作为key,将List转换为Map,转换前后对比 转换前
overflow： Difference between hash_map and unordered_map?...可见hash_map ， unordered_map本质是一样的，只不过 unordered_map被纳入了C++标准库标准。...---- map vs unordered_map 比较好的对比见：stackoverflow：How to choose between map and unordered_map?...unordered_map(等价于hash_map)和map类似，都是存储的key-value的值，可以通过key快速索引到value。...不同的是unordered_map不会根据key的大小进行排序， map 内部数据的组织，基于红黑树实现，红黑树具有自动排序的功能，因此map内部所有的数据，在任何时候，都是有序的。
Map有八个实现类,分别是: 1、HashMap 2、ConcurrentHashMap 3、Hashtable 4、LinkedHashMap 5、TreeMap 6、Properties
>5) .skip(2) .forEach(System.out::println); } //结果： 8 9 3.3 map...().map((str)->str.toUpperCase()) .forEach(System.out::println); } /*结果：AAA BBB...获取一个list List list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc"); //流操作： 将list中的元素取出 //第一步使用map...取出流，流里存放的还是流 //因此需要二次foreach Stream> chs = list.stream().map(StreamTests::getUpper...取出流，流里存放的还是流 //因此需要二次foreach Stream> chs = list.stream().map(StreamTests::getUpper
Collectors.toMap() toMap接收两个参数，第一个参数是keyMapper，第二个参数是valueMapper: Map mapResult = list.stream...), String::length)); log.info("{}",mapResult); 如果stream中有重复的值，则转换会报IllegalStateException异常： Map...： Map> groupByResult = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy...log.info("{}",groupByResult); Collectors.partitioningBy() PartitioningBy是一个特别的groupingBy，PartitioningBy返回一个Map...，这个Map是以boolean值为key，从而将stream分成两部分，一部分是匹配PartitioningBy条件的，一部分是不满足条件的： Map> partitionResult
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