java的stream流怎么根据if判断分成两个流

### 使用 Java Stream API 根据某个值将 List 分割成多个子列表 为了实现基于特定条件对 `List` 进行分割，可以利用 `Stream` 的 `partitioningBy` 或者更通用的 `groupingBy` 方法。下面展示了一个具体的例子来说明如何依据给定的标准把集合中的元素分配到不同的组里。 #### 基于布尔表达式的分区操作 当只需要简单地按照真伪两个类别划分数据集时，可采用 `Collectors.partitioningBy()` 函数： ```java import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class PartitionExample { public static void main(String[] args) { List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6); Map<Boolean, List<Integer>> partitionedNumbers = numbers.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0)); System.out.println(partitionedNumbers); // {false=[1, 3, 5], true=[2, 4, 6]} } } ``` 此代码片段展示了怎样通过判断整数是否能被2整除来进行分类[^1]。 #### 多个分组的情况 如果希望根据更多种类的结果创建多份独立的子列表，则应该考虑使用 `Collectors.groupingBy(Classifier)` 方式。这里提供了一种方法用于按数值范围内的不同区间进行切片处理： ```java import java.util.*; import java.util.function.Function; import java.util.stream.Collectors; enum Range { LOW, MEDIUM, HIGH } class GroupByExample { private final int value; public GroupByExample(int v){ this.value=v; } @Override public String toString(){ return Integer.toString(value); } public static Function<GroupByExample,Range> classifyValue=example->{ if(example.value<10)return Range.LOW; else if(example.value>=10 && example.value<=20)return Range.MEDIUM; else return Range.HIGH; }; public static void main(String[] args) { List<GroupByExample> examples = Arrays.asList( new GroupByExample(7), new GroupByExample(15), new GroupByExample(25) ); Map<Range,List<GroupByExample>> groupedExamples= examples.stream(). collect(Collectors.groupingBy(GroupByExample.classifyValue)); System.out.println(groupedExamples); // {LOW=[7], MEDIUM=[15], HIGH=[25]} } } ``` 上述实例中定义了三个等级，并据此对对象进行了整理[^2]。 这两种方式都允许开发者灵活运用函数式编程的思想，在不改变原始数据结构的前提下完成复杂的数据转换任务。对于更加复杂的业务逻辑需求，还可以进一步组合其他收集器或自定义归约过程以满足实际应用场景的要求[^3]。

<think>我们需要将Set集合拆分成多个固定大小的子集合（也称为分页或分块）。由于Set是无序的，但通常我们关心的是元素本身，所以我们可以将Set转换为List来保持顺序（或者使用LinkedHashSet保持插入顺序），然后进行分块。 注意：Set本身没有顺序，但为了分块，我们可以先将其转换为List（这样就有了一个确定的顺序），然后按索引分块。 但是，如果原始Set非常大，转换为List可能会占用较多内存，我们可以使用流式处理并利用迭代器来避免一次性加载所有数据（如果数据量极大），但这里我们假设数据量在可接受范围内。 我们将使用Java Stream API来实现，但Stream API本身没有内置的分块操作，所以我们需要自己实现一个收集器，或者使用其他方法。 方法一：使用Guava库的Lists.partition（简单，但需要第三方库） 方法二：使用Java Stream API自定义收集器（纯Java） 这里我们提供两种纯Java实现方式： 1. 使用循环和subList（适用于List） 2. 使用Stream API自定义收集器（支持并行流） 由于问题要求使用Stream，我们将重点放在自定义收集器上。但首先，我们需要将Set转换为List（因为Set没有索引，无法直接分块，除非使用迭代器）。 步骤： a. 将Set转换为List（保持一个顺序，比如插入顺序，使用LinkedHashSet，或者自然顺序，使用ArrayList） b. 然后分块 但如果我们不想先转换为List，也可以直接使用迭代器。不过使用Stream时，我们通常希望利用流的特点。 这里我们提供两种方式： 方式1：基于列表的subList（简单，但不支持并行） 方式2：自定义收集器（支持并行，但复杂一些） 由于问题要求使用Stream，我们主要展示自定义收集器。 但是，注意：分块操作本质上是顺序的，因为每个元素的位置决定了它属于哪个块。并行处理分块可能比较困难，因为需要知道元素的总数和位置。所以，我们通常使用顺序流。 以下是一个使用Java 8 Stream API将集合拆分成固定大小子集的方法： 方法1：使用循环（非Stream，简单直接） 方法2：使用Stream的limit和skip（效率较低，因为skip操作在顺序流中可能效率不高，特别是当块很大时） 方法3：自定义收集器（高效且优雅） 这里我们展示方法3：自定义收集器。 自定义收集器实现： 我们将创建一个收集器，它将元素累积到一个列表中，当列表达到指定大小时，就将其添加到结果中，并开始新的列表。 注意：最后一个块可能小于指定大小。 代码实现： ```java import java.util.*; import java.util.function.*; import java.util.stream.Collector; import java.util.stream.Stream; public class PartitionSetExample { public static void main(String[] args) { Set<Integer> originalSet = new HashSet<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)); int chunkSize = 3; // 将Set转换为流，然后使用自定义收集器分块 List<List<Integer>> partitions = originalSet.stream() .collect(partitionToFixedSize(chunkSize)); System.out.println(partitions); } public static <T> Collector<T, ?, List<List<T>>> partitionToFixedSize(int chunkSize) { // 参数校验 if (chunkSize <= 0) { throw new IllegalArgumentException("chunkSize must be positive"); } // 供应器：初始化一个临时列表用于累积当前块，以及一个结果列表用于存储所有块 Supplier<List<List<T>>> supplier = () -> new ArrayList<List<T>>() { // 使用一个临时列表来累积当前块 private List<T> currentChunk = new ArrayList<>(chunkSize); // 重写add方法，这样当添加一个元素时，我们检查当前块是否已满 // 但注意：我们不会直接添加元素到这个结果列表，而是通过accumulator // 所以这里我们不需要重写add，而是使用一个独立的累加器 // 但是，在自定义收集器中，我们使用独立的累加器，所以这里我们不需要重写add。 }; // 累加器：将每个元素添加到当前块，如果当前块满了，就将其添加到结果并新建一个块 BiConsumer<List<List<T>>, T> accumulator = (result, element) -> { // 获取当前块（最后一个块） List<T> currentChunk; if (result.isEmpty()) { currentChunk = new ArrayList<>(chunkSize); result.add(currentChunk); } else { currentChunk = result.get(result.size() - 1); } // 如果当前块已满，则新建一个块 if (currentChunk.size() == chunkSize) { currentChunk = new ArrayList<>(chunkSize); result.add(currentChunk); } currentChunk.add(element); }; // 合并器：用于并行流，合并多个部分结果 BinaryOperator<List<List<T>>> combiner = (left, right) -> { // 合并两个列表 // 注意：每个列表的最后一个块可能未满 // 我们尝试将left的最后一个块和right的第一个块合并 if (left.isEmpty()) { return right; } if (right.isEmpty()) { return left; } // 获取left的最后一个块 List<T> lastLeftChunk = left.get(left.size() - 1); // 获取right的第一个块 List<T> firstRightChunk = right.get(0); // 如果最后一个块和第一个块的总大小不超过chunkSize，则合并 if (lastLeftChunk.size() + firstRightChunk.size() <= chunkSize) { lastLeftChunk.addAll(firstRightChunk); right.remove(0); // 移除right的第一个块，因为已经合并到left的最后一个块 } // 将剩余的right块全部加入left left.addAll(right); return left; }; // 完成器：不需要修改，直接返回结果 Function<List<List<T>>, List<List<T>>> finisher = Function.identity(); // 收集器特征 Set<Collector.Characteristics> characteristics = EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH); return Collector.of(supplier, accumulator, combiner, finisher, characteristics); } } ``` 但是，上面的自定义收集器在并行流中合并时可能不够高效（因为需要合并块），而且逻辑较复杂。 另一种更简单的方法（不自定义收集器）是先将Set转换为List，然后使用一个辅助方法分块： ```java public static <T> List<List<T>> partition(List<T> list, int chunkSize) { if (chunkSize <= 0) { throw new IllegalArgumentException("chunkSize must be positive"); } List<List<T>> partitions = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < list.size(); i += chunkSize) { partitions.add(list.subList(i, Math.min(i + chunkSize, list.size()))); } return partitions; } ``` 然后在流中这样使用： ```java List<List<Integer>> partitions = partition(new ArrayList<>(originalSet), chunkSize); ``` 由于Set无序，转换为List后顺序是随机的（除非使用LinkedHashSet）。如果顺序不重要，那么直接使用ArrayList即可。 如果一定要使用Stream且不依赖先转换为List，我们可以使用以下方法（基于迭代器）： ```java public static <T> List<List<T>> partitionSet(Set<T> set, int chunkSize) { List<T> list = new ArrayList<>(set); return IntStream.range(0, (list.size() + chunkSize - 1) / chunkSize) .mapToObj(i -> list.subList(i * chunkSize, Math.min((i + 1) * chunkSize, list.size()))) .collect(Collectors.toList()); } ``` 总结：在Java中，由于Set的无序性，我们通常先转换为List，然后进行分块。如果一定要用Stream，我们可以先转换为List，然后使用IntStream生成索引来分块。 考虑到自定义收集器的复杂性，并且并行分块并不常见（因为分块通常用于顺序处理），我们推荐先将Set转换为List，然后使用简单循环分块。 但是，如果希望使用纯Stream操作（不先转换为List）且不依赖迭代器，我们可以使用以下自定义收集器（更简洁的版本，但仍然是顺序的）： ```java public static <T> Collector<T, ?, List<List<T>>> toFixedSizeChunks(int chunkSize) { return Collector.of( () -> new ArrayList<List<T>>(), (list, value) -> { List<T> chunk; if (list.isEmpty() || list.get(list.size()-1).size() == chunkSize) { chunk = new ArrayList<>(chunkSize); list.add(chunk); } else { chunk = list.get(list.size()-1); } chunk.add(value); }, (list1, list2) -> { // 合并两个列表，将list2的第一个块合并到list1的最后一个块（如果可能） if (list1.isEmpty()) { return list2; } if (list2.isEmpty()) { return list1; } List<T> lastChunk = list1.get(list1.size()-1); List<T> firstChunk = list2.get(0); if (lastChunk.size() + firstChunk.size() <= chunkSize) { lastChunk.addAll(firstChunk); list2.remove(0); } list1.addAll(list2); return list1; } ); } ``` 使用： ```java List<List<Integer>> partitions = originalSet.stream().collect(toFixedSizeChunks(3)); ``` 注意：这个收集器在并行流中可能工作，但效率不高，且要求流是顺序的（因为顺序会影响分块）。对于Set，由于流是无序的，分块的顺序也是任意的。 因此，根据需求，如果顺序不重要，那么可以使用上述自定义收集器。如果顺序重要（比如按照插入顺序），那么应该使用LinkedHashSet，然后转换为List再分块。 综上所述，我们提供了多种方法，根据实际场景选择。 在回答中，我们给出两种主要方法： 1. 先将Set转换为List，然后使用循环分块（简单高效，推荐）。 2. 自定义收集器（支持流，但并行合并复杂）。 我们给出自定义收集器的代码，并解释。 由于问题要求使用Stream，我们展示自定义收集器的实现。 但请注意：并行流中合并操作的性能可能不是最优的，特别是当块的大小很小时，合并操作会比较频繁。 因此，我们建议在顺序流中使用自定义收集器，或者使用先转换为List的方法。 下面我们给出完整的自定义收集器实现（顺序流中工作正常，并行流也可以工作但效率不高）的示例代码： ```java import java.util.*; import java.util.function.*; import java.util.stream.Collector; import java.util.stream.Stream; public class FixedSizeChunkCollector { public static <T> Collector<T, List<List<T>>, List<List<T>>> toFixedSizeChunks(int chunkSize) { // 参数校验 if (chunkSize <= 0) { throw new IllegalArgumentException("chunkSize must be greater than 0"); } return Collector.of( () -> new ArrayList<>(), // 供应器：创建一个存放块的列表 // 累加器：将元素添加到当前最后一个块，如果最后一个块满了则新建一个块 (chunks, element) -> { List<T> currentChunk; if (chunks.isEmpty() || chunks.get(chunks.size() - 1).size() == chunkSize) { currentChunk = new ArrayList<>(chunkSize); chunks.add(currentChunk); } else { currentChunk = chunks.get(chunks.size() - 1); } currentChunk.add(element); }, // 合并器：用于并行流，合并两个部分结果 (chunks1, chunks2) -> { if (chunks1.isEmpty()) { return chunks2; } if (chunks2.isEmpty()) { return chunks1; } // 获取chunks1的最后一个块 List<T> lastChunk = chunks1.get(chunks1.size() - 1); // 获取chunks2的第一个块 List<T> firstChunk = chunks2.get(0); // 如果两个块可以合并（总大小不超过chunkSize），则合并 if (lastChunk.size() + firstChunk.size() <= chunkSize) { lastChunk.addAll(firstChunk); // 移除chunks2的第一个块，并将chunks1与chunks2的剩余部分合并 chunks2.remove(0); } chunks1.addAll(chunks2); return chunks1; }, // 完成器：直接返回结果 Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH ); } public static void main(String[] args) { Set<Integer> set = new HashSet<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)); int chunkSize = 3; // 使用顺序流 List<List<Integer>> chunks = set.stream().collect(toFixedSizeChunks(chunkSize)); System.out.println("顺序流分块: " + chunks); // 使用并行流（结果可能不一致，因为Set的无序性，且并行流会改变元素处理顺序） List<List<Integer>> parallelChunks = set.parallelStream().collect(toFixedSizeChunks(chunkSize)); System.out.println("并行流分块: " + parallelChunks); } } ``` 注意：在并行流中，由于元素处理的顺序不确定，分块的顺序也会不确定，并且最后一个块和第一个块的合并可能不会发生（因为并行处理的分割点不一定在块边界），所以合并逻辑可能不会如预期那样完美。因此，并行流分块的结果可能会产生比预期更多的块（因为合并条件不满足）。 所以，如果对块的数量和大小有严格要求，建议在顺序流中使用，或者使用非流式方法（先转换为List再分块）。 最后，我们推荐使用先将Set转换为List，然后分块的方法，因为简单可靠： ```java public static <T> List<List<T>> partitionSet(Set<T> set, int chunkSize) { List<T> list = new ArrayList<>(set); List<List<T>> partitions = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < list.size(); i += chunkSize) { partitions.add(list.subList(i, Math.min(i + chunkSize, list.size()))); } return partitions; } ``` 以上代码简单高效，易于理解。 因此，根据问题要求，我们给出了使用Stream的自定义收集器方法，同时也提供了更简单的方法。 相关问题：</think>### 使用 Java Stream 将 Set 集合分成固定大小的多个子集 在 Java 中，将 Set 集合拆分成固定大小的多个子集（分块/分页）可以通过以下三种方法实现，每种方法都有其适用场景： #### 方法 1：使用 Java 8 Stream API 和 `Collectors.groupingBy()` ```java import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.IntStream; public class SetPartitioner { public static <T> List<Set<T>> partitionSet(Set<T> originalSet, int chunkSize) { // 将 Set 转换为带索引的列表 List<T> list = new ArrayList<>(originalSet); int totalSize = list.size(); // 使用索引创建分块 return IntStream.range(0, (totalSize + chunkSize - 1) / chunkSize) .mapToObj(i -> list.subList(i * chunkSize, Math.min((i + 1) * chunkSize, totalSize)) .map(HashSet::new) // 转换回 Set .collect(Collectors.toList()); } public static void main(String[] args) { Set<Integer> numbers = new HashSet<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)); int chunkSize = 3; List<Set<Integer>> partitions = partitionSet(numbers, chunkSize); // 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]] partitions.forEach(System.out::println); } } ``` #### 方法 2：使用迭代器和 Stream 生成（适合大集合） ```java public static <T> List<Set<T>> partitionSetIterator(Set<T> originalSet, int chunkSize) { List<Set<T>> partitions = new ArrayList<>(); Iterator<T> iterator = originalSet.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Set<T> chunk = new HashSet<>(); for (int i = 0; i < chunkSize && iterator.hasNext(); i++) { chunk.add(iterator.next()); } partitions.add(chunk); } return partitions; } ``` #### 方法 3：使用第三方库 Guava（最简洁） ```java // 添加 Maven 依赖: com.google.guava:guava:31.1-jre import com.google.common.collect.Lists; import java.util.*; public static <T> List<Set<T>> partitionWithGuava(Set<T> originalSet, int chunkSize) { return Lists.partition(new ArrayList<>(originalSet), chunkSize) .stream() .map(HashSet::new) .collect(Collectors.toList()); } ``` ### 关键解释与注意事项 1. **核心机制**： - 先将 `Set` 转换为有序的 `List`（保持固定顺序） - 通过索引计算分块范围（`startIndex` 到 `endIndex`） - 使用 `subList()` 截取子集并转换为新 Set 2. **分块大小计算**： ```java // 计算分块数量 int chunks = (int) Math.ceil((double) originalSet.size() / chunkSize); ``` 3. **保留顺序**： - 使用 `LinkedHashSet` 替代 `HashSet` 可保持插入顺序： ```java .map(LinkedHashSet::new) ``` 4. **性能考虑**： - **时间复杂度**：O(n) - 所有元素只遍历一次 - **空间复杂度**：O(n) - 需要额外空间存储分块 - 大集合推荐使用方法 2（迭代器），避免创建完整列表 5. **空集合处理**： ```java if (originalSet.isEmpty()) { return Collections.emptyList(); } ``` 6. **并行流优化**： ```java // 并行处理（需确保线程安全） return IntStream.range(0, chunks).parallel() .mapToObj(...) .collect(Collectors.toList()); ``` ### 使用示例 ```java Set<String> names = Set.of("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eva"); List<Set<String>> nameChunks = partitionSet(names, 2); // 输出: [[Alice, Bob], [Charlie, David], [Eva]] nameChunks.forEach(System.out::println); ``` ### 推荐方案选择 1. **标准 Java 方案**：方法 1（Stream + 索引） 2. **超大集合**：方法 2（迭代器） 3. **项目含 Guava**：方法 3（最简洁） ---