Для додаткових прикладів, ось усі зразки з навчального посібника Java 8 Stream, перетворені на Kotlin. Заголовок кожного прикладу походить із початкової статті:
Як працюють 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)
Різні види потоків №1
// Java:
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
.stream()
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
// Kotlin:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)
або створіть функцію розширення на String, що називається 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)
Дивіться також: apply()функція
Дивіться також: Функції розширення
Дивіться також: ?.Оператор безпечного виклику та загальна зведеність: У Котліні ідіоматичний спосіб поводитися з змінними значеннями, посилаючись на них або перетворюючи їх
Різні види потоків №2
// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)
Різні види потоків №3
// Java:
IntStream.range(1, 4).forEach(System.out::println);
// Kotlin: (inclusive range)
(1..3).forEach(::println)
Різні види потоків №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)
Різні види потоків №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)
Різні види потоків №6
// Java:
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3
// Kotlin: (inclusive range)
(1..3).map { "a$it" }.forEach(::println)
Різні види потоків №7
// Java:
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3
// Kotlin:
sequenceOf(1.0, 2.0, 3.0).map(Double::toInt).map { "a$it" }.forEach(::println)
Чому варто замовляти питання
Цей розділ навчального посібника Java 8 є однаковим для Kotlin та Java.
Повторне використання потоків
У Котліні від типу збору залежить, чи можна його вживати більше одного разу. Кожен раз Sequenceгенерує новий ітератор, і якщо він не стверджує, що "використовувати лише один раз", він може скидатися до початку кожного разу, коли діяти. Тому, хоча в потоці Java 8 виходить з ладу, але працює в Котліні:
// 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
І в Java, щоб отримати таку ж поведінку:
// 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
Тому в Котліні постачальник даних вирішує, може він повернути назад і надати новий ітератор чи ні. Але якщо ви хочете навмисно обмежувати Sequenceразову ітерацію, ви можете використовувати constrainOnce()функцію для Sequenceнаступного:
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.
Розширені операції
Зберіть приклад №5 (так, я пропустив їх уже в іншій відповіді)
// 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.
І як зауваження, у Котліні ми можемо створити прості класи даних та інстанціювати дані тесту наступним чином:
// 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))
Зберіть приклад №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}
Гаразд, більш цікавий випадок тут для Котліна. Спочатку неправильні відповіді, щоб вивчити варіанти створення Mapколекції / послідовності:
// 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 тепер для правильної відповіді:
// 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 потрібно було приєднати відповідні значення для згортання списків та надання трансформатору jointToStringдля переходу від Personекземпляра доPerson.name .
Зберіть приклад №7
Гаразд, це легко зробити без спеціального користування Collector, тому давайте вирішимо його як у Котліні, а потім надумаємо новий приклад, який показує, як зробити подібний процес, Collector.summarizingIntякий, як правило, не існує в Котліні.
// 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(" | ")
Не я винен, що вони обрали тривіальний приклад !!! Гаразд, ось новийsummarizingInt метод для Котліна та відповідний зразок:
Приклад підсумовування
// 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)
Але краще створити функцію розширення, 2 насправді, щоб відповідати стилям у stlinli Kotlin:
// 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)) }
Тепер у вас є два способи використання нових summarizingIntфункцій:
val stats2 = persons.map { it.age }.summarizingInt()
// or
val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }
І все це дає однакові результати. Ми також можемо створити це розширення для роботи над Sequenceвідповідними примітивними типами.
Для розваги порівняйте код Java JDK з спеціальним кодом Котліна, необхідним для здійснення цього узагальнення.
collect(Collectors.toList())чи подібного, ви можете потрапити на цю проблему: stackoverflow.com/a/35722167/3679676 (проблема, з обхідними шляхами)