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1 groupingBy（收集）

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@EqualsAndHashCode
public class Person implements Serializable {
    @Column(name = "name")
    private String name;

    @Column(name = "age")
    public Integer age ;

    @Column(name = "address")
    private String address;
    private BigDecimal money;
}

收集并求总数

收集并求和

Map prodMap = prodList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory, Collectors.summingInt(Product::getNum))); 
//{"啤酒":13,"零食":6}

收集去重并另一种形式

Map> prodMap = prodList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory, Collectors.mapping(Product::getName, Collectors.toSet())));

收集并求和

Map prodMap = prodList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory, Collectors.summingInt(Product::getNum))); //{"啤酒":13,"零食":6}

收集去重并另一种形式

Map> prodMap = prodList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory, Collectors.mapping(Product::getName, Collectors.toSet())));
//{"啤酒":["青岛啤酒","百威啤酒"],"零食":["面包","饼干","月饼"]}

条件分区

//分区
        Map> map = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getAge() > 20));
         //key 为 true 一个分区   false   一个分区 

函数

   DoubleSummaryStatistics collect1 = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getAge));
        collect1.getAverage()
        collect1.getCount()
        collect1.getMax()
        collect1.getSum()
        collect1.getMin()

---

2连接 joining

       String collect = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining());
        //张三李四王五
        String collect2 = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));
        //张三,李四,王五
        String collect3 = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(",","===","==="));
        // ===张三,李四,王五===

3 排序 sorted

时间升序
List
 collect= list.stream().sorted(Comparator.comparing(a->a.getUser().getCreateTime())).collect(Collectors.toList()); 
时间倒序
List
 collect= list.stream().sorted((m1, m2) -> m2.getUser().getCreateTime().compareTo(m1.getUser().getCreateTime())).collect(Collectors.toList());

4 map映射

List collect = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
        List collect = list.stream().map(a->a.getName().toUpperCase()).collect(Collectors.toList());

map中可以提取单属性，多属性，也可以换实体类   这里的JSON为阿里的
List collect = listOrg.stream().map(a -> {
    String s = JSON.toJSonString(a);
    return JSON.parseObject(s, OrgInfoVo.class);
}).collect(Collectors.toList());

多属性做key
obtTicketAccount.stream().collect(Collectors.toMap(a->(a.getTicketNo()+"_"+a.getSupplierOrderId()),Function.identity()));

//key重复报错问题
rebookPassengerMap = foRebookFlightPassengers.stream().collect(Collectors.toMap(a -> a.getSegmentNo() +"_"+ a.getPassengerName(),a->a,(o,n)->o));

5过滤

// 没有符合条件时为null
Person 小明 = list.stream().filter(a -> a.getName().equals("小明")).findAny().orElse(null);
//没有符合条件时 会报空指针异常
Person 小明 = list.stream().filter(a -> a.getName().equals("小明")).findAny().get();

6其他

  //limit 2 会取前两条数据
        // skip 2 会取后两条数据
        //distinct() 去重 记得重写 eq hashcode
        List 小明 = list.stream().filter(a -> a.getName().equals("小明")).limit(2).collect(Collectors.toList());

  // allMatch检查是否匹配所有元素
         // anyMatch 是否有一个匹配
         // noneMatch 是否全都不匹配
         //findFirst 返回第一个元素
        // findAny 返回任意一个元素
        // count 返回流中元素总个数
        // max返回流中最大值
        // min 返回流中最小值

是否所有名字都是小明
boolean d = plyVO.stream().allMatch(a -> a.getName().equals("小明"));
是否有一个匹配
boolean s = plyVO.stream().anyMatch(a -> a.getName().equals("小明"));
是否全都不匹配	
boolean s1 = plyVO.stream().noneMatch(a -> a.getName().equals("小明"));
user min = plyVO.stream().min((a1, a2) -> a1.getAge().compareTo(a2.getAge())).get();


   // 返回年纪 总和
        Integer d = list.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum).get();
//总钱数  还可以避免空指针  自己也可以变通一下 String 改变为别的类型在累加 都是可以的
BigDecimal reduce = list.stream().map(a -> a.getMoney()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
// 还可以设置位数
BigDecimal reduce = list.stream().map(a -> a.getMoney()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP));

     //总数
        Long collect1 = list.stream().collect(Collectors.counting());
        //平均数
        Double collect4 = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getAge));
        //总和
        Double collect5 = list.stream().collect(Collectors.summingDouble(Person::getAge));