Java8 新特性Stream流——用流收集数据（分区：partitioningBy）

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分区：分组的特殊情况：由一个谓词（返回一个布尔值的函数）作为分类函数，它称分区函 数。分区函数返回一个布尔值，这意味着得到的分组Map的键类型是Boolean，于是它最多可以分为两组——true是一组， false是一组。

Dish类的定义查看这篇文章末尾：https://blog.csdn.net/love_moon821/article/details/90400641

实例:

如果你是素食者或是请了一位素食的朋友来共进晚餐，可能会想要把菜单按照素食和非素食分开：

Map<Boolean, List<Dish>> partitionedMenu = menu.stream().collect(partitioningBy(Dish::isVegetarian));

这会返回下面的Map： {false=[pork, beef, chicken, prawns, salmon], true=[french fries, rice, season fruit, pizza]}

那么通过Map中键为true的值，就可以找出所有的素食菜肴了：

List<Dish> vegetarianDishes = partitionedMenu.get(true);

在分组中， partitioningBy工厂方法有一个重载版本，可以像下面这样传递第二个收集器：

Map<Boolean, Map<Dish.Type, List<Dish>>> vegetarianDishesByType = menu.stream().collect( partitioningBy(Dish::isVegetarian, groupingBy(Dish::getType))); 这将产生一个二级Map： {false={FISH=[prawns, salmon], MEAT=[pork, beef, chicken]}, true={OTHER=[french fries, rice, season fruit, pizza]}}

找到素食和非素食中热量最高的菜：

Map<Boolean, Dish> mostCaloricPartitionedByVegetarian = menu.stream().collect( partitioningBy(Dish::isVegetarian, collectingAndThen( maxBy(comparingInt(Dish::getCalories)), Optional::get))); 产生以下结果： {false=pork, true=pizza}

将数字按质数和非质数分区:

//测试某一个待测数字是否是质数

public boolean isPrime(int candidate) { return

IntStream.range(2, candidate)//产生一个自然数范围，从2开始直至但不包括待测数 .noneMatch(i -> candidate % i == 0);//如果待测数字不能被流中任何数字整除则返回true }

//测试小于等于待测数平方根的因子：

public boolean isPrime(int candidate) { int candidateRoot = (int) Math.sqrt((double) candidate); return IntStream.rangeClosed(2, candidateRoot) .noneMatch(i -> candidate % i == 0); }

为了把前n个数字分为质数和非质数，只要创建一个包含这n个数的流，用刚刚写的isPrime方法作为谓词，再给partitioningBy收集器归约

public Map<Boolean, List<Integer>> partitionPrimes(int n) { return IntStream.rangeClosed(2, n).boxed() .collect( partitioningBy(candidate -> isPrime(candidate))); }

100以内的质数和非质数:

Map<Boolean, List<Integer>> primes = partitionPrimes(100); primes.get(true);//非质数 primes.get(true);//质数

结果如下:

收集器接口(Collectors类的静态工厂方法)