1. 收集器简介

collect() 接收一个类型为 Collector 的参数，这个参数决定了如何把流中的元素聚合到其它数据结构中。Collectors 类包含了大量常用收集器的工厂方法，toList() 和 toSet() 就是其中最常见的两个，除了它们还有很多收集器，用来对数据进行对复杂的转换。

指令式代码和函数式对比：

要是做多级分组，指令式和函数式之间的区别就会更加明显:由于需要好多层嵌套循环和条件，指令式代码很快就变得更难阅读、更难维护、更难修改。相比之下，函数式版本只要再加上 一个收集器就可以轻松地增强

预定义收集器，也就是那些可以从Collectors类提供的工厂方法(例如groupingBy)创建的收集器。它们主要提供了三大功能:

• 将流元素归约和汇总为一个值
• 元素分组
• 元素分区

2. 使用收集器

在需要将流项目重组成集合时，一般会使用收集器(Stream方法collect 的参数)。再宽泛一点来说，但凡要把流中所有的项目合并成一个结果时就可以用。这个结果可以是任何类型，可以复杂如代表一棵树的多级映射，或是简单如一个整数。

3. 收集器实例

3.1 流中最大值和最小值

Collectors.maxBy和 Collectors.minBy，来计算流中的最大或最小值。这两个收集器接收一个Comparator参数来比较流中的元素。你可以创建一个Comparator来根据所含热量对菜肴进行比较：

System.out.println("找出热量最高的食物:");
Optional<Dish> collect = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Dish::getCalories)));
collect.ifPresent(System.out::println);
System.out.println("找出热量最低的食物:");
Optional<Dish> collect1 = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(Dish::getCalories)));
collect1.ifPresent(System.out::println);

3.2 汇总求和

Collectors类专门为汇总提供了一个工厂方法:Collectors.summingInt。它可接受一个把对象映射为求和所需int的函数，并返回一个收集器;该收集器在传递给普通的collect方法后即执行我们需要的汇总操作。举个例子来说，你可以这样求出菜单列表的总热量:

Integer collect = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.summingInt(Dish::getCalories));
System.out.println("总热量:" + collect);
Double collect1 = Arrays.asList(0.1, 0.2, 0.3).stream().collect(Collectors.summingDouble(Double::doubleValue));
System.out.println("double和:" + collect1);
Long collect2 = Arrays.asList(1L, 2L, 3L).stream().collect(Collectors.summingLong(Long::longValue));
System.out.println("long和:" + collect2);

3.3 汇总求平均值

Collectors.averagingInt，averagingLong和averagingDouble可以计算数值的平均数：

Double collect = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.averagingInt(Dish::getCalories));
System.out.println("平均热量:" + collect);
Double collect1 = Arrays.asList(0.1, 0.2, 0.3).stream().collect(Collectors.averagingDouble(Double::doubleValue));
System.out.println("double 平均值:" + collect1);
Double collect2 = Arrays.asList(1L, 2L, 3L).stream().collect(Collectors.averagingLong(Long::longValue));
System.out.println("long 平均值:" + collect2);

3.4 汇总合集

你可能想要得到两个或更多这样的结果，而且你希望只需一次操作就可以完成。在这种情况下，你可以使用summarizingInt工厂方法返回的收集器。例如，通过一次summarizing操作你可以就数出菜单中元素的个数，并得到热量总和、平均值、最大值和最小值:

IntSummaryStatistics collect = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.summarizingInt(Dish::getCalories));
System.out.println("int:" + collect);
DoubleSummaryStatistics collect1 = Arrays.asList(0.1, 0.2, 0.3).stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Double::doubleValue));
System.out.println("double:" + collect1);
LongSummaryStatistics collect2 = Arrays.asList(1L, 2L, 3L).stream().collect(Collectors.summarizingLong(Long::longValue));
System.out.println("long:" + collect2);

3.5 连接字符串

joining工厂方法返回的收集器会把对流中每一个对象应用toString方法得到的所有字符串连接成一个字符串。

String collect = DataUtil.genMenu().stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining());

请注意，joining在内部使用了StringBuilder来把生成的字符串逐个追加起来。幸好，joining工厂方法有一个重载版本可以接受元素之间的分界符，这样你就可以得到一个都好分隔的名称列表:

String collect1 = DataUtil.genMenu().stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining(","));

4. 广义的归约汇总

所有收集器，都是一个可以用reducing工厂方法定义的归约过程的特殊情况而已。Collectors.reducing工厂方法是所有这些特殊情况的一般化。
它需要三个参数:

• 第一个参数是归约操作的起始值，也是流中没有元素时的返回值，所以很显然对于数值和而言0是一个合适的值。
• 第二个参数就是你在6.2.2节中使用的函数，将菜肴转换成一个表示其所含热量的int。
• 第三个参数是一个BinaryOperator，将两个项目累积成一个同类型的值。这里它就是对两个int求和。

下面两个是相同的操作：

Optional<Dish> collect = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Dish::getCalories)));
Optional<Dish> mostCalorieDish = menu.stream().collect(reducing((d1, d2) -> d1.getCalories() > d2.getCalories() ? d1 : d2));

5. 分组

用Collectors.groupingBy工厂方法返回的收集器就可以轻松地完成任务：

Map<Dish.Type, List<Dish>> collect = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.groupingBy(Dish::getType));

给groupingBy方法传递了一个Function(以方法引用的形式)，它提取了流中每 一道Dish的Dish.Type。我们把这个Function叫作分类函数，因为它用来把流中的元素分成不同的组。分组操作的结果是一个Map，把分组函数返回的值作为映射的键，把流中所有具有这个分类值的项目的列表作为对应的映射值。

5.1 多级分组

要实现多级分组，我们可以使用一个由双参数版本的Collectors.groupingBy工厂方法创建的收集器，它除了普通的分类函数之外，还可以接受collector类型的第二个参数。那么要进行二级分组的话，我们可以把一个内层groupingBy传递给外层groupingBy，并定义一个为流中项目分类的二级标准：

Map<Dish.Type, Map<CaloricLevel, List<Dish>>> collect1 = DataUtil.genMenu().stream().collect(
        Collectors.groupingBy(Dish::getType,
                Collectors.groupingBy(dish -> {
                    if (dish.getCalories() <= 400) {
                        return CaloricLevel.DIET;
                    } else if (dish.getCalories() <= 700) {
                        return CaloricLevel.NORMAL;
                    } else return CaloricLevel.FAT;
                }))
);

5.2 按子组收集数据

传递给第一个groupingBy的第二个收集器可以是任何类型，而不一定是另一个groupingBy。例如，要数一数菜单中每类菜有多少个，可以传递counting收集器作为groupingBy收集器的第二个参数:

Map<Dish.Type, Long> collect2 = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.groupingBy(Dish::getType, Collectors.counting()));

还要注意，普通的单参数groupingBy(f)(其中f是分类函数)实际上是groupingBy(f, toList())的简便写法。
把收集器返回的结果转换为另一种类型，你可以使用 Collectors.collectingAndThen工厂方法返回的收集器，接受两个参数：要转换的收集器以及转换函数，并返回另一个收集器。

Map<Dish.Type, Dish> collect3 = DataUtil.genMenu().stream().collect(Collectors.groupingBy(Dish::getType,
        Collectors.collectingAndThen(
                Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Dish::getCalories)),
                Optional::get
        )));

这个操作放在这里是安全的，因为reducing收集器永远都不会返回Optional.empty()。

常常和groupingBy联合使用的另一个收集器是mapping方法生成的。这个方法接受两个参数:一个函数对流中的元素做变换，另一个则将变换的结果对象收