Java 如何在执行 Collectors.toMap() 之前删除会导致冲突的键

我希望事先从该流中删除任何值.

正如@JimGarrison所指出的，对数据进行预处理毫无意义.

在处理完所有数据集之前，您无法预先知道名称是否唯一.

您必须考虑的另一件事是，在流管道(before the collector)中，您知道以前遇到过哪些数据.因为中间操作的结果不应该依赖于任何状态.

如果您认为流的行为就像一系列循环，因此假设可以在收集流元素之前对其进行预处理，那么这是不正确的.流管道的元素一次一个地被懒洋洋地处理.也就是说，管道中的all the operations将应用于single element，并且每个操作只有在其为needed时才会应用(这就是laziness的意思).

For more information, have a look at 100 and 101

启动位置

您可以使用Collectors.teeing()和custom object来分离single stream statement中的唯一值和重复值，这将包含电话簿的duplicated和unique个条目的单独集合.

由于这个对象的主要功能只是携带数据，所以我将其实现为Java 16条记录.

public record FilteredPhoneBook(Map<String, String> uniquePersonsAddressByName,
                                List<String> duplicatedNames) {}

收集器teeing()需要三个参数:两个collectors和一个function，用于合并两个收集器生成的结果.

groupingBy()与counting()一起生成的map用于确定重复的名称.

因为没有必要处理数据，所以用作second collector的toMap()将创建一个包含all names的 map .

当两个采集器将其结果分发给merger函数时，它将负责删除重复项.

public static FilteredPhoneBook getFilteredPhoneBook(Collection<Person> people) {
    return people.stream()
        .collect(Collectors.teeing(
            Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.counting()), // intermediate Map<String, Long>
            Collectors.toMap(                                              // intermediate Map<String, String>
                Person::getName,
                Person::getAddress,
                (left, right) -> left),
            (Map<String, Long> countByName, Map<String, String> addressByName) -> {
                countByName.values().removeIf(count -> count == 1);        // removing unique names
                addressByName.keySet().removeAll(countByName.keySet());    // removing all duplicates
                
                return new FilteredPhoneBook(addressByName, new ArrayList<>(countByName.keySet()));
            }
        ));
}

另一种解决这个问题的方法是利用Map<String,Boolean>作为发现重复的平均值，正如@Holger所建议的那样.

第一个收集器将使用toMap()编写.它将true与一个只遇到过一次的密钥相关联，如果发现至少一个副本，它的mergeFunction将分配false的值.

其余的逻辑保持不变.

public static FilteredPhoneBook getFilteredPhoneBook(Collection<Person> people) {
    return people.stream()
        .collect(Collectors.teeing(
            Collectors.toMap(            // intermediate Map<String, Boolean>
                Person::getName,
                person -> true,          // not proved to be a duplicate and initially considered unique
                (left, right) -> false), // is a duplicate
            Collectors.toMap(            // intermediate Map<String, String>
                Person::getName,
                Person::getAddress,
                (left, right) -> left),
            (Map<String, Boolean> isUniqueByName, Map<String, String> addressByName) -> {
                isUniqueByName.values().removeIf(Boolean::booleanValue);   // removing unique names
                addressByName.keySet().removeAll(isUniqueByName.keySet()); // removing all duplicates

                return new FilteredPhoneBook(addressByName, new ArrayList<>(isUniqueByName.keySet()));
            }
        ));
}

main()-演示

public static void main(String[] args) {
    List<Person> people = List.of(
        new Person("Alise", "address1"),
        new Person("Bob", "address2"),
        new Person("Bob", "address3"),
        new Person("Carol", "address4"),
        new Person("Bob", "address5")
    );

   FilteredPhoneBook filteredPhoneBook = getFilteredPhoneBook(people);
        
    System.out.println("Unique entries:");
    filteredPhoneBook.uniquePersonsAddressByName.forEach((k, v) -> System.out.println(k + " : " + v));
    System.out.println("\nDuplicates:");
    filteredPhoneBook.duplicatedNames().forEach(System.out::println);
}

Output

Unique entries:
Alise : address1
Carol : address4

Duplicates:
Bob