Guava Collect常见的集合类

集合操作是编程中使用频率非常高的，所有有一款针对集合的操作工具是非常有必要的。通过框架提供的工具一方面可以减少开发相似功能的耗时；同时框架在安全与稳定性上更被推荐。

Guava Collect是Guava工具包中的一个子模块，主要对jdk中的集合操作添加了一些简易的API，同时也是对Collections工具类的扩展。当然Guava还定义了一些特定场景的数据结构以及一些针对jdk集合的优化，最典型的就是Immutable Collections（不可变集合），你会发现调用Guava API很多都是不可变的

意义

我们常见的集合类有：

• List
• Set
• Vector
• Stack
• Map
• Queue

集合是一种非常常见的数据结构，JDK在处理各种数据集时，提供了以上集合类型的数据结构以及其对应API方便开发者高效简易地对数据对象操作

特色

guava主要提供了以下几个方面的支持：

• 增加了不可变集合
  • 不受信任的库可以安全使用。
  • 线程安全：可以被许多线程使用，没有竞争条件的风险。
  • 不需要支持突变，并且可以通过该假设节省时间和空间。所有不可变集合实现都比它们的可变兄弟更节省内存。（分析）
  • 可以用作常数，期望它保持不变。
• 增加了新的集合类型
  • Multiset 与普通的Set相比，提供了元素出现频率的记录。可用于元素出现次数的记录
  • Multimap 一个与Map相比，一个建可以对应对应多个值。与Spring中MultiValueMap一样
  • BiMap 键值都是唯一的Map
  • Table 具有行、列的表格，数据视图中可能更直观。
  • ClassToInstanceMap 键为Class，值为Class实例的特殊Map
  • RangeSet 代表一组数据区间，类似数学中的 [1,9)
  • RangeMap 与RangeSet类似，不过将其区间作为建，可以有自己的值。[1,9) -> 'VAL'
• 优化了常用的操作
  • 集合的创建
    ImmutableSet.of(elem ...)
    Lists.newArrayList(elem ...)
    Sets.newHashSet(elem ...)
    Maps.newHashMap()
    ...
  • 常用的操作 判断两个集合是否相等：Iterables.elementsEqual()
    集合分段处理：Lists.partition()
    取集合的交集：Sets.intersection()
    取集合的差集：Sets.difference()
    ...

使用

Guava Collect作为集合操作工具，我们主要从实际业务中了解其能够帮助我们实现怎样的需求，下面看下其API的使用情况：

假设我们有10000名学生，通过Faker生成这些模拟的学生数据数据：

List< Student > students = new ArrayList<  >();
Faker faker = new Faker(Locale.CHINA);
@Before
public void init(){
    Faker enFaker = new Faker();
    Name name = faker.name();
    IntStream.range(0,10000).forEach(index- >{
        students.add(
        Student.of()
        .setId(String.valueOf(index+1))
        .setName(name.name())
        .setAge(faker.number().numberBetween(18,22))
        .setGender(new String[]{"男","女"}[faker.number().numberBetween(0,2)])
        .setAddress(faker.address().streetAddress())
        .setScore(faker.number().randomDouble(3,50,100))
        .setEmail( faker.internet().emailAddress(enFaker.name().username()))
        .setTelephone(faker.phoneNumber().cellPhone())
        );
    });
}

Multiset
获取元素出现频次。比如获取男生与女生的学生数量分别为多少

@Test
    public void multiset(){
        Multiset multiset = HashMultiset.create();
        students.forEach(student - > {
            if(Objects.equals(student.getGender(),"男")){
                multiset.add("男");
            }else{
                multiset.add("女");
            }
        });

        System.out.println("学生中男生数量:"+ multiset.count("男"));
        System.out.println("学生中女生数量:"+ multiset.count("女"));
    }

Multimap
一个键对应多个值时。比如查看各个年龄的学生是哪些

@Test
    public void multimap(){
        ListMultimap< Integer, Student > multimap =
                MultimapBuilder.hashKeys().arrayListValues().build();

        students.forEach(student - > {
            multimap.put(student.getAge(),student);
        });

        System.out.println( multimap.get(20) );
    }

BiMap
键和值都是唯一时。比如处理学生的邮箱和手机号，客户互换键值位置

@Test
    public void biMap(){
        BiMap biMap = HashBiMap.create();

        students.forEach(student - > {
            biMap.put(student.getEmail(),student.getTelephone());
        });

        BiMap inverse = biMap.inverse();// 键值更换

        System.out.println( biMap );
        System.out.println( inverse );
    }

Table
二维表，通过行（键）、列（键）取值 比如可以以学生为行数据，其中id为行键，列名分别为学生属性名称

ID	姓名	年龄	性别
1	TOM	22	男

@Test
    public void table(){
        Table< String, String, Object > weightedGraph = HashBasedTable.create();
        students.forEach(student - > {
            weightedGraph.put(student.getId(), "姓名", student.getName());
            weightedGraph.put(student.getId(), "年龄", student.getAge());
            weightedGraph.put(student.getId(), "性别", student.getGender());
            weightedGraph.put(student.getId(), "邮箱", student.getEmail());
            weightedGraph.put(student.getId(), "电话", student.getTelephone());
            weightedGraph.put(student.getId(), "地址", student.getAddress());
            weightedGraph.put(student.getId(), "分数", student.getScore());
        });

        Map< String, Object > row = weightedGraph.row("1");
        Map< String, Object > column = weightedGraph.column("姓名");
        Set< Table.Cell< String, String, Object >> cells = weightedGraph.cellSet();

        System.out.println( row );
        System.out.println( column );
        System.out.println( cells );
    }

ClassToInstanceMap
当值是键的类型实例时，通过该Map现在键值关系

@Test
    public void classToInstanceMap(){
        ClassToInstanceMap< Number > numberDefaults = MutableClassToInstanceMap.create();
    
        numberDefaults.put(Number.class,1);
    
        Map< Class,Object > objectMap = new HashMap<  >();
        objectMap.put(Number.class,2);
    }

RangeSet
区间Set。比如通过学生分数确定学生等级

@Test
    public void rangeSet(){
        RangeSet< Double > ArangeSet = TreeRangeSet.create();
        ArangeSet.add(Range.closed(90d,100d)); // [90,100]
        RangeSet< Double > BrangeSet = TreeRangeSet.create();
        BrangeSet.add(Range.closedOpen(80d,90d)); // [80,90)
        RangeSet< Double > CrangeSet = TreeRangeSet.create();
        CrangeSet.add(Range.closedOpen(70d,80d)); // [70,80)
        RangeSet< Double > DrangeSet = TreeRangeSet.create();
        DrangeSet.add(Range.closedOpen(60d,70d)); // [60,70)
        RangeSet< Double > ErangeSet = TreeRangeSet.create();
        ErangeSet.add(Range.lessThan(60d)); // [...,60)

        students.forEach(student - > {
            System.out.print( " 学生："+ student.getName() );
            System.out.print( ",分数为："+ student.getScore() );
            String rank = "";
            if(ArangeSet.contains(student.getScore())){
                rank = "A";
            }else if(BrangeSet.contains(student.getScore())){
                rank = "B";
            }else if(CrangeSet.contains(student.getScore())){
                rank = "C";
            }else if(DrangeSet.contains(student.getScore())){
                rank = "D";
            }else if(ErangeSet.contains(student.getScore())){
                rank = "E";
            }
            System.out.print( ",等级为："+ rank +"n");
        });
    }

RangeMap和RangeSet类似，区别是添加了区间命名。和上面一样

@Test
    public void rangeMap(){
        RangeMap< Double, String > rangeMap = TreeRangeMap.create();
        rangeMap.put(Range.closed(90d,100d),"A"); // [90,100]
        rangeMap.put(Range.closedOpen(80d,90d),"B"); // [80,90)
        rangeMap.put(Range.closedOpen(70d,80d),"C"); // [70,80)
        rangeMap.put(Range.closedOpen(60d,70d),"D"); // [60,70)
        rangeMap.put(Range.lessThan(60d),"E"); // [...,60)

        students.forEach(student - > {
            System.out.print( " 学生："+ student.getName() );
            System.out.print( ",分数为："+ student.getScore() );
            System.out.print( ",等级为："+ rangeMap.get(student.getScore()) +"n");
        });
    }

下面看下对常用集合的一些操作

当然我们首先需要将数据使用Guava Collect对应的数据结构来存储数据，这样才能使用其对应的API：

• 集合创建 FluentIterable.of(elem ...)
  Lists.newArrayList(elem ...)
  Sets.newHashSet(elem ...)
  Maps.newHashMap()
  HashMultiset.create()
  ArrayListMultimap.create()
  Tables.newCustomTable(Maps.newLinkedHashMap(), () -> Maps.newLinkedHashMap())
• 条件过滤
  FluentIterable.filter(predicate); FluentIterable.anyMatch(predicate); FluentIterable.allMatch(predicate); FluentIterable.firstMatch(predicate);
• 拆分 Iterables.partition(list, pageSize); // 拆解集合
• 计算 Iterables.frequency(list, elem); //元素出现的次数
• 集合的并集、交集、差集 // 并集 Sets.union(set1, set2); // 交集 Sets.intersection(set1, set2); // 差集 set1为参考 Sets.difference(set1, set2); // 并集-交集 Sets.symmetricDifference(set1, set2); // 同上 Sets.difference(Sets.union(set1, set2),Sets.intersection(set1, set2) ); // 笛卡尔积 Sets.cartesianProduct(Arrays.asList(Sets.newHashSet(1, 2, 3), Sets.newHashSet(3, 4, 5, 6)); // Map,KV相同的部分 difference.entriesInCommon(); // 同K不同V difference.entriesDiffering(); // 左边存在的右边不存的K difference.entriesOnlyOnLeft(); // 右边存在的左边不存的K difference.entriesOnlyOnRight();
• 索引 // 将元素中的子项作为索引，由于元素检索 Maps.uniqueIndex() Multimaps.index()

Jdk中的集合操作

自从Jdk中引入了集合Stream的操作后，从很大程度上简化了对集合的操作，以前大量代码现在可能简单几行就能够达到相同的效果，同时支持并发处理，一并提升了效率。

下面看下常见的集合基于stream操作，同样以上面的学生为例:

遍历 forEach

@Test
    public void forEach(){
        students.stream().forEach(System.out::println);
    }

转换 map
将元素转换成其他类型。比如根据学生名称、性别组成新的List；以id为键元素为值的Map或者学生姓名拼接的字符串等等

@Test
    public void transform(){
        // 转换为数组
        List< String > listResult = students.stream()
        .map((val)- > val.getName() + ":" + val.getGender()).collect(Collectors.toList());
        System.out.println( listResult );
    
        // 转换成String
        String stringResult = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining());
        System.out.println( stringResult );
    
        // 转换成Map
        Map< String, Student > mapResult = students.stream().collect(
        // key ,value ,mergerOperation, initialization
        Collectors.toMap(Student::getName,Student::self,(v1,v2)- >{
            // 出现相同key时的合并规则
            return null;
            },HashMap::new)
        );
        System.out.println( mapResult );
    }

过滤 filter
根据条件匹配满足要求的元素。如找出分数大于80分的学生

@Test
    public void filter(){
        List< Student > filterResult = students.stream().filter((val)- >{
            return val.getScore() >80;
        }).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(filterResult);
    }

拆解 flatMap
将二层级集合进行拆解，并成一级集合。如[[1,2,3],[4,5,6]] -> [1,2,3,4,5,6]

@Test
    public void flatMap(){
        //复合拆解
        List< Integer > result = Stream.of(Arrays.asList(1, 2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6))
                .flatMap(subList - > subList.stream())
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(result);// 1 2 3 4 5 6
    }

计算实现数据的汇总、求平均值、最大值...，当然主要针对数字（Number）类型

@Test
    public void calculate(){
        // 求和
        double sum = students.stream().mapToDouble(Student::getScore).sum();
        // 最大值
        double max = students.stream().mapToDouble(Student::getScore).max().getAsDouble();
        // 最小值
        double min = students.stream().mapToDouble(Student::getScore).min().getAsDouble();
        // 平均值
        double avg = students.stream().mapToDouble(Student::getScore).average().getAsDouble();
        // 归约运算 fold . count、sum、min、max、average
        DoubleSummaryStatistics doubleSummaryStatistics = students.stream().mapToDouble(Student::getScore).summaryStatistics();
    }

归纳计算 reduce
在很多语言中都存在的函数，如python、javascript。数据的累加、map的功能

@Test
    public void reduce(){
        // 结果和identity（初始值）类型相同
        // identity accumulator combiner
        Map result = students.stream().reduce(
                new HashMap< String,Student >(), //初始值
                (map, student) - > {
                    map.put(student.getId(),student);
                    return map;
                },
                (map1, map2) - > {
                    // 并发执行时的map合并
                    return null;
                }
        );
    }

并发 parallel
上面的操作我们还可以使用parallel对stream并发处理

Arrays.asList().stream().parallel()...;
    Arrays.asList().parallelStream()...;

分段处理对集合按固定规格分段处理，处理大批量数据时，结合parallel实现分段并发处理来提示效率

@Test
    public void partition(){
        List< String > list = new ArrayList<  >();
        int partition = 100; //每段100个元素
    
        int part = list.size() / partition  + (list.size() % partition==0? 0:1);
        Stream.iterate(0, n - > n+1)
                .limit(part)
                .parallel() //并发
                .map(index - > list.stream().skip(index * partition).limit(partition).parallel().collect(Collectors.toList()))
                .forEach(System.out::println);
    }

总结

本章主要介绍了Guava Collect部分，以及对集合操作的常用API，通过示例可以看到有其对JDK集合的扩展有了更广泛与简易的操作。同时在JDK引入 了Stream操作后，Guava Collect中的很多功能通过Stream也可以比较容易的实现了，当然具体如何选择根据实际情况。需要注意的是Guava Collect中 返回的基本都是不可变的集合，这样在对数据的操作会更加的安全。