如何使用 Java 流 API 添加和更新地图条目
How to add and update map entry using Java Streams API
我刚开始学习 Streams,我有一个任务是对某个字符串数组中的所有单词进行计数和排序。我已经将我的输入解析为单词,但我不知道如何使用流添加和更新条目。
这是我的解析流:
Stream<String> stringStream = lines.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split("[^a-zA-Z]+")));
String[] parsed = stringStream.toArray(String[]::new);
我在没有流的情况下完成了这个任务,就像这样:
Map<String,WordStatistics> wordToFrequencyMap = new HashMap<>();
for (String line: lines) {
line=line.toLowerCase();
String[] mas = line.split("[^a-zA-Z]+");
for (String word:mas) {
if(word.length()>3) {
if (!wordToFrequencyMap.containsKey(word)) {
wordToFrequencyMap.put(word, new WordStatistics(word, 1));
} else {
WordStatistics tmp = wordToFrequencyMap.get(word);
tmp.setFreq(tmp.getFreq() + 1);
}
}
}
}
WordStatistics class:
public class WordStatistics implements Comparable<WordStatistics>{
private String word;
private int freq;
public WordStatistics(String word, int freq) {
this.word = word;
this.freq = freq;
}
public String getWord() {
return word;
}
public int getFreq() {
return freq;
}
public void setWord(String word) {
this.word = word;
}
public void setFreq(int freq) {
this.freq = freq;
}
@Override
public int compareTo(WordStatistics o) {
if(this.freq > o.freq)
return 1;
if(this.freq == o.freq)
{
return -this.word.compareTo(o.word);
}
return -1;
}
}
一种简单的方法是使用合并功能收集 toMap()
:
Map<String, WordStatistics> wordToFrequencyMap = lines.stream()
.map(s -> s.split("[^a-zA-Z]+"))
.flatMap(Arrays::stream)
.collect(Collectors.toMap(w -> w, w -> new WordStatistics(w, 1), (ws1, ws2) -> {
ws1.setFreq(ws1.getFreq() + ws2.getFreq());
return ws1;
}));
要分解 toMap()
个参数:
w -> w
只是表示使用流元素作为映射键。
- 下一个参数为键生成一个值,该值最初是
WordStatistics
的新实例,频率为 1
。
- 最后,我们告诉收集器如何将属于同一键的值合并在一起。在我们的例子中,我们将频率求和为值 (
ws1
) 和 return 之一,作为合并结果。
这应该与您现在在循环中所做的几乎相同。
Pattern pattern = Pattern.compile("[^a-zA-Z]+");
lines.stream().flatMap(pattern::splitAsStream).filter(s -> s.length() > 3).forEach(s -> {
WordStatistics tmp = wordToFrequencyMap.get(s);
if (tmp == null) {
wordToFrequencyMap.put(s, new WordStatistics(word, 1));
} else {
tmp.setFreq(tmp.getFreq() + 1);
}
});
我刚开始学习 Streams,我有一个任务是对某个字符串数组中的所有单词进行计数和排序。我已经将我的输入解析为单词,但我不知道如何使用流添加和更新条目。
这是我的解析流:
Stream<String> stringStream = lines.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split("[^a-zA-Z]+")));
String[] parsed = stringStream.toArray(String[]::new);
我在没有流的情况下完成了这个任务,就像这样:
Map<String,WordStatistics> wordToFrequencyMap = new HashMap<>();
for (String line: lines) {
line=line.toLowerCase();
String[] mas = line.split("[^a-zA-Z]+");
for (String word:mas) {
if(word.length()>3) {
if (!wordToFrequencyMap.containsKey(word)) {
wordToFrequencyMap.put(word, new WordStatistics(word, 1));
} else {
WordStatistics tmp = wordToFrequencyMap.get(word);
tmp.setFreq(tmp.getFreq() + 1);
}
}
}
}
WordStatistics class:
public class WordStatistics implements Comparable<WordStatistics>{
private String word;
private int freq;
public WordStatistics(String word, int freq) {
this.word = word;
this.freq = freq;
}
public String getWord() {
return word;
}
public int getFreq() {
return freq;
}
public void setWord(String word) {
this.word = word;
}
public void setFreq(int freq) {
this.freq = freq;
}
@Override
public int compareTo(WordStatistics o) {
if(this.freq > o.freq)
return 1;
if(this.freq == o.freq)
{
return -this.word.compareTo(o.word);
}
return -1;
}
}
一种简单的方法是使用合并功能收集 toMap()
:
Map<String, WordStatistics> wordToFrequencyMap = lines.stream()
.map(s -> s.split("[^a-zA-Z]+"))
.flatMap(Arrays::stream)
.collect(Collectors.toMap(w -> w, w -> new WordStatistics(w, 1), (ws1, ws2) -> {
ws1.setFreq(ws1.getFreq() + ws2.getFreq());
return ws1;
}));
要分解 toMap()
个参数:
w -> w
只是表示使用流元素作为映射键。- 下一个参数为键生成一个值,该值最初是
WordStatistics
的新实例,频率为1
。 - 最后,我们告诉收集器如何将属于同一键的值合并在一起。在我们的例子中,我们将频率求和为值 (
ws1
) 和 return 之一,作为合并结果。
这应该与您现在在循环中所做的几乎相同。
Pattern pattern = Pattern.compile("[^a-zA-Z]+");
lines.stream().flatMap(pattern::splitAsStream).filter(s -> s.length() > 3).forEach(s -> {
WordStatistics tmp = wordToFrequencyMap.get(s);
if (tmp == null) {
wordToFrequencyMap.put(s, new WordStatistics(word, 1));
} else {
tmp.setFreq(tmp.getFreq() + 1);
}
});