StreamEx.of()

<think>好的，用户想用StreamEx来计算BigDecimal的求和和平均值。首先，我需要回忆一下StreamEx这个库的功能，它是对Java Stream API的增强，提供了更多便捷的操作。 首先，求和部分。常规的Stream API中，对BigDecimal求和可能需要用reduce，比如用BigDecimal.ZERO作为初始值，然后累加。但用户提到StreamEx，可能有没有更简洁的方式。例如，StreamEx有提供summing方法吗？或者是否有Collectors专门处理BigDecimal？ 然后，平均值的话，BigDecimal的平均需要先求和再除以数量，但StreamEx是否有内置的averaging方法？可能需要自己实现，或者结合自定义收集器。 另外，用户还提到了处理null值的情况，参考引用中的BigDecimalSum类，里面有处理null的方法。所以在求和时，需要过滤或转换null值为BigDecimal.ZERO，避免NPE。 接下来，我需要检查如何用StreamEx的API来实现这些。例如，使用map方法将元素转换为BigDecimal，处理null，然后用reduce求和。对于平均值，可能需要收集总和和数量，再计算。 可能的步骤是： 1. 使用StreamEx.of()创建流。 2. 使用map非null值，或者用mapToEntry处理。 3. 使用collectors或者自定义的收集器来求和。 4. 平均值的话，需要同时计算总和和元素个数，然后相除。 可能还需要注意BigDecimal的精度和舍入模式，尤其是在除法时，否则会抛异常。比如在计算平均值时，必须指定舍入方式和精度。 然后，参考用户提供的引用，特别是引用3中的处理null的方法，应该在流操作中处理可能的null值，例如用map(x -> x == null ? BigDecimal.ZERO : x)来转换。 最后，整合这些思路，写出具体的代码示例，确保正确使用StreamEx的方法，处理null，并正确计算总和和平均值，同时设置合适的舍入模式。</think>### 使用 StreamEx 计算 BigDecimal 的求和与平均值 #### 1. 求和（Sum） 在 StreamEx 中，可以通过 `reduce` 操作对 `BigDecimal` 类型字段求和。需要注意处理 `null` 值（参考引用[^3]中处理 `null` 的逻辑）： ```java import java.math.BigDecimal; import java.util.List; import one.util.streamex.StreamEx; public class BigDecimalStreamExample { public static BigDecimal sum(List<BigDecimal> list) { return StreamEx.of(list) .nonNull() // 过滤 null 值（类似引用[^3]的 ifNull 逻辑） .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); } } ``` #### 2. 平均值（Average） 计算平均值需要同时获取总和和元素数量，并用 `divide` 方法进行除法操作。注意设置舍入模式（如 `RoundingMode.HALF_UP`）以避免 `ArithmeticException`： ```java import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; import java.util.List; import one.util.streamex.StreamEx; public class BigDecimalStreamExample { public static BigDecimal average(List<BigDecimal> list) { return StreamEx.of(list) .nonNull() .collect(Collectors.collectingAndThen( Collectors.toList(), items -> { if (items.isEmpty()) return BigDecimal.ZERO; BigDecimal sum = items.stream().reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); return sum.divide(new BigDecimal(items.size()), 2, RoundingMode.HALF_UP); } )); } } ``` #### 关键点说明 1. **处理 `null` 值**：使用 `.nonNull()` 过滤 `null`，类似引用的 `ifNull` 方法。 2. **舍入模式**：除法必须指定精度和舍入模式，否则会抛出异常（参考引用[^4]的精度控制建议）。 3. **空集合处理**：若集合为空，直接返回 `BigDecimal.ZERO` 避免除以零错误。 ---

<think>嗯，用户让我详细介绍一下Java中的几个主题：java.util.stream.Collectors工具类、Optional类的使用、函数式接口（比如Function、Predicate），还有第三方流库比如StreamEx。首先，我需要确定用户的知识水平，可能已经对Java的Stream和函数式编程有一定了解，但想深入理解这些工具和概念的应用场景和用法。 首先，Collectors工具类。我应该从它在Stream处理中的角色说起，比如如何将流元素收集到集合或生成汇总结果。需要提到常用的方法，比如toList、toSet、joining、groupingBy等。还要解释每个方法的作用和示例，特别是像groupingBy这样的复杂收集器，可能用户会想知道如何分组和聚合数据。 然后是Optional类。这部分要强调它用于处理可能为null的值，避免NullPointerException。要说明如何创建Optional对象，比如of、ofNullable、empty，以及常用的方法如isPresent、ifPresent、orElse等。可能还需要对比传统的null检查，展示Optional的优势，比如链式调用和更清晰的代码结构。 接下来是函数式接口，比如Function和Predicate。这里需要解释它们的概念，作为lambda表达式和方法引用的目标类型。要分别说明每个接口的作用，比如Predicate用于测试条件，Function用于转换数据。可能还要提到其他常见的接口，如Consumer和Supplier，以及如何组合这些接口来构建复杂的逻辑。 最后，第三方流库StreamEx。用户可能已经熟悉Java标准库的Stream，但想了解更强大的工具。需要介绍StreamEx提供的扩展功能，比如额外的操作方法（select、groupRuns）、对原始类型流的支持、以及方便的收集器。要举例说明StreamEx如何简化某些操作，比如处理entry流或者分组后的操作，这样用户能直观看到其优势。 在组织内容时，要确保每个部分都有足够的示例代码，帮助用户理解。同时，注意对比标准库和第三方库的差异，让用户明白在什么情况下选择使用第三方库。可能用户实际项目中遇到收集数据困难，或者需要更复杂的流操作，这时StreamEx会很有用。此外，用户可能对如何避免null检查和提高代码可读性感兴趣，所以Optional和函数式接口的部分要突出这些优点。 需要检查是否有遗漏的关键点，比如Collectors的partitioningBy、averagingInt等方法，或者Optional的orElseThrow方法。另外，确保示例代码简洁明了，能够直接展示用法。可能用户需要实际应用这些知识，所以示例应该贴近实际场景，比如数据处理、集合转换等。 最后，总结部分要简明扼要，强调每个工具或概念的核心价值，以及它们如何共同提升Java流式编程的效率和代码质量。可能还要提醒用户在使用第三方库时注意依赖管理和学习成本，确保他们权衡利弊后做出选择。</think>以下是针对 Java 中相关工具和概念的详细介绍，结合代码示例说明其核心用法： --- ### 一、`java.util.stream.Collectors` 工具类 **作用**：将流（Stream）中的元素收集到集合或生成汇总结果。 **常见方法**： ```java // 收集为 List/Set List<String> list = stream.collect(Collectors.toList()); Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet()); // 拼接字符串 String joined = stream.collect(Collectors.joining(", ")); // 分组（按属性分组） Map<String, List<Person>> groupByName = persons.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName)); // 分组后统计（如每组人数） Map<String, Long> countByName = persons.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.counting())); // 分块（按条件分为 true/false 两组） Map<Boolean, List<Person>> partitioned = persons.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 18)); // 汇总统计（数值流专用） IntSummaryStatistics stats = persons.stream() .collect(Collectors.summarizingInt(Person::getAge)); ``` -- ### 二、`Optional` 类的使用 **目的**：优雅处理可能为 `null` 的值，避免 `NullPointerException`。 **核心操作**： ```java // 创建 Optional Optional<String> opt1 = Optional.of("非空值"); // 值不可为null Optional<String> opt2 = Optional.ofNullable(可能为null的值); // 安全访问值 opt.ifPresent(value -> System.out.println(value)); // 值存在时执行 // 默认值处理 String value = opt.orElse("默认值"); String value = opt.orElseGet(() -> "延迟计算的默认值"); // 异常处理 String value = opt.orElseThrow(() -> new NotFoundException()); // 链式操作 Optional<Address> address = user.flatMap(User::getProfile) .flatMap(Profile::getAddress); ``` --- ### 三、函数式接口 **定义**：仅包含一个抽象方法的接口，可用 Lambda 表达式实现。 **常见接口**： 1. **`Predicate<T>`** 测试条件，返回布尔值。 ```java Predicate<String> isLong = s -> s.length() > 10; list.stream().filter(isLong).forEach(System.out::println); ``` 2. **`Function<T, R>`** 接受输入，返回转换后的结果。 ```java Function<String, Integer> toLength = String::length; list.stream().map(toLength).forEach(System.out::println); ``` 3. **`Consumer<T>`** 消费数据，无返回值。 ```java Consumer<String> printer = System.out::println; list.forEach(printer); ``` 4. **`Supplier<T>`** 提供数据（如工厂方法）。 ```java Supplier<LocalDate> dateSupplier = LocalDate::now; LocalDate today = dateSupplier.get(); ``` --- ### 四、第三方流库：StreamEx **特点**：增强 Java Stream API，提供更丰富的操作。 **核心功能示例**： 1. **原始类型流优化** 避免装箱开销： ```java IntStreamEx.of(1, 2, 3).filter(x -> x > 1).toArray(); ``` 2. **增强操作方法** 简化复杂操作： ```java // 合并连续相同元素 StreamEx.of(1, 1, 2, 3).groupRuns((a, b) -> a.equals(b)) .forEach(group -> System.out.println(group)); // 对 Entry 流操作（如 Map 的键值对） StreamEx.of(map).keys().toList(); ``` 3. **便捷收集器** 快速生成集合： ```java Map<String, List<Person>> map = persons.stream() .groupingBy(Person::getName, Collectors.toList()); ``` --- ### 总结 - **`Collectors`**：流数据收集的“瑞士军刀”，适合聚合、分组、统计场景。 - **`Optional`**：明确处理空值，提升代码可读性与安全性。 - **函数式接口**：Lambda 的基石，简化行为参数化编程。 - **StreamEx**：在复杂流操作中显著减少样板代码，适合高频使用 Stream 的项目。 建议根据项目需求选择工具：优先使用标准 API，复杂场景可引入 StreamEx 等库。