Java Stream魔法：List秒變Map，重復鍵值巧應對
一、Stream API 初相識
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在 Java 8 的世界里，Stream API 無疑是一顆璀璨的明星，為我們處理集合數據帶來了前所未有的便捷。以往，我們在操作集合時，常常需要編寫冗長的循環和復雜的條件判斷，代碼不僅繁瑣，而且可讀性欠佳。但 Stream API 的出現，徹底改變了這一局面。它以一種更為簡潔、高效的方式，讓我們能夠輕松地對集合進行過濾、映射、排序等操作，就像給我們的代碼插上了翅膀，使其更加優雅和強大。
Stream API 就像是一條神奇的流水線，集合中的元素就像流水線上的產品，我們可以在這條流水線上對元素進行各種加工處理。它支持鏈式調用，多個操作可以一氣呵成，讓代碼變得簡潔明了，就像在講述一個清晰的故事。而且，Stream API 還支持并行處理，能充分利用多核處理器的優勢，大大提高處理效率，在面對海量數據時，其優勢尤為明顯。
二、List 華麗變身 Map
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（一）基礎轉換操作
了解了 Stream API 的強大之處后，我們就來看看如何利用它將 List 轉換為 Map。在 Java 中，使用 Stream API 的 Collectors.toMap () 方法可以輕松實現這一轉換。下面通過一個具體的代碼示例來詳細說明。
假設我們有一個包含用戶信息的 List，每個用戶對象包含 id、name 和 age 等屬性，現在我們想將這個 List 轉換為以用戶 id 為鍵，用戶對象為值的 Map。代碼如下：
import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;class User {private Integer id;private String name;private Integer age;public User(Integer id, String name, Integer age) {this.id = id;this.name = name;this.age = age;}public Integer getId() {return id;}public String getName() {return name;}public Integer getAge() {return age;}@Overridepublic String toString() {return "User{" +"id=" + id +", name='" + name + '\'' +", age=" + age +'}';}}public class ListToMapExample {public static void main(String[] args) {// 創建一個包含用戶信息的ListList<User> userList = new ArrayList<>();userList.add(new User(1, "Alice", 25));userList.add(new User(2, "Bob", 30));userList.add(new User(3, "Charlie", 28));// 使用Stream API將List轉換為MapMap<Integer, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, // 提取用戶id作為Map的鍵Function.identity() // 直接使用用戶對象作為Map的值));// 輸出轉換后的MapuserMap.forEach((id, user) -> System.out.println("id: " + id + ", user: " + user));}}在上述代碼中，Collectors.toMap()方法接收兩個參數：第一個參數User::getId是一個函數，用于從用戶對象中提取 id 作為 Map 的鍵；第二個參數Function.identity()表示直接使用用戶對象作為 Map 的值。通過這種方式，我們成功地將 List 轉換為了 Map。
（二）實際場景應用
在實際項目中，將 List 轉換為 Map 有著廣泛的應用場景。比如，在一個電商系統中，我們從數據庫中查詢出所有商品的信息，存儲在一個 List 中。如果我們需要根據商品 id 快速查找商品信息，就可以將這個 List 轉換為以商品 id 為鍵，商品對象為值的 Map，這樣在后續的操作中，通過商品 id 獲取商品信息的時間復雜度將從 O (n) 降低到 O (1)，大大提高了查詢效率。
再比如，在處理日志數據時，我們可能會將日志信息存儲在 List 中，每一條日志記錄包含時間、日志級別、日志內容等信息。如果我們想要根據日志級別對日志進行分組統計，就可以將 List 轉換為以日志級別為鍵，包含該級別日志記錄的 List 為值的 Map，然后對每個分組進行相應的統計操作。
三、解決重復鍵值的挑戰
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在進行 List 到 Map 的轉換時，我們常常會遇到一個棘手的問題 —— 重復鍵值。由于 Map 的特性要求鍵必須唯一，當 List 中存在多個元素的鍵值相同時，直接使用Collectors.toMap()方法就會拋出IllegalStateException異常，提示 “Duplicate key”。這就好比我們要把一群人按照身份證號（假設鍵為身份證號）分組，而如果出現了兩個相同的身份證號，系統就會陷入混亂，不知道該如何處理。接下來，我們就一起探討一下應對這個挑戰的策略。
（一）拋出異常策略
默認情況下，當遇到重復鍵值時，Collectors.toMap()方法會拋出IllegalStateException異常。這是因為在大多數情況下，重復鍵值可能意味著數據存在錯誤或不一致性，系統無法自動決定如何處理這些重復的鍵值。例如，在上述用戶信息的例子中，如果有兩個用戶的 id 相同，這顯然是不符合業務邏輯的，拋出異?？梢约皶r提醒開發者去檢查和修正數據。
（二）自定義合并策略
當我們確定重復鍵值是合理的業務情況，并且需要對其進行處理時，就可以使用Collectors.toMap()方法的另一個重載版本，它接收三個參數：鍵映射函數、值映射函數以及合并函數。通過自定義合并函數，我們可以靈活地處理重復鍵值的情況。
- 保留舊值：
保留舊值是指當遇到重復鍵時，不更新原有的值，保持 Map 中已存在的值不變。在一些場景中，我們希望優先保留最早出現的數據，因為它可能具有更高的優先級或更重要的信息。比如在記錄用戶的登錄歷史時，我們更關注用戶首次登錄的時間，所以當出現重復的用戶 id 時，保留首次登錄時間，忽略后續相同 id 的登錄時間記錄。
import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;class User {private Integer id;private String name;private Integer age;public User(Integer id, String name, Integer age) {this.id = id;this.name = name;this.age = age;}public Integer getId() {return id;}public String getName() {return name;}public Integer getAge() {return age;}@Overridepublic String toString() {return "User{" +"id=" + id +", name='" + name + '\'' +", age=" + age +'}';}}public class ListToMapMergeExample {public static void main(String[] args) {List<User> userList = new ArrayList<>();userList.add(new User(1, "Alice", 25));userList.add(new User(1, "Bob", 30)); // 重復的idMap<Integer, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,Function.identity(),(existing, replacement) -> existing // 保留舊值));userMap.forEach((id, user) -> System.out.println("id: " + id + ", user: " + user));}}在上述代碼中，合并函數(existing, replacement) -> existing表示當遇到重復鍵時，直接返回已存在的值（即保留舊值）。運行這段代碼，我們會發現 Map 中最終保留的是第一個用戶 “Alice” 的信息，而第二個用戶 “Bob” 的信息被忽略了。
- 選擇新值：
選擇新值策略則與保留舊值相反，當遇到重復鍵時，使用新的值替換 Map 中已有的值。在某些場景下，新的數據可能更具有時效性或準確性，我們需要及時更新 Map 中的值。比如在實時更新用戶的在線狀態時，新的狀態信息更能反映用戶當前的實際情況，所以當出現重復的用戶 id 時，用新的在線狀態信息替換舊的。
import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;class User {private Integer id;private String name;private Integer age;public User(Integer id, String name, Integer age) {this.id = id;this.name = name;this.age = age;}public Integer getId() {return id;}public String getName() {return name;}public Integer getAge() {return age;}@Overridepublic String toString() {return "User{" +"id=" + id +", name='" + name + '\'' +", age=" + age +'}';}}public class ListToMapMergeExample {public static void main(String[] args) {List<User> userList = new ArrayList<>();userList.add(new User(1, "Alice", 25));userList.add(new User(1, "Bob", 30)); // 重復的idMap<Integer, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,Function.identity(),(existing, replacement) -> replacement // 選擇新值));userMap.forEach((id, user) -> System.out.println("id: " + id + ", user: " + user));}}這里的合并函數(existing, replacement) -> replacement表示當鍵重復時，返回新的值。運行代碼后，Map 中最終保留的是第二個用戶 “Bob” 的信息，“Alice” 的信息被替換掉了。
- 合并值：
除了保留舊值和選擇新值，我們還可以將重復鍵的值進行合并。這種策略適用于需要對重復數據進行匯總或整合的場景。例如，我們有一個商品銷售記錄的 List，每個記錄包含商品 id、銷售數量和銷售金額等信息。當將這個 List 轉換為以商品 id 為鍵的 Map 時，如果存在相同商品 id 的記錄，我們可以將銷售數量和銷售金額進行累加，以得到該商品的總銷售數量和總銷售金額。
import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;class SaleRecord {private Integer productId;private Integer quantity;private Double amount;public SaleRecord(Integer productId, Integer quantity, Double amount) {this.productId = productId;this.quantity = quantity;this.amount = amount;}public Integer getProductId() {return productId;}public Integer getQuantity() {return quantity;}public Double getAmount() {return amount;}@Overridepublic String toString() {return "SaleRecord{" +"productId=" + productId +", quantity=" + quantity +", amount=" + amount +'}';}}public class ListToMapMergeValueExample {public static void main(String[] args) {List<SaleRecord> saleRecordList = new ArrayList<>();saleRecordList.add(new SaleRecord(1, 5, 100.0));saleRecordList.add(new SaleRecord(1, 3, 60.0)); // 重復的productIdMap<Integer, SaleRecord> saleRecordMap = saleRecordList.stream().collect(Collectors.toMap(SaleRecord::getProductId,Function.identity(),(existing, replacement) -> new SaleRecord(existing.getProductId(),existing.getQuantity() + replacement.getQuantity(),existing.getAmount() + replacement.getAmount())));saleRecordMap.forEach((id, record) -> System.out.println("productId: " + id + ", record: " + record));}}在這個例子中，合并函數創建了一個新的SaleRecord對象，將重復鍵的商品數量和銷售金額進行了累加。運行代碼后，我們可以看到 Map 中對應商品 id 的記錄是合并后的結果，包含了該商品的總銷售數量和總銷售金額 。如果是字符串類型的值，也可以進行拼接操作。比如有一個包含用戶興趣愛好的 List，每個用戶對象包含 id 和興趣愛好字段，當轉換為 Map 時，若有相同 id 的用戶，將他們的興趣愛好拼接起來，用逗號分隔。代碼如下：
import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;class UserHobby {private Integer id;private String hobby;public UserHobby(Integer id, String hobby) {this.id = id;this.hobby = hobby;}public Integer getId() {return id;}public String getHobby() {return hobby;}@Overridepublic String toString() {return "UserHobby{" +"id=" + id +", hobby='" + hobby + '\'' +'}';}}public class ListToMapMergeStringExample {public static void main(String[] args) {List<UserHobby> userHobbyList = new ArrayList<>();userHobbyList.add(new UserHobby(1, "Reading"));userHobbyList.add(new UserHobby(1, "Swimming")); // 重復的idMap<Integer, String> hobbyMap = userHobbyList.stream().collect(Collectors.toMap(UserHobby::getId,UserHobby::getHobby,(existing, replacement) -> existing + ", " + replacement));hobbyMap.forEach((id, hobby) -> System.out.println("id: " + id + ", hobby: " + hobby));}}在這個代碼中，合并函數將重復 id 的用戶興趣愛好進行了拼接，中間用逗號分隔，最終得到了一個包含每個用戶所有興趣愛好的 Map 。通過這些自定義合并策略，我們能夠根據具體的業務需求，靈活、有效地處理 List 轉換為 Map 時遇到的重復鍵值問題，讓我們的代碼更加健壯和智能。
四、綜合實戰演練
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（一）復雜數據結構轉換
在實際應用中，我們面對的數據結構往往更加復雜。接下來，通過一個復雜的數據結構示例，展示如何將其轉換為 Map 并處理重復鍵值。假設我們有一個電商系統，其中包含訂單信息。每個訂單包含訂單 id、客戶信息、訂單明細列表，而訂單明細又包含商品信息、商品數量和商品單價?，F在我們要將一個包含多個訂單的 List 轉換為以訂單 id 為鍵，訂單總金額為值的 Map，并且要處理可能出現的重復訂單 id（雖然在實際業務中訂單 id 通常是唯一的，但為了演示處理重復鍵值的情況，這里假設存在這種可能性）。代碼如下：
import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;// 商品類class Product {private String productName;private double unitPrice;public Product(String productName, double unitPrice) {this.productName = productName;this.unitPrice = unitPrice;}public String getProductName() {return productName;}public double getUnitPrice() {return unitPrice;}}// 訂單明細類class OrderItem {private Product product;private int quantity;public OrderItem(Product product, int quantity) {this.product = product;this.quantity = quantity;}public Product getProduct() {return product;}public int getQuantity() {return quantity;}// 計算訂單明細的金額public double calculateAmount() {return product.getUnitPrice() * quantity;}}// 客戶類class Customer {private String customerName;private String contactNumber;public Customer(String customerName, String contactNumber) {this.customerName = customerName;this.contactNumber = contactNumber;}public String getCustomerName() {return customerName;}public String getContactNumber() {return contactNumber;}}// 訂單類class Order {private int orderId;private Customer customer;private List<OrderItem> orderItems;public Order(int orderId, Customer customer, List<OrderItem> orderItems) {this.orderId = orderId;this.customer = customer;this.orderItems = orderItems;}public int getOrderId() {return orderId;}public Customer getCustomer() {return customer;}public List<OrderItem> getOrderItems() {return orderItems;}// 計算訂單總金額public double calculateTotalAmount() {return orderItems.stream().mapToDouble(OrderItem::calculateAmount).sum();}}public class ComplexListToMapExample {public static void main(String[] args) {// 創建商品對象Product product1 = new Product("Laptop", 1000.0);Product product2 = new Product("Mouse", 50.0);// 創建訂單明細對象OrderItem orderItem1 = new OrderItem(product1, 2);OrderItem orderItem2 = new OrderItem(product2, 3);// 創建客戶對象Customer customer1 = new Customer("Alice", "123456789");// 創建訂單對象Order order1 = new Order(1, customer1, Arrays.asList(orderItem1, orderItem2));Order order2 = new Order(1, customer1, Arrays.asList(orderItem1)); // 重復的訂單idList<Order> orderList = new ArrayList<>();orderList.add(order1);orderList.add(order2);// 使用Stream API將List轉換為Map，并處理重復鍵值（這里選擇合并訂單總金額）Map<Integer, Double> orderTotalAmountMap = orderList.stream().collect(Collectors.toMap(Order::getOrderId,Order::calculateTotalAmount,(existingAmount, newAmount) -> existingAmount + newAmount));orderTotalAmountMap.forEach((orderId, totalAmount) -> System.out.println("orderId: " + orderId + ", totalAmount: " + totalAmount));}}在上述代碼中，首先定義了多個類來表示復雜的數據結構，包括Product（商品）、OrderItem（訂單明細）、Customer（客戶）和Order（訂單）。然后創建了一些示例數據，并將其存儲在orderList中。最后，使用 Stream API 將orderList轉換為以訂單 id 為鍵，訂單總金額為值的 Map。在轉換過程中，通過自定義合并函數(existingAmount, newAmount) -> existingAmount + newAmount來處理可能出現的重復訂單 id，將重復訂單的總金額進行合并。
（二）結合其他 Stream 操作
在將 List 轉換為 Map 的過程中，我們還可以結合其他 Stream 操作，實現更強大的數據處理功能。比如，在上述訂單的例子中，我們可以先對訂單列表進行過濾，只選擇特定客戶的訂單，然后再進行轉換。同時，還可以對訂單明細進行映射，提取出商品名稱，再進行后續處理。代碼如下：
import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;// 商品類class Product {private String productName;private double unitPrice;public Product(String productName, double unitPrice) {this.productName = productName;this.unitPrice = unitPrice;}public String getProductName() {return productName;}public double getUnitPrice() {return unitPrice;}}// 訂單明細類class OrderItem {private Product product;private int quantity;public OrderItem(Product product, int quantity) {this.product = product;this.quantity = quantity;}public Product getProduct() {return product;}public int getQuantity() {return quantity;}// 計算訂單明細的金額public double calculateAmount() {return product.getUnitPrice() * quantity;}}// 客戶類class Customer {private String customerName;private String contactNumber;public Customer(String customerName, String contactNumber) {this.customerName = customerName;this.contactNumber = contactNumber;}public String getCustomerName() {return customerName;}public String getContactNumber() {return contactNumber;}}// 訂單類class Order {private int orderId;private Customer customer;private List<OrderItem> orderItems;public Order(int orderId, Customer customer, List<OrderItem> orderItems) {this.orderId = orderId;this.customer = customer;this.orderItems = orderItems;}public int getOrderId() {return orderId;}public Customer getCustomer() {return customer;}public List<OrderItem> getOrderItems() {return orderItems;}// 計算訂單總金額public double calculateTotalAmount() {return orderItems.stream().mapToDouble(OrderItem::calculateAmount).sum();}}public class ComplexListToMapWithOtherStreamOpsExample {public static void main(String[] args) {// 創建商品對象Product product1 = new Product("Laptop", 1000.0);Product product2 = new Product("Mouse", 50.0);// 創建訂單明細對象OrderItem orderItem1 = new OrderItem(product1, 2);OrderItem orderItem2 = new OrderItem(product2, 3);// 創建客戶對象Customer customer1 = new Customer("Alice", "123456789");Customer customer2 = new Customer("Bob", "987654321");// 創建訂單對象Order order1 = new Order(1, customer1, Arrays.asList(orderItem1, orderItem2));Order order2 = new Order(2, customer2, Arrays.asList(orderItem1));List<Order> orderList = new ArrayList<>();orderList.add(order1);orderList.add(order2);// 結合過濾和映射操作，將特定客戶（這里是Alice）的訂單轉換為以訂單id為鍵，包含訂單中所有商品名稱的List為值的MapMap<Integer, List<String>> orderProductNamesMap = orderList.stream().filter(order -> "Alice".equals(order.getCustomer().getCustomerName())).collect(Collectors.toMap(Order::getOrderId,order -> order.getOrderItems().stream().map(orderItem -> orderItem.getProduct().getProductName()).collect(Collectors.toList())));orderProductNamesMap.forEach((orderId, productNames) -> {System.out.println("orderId: " + orderId);System.out.println("Product Names: " + productNames);});}}在這段代碼中，首先使用filter操作篩選出客戶名為 “Alice” 的訂單，然后在Collectors.toMap的第二個參數中，使用map操作提取每個訂單中所有訂單明細的商品名稱，并通過collect(Collectors.toList())將這些商品名稱收集到一個 List 中，最終得到一個以訂單 id 為鍵，包含訂單中所有商品名稱的 List 為值的 Map。通過這樣的方式，我們可以靈活地組合各種 Stream 操作，滿足復雜的數據處理需求，讓 Java Stream API 在實際應用中發揮出更大的威力。
五、總結與展望
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在 Java 編程的廣闊世界里，將 List 轉換為 Map 是一項極為常見且基礎的操作，而 Java Stream API 的出現，為這一操作注入了新的活力，使其變得更加簡潔高效。通過使用Collectors.toMap()方法，我們能夠輕松地實現 List 到 Map 的轉換，滿足各種業務場景的需求。
在處理重復鍵值這一關鍵問題時，我們有多種策略可供選擇。拋出異常策略能幫助我們及時發現數據中的潛在問題，確保數據的準確性和一致性；而自定義合并策略則賦予了我們更大的靈活性，根據不同的業務邏輯，我們可以選擇保留舊值、選擇新值或者合并值，讓代碼更加貼合實際業務需求。
通過復雜數據結構轉換和結合其他 Stream 操作的實戰演練，我們更加深入地領略了 Stream API 的強大功能和無限潛力。它不僅能處理簡單的數據轉換，還能在復雜的數據結構和多樣化的業務邏輯中發揮重要作用，結合其他 Stream 操作，如過濾、映射等，Stream API 能夠實現更加復雜的數據處理任務，為我們的開發工作提供了極大的便利 。
希望大家在今后的 Java 開發中，能夠大膽地運用 Stream API 來處理 List 到 Map 的轉換以及重復鍵值的問題。不斷探索 Stream API 的更多用法和技巧，將其融入到日常的項目開發中，相信它一定會為你的代碼帶來更高的效率和更好的可讀性，讓你的開發工作事半功倍！
