Kotlin
Equivalentes de flujo de Java 8

Introducción

Observaciones

// switch to and from lazy
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.toList()

// switch to lazy, but sorted() brings us out again at the end
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.sorted()

val someList = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }

val someList: List<String> = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }

val someList = people?.filter { it.age <= 30 }?.map { it.name }

// Java:
Stream<String> stream =
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c").filter(s -> s.startsWith("b"));

stream.anyMatch(s -> true);    // ok
stream.noneMatch(s -> true);   // exception

// Kotlin:  
val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }

stream.forEach(::println) // b1, b2

println("Any B ${stream.any { it.startsWith('b') }}") // Any B true
println("Any C ${stream.any { it.startsWith('c') }}") // Any C false

stream.forEach(::println) // b1, b2

// Java:
Supplier<Stream<String>> streamSupplier =
    () -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
          .filter(s -> s.startsWith("a"));

streamSupplier.get().anyMatch(s -> true);   // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true);  // ok

val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }
        .constrainOnce()

stream.forEach(::println) // b1, b2
stream.forEach(::println) // Error:java.lang.IllegalStateException: This sequence can be consumed only once. 

Acumular nombres en una lista

// Java:  
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val list = people.map { it.name }  // toList() not needed

Convertir elementos en cadenas y concatenarlos, separados por comas.

// Java:
String joined = things.stream()
                       .map(Object::toString)
                       .collect(Collectors.joining(", "));

// Kotlin:
val joined = things.joinToString() // ", " is used as separator, by default

Calcular la suma de los salarios de los empleados

// Java:
int total = employees.stream()
                      .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Kotlin:
val total = employees.sumBy { it.salary }

Grupo de empleados por departamento.

// Java:
Map<Department, List<Employee>> byDept
     = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

// Kotlin:
val byDept = employees.groupBy { it.department }

Calcular la suma de los salarios por departamento

// Java:
Map<Department, Integer> totalByDept
     = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
                     Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));

// Kotlin:
val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}

Partición de los estudiantes en pasar y fallando

// Java:
Map<Boolean, List<Student>> passingFailing =
     students.stream()
             .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

// Kotlin:
val passingFailing = students.partition { it.grade >= PASS_THRESHOLD }

Nombres de miembros masculinos

// Java:
List<String> namesOfMaleMembersCollect = roster
    .stream()
    .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
    .map(p -> p.getName())
    .collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val namesOfMaleMembers = roster.filter { it.gender == Person.Sex.MALE }.map { it.name }

Grupo de nombres de miembros en la lista por género

// Java:
Map<Person.Sex, List<String>> namesByGender =
      roster.stream().collect(
        Collectors.groupingBy(
            Person::getGender,                      
            Collectors.mapping(
                Person::getName,
                Collectors.toList())));

// Kotlin:
val namesByGender = roster.groupBy { it.gender }.mapValues { it.value.map { it.name } }   

Filtrar una lista a otra lista

// Java:
List<String> filtered = items.stream()
    .filter( item -> item.startsWith("o") )
    .collect(Collectors.toList());

// Kotlin:
val filtered = items.filter { item.startsWith('o') } 

Encontrando la cadena más corta de una lista

// Java:
String shortest = items.stream()
    .min(Comparator.comparing(item -> item.length()))
    .get();

// Kotlin:
val shortest = items.minBy { it.length }

Diferentes tipos de transmisiones # 2: usar perezosamente el primer elemento si existe

// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);    

// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)

Diferentes tipos de transmisiones # 3: iterar un rango de enteros

// Java:
IntStream.range(1, 4).forEach(System.out::println);

// Kotlin:  (inclusive range)
(1..3).forEach(::println)

Diferentes tipos de transmisiones # 4: iterar una matriz, mapear los valores, calcular el promedio

// Java:
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
    .map(n -> 2 * n + 1)
    .average()
    .ifPresent(System.out::println); // 5.0    

// Kotlin:
arrayOf(1,2,3).map { 2 * it + 1}.average().apply(::println)

Diferentes tipos de flujos n. ° 5: iterar perezosamente una lista de cadenas, mapear los valores, convertir a Int, encontrar máx.

// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .map(s -> s.substring(1))
    .mapToInt(Integer::parseInt)
    .max()
    .ifPresent(System.out::println);  // 3

// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3")
    .map { it.substring(1) }
    .map(String::toInt)
    .max().apply(::println)

Diferentes tipos de flujos n. ° 6: iteren perezosamente un flujo de Ints, mapee los valores, imprima resultados

// Java:
IntStream.range(1, 4)
    .mapToObj(i -> "a" + i)
    .forEach(System.out::println);

// a1
// a2
// a3    

// Kotlin:  (inclusive range)
(1..3).map { "a$it" }.forEach(::println)

Diferentes tipos de transmisiones # 7: iteraciones perezosas dobles, mapa a Int, mapa a Cadena, imprimir cada

// Java:
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
    .mapToInt(Double::intValue)
    .mapToObj(i -> "a" + i)
    .forEach(System.out::println);

// a1
// a2
// a3

// Kotlin:
sequenceOf(1.0, 2.0, 3.0).map(Double::toInt).map { "a$it" }.forEach(::println)

Contando elementos en una lista después de aplicar el filtro

// Java:
long count = items.stream().filter( item -> item.startsWith("t")).count();

// Kotlin:
val count = items.filter { it.startsWith('t') }.size
// but better to not filter, but count with a predicate
val count = items.count { it.startsWith('t') }

Cómo funcionan las secuencias - filtre, mayúsculas, luego ordene una lista

// Java:
List<String> myList = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");

myList.stream()
      .filter(s -> s.startsWith("c"))
      .map(String::toUpperCase)
     .sorted()
     .forEach(System.out::println);

// C1
// C2

// Kotlin:
val list = listOf("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
list.filter { it.startsWith('c') }.map (String::toUpperCase).sorted()
        .forEach (::println)

Diferentes tipos de transmisiones # 1: ansiosos por usar el primer elemento si existe

// Java:
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
    .stream()
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);    

// Kotlin:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)

o cree una función de extensión en String llamada ifPresent:

// Kotlin:
inline fun String?.ifPresent(thenDo: (String)->Unit) = this?.apply { thenDo(this) }

// now use the new extension function:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull().ifPresent(::println)

Ver también: función apply()

Ver también: Funciones de extensión.

Vea también: ?. Operador de Safe Call y, en general, nulabilidad: http://stackoverflow.com/questions/34498562/in-kotlin-what-is-the-idiomatic-way-to-deal-with-nullable-values-referencing-o/34498563 # 34498563

Recopile el ejemplo # 5: encuentre personas mayores de edad, una cadena con formato de salida

// Java:
String phrase = persons
        .stream()
        .filter(p -> p.age >= 18)
        .map(p -> p.name)
        .collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age."));

System.out.println(phrase);
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.    

// Kotlin:
val phrase = persons
        .filter { it.age >= 18 }
        .map { it.name }
        .joinToString(" and ", "In Germany ", " are of legal age.")

println(phrase)
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.

Y como nota al margen, en Kotlin podemos crear clases de datos simples y crear una instancia de los datos de prueba de la siguiente manera:

// Kotlin:
// data class has equals, hashcode, toString, and copy methods automagically
data class Person(val name: String, val age: Int) 

val persons = listOf(Person("Tod", 5), Person("Max", 33), 
                     Person("Frank", 13), Person("Peter", 80),
                     Person("Pamela", 18))

Reúna el ejemplo # 6: agrupe a las personas por edad, edad de impresión y nombres juntos

// Java:
Map<Integer, String> map = persons
        .stream()
        .collect(Collectors.toMap(
                p -> p.age,
                p -> p.name,
                (name1, name2) -> name1 + ";" + name2));

System.out.println(map);
// {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}    

Ok, un caso más de interés aquí para Kotlin. Primero, las respuestas incorrectas para explorar las variaciones de la creación de un Map partir de una colección / secuencia:

// Kotlin:
val map1 = persons.map { it.age to it.name }.toMap()
println(map1)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David} 
// Result: duplicates overridden, no exception similar to Java 8

val map2 = persons.toMap({ it.age }, { it.name })
println(map2)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David} 
// Result: same as above, more verbose, duplicates overridden

val map3 = persons.toMapBy { it.age }
println(map3)
// output: {18=Person(name=Max, age=18), 23=Person(name=Pamela, age=23), 12=Person(name=David, age=12)}
// Result: duplicates overridden again

val map4 = persons.groupBy { it.age }
println(map4)
// output: {18=[Person(name=Max, age=18)], 23=[Person(name=Peter, age=23), Person(name=Pamela, age=23)], 12=[Person(name=David, age=12)]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<Person>> instead of Map<Int, String>

val map5 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.map { it.name } }
println(map5)
// output: {18=[Max], 23=[Peter, Pamela], 12=[David]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<String>> instead of Map<Int, String>

Y ahora para la respuesta correcta:

// Kotlin:
val map6 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.joinToString(";") { it.name } }

println(map6)
// output: {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}
// Result: YAY!!

Solo necesitábamos unir los valores coincidentes para colapsar las listas y proporcionar un transformador para joinToString para pasar de la instancia de Person al Person.name .

Recopile el ejemplo # 7a - Asigne nombres, únase junto con delimitador

// Java (verbose):
Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector =
Collector.of(
        () -> new StringJoiner(" | "),          // supplier
        (j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()),  // accumulator
        (j1, j2) -> j1.merge(j2),               // combiner
        StringJoiner::toString);                // finisher

String names = persons
        .stream()
        .collect(personNameCollector);

System.out.println(names);  // MAX | PETER | PAMELA | DAVID    

// Java (concise)
String names = persons.stream().map(p -> p.name.toUpperCase()).collect(Collectors.joining(" | "));

// Kotlin:
val names = persons.map { it.name.toUpperCase() }.joinToString(" | ")

Ejemplo de recopilación # 7b: recopilación con SummarizingInt

// Java:
IntSummaryStatistics ageSummary =
    persons.stream()
           .collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age));

System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}    

// Kotlin:

// something to hold the stats...
data class SummaryStatisticsInt(var count: Int = 0,  
                                var sum: Int = 0, 
                                var min: Int = Int.MAX_VALUE, 
                                var max: Int = Int.MIN_VALUE, 
                                var avg: Double = 0.0) {
    fun accumulate(newInt: Int): SummaryStatisticsInt {
        count++
        sum += newInt
        min = min.coerceAtMost(newInt)
        max = max.coerceAtLeast(newInt)
        avg = sum.toDouble() / count
        return this
    }
}

// Now manually doing a fold, since Stream.collect is really just a fold
val stats = persons.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, person -> stats.accumulate(person.age) }

println(stats)
// output: SummaryStatisticsInt(count=4, sum=76, min=12, max=23, avg=19.0)

Pero es mejor crear una función de extensión, 2 en realidad para que coincida con los estilos en Kotlin stdlib:

// Kotlin:
inline fun Collection<Int>.summarizingInt(): SummaryStatisticsInt
        = this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, num -> stats.accumulate(num) }

inline fun <T: Any> Collection<T>.summarizingInt(transform: (T)->Int): SummaryStatisticsInt =
        this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, item -> stats.accumulate(transform(item)) }

Ahora tiene dos formas de usar las nuevas funciones de summarizingInt :

val stats2 = persons.map { it.age }.summarizingInt()

// or

val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }

Y todos estos producen los mismos resultados. También podemos crear esta extensión para trabajar en Sequence y para tipos primitivos apropiados.