Kotlin
Java 8 équivalents de flux

Introduction

Remarques

// 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. 

Accumuler des noms dans une liste

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

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

Convertir des éléments en chaînes et les concaténer, séparés par des virgules

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

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

Calculer la somme des salaires des employés

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

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

Employés du groupe par département

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

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

Calculer la somme des salaires par département

// 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 }}

Partitionnez les élèves en passant et échouant

// 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 }

Noms de membres masculins

// 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 }

Noms de groupe des membres inscrits par sexe

// 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 } }   

Filtrer une liste dans une autre liste

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

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

Trouver la plus courte chaîne d'une liste

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

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

Différents types de flux # 2 - utiliser paresseusement le premier élément s'il existe

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

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

Différents types de flux # 3 - itération d'une gamme d'entiers

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

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

Différents types de flux # 4 - itérer un tableau, mapper les valeurs, calculer la moyenne

// 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)

Différents types de flux # 5 - répétez lentement une liste de chaînes, mappez les valeurs, convertissez-les en Int, recherchez max

// 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)

Différents types de flux # 6 - itération lente d'un flux d'Ints, mappage des valeurs, impression des résultats

// 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)

Différents types de flux # 7 - itération paresseuse Doubles, mapper à Int, mapper à String, imprimer chaque

// 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)

Comptage d'éléments dans une liste après application du filtre

// 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') }

Comment les flux fonctionnent - filtrer, majuscule, puis trier une liste

// 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)

Différents types de flux # 1 - désireux d'utiliser le premier élément s'il existe

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

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

ou, créez une fonction d'extension sur String appelée 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)

Voir aussi: fonction apply()

Voir aussi: Fonctions d'extension

Voir aussi: ?. Opérateur d'appel sécurisé , et en nullité générale: http://stackoverflow.com/questions/34498562/in-kotlin-what-is-the-idiomatic-way-to-deal-with-nullable-values-referencing-o/34498563 # 34498563

Recueillir l'exemple n ° 5 - trouver des personnes d'âge légal, sortir des chaînes formatées

// 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.

Et comme remarque secondaire, dans Kotlin, nous pouvons créer des classes de données simples et instancier les données de test comme suit:

// 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))

Recueillir l'exemple n ° 6 - regrouper les personnes par âge, imprimer l'âge et les noms ensemble

// 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 cas plus intéressant ici pour Kotlin. D'abord, les mauvaises réponses pour explorer les variantes de création d'une Map partir d'une collection / séquence:

// 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>

Et maintenant, pour la bonne réponse:

// 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!!

Nous devions simplement joindre les valeurs correspondantes pour joinToString les listes et fournir un transformateur à joinToString pour passer d'une instance Person au nom Person.name .

Recueillir l'exemple n ° 7a - Noms des cartes, joindre avec un délimiteur

// 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(" | ")

Recueillir l'exemple n ° 7b - Recueillir avec 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)

Mais il est préférable de créer une fonction d’extension 2 pour faire correspondre les styles de 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)) }

Maintenant, vous avez deux façons d'utiliser les nouvelles fonctions de summarizingInt :

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

// or

val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }

Et tout cela produit les mêmes résultats. Nous pouvons également créer cette extension pour travailler sur la Sequence et pour les types primitifs appropriés.