サーチ…


前書き

Kotlinは、関数型操作を適用するためのコレクションおよびiterableに関する多くの拡張メソッドを提供しています。専用のSequence型では、このような操作のいくつかを怠け者にすることができます。

備考

怠惰について

チェーンを遅延処理したい場合は、チェーンの前にasSequence()を使用してSequence変換できます。関数の連鎖の終わりには、通常、 Sequenceも終了します。次に、 toList()toSet()toMap()または他の関数を使用して、最後にSequenceを実現することができます。

// 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()

なぜ型がないのですか?

Kotlinの例では型が指定されていないことに気づくでしょう。これは、Kotlinが完全な型推論を持ち、コンパイル時に完全な型の安全であるためです。 Javaにはヌル可能な型があり、恐ろしいNPEを防ぐのに役立つので、Javaほどです。それでKotlinでこれは:

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

次のものと同じです:

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

Kotlinは何を知っているのでpeopleあり、そのpeople.ageあるIntしたがって、フィルタ式はのみとの比較ができInt 、そのpeople.nameあるStringため、 mapステップが生成するList<String> (読み取り専用ListString )。

今、 List<People>?ようにpeopleがおそらくnull場合はList<People>?次に:

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

List<String>?返しますList<String>?null値を扱うためにこのKotlinの慣用的な方法を参照してください。また、 Kotlinで nullableまたは空のリストを処理 する慣習的な方法も参照してください

ストリームの再利用

コトリンでは、それが1回以上消費されるかどうかは、収集のタイプに依存する。 Sequenceは毎回新しいイテレータを生成し、「1回のみ使用」をアサートしない限り、動作するたびに開始にリセットすることができます。したがって、Java 8ストリームでは次のように失敗しますが、Kotlinでは動作します。

// 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

そして、Javaでは同じ動作を得る:

// 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

したがって、Kotlinでは、データのプロバイダがリセットして新しいイテレータを提供するかどうかを決定します。しかし、意図的にSequenceを1回の反復に制限したい場合は、次のようにSequence constrainOnce()関数を使用できます。

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. 

参照:

リストの名前を累積する

// Java:  
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// Kotlin:
val list = people.map { it.name }  // toList() not needed

要素を文字列に変換し、コンマで区切って連結する

// Java:
String joined = things.stream()
                       .map(Object::toString)
                       .collect(Collectors.joining(", "));
// Kotlin:
val joined = things.joinToString() // ", " is used as separator, by default

従業員の給与計算

// Java:
int total = employees.stream()
                      .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
// Kotlin:
val total = employees.sumBy { it.salary }

部門別従業員

// Java:
Map<Department, List<Employee>> byDept
     = employees.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
// Kotlin:
val byDept = employees.groupBy { it.department }

部門別の給与計算

// 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 }}

生徒を合格と不合格に分割する

// 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 }

男性メンバーの名前

// 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 }

名簿のメンバーの性別によるグループ名

// 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 } }   

リストを別のリストにフィルターする

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

最短の文字列を検索する

// Java:
String shortest = items.stream()
    .min(Comparator.comparing(item -> item.length()))
    .get();
// Kotlin:
val shortest = items.minBy { it.length }

異なる種類のストリーム#2 - 最初のアイテムが怠けている場合は存在する

// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
    .findFirst()
    .ifPresent(System.out::println);    
// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)

異なる種類のストリーム#3 - 一連の整数を反復する

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

異なる種類のストリーム#4 - 配列を反復し、値をマップし、平均を計算する

// 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)

ストリームの種類#5 - 文字列のリストを怠惰に反復し、値をマップし、Intに変換し、最大値を見つける

// 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)

ストリームの種類の違い#6 - Intsのストリームを遅延させ、値をマップし、結果を出力する

// 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)

異なる種類のストリーム#7 - 遅延を怠惰に繰り返す、Intにマップする、Stringにマップする、それぞれを印刷する

// 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)

フィルタが適用された後にリスト内のアイテムを数える

// 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') }

ストリームの仕組み - フィルタリング、大文字、リストの並べ替え

// 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)

異なる種類のストリーム#1 - 最初のアイテムがあればそれを使う

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

または、ifPresentと呼ばれるStringの拡張関数を作成します。

// 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)

参照: apply()関数

参照: 拡張関数

参照: ?.セーフコールオペレータであり、一般的にnull許容性: http : //stackoverflow.com/questions/34498562/in-kotlin-what-is-the-idiomatic-way-to-deal-with-nullable-values-referencing-o/34498563 #34498563

コレクション例#5 - 法定年齢の人を探し出し、フォーマットされた文字列を出力する

// 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.

さらに、Kotlinでは、簡単なデータクラスを作成し、次のようにテストデータをインスタンス化できます。

// 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))

コレクションの例#6を収集する - 年齢、年齢、名前を一緒にグループ化する

// 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}    

それでは、Kotlinにとってもっと興味深いケースです。まず、コレクション/シーケンスからMapを作成する方法の違いを調べる間違った答え:

// 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>

それでは正解のために:

// 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!!

私達はちょうどリストを折りたたむとする変圧器を提供するために、一致する値を結合するために必要なjoinToStringから移動するPersonにインスタンスPerson.name

サンプルの収集#7a - マップ名、デリミタとの結合

// 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(" | ")

サンプル#7bを集める - SummarizingIntで収集する

// 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)

しかし、実際にはKotlin stdlibのスタイルにマッチする2つの拡張関数を作成する方が良いです:

// 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)) }

新しいsummarizingInt関数を使用するには、次の2つの方法があります。

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

// or

val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }

これらのすべてが同じ結果を生み出します。また、この拡張を作成してSequenceと適切なプリミティブ型に対して作業することもできます。



Modified text is an extract of the original Stack Overflow Documentation
ライセンスを受けた CC BY-SA 3.0
所属していない Stack Overflow