本文介紹了如何使用 Java Stream API 高效地處理 ID 列表，并根據 ID 是否存在于 map 中，將其分割成包含對應對象的列表和包含缺失 ID 的列表。通過 partitioningBy 方法，避免了傳統循環的冗余代碼，使代碼更簡潔易懂。
在處理數據時，經常會遇到需要根據特定條件將數據分割成不同集合的需求。例如，我們有一個 ID 列表和一個 ID 到對象的映射 Map，需要根據 ID 是否存在于 Map 中，將 ID 分割成包含對應對象的列表和包含缺失 ID 的列表。傳統的做法通常是使用循環遍歷 ID 列表，逐個判斷 ID 是否存在于 Map 中，然后將 ID 或對象添加到相應的列表中。這種方法代碼冗余，可讀性差。Java Stream API 提供了 partitioningBy 方法，可以更簡潔高效地實現這一需求。
使用 partitioningBy 分割流數據
partitioningBy 是 Collectors 類中的一個靜態方法，它接受一個 Predicate 函數式接口作為參數，用于判斷流中的元素是否滿足特定條件。partitioningBy 方法會根據 Predicate 的返回值（true 或 false）將流中的元素分割成兩個列表，并將其作為 Map 的值返回，Map 的鍵分別為 true 和 false。
以下代碼展示了如何使用 partitioningBy 方法將 ID 列表分割成包含對應對象的列表和包含缺失 ID 的列表：
import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class StreamPartitioning { public static void main(String[] args) { List<String> myIdList = Arrays.asList("a", "b", "c"); Map<String, Object> myObjectMap = new HashMap<>(); myObjectMap.put("b", "B"); Map<Boolean, List<String>> partitioned = myIdList.stream() .collect(Collectors.partitioningBy(myObjectMap::containsKey)); List<Object> objectList = partitioned.get(true).stream() .map(myObjectMap::get).collect(Collectors.toList()); List<String> missingObjIds = partitioned.get(false); System.out.println("objectList=" + objectList); System.out.println("missingObjIds=" + missingObjIds); } }
代碼解析：
- 準備數據： 首先，我們創建了一個 ID 列表 myIdList 和一個 ID 到對象的映射 Map myObjectMap。
- 使用 partitioningBy 分割流： 我們使用 myIdList.stream() 創建一個流，然后調用 collect(Collectors.partitioningBy(myObjectMap::containsKey)) 方法將流分割成兩個列表。myObjectMap::containsKey 是一個方法引用，它等價于 id -> myObjectMap.containsKey(id)，用于判斷 ID 是否存在于 myObjectMap 中。
- 獲取對象列表和缺失 ID 列表： partitioned.get(true) 返回包含存在于 myObjectMap 中的 ID 的列表，我們使用 stream().map(myObjectMap::get).collect(Collectors.toList()) 將 ID 列表轉換成對象列表。partitioned.get(false) 返回包含不存在于 myObjectMap 中的 ID 的列表，即缺失 ID 列表。
- 輸出結果： 最后，我們輸出對象列表和缺失 ID 列表。
輸出結果：
objectList=[B] missingObjIds=[a, c]
注意事項：
- partitioningBy 方法返回的 Map 的鍵只能是 true 或 false。
- partitioningBy 方法會將流中的所有元素都處理一遍，因此如果流中的元素數量很大，可能會影響性能。
總結：
使用 Java Stream API 的 partitioningBy 方法可以高效地將流數據分割成不同的集合，避免了傳統循環的冗余代碼，使代碼更簡潔易懂。在處理需要根據特定條件將數據分割成不同集合的場景中，partitioningBy 方法是一個非常實用的工具。
