使用 Java Stream 的 map 多列求和
在现代 Java 编程中，Stream API 是一个强大而灵活的工具，它可以简化对数据集合的操作，提供了直观而高效的方式来处理数据。尤其是在需要对集合中的多列数据进行求和时，Stream API 更是能够以简洁的方式实现。本篇文章将介绍如何利用 Java Stream 和 map 方法，对多列数据进行求和，举例说明其用途，并结合状态图与甘特图来展示这个过程。
什么是 Java Stream？
Java Stream 是 Java 8 引入的一个新特性，它允许你以声明性方式对集合进行处理。通过使用 Stream API，你可以执行过滤、映射、排序、聚合等操作，提升编码效率和可读性。Stream 是一个顺序或并行处理数据元素的序列，它不存储数据，而是以函数式编程的方式进行处理。
数据准备
为了演示如何使用 Java Stream 进行多列求和，我们准备了一组 Employee 类以及一个模拟的员工列表。每个 Employee 对象包含姓名、薪水和奖金两个属性。我们将实现的目标是求出每个员工的总收入（薪水 + 奖金）。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
class Employee {
private String name;
private double salary;
private double bonus;
public Employee(String name, double salary, double bonus) {
this.name = name;
this.salary = salary;
this.bonus = bonus;
}
public String getName() {
return name;
}
public double getSalary() {
return salary;
}
public double getBonus() {
return bonus;
}
public double totalIncome() {
return salary + bonus;
}
}
使用 Stream 进行多列求和
现在让我们创建一个 Employee 对象列表，并使用 Java Stream 的 map 方法对多列（薪水和奖金）进行求和，从而得到每个员工的总收入。
import java.util.List;
public class EmployeeDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("Alice", 75000, 5000),
new Employee("Bob", 60000, 8000),
new Employee("Charlie", 85000, 6000)
);
double totalIncome = employees.stream()
.map(Employee::totalIncome) // 使用map方法
.reduce(0.0, Double::sum); // 求和
System.out.println("Total Income of all employees: " + totalIncome);
}
}
在以上代码中，我们首先创建了一个员工列表。通过 employees.stream() 创建一个 Stream，然后使用 map 方法对每个员工具体求取其总收入。最后，我们使用 reduce 方法将所有员工的总收入加起来。
状态图 - 处理流程
通过状态图，我们可以更清晰地理解 Java Stream 在多列求和过程中的状态转变。
stateDiagram
[*] --> Start
Start --> CreateList : 生成员工列表
CreateList --> CreateStream : 创建Stream
CreateStream --> MapIncome : 使用map取总收入
MapIncome --> ReduceIncome : 使用reduce求和
ReduceIncome --> End : 结束
End --> [*]
在状态图中，我们定义了从生成员工列表到结束的每一步，直观地表明了每个状态和转移过程。
甘特图 - 时间线
在后续的代码到执行流程，我们可以用甘特图来展示任务的时间线。
gantt
title Java Stream 多列求和流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 初始化
生成员工列表 :a1, 2023-01-01, 1d
创建Stream :after a1 , 1d
section 处理数据
使用map取总收入 :after a1 , 2d
使用reduce求和 :after a1 , 1d
section 最终输出
输出总收入 :after a1 , 1d
在甘特图中，每个任务代表了在使用 Java Stream 进行多列求和时所需的不同步骤及其时间线。
结尾
Java Stream 提供了一个高效而高层次的方式来处理集合数据。在我们的示例中，我们通过使用 map 和 reduce 方法，成功实现了多列数据（薪水和奖金）的求和操作。通过状态图和甘特图，我们的处理过程和时间安排更加清晰。
除了我们讨论的总收入计算，Java Stream 还可以用于其他复杂的数据处理场景，如过滤、分组、排序等。因此，掌握 Java Stream API 不仅能提升代码的简洁性与可读性，还能在处理数据时提高性能。希望这篇文章能帮助你更好地理解 Java Stream 的强大之处，鼓励你在日常开发中多加使用。
