深入解析 Java Stream API：从 List 到 Map 的优雅转换！！！

深入解析 Java Stream API：从 List 到 Map 的优雅转换

大家好！ 今天我们来聊聊 Java 8 中一个非常常见的操作：使用 Stream API 将 List 转换为 Map。 具体来说，我们将深入分析以下代码片段：

Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = inviteCodes.stream()
                .collect(Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic));

这段代码看似简单，但背后涉及了 Stream API、方法引用、Lambda 表达式以及 Collectors.toMap 的强大功能。 我们将从代码的背景开始，逐步拆解它的实现原理，探讨使用场景、优势和优化方法，最后通过一个实际案例展示它的应用。为了更直观地理解整个过程，我们还会插入一个 Mermaid 流程图！

准备好了吗？让我们开始吧！

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背景：为什么需要将 List 转换为 Map？

在 Java 开发中，我们经常需要处理集合数据。例如，在一个邀请码系统中，我们有一个 List，其中 InviteCode 是一个实体类，包含 id、inviteCode、inviteLevel 和 createdBy 等字段：

public class InviteCode {
    private Integer id;
    private String inviteCode;
    private Integer inviteLevel;
    private Integer createdBy;

    // Getters and Setters
    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public String getInviteCode() {
        return inviteCode;
    }

    public Integer getInviteLevel() {
        return inviteLevel;
    }

    public Integer getCreatedBy() {
        return createdBy;
    }
}

假设我们有一个 List，包含 adminId = 7 的所有邀请码记录：

id	admin_id	created_by	invite_code	invite_level
20	7	NULL	******	0
21	7	20	263113	1
22	7	20	704358	1
23	7	20	982868	1
24	7	NULL	******	0
25	7	24	******	1
26	7	25	******	2
27	7	26	991476	3

我们的目标是构建一个以 adminId 为根的邀请码层级树。为了高效地查找某个 id 对应的 InviteCode 对象，我们需要将 List 转换为 Map，其中：

• 键（Key）：InviteCode 的 id（Integer 类型）。
• 值（Value）：InviteCode 对象本身。

这就是以下代码的作用：

Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = inviteCodes.stream()
                .collect(Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic));

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代码拆解：一步步理解

让我们逐步拆解这段代码，弄清楚它是如何工作的！

1. inviteCodes.stream()

• inviteCodes：是一个 List，包含 adminId = 7 的 8 条记录（id = 20, 21, ..., 27）。
• stream()：将 List 转换为一个 Stream。
  • Stream 是 Java 8 引入的流式 API，允许你以声明式的方式处理集合数据（例如映射、过滤、归约等）。

结果：inviteCodes.stream() 生成了一个 Stream，包含 8 个 InviteCode 对象。

2. .collect(Collectors.toMap(...))

• collect：是 Stream 的终止操作，用于将流中的元素收集到一个结果容器中（例如 List、Set 或 Map）。
• Collectors.toMap：是一个收集器（Collector），专门用于将流中的元素收集到一个 Map 中。

Collectors.toMap 的方法签名

public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(
    Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
    Function<? super T, ? extends U> valueMapper
)

• 参数：
  • keyMapper：一个函数，用于从流中的每个元素提取 Map 的键（Key）。
  • valueMapper：一个函数，用于从流中的每个元素提取 Map 的值（Value）。
• 返回值：一个 Map。

在我们的代码中：

• T 是 InviteCode（流中的元素类型）。
• K 是 Integer（键的类型）。
• U 是 InviteCode（值的类型）。

3. InviteCode::getId

• InviteCode::getId：这是一个方法引用（Method Reference），等价于 Lambda 表达式 ic -> ic.getId()。
• 作用：从 InviteCode 对象中提取 id 字段，作为 Map 的键。
• 类型：Function，将 InviteCode 映射为 Integer。

示例：

• 如果 InviteCode 对象的 id 是 20，InviteCode::getId 会返回 20。

4. ic -> ic

• ic -> ic：这是一个 Lambda 表达式，表示一个简单的映射函数。
• 作用：将 InviteCode 对象本身作为 Map 的值。
• 类型：Function，将 InviteCode 映射为它自己。

示例：

• 如果 InviteCode 对象是 ic（id = 20），ic -> ic 直接返回这个 ic 对象。

5. 整体效果

• Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic)：
  • 对 Stream 中的每个 InviteCode 对象：
    • 使用 InviteCode::getId 提取 id 作为键。
    • 使用 ic -> ic 提取整个 InviteCode 对象作为值。
  • 将所有键值对收集到一个 Map 中。

结果：

• inviteCodeMap 是一个 Map，其中：
  • inviteCodeMap.get(20)：InviteCode(id=20, inviteCode="******", ...)。
  • inviteCodeMap.get(21)：InviteCode(id=21, inviteCode="263113", ...)。
  • …
  • inviteCodeMap.get(27)：InviteCode(id=27, inviteCode="991476", ...)。

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Mermaid 流程图：可视化转换过程

为了更直观地理解 List 到 Map 的转换过程，我们使用 Mermaid 流程图来展示：

Start: List
inviteCodes

Stream
inviteCodes.stream()

For each InviteCode in Stream

Extract Key:
InviteCode::getId
(e.g., id = 20)

Extract Value:
ic -> ic
(e.g., InviteCode object)

Key-Value Pair:
(20, InviteCode(id=20, ...))

Collect to Map
Collectors.toMap()

End: Map
inviteCodeMap

• 流程说明：
  1. 从 List 开始，转换为 Stream。
  2. 对流中的每个 InviteCode 对象：
     • 使用 InviteCode::getId 提取键（id）。
     • 使用 ic -> ic 提取值（InviteCode 对象）。
  3. 将所有键值对收集到 Map 中。

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为什么需要 inviteCodeMap？

在邀请码系统中，我们的目标是构建一个以 adminId 为根的层级树。为了高效地查找某个 id 对应的 InviteCode 对象，我们需要将 List 转换为 Map。

1. 后续代码

// 找到所有根节点（createdBy = NULL）
List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream()
        .filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null)
        .collect(Collectors.toList());

// 为每个根节点构建树形结构
List<InviteCodeTreeDTO> trees = new ArrayList<>();
for (InviteCode root : roots) {
    InviteCodeTreeDTO tree = buildTree(root, inviteCodeMap, new HashSet<>());
    trees.add(tree);
}

在 buildTree 方法中，需要根据 createdBy 查找子节点：

private InviteCodeTreeDTO buildTree(InviteCode root, Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap, Set<Integer> visited) {
    if (!visited.add(root.getId())) {
        throw new IllegalStateException("Detected a cycle in invite code hierarchy at ID: " + root.getId());
    }

    InviteCodeTreeDTO node = new InviteCodeTreeDTO();
    node.setId(root.getId());
    node.setInviteCode(root.getInviteCode());
    node.setInviteLevel(root.getInviteLevel());
    node.setChildren(new ArrayList<>());

    // 查找所有子节点（createdBy = root.id）
    List<InviteCode> children = inviteCodeMap.values().stream()
            .filter(ic -> Objects.equals(ic.getCreatedBy(), root.getId()))
            .collect(Collectors.toList());

    for (InviteCode child : children) {
        InviteCodeTreeDTO childNode = buildTree(child, inviteCodeMap, new HashSet<>(visited));
        node.getChildren().add(childNode);
    }

    return node;
}

• 为什么用 Map？
  • 如果直接遍历 inviteCodes 查找子节点（createdBy = root.id），时间复杂度是 O(n)。
  • 使用 inviteCodeMap，可以通过 id 直接查找 InviteCode 对象，时间复杂度是 O(1)（尽管当前 children 查找仍需优化）。

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优势：为什么使用 Stream API？

1. 代码简洁

• Stream API 提供了声明式的写法，比传统的 for 循环更简洁。
• 传统写法可能需要手动遍历和填充 Map：

  Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = new HashMap<>();
  for (InviteCode ic : inviteCodes) {
      inviteCodeMap.put(ic.getId(), ic);
  }
  

• 使用 Stream API，代码更简洁优雅。

2. 功能强大

• Stream API 支持链式操作，可以轻松添加过滤、映射等操作。
• 例如，如果只想收集 inviteLevel > 0 的 InviteCode：

  Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = inviteCodes.stream()
          .filter(ic -> ic.getInviteLevel() > 0)
          .collect(Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic));
  

3. 并行处理

• Stream API 支持并行处理（parallelStream()），在大规模数据下可以提高性能：

  Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = inviteCodes.parallelStream()
          .collect(Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic));
  

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️ 优化建议

1. 更高效的子节点查找

当前 buildTree 方法中，查找子节点的方式可以通过 inviteCodeMap 进一步优化：

// 预先构建 createdBy 到子节点的映射
Map<Integer, List<InviteCode>> childrenMap = inviteCodes.stream()
        .filter(ic -> ic.getCreatedBy() != null)
        .collect(Collectors.groupingBy(InviteCode::getCreatedBy));

// 修改 buildTree 方法
private InviteCodeTreeDTO buildTree(InviteCode root, Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap, Map<Integer, List<InviteCode>> childrenMap, Set<Integer> visited) {
    if (!visited.add(root.getId())) {
        throw new IllegalStateException("Detected a cycle in invite code hierarchy at ID: " + root.getId());
    }

    InviteCodeTreeDTO node = new InviteCodeTreeDTO();
    node.setId(root.getId());
    node.setInviteCode(root.getInviteCode());
    node.setInviteLevel(root.getInviteLevel());
    node.setChildren(new ArrayList<>());

    // 查找所有子节点（createdBy = root.id）
    List<InviteCode> children = childrenMap.getOrDefault(root.getId(), Collections.emptyList());

    for (InviteCode child : children) {
        InviteCodeTreeDTO childNode = buildTree(child, inviteCodeMap, childrenMap, new HashSet<>(visited));
        node.getChildren().add(childNode);
    }

    return node;
}

• 效果：通过 childrenMap，可以以 O(1) 的时间复杂度找到某个 id 的所有子节点。

2. 处理键冲突

Collectors.toMap 默认情况下，如果有重复的键（id），会抛出 IllegalStateException: Duplicate key。在我们的场景中，id 是主键，应该不会有重复，但为了安全起见，可以指定合并策略：

Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = inviteCodes.stream()
        .collect(Collectors.toMap(
                InviteCode::getId,
                ic -> ic,
                (existing, replacement) -> existing // 如果有重复的 id，保留第一个
        ));

• 效果：如果 id 重复，保留第一个 InviteCode 对象。

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完整代码：实际应用

以下是完整的 InviteCodeService 实现，展示了如何使用 inviteCodeMap 构建层级树：

public class InviteCodeService {
    private final InviteCodeRepository inviteCodeRepository;

    public InviteCodeService(InviteCodeRepository inviteCodeRepository) {
        this.inviteCodeRepository = inviteCodeRepository;
    }

    public AdminInviteCodeTreeDTO getAdminInviteCodeTree(Integer adminId) {
        List<InviteCode> inviteCodes = inviteCodeRepository.findByAdminId(adminId);
        if (inviteCodes.isEmpty()) {
            AdminInviteCodeTreeDTO result = new AdminInviteCodeTreeDTO();
            result.setAdminId(adminId);
            result.setChildren(Collections.emptyList());
            return result;
        }

        // 将 List 转换为 Map
        Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap = inviteCodes.stream()
                .collect(Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic));

        // 预构建 createdBy 到子节点的映射
        Map<Integer, List<InviteCode>> childrenMap = inviteCodes.stream()
                .filter(ic -> ic.getCreatedBy() != null)
                .collect(Collectors.groupingBy(InviteCode::getCreatedBy));

        // 找到所有根节点（createdBy = NULL）
        List<InviteCode> roots = inviteCodes.stream()
                .filter(ic -> ic.getCreatedBy() == null)
                .collect(Collectors.toList());

        // 为每个根节点构建树形结构
        List<InviteCodeTreeDTO> trees = new ArrayList<>();
        for (InviteCode root : roots) {
            InviteCodeTreeDTO tree = buildTree(root, inviteCodeMap, childrenMap, new HashSet<>());
            trees.add(tree);
        }

        AdminInviteCodeTreeDTO result = new AdminInviteCodeTreeDTO();
        result.setAdminId(adminId);
        result.setChildren(trees);
        return result;
    }

    private InviteCodeTreeDTO buildTree(InviteCode root, Map<Integer, InviteCode> inviteCodeMap, Map<Integer, List<InviteCode>> childrenMap, Set<Integer> visited) {
        if (!visited.add(root.getId())) {
            throw new IllegalStateException("Detected a cycle in invite code hierarchy at ID: " + root.getId());
        }

        InviteCodeTreeDTO node = new InviteCodeTreeDTO();
        node.setId(root.getId());
        node.setInviteCode(root.getInviteCode());
        node.setInviteLevel(root.getInviteLevel());
        node.setChildren(new ArrayList<>());

        List<InviteCode> children = childrenMap.getOrDefault(root.getId(), Collections.emptyList());
        for (InviteCode child : children) {
            InviteCodeTreeDTO childNode = buildTree(child, inviteCodeMap, childrenMap, new HashSet<>(visited));
            node.getChildren().add(childNode);
        }

        return node;
    }
}

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总结

通过 Stream API 和 Collectors.toMap，我们可以轻松地将 List 转换为 Map，为后续的层级树构建提供了高效的数据结构。

• 核心代码：inviteCodes.stream().collect(Collectors.toMap(InviteCode::getId, ic -> ic)) 将列表转换为映射。
• 优势：代码简洁、功能强大、支持并行处理。
• 优化：通过 childrenMap 提高子节点查找效率，处理键冲突。

希望这篇博客对你理解 Stream API 和 Collectors.toMap 有所帮助！ 如果你有其他问题，欢迎留言讨论！

参考：Java 官方文档、Collectors 源码。点赞和分享哦！