Báo cáo lập trình java về Grouping and Partitioning

Xem lại ví dụ ở phần 2.10: lấy ra tất cả các ngôn ngữ được sủ dụng ở Thuỵ Sĩ: Map countryLanguageSets = locales.collect( Collectors.toMap( l > l.getDisplayCountry(), l > Collections.singleton(l.getDisplayLanguage()), (a, b) > { Union of a and b Set r = new HashSet(a); r.addAll(b); return r; })); >Chúng ta phải tạo ra thiết lập đơn cho mỗi ngôn ngữ được tìm thấy. Sau đó ta kết hợp những ngôn ngữ đã có với ngôn ngữ mới được tìm thấy Đây là một cách dài dòng. Có cách khác trực tiếp hơn: dùng phương thức groupingBy Stream locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales()); Map countryToLocales = locales.collect( Collectors.groupingBy(Locale::getCountry)); List swissLocales = countryToLocales.get(CH); System.out.println(CH locales: + swissLocales); Kết quả:swissLocales: fr_CH, de_CH, it_CH Locale::getCountry là hàm phân loại của grouping. Chú ý: mỗi locale đều có 1 mã ngôn ngữ và mã quốc gia ví dụ: en_US là English ở Mĩ.

Trang 1

LẬP TRÌNH JAVA

Giáo viên hướng dẫn: TS.Nguyễn Hồng Quang

1

Trang 2

A Grouping and Partitioning

B Câu hỏi

Trang 3

Xem lại ví dụ ở phần 2.10: lấy ra tất cả các ngôn ngữ được sủ dụng ở

Thuỵ Sĩ:

Map<String, Set<String>> countryLanguageSets = locales.collect(

Collectors.toMap(

l -> l.getDisplayCountry(),

l -> Collections.singleton(l.getDisplayLanguage()),

(a, b) -> { // Union of a and b

Set<String> r = new HashSet<>(a);

r.addAll(b);

return r; }));

->Chúng ta phải tạo ra thiết lập đơn cho mỗi ngôn ngữ được tìm thấy

Sau đó ta kết hợp những ngôn ngữ đã có với ngôn ngữ mới được tìm

thấy

3

Trang 4

Þ Đây là một cách dài dòng Có cách khác trực tiếp hơn: dùng phương

thức groupingBy

Stream<Locale> locales = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());

Map<String, List<Locale>> countryToLocales = locales.collect(

Collectors.groupingBy(Locale::getCountry));

List<Locale> swissLocales = countryToLocales.get("CH");

System.out.println("CH locales: " + swissLocales);

Kết quả:swissLocales: [fr_CH, de_CH, it_CH]

Locale::getCountry là hàm phân loại của grouping

Chú ý: mỗi locale đều có 1 mã ngôn ngữ và mã quốc gia ví dụ: en_US là English

ở Mĩ.

Trang 5

Khi hàm phân loại là 1 hàm predicate, các yếu tố Stream được chia làm

2 danh sách, 1 là true, 2 là false Khi đó dùng partitioningBy hiệu quả

hơn groupingBy Ví dụ:

Map<Boolean, List<Locale>> englishAndOtherLocales = locales.collect(

Collectors.partitioningBy(l -> l.getLanguage().equals("en")));

System.out.println("English locales: " + englishAndOtherLocales.get(true));

Kết quả: English locales: [en_US, en_SG, en_MT, en, en_PH, en_NZ,

en_ZA, en_AU, en_IE, en_CA, en_IN, en_GB]

5

Trang 6

Phương thức groupingBy cho ra một map có giá trị là các list Nếu bạn

muốn dùng set thay vì list có thể sử dụng Collector.toSet Ví dụ:

Map<String, Set<Locale>> countryToLocaleSet = locales.collect(

Collectors.groupingBy(Locale::getCountry, Collectors.toSet()));

System.out.println("countryToLocaleSet: " + countryToLocaleSet);

Trang 7

Lớp Collectors còn cung cấp một số phương thức về việc nhóm như:

counting, summing, minBy, maxBy, mapping, reducing.

7

Trang 8

1 counting: đếm lại số phần tử được nhóm Ví dụ Đếm xem có bao

nhiêu locale trong quốc gia

Map<String, Long> countryToLocalCounts =

locales.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry,

Collectors.counting()));

System.out.println(countryToLocalCounts);

Trang 9

2 summing(Int|Long|Double) :nhận vào các đối số, áp dụng các hàm

vào các phần tử, và đưa ra tổng của chúng, ví dụ tính tổng dân số trong

1 bang của thành phố:

Map<String, Integer> stateToCityPopulation =

cities.collect(Collectors.groupingBy(City::getState,

Collectors.summingInt(City::getPopulation)));

9

Trang 10

3.minBy, maxBy: lấy 1 bộ so sánh và sinh ra giá trị lớn nhất nhỏ nhất của

các phần tử trong stream Ví dụ:

Map<String, Optional<City>> stateToLargestCity =

Collectors.maxBy(Comparator.comparing(City::getPopulation))));

Đưa ra thành phố có số dân lớn nhất trong bang

Trang 11

4.mapping: áp dụng một hàm cho kết quả nhóm, và nó yêu cầu một bộ

tập hợp khác khác để xử lý kết quả của nó Ví dụ:

Map<String, Optional<String>> stateToLongestCityName =

Collectors.mapping(City::getName,

Collectors.maxBy(Comparator.comparing(String::length)))));

Ở đây, chúng ta nhóm thành phố theo bang Trong mỗi bang, chúng ta

sinh ra tên của các thành phố và lấy tên có độ dài lớn nhất

11

Trang 12

Nếu việc hàm grouping và mapping có kiểu trả về là int, long, hay

double, bạn có thể tập hợp kết quả thành đối tượng summary statistics

Ví dụ:

Map<String, IntSummaryStatistics> stateToCityPopulationSummary =

cities.collect(

Collectors.groupingBy(City::getState,

Collectors.summarizingInt(City::getPopulation)));

từ đó bạn có thể tính tổng, đếm, giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, lớn nhất của

các hàm giá trị từ đối tượng summary statistics của mỗi nhóm.

Trang 13

5 reducing: Các phương thức áp dụng một hoạt đông rút gon cho các

phần tử trong stream, 3 hình thức: reducing(binaryOperator),

reducing(identity, binaryOperator) và reducing(identity, mapper,

binaryOperator): Ở hình thức đầu tiên, phần tử định danh là null Ở

hình thức thứ ba, hàm mapping được áp dụng và giá trị của nó được rút

gọn

Đây là ví dụ lấy một xâu tên thành phố được tách ra bằng dấu phẩy ở

mỗi bang

Map<String, String> stateToCityNames = cities.collect(

groupingBy(City::getState, reducing("", City::getName, (s, t) -> s.length() == 0 ? t : s + ", " + t)));

13

Trang 14

Collectors.reduce hiếm khi sử dụng đến Trong tình huống này, bạn có

thể đạt được cùng kết quả theo cách tự nhiên hơn:

Map<String, String> stateToCityNames = cities.collect(

groupingBy(City::getState, mapping(City::getName, joining(", "))));

Trang 15

Kết luận: Các phương thức của Collectors ở trên có thể tạo ra các biểu

thức rất phức tạp Bạn nên chỉ sử dụng chúng với groupingBy và

partitioningBy đễ xử lý các giá trị được nhóm Nếu không thì đơn giản

gọi các phương thức chẳng hạn map, reduce, count, max, hay min trực

tiếp trên streams

15

Trang 16

Câu 1: Phương thức minBy và maxBy trong lớp Collector được sử dụng

để làm gì?

A Lấy một bộ so sánh và sắp xếp theo giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của

các phần tử trong stream

B Lấy một bộ so sánh và sắp xếp theo giá trị nhỏ nhất, lớn nhất của

các phần tử trong stream

C Lấy một bộ so sánh và đưa ra giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của các phần

tử trong stream

D Lấy một bộ so sánh và đưa ra giá trị nhỏ nhất, lớn nhất của các phần

tử trong stream

Đáp án D

Trang 17

Câu 2: Phương thức reducing trong lớp Collector có bao nhiêu hình

thức?

A 1

B 2

C 3

D 4

17

Đáp án C

Trang 18

Câu 3: Vì sao nên sử dụng partitioningBy thay cho groupingBy khi hàm phân loại là 1 hàm predicate?

A Vì groupingBy không thể sử dụng khi hàm phân loại là hàm

predicate

B Vì partitioningBy thì dễ sử dụng hơn so với groupingBy khi hàm

phân loại là predicate

C Vì partitioningBy thì hiệu quả hơn groupingBy khi hàm phân loại là

predicate

D Cả B và C

Đáp án C

Định dạng
Số trang	18
Dung lượng	88,82 KB