1.11　下游收集器

groupingBy方法会产生一个映射表，它的每个值都是一个列表。如果想要以某种方式来处理这些列表，就需要提供一个“下游收集器”。例如，如果想要获得集而不是列表，那么可以使用上一节中看到的Collector.toSet收集器：

注意：在本节的这个示例以及后续示例中，我们认为静态导入java.util.stream.Collectors.*会使表达式更容易阅读。

Java提供了多种可以将群组元素约简为数字的收集器：

·counting会产生收集到的元素的个数。例如：

可以对每个国家有多少个Locale进行计数。

·summing（Int|Long|Double）会接受一个函数作为引元，将该函数应用到下游元素中，并产生它们的和。例如：

可以计算城市流中每个州的人口总和。

·maxBy和minBy会接受一个比较器，并产生下游元素中的最大值和最小值。例如：

可以产生每个州中最大的城市。

mapping方法会产生将函数应用到下游结果上的收集器，并将函数值传递给另一个收集器。例如：

这里，我们按照州将城市群组在一起。在每个州内部，我们生成了各个城市的名字，并按照最大长度约简。

mapping方法还针对上一节中的问题，即把某国所有的语言收集到一个集中，产生了一种更佳的解决方案。

在上一节中，我们使用的是toMap而不是groupingBy。而在上述这种方式中，我们无须操心如何将各个集组合起来。

如果群组和映射函数的返回值为int、long或double，那么可以将元素收集到汇总统计对象中，就像1.8节中所讨论的一样。例如，

然后，可以从每个组的汇总统计对象中获取这些函数值的总和、个数、平均值、最小值和最大值。

注意：还有3个版本的reducing方法，它们都应用了通用的约简操作，正如1.12节中所描述的一样。

将收集器组合起来是一种很强大的方式，但是它也可能会导致产生非常复杂的表达式。它们的最佳用法是与groupingBy和partitioningBy一起处理“下游的”映射表中的值。否则，应该直接在流上应用诸如map、reduce、count、max或min这样的方法。

程序清单1-6中的示例程序演示了下游收集器。

程序清单1-6　collecting/DownstreamCollectors.java

java.util.stream.Collectors 8

·static<T>Collector<T，?，Long>counting（）

产生一个可以对收集到的元素进行计数的收集器。

·static<T>Collector<T，?，Integer>summingInt（ToIntFunction<?super T>mapper）

·static<T>Collector<T，?，Long>summingLong（ToLongFunction<?super T>mapper）

·static<T>Collector<T，?，Double>summingDouble（ToDoubleFunction<?super T>mapper）

产生一个收集器，对将mapper应用到收集到的元素上之后产生的值计算总和。

·static<T>Collector<T，?，Optional<T>>maxBy（Comparator<?super T>comparator）

·static<T>Collector<T，?，Optional<T>>minBy（Comparator<?super T>comparator）

产生一个收集器，使用comparator指定的排序方法，计算收集到的元素中的最大值和最小值。

·static<T，U，A，R>Collector<T，?，R>mapping（Function<?super T，?extends U>mapper，Collector<?super U，A，R>downstream）

产生一个收集器，它会产生一个映射表，其键是将mapper应用到收集到的数据上而产生的，其值是使用downstream收集器收集到的具有相同键的元素。