stream流

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class UserCollectionExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个用户集合
List users = Arrays.asList(
new User("张三", 20, "北京"),
new User("李四", 25, "上海"),
new User("王五", 30, "广州"),
new User("赵六", 35, "深圳"),
new User("孙七", 20, "北京")
);

    // 过滤年龄大于25的用户
    List<User> filteredUsers = users.stream()
            .filter(user -> user.getAge() > 25)
            .collect(Collectors.toList());
    // 输出过滤后的用户
    filteredUsers.forEach(System.out::println);

    // 映射用户的名字
    List<String> userNames = users.stream()
            .map(User::getName)
            .collect(Collectors.toList());
    // 输出用户的名字
    userNames.forEach(System.out::println);

    // 对用户按年龄排序
    List<User> sortedUsers = users.stream()
            .sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge))
            .collect(Collectors.toList());
    // 输出排序后的用户
    sortedUsers.forEach(System.out::println);

    // 查找年龄为25的用户
    Optional<User> userOptional = users.stream()
            .filter(user -> user.getAge() == 25)
            .findFirst();
    // 输出找到的用户
    userOptional.ifPresent(System.out::println);

    // 检查是否有来自广州的用户
    boolean hasGuangzhouUser = users.stream()
            .anyMatch(user -> user.getCity().equals("广州"));
    // 输出检查结果
    System.out.println("是否有来自广州的用户: " + hasGuangzhouUser);

    // 获取所有用户的年龄列表
    List<Integer> userAges = users.stream()
            .map(User::getAge)
            .collect(Collectors.toList());
    // 输出年龄列表
    userAges.forEach(System.out::println);

    // 使用reduce计算所有用户的总年龄
    Optional<Integer> totalAge = users.stream()
            .map(User::getAge)
            .reduce(Integer::sum);
    // 输出总年龄
    totalAge.ifPresent(age -> System.out.println("所有用户的总年龄: " + age));

    // 按城市分组用户
    Map<String, List<User>> usersByCity = users.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));
    // 输出按城市分组的用户
    usersByCity.forEach((city, userList) -> {
        System.out.println(city + ":");
        userList.forEach(System.out::println);
    });

    // 获取所有用户的名字并合并成一个字符串
    String allNames = users.stream()
            .map(User::getName)
            .collect(Collectors.joining(", "));
    // 输出合并后的名字
    System.out.println("所有用户的名字: " + allNames);

    // 获取年龄大于25的用户数量
    long countOfUsersAbove25 = users.stream()
            .filter(user -> user.getAge() > 25)
            .count();
    // 输出数量
    System.out.println("年龄大于25的用户数量: " + countOfUsersAbove25);

    // 获取最小年龄的用户
    Optional<User> youngestUser = users.stream()
            .min(Comparator.comparingInt(User::getAge));
    // 输出最小年龄的用户
    youngestUser.ifPresent(user -> System.out.println("最小年龄的用户: " + user));

    // 获取最大年龄的用户
    Optional<User> oldestUser = users.stream()
            .max(Comparator.comparingInt(User::getAge));
    // 输出最大年龄的用户
    oldestUser.ifPresent(user -> System.out.println("最大年龄的用户: " + user));

    // 按城市分区用户
    Map<Boolean, List<User>> usersPartitionedByCity = users.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(user -> user.getCity().equals("北京")));
    // 输出按城市分区的用户
    usersPartitionedByCity.forEach((key, userList) -> {
        System.out.println((key ? "来自北京" : "不来自北京") + ":");
        userList.forEach(System.out::println);
    });
}

}

class User {
private String name;
private int age;
private String city;

public User(String name, int age, String city) {
    this.name = name;
    this.age = age;
    this.city = city;
}

public String getName() {
    return name;
}

public int getAge() {
    return age;
}

public String getCity() {
    return city;
}

@Override
public String toString() {
    return "User{" +
            "name='" + name + '\'' +
            ", age=" + age +
            ", city='" + city + '\'' +
            '}';
}

}