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我知道在 Java 8 中,我可以像这样进行过滤:
List<User> olderUsers = users.stream().filter(u -> u.age > 30).collect(Collectors.toList());
<1> Size
<2> Weight
<3> Length
<4> Top 50% by a certain order
<5> Top 20% by a another certain ratio
<6> True or false by yet another criteria
<1> -> <2> -> <3> -> <4> -> <5>
<1> -> <2> -> <3> -> <5> -> <4>
<1> -> <2> -> <5> -> <4> -> <3>
...
<1> -> <5> -> <3> -> <4> -> <2>
<3> -> <2> -> <1> -> <4> -> <5>
...
<5> -> <4> -> <3> -> <3> -> <1>
int[][] getTestOrder(int criteriaCount)
{
...
}
So if the criteriaCount is 2, it will return : {{1,2},{2,1}}
If the criteriaCount is 3, it will return : {{1,2,3},{1,3,2},{2,1,3},{2,3,1},{3,1,2},{3,2,1}}
...
最佳答案
有趣的问题。这里有几件事情正在发生。毫无疑问,这可以在不到半页的 Haskell 或 Lisp 中解决,但这是 Java,所以我们开始......
一个问题是我们有可变数量的过滤器,而大多数显示的示例说明了固定管道。
另一个问题是 OP 的一些“过滤器”是上下文敏感的,例如“按特定顺序排在前 50%”。这不能通过流上的简单 filter(predicate)
构造来完成。
关键是要认识到,虽然 lambda 允许将函数作为参数传递(效果良好),但这也意味着它们可以存储在数据结构中,并且可以对它们执行计算。最常见的计算是采用多个函数并组合它们。
假设被操作的值是 Widget 的实例,它是一个有一些明显的 getter 的 POJO:
class Widget {
String name() { ... }
int length() { ... }
double weight() { ... }
// constructors, fields, toString(), etc.
}
List<Predicate<Widget>> allPredicates = Arrays.asList(
w -> w.length() >= 10,
w -> w.weight() > 40.0,
w -> w.name().compareTo("c") > 0);
Predicate.and()
方法,它将采用两个谓词并使用逻辑 and 将它们组合起来,返回一个谓词。因此,我们可以采用第一个谓词并编写一个循环,将它与连续的谓词组合起来,以构建一个单一的谓词,该谓词是一个复合谓词,并且是所有谓词:
Predicate<Widget> compositePredicate = allPredicates.get(0);
for (int i = 1; i < allPredicates.size(); i++) {
compositePredicate = compositePredicate.and(allPredicates.get(i));
}
Predicate<Widget> compositePredicate =
allPredicates.stream()
.reduce(w -> true, Predicate::and);
w -> true
作为归约的标识值。 (这也可以用作循环的
compositePredicate
的初始值,这将修复零长度列表的情况。)
widgetList.stream()
.filter(compositePredicate)
.forEach(System.out::println);
sorted()
,在它读取每个输入元素并对其进行排序之前,它无法判断哪个是第一个输出元素。
List<Widget> temp =
list.stream()
.sorted(comparing(Widget::weight).reversed())
.collect(toList());
temp.stream()
.limit((long)(temp.size() * 0.5))
.forEach(System.out::println);
map
和
filter
这样的标准流管道操作都将流作为输入并发出流作为输出。所以我们可以自己写一个类似这样的函数:
Stream<Widget> top50PercentByWeight(Stream<Widget> stream) {
List<Widget> temp =
stream.sorted(comparing(Widget::weight).reversed())
.collect(toList());
return temp.stream()
.limit((long)(temp.size() * 0.5));
}
Stream<Widget> shortestThree(Stream<Widget> stream) {
return stream.sorted(comparing(Widget::length))
.limit(3);
}
shortestThree(
top50PercentByWeight(
widgetList.stream()
.filter(w -> w.length() >= 10)))
.forEach(System.out::println);
widgetList
,它是通过一个普通谓词进行流式传输和过滤的。现在,倒退,应用前 50% 过滤器,然后应用最短的三个过滤器,最后应用流操作
forEach
。这有效,但读起来很困惑。它仍然是静态的。我们真正想要的是有一种方法将这些新过滤器放入我们可以操作的数据结构中,例如,运行所有排列,如原始问题中所示。
UnaryOperator
。这种情况下的参数和返回类型是
Stream<Widget>
。如果我们采用诸如
this::shortestThree
或
this::top50PercentByWeight
之类的方法引用,则结果对象的类型将是
UnaryOperator<Stream<Widget>>
List<UnaryOperator<Stream<Widget>>>
UnaryOperator
相关几乎没有什么值(value),所以我们的定义可以简单地为:
@FunctionalInterface
public interface Criterion {
Stream<Widget> apply(Stream<Widget> s);
}
List<Criterion> criteria = Arrays.asList(
this::shortestThree,
this::lengthGreaterThan20
);
Criterion topN(Comparator<Widget> cmp, long n) {
return stream -> stream.sorted(cmp).limit(n);
}
Criterion topPercent(Comparator<Widget> cmp, double pct) {
return stream -> {
List<Widget> temp =
stream.sorted(cmp).collect(toList());
return temp.stream()
.limit((long)(temp.size() * pct));
};
}
Criterion fromPredicate(Predicate<Widget> pred) {
return stream -> stream.filter(pred);
}
List<Criterion> criteria = Arrays.asList(
fromPredicate(w -> w.length() > 10), // longer than 10
topN(comparing(Widget::length), 4L), // longest 4
topPercent(comparing(Widget::weight).reversed(), 0.50) // heaviest 50%
);
reduce
将所有这些组合成一个 Criterion 对象:
Criterion allCriteria =
criteria.stream()
.reduce(c -> c, (c1, c2) -> (s -> c2.apply(c1.apply(s))));
c -> c
很清楚,但第二个 arg 有点棘手。给定流
s
,我们首先应用标准 c1,然后应用标准 c2,这被包装在一个 lambda 中,该 lambda 接受两个标准对象 c1 和 c2,并返回一个 lambda,该 lambda 将 c1 和 c2 的组合应用于流并返回结果流。
allCriteria.apply(widgetList.stream())
.forEach(System.out::println);
关于java - 如何在 Java 8 中动态进行过滤?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22845574/
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