Java精選面試題（微信小程序）：5000+道面試題和選擇題，真實(shí)面經(jīng)，簡(jiǎn)歷模版，包含Java基礎(chǔ)、并發(fā)、JVM、線程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架構(gòu)設(shè)計(jì)、大廠真題等，在線隨時(shí)刷題！

0、簡(jiǎn)介

由于經(jīng)常記不住stream的一些API每次要復(fù)制來復(fù)制去并且又長(zhǎng)又臭，想要更加語意化的api，于是想到了以前寫大數(shù)據(jù)Spark pandnas 等DataFrame模型時(shí)的API， 然后發(fā)現(xiàn)其實(shí)也存在java的JVM層的DataFrame模型比如 tablesaw，joinery

但是他們得硬編碼去指定字段名，這對(duì)于有代碼潔癖的人實(shí)在難以忍受，而且我只是簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)下數(shù)據(jù)，我想在一些場(chǎng)景下能不能使用匿名函數(shù)去指定的字段處理去處理，于是便有了這個(gè)

一個(gè)jvm層級(jí)的仿DataFrame工具，語意化和簡(jiǎn)化java8的stream流式處理工具

1、快速開始 1.1、引入依賴

     

 io.github.burukeyou groupId>     

 jdframe artifactId>     

 0.0.2 version> dependency>

統(tǒng)計(jì)每個(gè)學(xué)校的里學(xué)生年齡不為空并且年齡在9到16歲間的合計(jì)分?jǐn)?shù)，并且獲取合計(jì)分前2名的學(xué)校

static List studentList =  new ArrayList<>(); static {     studentList.add(new Student(1,"a","一中","一年級(jí)",11, new BigDecimal(1)));     studentList.add(new Student(2,"a","一中","一年級(jí)",11, new BigDecimal(1)));     studentList.add(new Student(3,"b","一中","三年級(jí)",12, new BigDecimal(2)));     studentList.add(new Student(4,"c","二中","一年級(jí)",13, new BigDecimal(3)));     studentList.add(new Student(5,"d","二中","一年級(jí)",14, new BigDecimal(4)));     studentList.add(new Student(6,"e","三中","二年級(jí)",14, new BigDecimal(5)));     studentList.add(new Student(7,"e","三中","二年級(jí)",15, new BigDecimal(5))); } // 等價(jià)于SQL: // select school,sum(score)   // from students // where age is not null and age >=9 and age <= 16 // group by school // order by sum(score) desc // limit 2 SDFrame > sdf2 = SDFrame.read(studentList)         .whereNotNull(Student::getAge)         .whereBetween(Student::getAge,9,16)         .groupBySum(Student::getSchool, Student::getScore)         .sortDesc(FI2::getC2)         .cutFirst(2); sdf2.show();

輸出信息：

c1  c2  三中 10 二中 7 @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor publicclass Student {     privateint id;     private String name;     private String school;     private String level;     private Integer age;     private BigDecimal score;     private Integer rank;     public Student(String level, BigDecimal score) {         this.level = level;         this.score = score;     }     public Student(int id, String name, String school, String level, Integer age, BigDecimal score) {         this.id = id;         this.name = name;         this.school = school;         this.level = level;         this.age = age;         this.score = score;     } }

void show(int n); // 打印矩陣信息到控制臺(tái) List   columns();   // 獲取矩陣的表頭字段名 List   col(Function function) ;   // 獲取矩陣某一列值 T head();                   // 獲取第一個(gè)元素 List   head(int n);          // 獲取前n個(gè)元素 T tail();                       // 獲取最后一個(gè)元素 List   tail(int n);            // 獲取后n個(gè)元素

SDFrame.read(studentList)         .whereBetween(Student::getAge,3,6) // 過濾年齡在[3，6]歲的         .whereBetweenR(Student::getAge,3,6) // 過濾年齡在(3，6]歲的, 不含3歲         .whereBetweenL(Student::getAge,3,6)      // 過濾年齡在[3，6)歲的, 不含6歲         .whereNotNull(Student::getName) // 過濾名字不為空的數(shù)據(jù)， 兼容了空字符串''的判斷         .whereGt(Student::getAge,3)    // 過濾年齡大于3歲         .whereGe(Student::getAge,3)   // 過濾年齡大于等于3歲         .whereLt(Student::getAge,3)  // 過濾年齡小于3歲的         .whereIn(Student::getAge, Arrays.asList(3,7,8)) // 過濾年齡為3歲 或者7歲 或者 8歲的數(shù)據(jù)         .whereNotIn(Student::getAge, Arrays.asList(3,7,8)) // 過濾年齡不為為3歲 或者7歲 或者 8歲的數(shù)據(jù)         .whereEq(Student::getAge,3) // 過濾年齡等于3歲的數(shù)據(jù)         .whereNotEq(Student::getAge,3) // 過濾年齡不等于3歲的數(shù)據(jù)         .whereLike(Student::getName,"jay") // 模糊查詢，等價(jià)于 like "%jay%"         .whereLikeLeft(Student::getName,"jay") // 模糊查詢，等價(jià)于 like "jay%"         .whereLikeRight(Student::getName,"jay"); // 模糊查詢，等價(jià)于 like "%jay"

JDFrame frame = JDFrame.read(studentList); Student s1 = frame.max(Student::getAge);// 獲取年齡最大的學(xué)生 Integer s2  = frame.maxValue(Student::getAge);      // 獲取學(xué)生里最大的年齡 Student s3 = frame.min(Student::getAge);// 獲取年齡最小的學(xué)生 Integer s4  = frame.minValue(Student::getAge);      // 獲取學(xué)生里最小的年齡 BigDecimal s5 = frame.avg(Student::getAge); // 獲取所有學(xué)生的年齡的平均值 BigDecimal s6 = frame.sum(Student::getAge); // 獲取所有學(xué)生的年齡合計(jì) MaxMin s7 = frame.maxMin(Student::getAge);  // 同時(shí)獲取年齡最大和最小的學(xué)生 MaxMin s8 = frame.maxMinValue(Student::getAge);  // 同時(shí)獲取學(xué)生里最大和最小的年齡

原生steam只支持對(duì)象去重，不支持按特定字段去重

List std =  null; std = SDFrame.read(studentList).distinct().toLists(); // 根據(jù)對(duì)象hashCode去重 std = SDFrame.read(studentList).distinct(Student::getSchool).toLists(); // 根據(jù)學(xué)校名去重 std = SDFrame.read(studentList).distinct(e -> e.getSchool() + e.getLevel()).toLists(); // 根據(jù)學(xué)校名拼接級(jí)別去重復(fù) std =SDFrame.read(studentList).distinct(Student::getSchool).distinct(Student::getLevel).toLists(); // 先根據(jù)學(xué)校名去除重復(fù)再根據(jù)級(jí)別去除重復(fù)

類似sql的 group by語義 簡(jiǎn)化處理分組和聚合的邏輯， 如果用原生stream需要寫可能一大串邏輯。

JDFrame frame = JDFrame.from(studentList); // 等價(jià)于 select school,sum(age) ... group by school List > a = frame.groupBySum(Student::getSchool, Student::getAge).toLists(); // 等價(jià)于 select school,max(age) ... group by school List > a2 = frame.groupByMaxValue(Student::getSchool, Student::getAge).toLists(); //  與 groupByMaxValue 含義一致，只是返回的是最大的值對(duì)象 List > a3 = frame.groupByMax(Student::getSchool, Student::getAge).toLists(); // 等價(jià)于 select school,min(age) ... group by school List > a4 = frame.groupByMinValue(Student::getSchool, Student::getAge).toLists(); // 等價(jià)于 select school,count(*) ... group by school List > a5 = frame.groupByCount(Student::getSchool).toLists(); // 等價(jià)于 select school,avg(age) ... group by school List > a6 = frame.groupByAvg(Student::getSchool, Student::getAge).toLists(); // 等價(jià)于 select school,sum(age),count(age) group by school List > a7 = frame.groupBySumCount(Student::getSchool, Student::getAge).toLists(); // (二級(jí)分組)等價(jià)于 select school,level,sum(age),count(age) group by school,level List > a8 = frame.groupBySum(Student::getSchool, Student::getLevel, Student::getAge).toLists(); // （三級(jí)分組）等價(jià)于 select school,level,name,sum(age),count(age) group by school,level,name List > a9 = frame.groupBySum(Student::getSchool, Student::getLevel, Student::getName, Student::getAge).toLists();

簡(jiǎn)化原生stream的排序方式，直接指定字段即可，不用使用Comparator還要去關(guān)注升序還是降序

// 等價(jià)于 order by age desc SDFrame.read(studentList).sortDesc(Student::getAge); //  等價(jià)于 order by age desc, level asc SDFrame.read(studentList).sortDesc(Student::getAge).sortAsc(Student::getLevel); // 等價(jià)于 order by age asc SDFrame.read(studentList).sortAsc(Student::getAge); // 使用Comparator 排序 SDFrame.read(studentList).sortAsc(Comparator.comparing(e -> e.getLevel() + e.getId()));

API列表

append(T t);                    // 等價(jià)于集合 add union(IFrame other);          //  等價(jià)于集合 addAll join(IFrame other, JoinOn on, Join join);    // 等價(jià)于 sql內(nèi)連接 leftJoin(IFrame other, JoinOn on, Join join);    // 等價(jià)于sql左連接，如果左連接失敗，K值為null，需手動(dòng)判斷 rightJoin(IFrame other, JoinOn on, Join join);     // 等價(jià)于sql右連接，如果右連接失敗，T值為null，需手動(dòng)判斷

內(nèi)連接例子：

System.out.println("======== 矩陣1 ======="); SDFrame sdf = SDFrame.read(studentList); sdf.show(20); // 獲取學(xué)生年齡在9到16歲的學(xué)學(xué)校合計(jì)分?jǐn)?shù)最高的前10名 SDFrame > sdf2 = SDFrame.read(studentList)         .whereNotNull(Student::getAge)         .whereBetween(Student::getAge,9,16)         .groupBySum(Student::getSchool, Student::getScore)         .sortDesc(FI2::getC2)         .cutFirst(10); System.out.println("======== 矩陣2 ======="); sdf2.show(); SDFrame frame = sdf.join(sdf2, (a, b) -> a.getSchool().equals(b.getC1()), (a, b) -> {     UserInfo userInfo = new UserInfo();     userInfo.setKey1(a.getSchool());     userInfo.setKey2(b.getC2().intValue());     userInfo.setKey3(String.valueOf(a.getId()));     return userInfo; }); System.out.println("======== 連接后結(jié)果 ======="); frame.show(5);

打印信息：

======== 矩陣1 ======= id name school level age score rank  1  a    一中     一年級(jí)   111           2  a    一中     一年級(jí)   111           3  b    一中     一年級(jí)   122           4  c    二中     一年級(jí)   133           5  d    二中     一年級(jí)   144           6  e    三中     二年級(jí)   145           7  e    三中     二年級(jí)   155           ======== 矩陣2 ======= c1 c2  三中 10 二中 7 一中 4 ======== 連接后結(jié)果 ======= key1 key2 key3 key4  一中   4    1          一中   4    2          一中   4    3          二中   7    4          二中   7    5   

類似于

select a.*,b.* from sdf a inner join sdf2 b on  a.school = b.c1

百分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換

// 等價(jià)于 select round(score*100,2) from student SDFrame map2 = SDFrame.read(studentList).mapPercent(Student::getScore, Student::setScore, 2);

分區(qū)

將每個(gè)5個(gè)元素分成一個(gè)小集合，用于將大任務(wù)拆成小任務(wù)

List > t = SDFrame.read(studentList).partition( 5).toLists();

生成序號(hào)

按照age排序，然后根據(jù)當(dāng)前順序生成排序號(hào)到rank字段 （序號(hào)從0開始）

SDFrame.read(studentList)     .sortDesc(Student::getAge)     .addSortNoCol(Student::setRank)     .show(30);

輸出信息:

id name school level age score rank  7  e    三中     二年級(jí)   15  5     0     5  d    二中     一年級(jí)   14  4     1     6  e    三中     二年級(jí)   14  5     2     4  c    二中     一年級(jí)   13  3     3     3  b    一中     三年級(jí)   12  2     4     1  a    一中     一年級(jí)   11  1     5     2  a    一中     一年級(jí)   11  1     6   

生成排名號(hào)

按照age降序排序，然后根據(jù)當(dāng)前順序生成排名號(hào)到rank字段 （排名從0開始）

與序號(hào)不同的是， 排名是如果值相同認(rèn)為排名一樣。

SDFrame df = SDFrame.read(studentList).addRankingSameColDesc(Student::getAge, Student::setRank); df.show(20);

輸出信息

id name school level age score rank  7  e    三中     二年級(jí)   15  5     1     5  d    二中     一年級(jí)   14  4     2     6  e    三中     二年級(jí)   14  5     2     4  c    二中     一年級(jí)   13  3     3     3  b    一中     一年級(jí)   12  2     4     1  a    一中     一年級(jí)   11  1     5     2  a    一中     一年級(jí)   11  1     5    

補(bǔ)充條目

1、補(bǔ)充缺失的學(xué)校條目

// 所有需要的學(xué)校條目 List allDim = Arrays.asList( "一中","二中","三中","四中"); // 根據(jù)學(xué)校字段和allDim比較去補(bǔ)充缺失的條目， 缺失的學(xué)校按照ReplenishFunction生成補(bǔ)充條目作為結(jié)果一起返回 SDFrame.read(studentList).replenish(Student::getSchool,allDim,(school) -> new Student(school)).show();

輸出

id name school level age score rank  1  a    一中     一年級(jí)   11  1           2  a    一中     一年級(jí)   11  1           3  b    一中     一年級(jí)   12  2           4  c    二中     一年級(jí)   13  3           5  d    二中     一年級(jí)   14  4           6  e    三中     二年級(jí)   14  5           7  e    三中     二年級(jí)   15  5           0       四中  

2、分組補(bǔ)充組內(nèi)缺失的條目

按照學(xué)校進(jìn)行分組， 匯總所有年級(jí)allDim. 然后與allDim比較補(bǔ)充每個(gè)分組內(nèi)缺失的年級(jí)，缺失的年級(jí)按照ReplenishFunction生成補(bǔ)充條目

SDFrame.read(studentList).replenish(Student::getSchool,Student::getLevel,(school,level) -> new Student(school,level)).show(30);

輸出

id name school level age score rank  1  a    一中     一年級(jí)   111           2  a    一中     一年級(jí)   111           3  b    一中     三年級(jí)   122           0       一中     二年級(jí)                   4  c    二中     一年級(jí)   133           5  d    二中     一年級(jí)   144           0       二中     三年級(jí)                   0       二中     二年級(jí)                   6  e    三中     二年級(jí)   145           7  e    三中     二年級(jí)   155           0       三中     一年級(jí)                   0       三中     三年級(jí) 

應(yīng)用場(chǎng)景舉例：要求計(jì)算近兩年每個(gè)月的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)的年月可能不全，這時(shí)就補(bǔ)充缺失的年月數(shù)據(jù)作為結(jié)果一起返回。

最后

代碼地址：

https://github.com/burukeYou/JDFrame

Maven依賴地址：

https://central.sonatype.com/artifact/io.github.burukeyou/jdframe

提供了兩種Frame，SDFrame和JDFrame 在API層面一模一樣， 區(qū)別是JDFrame的所有操作實(shí)時(shí)生效， 無需要重新read生成，而SDFrame與stream流一致，只有執(zhí)行終止操作才會(huì)生效，并且需要重新read生成流， 而且在同一個(gè)流之間的操作是互相影響的。

如果只是需要流式操作一條流執(zhí)行完就用SDFrame， 如果需要“中間站點(diǎn)”數(shù)據(jù)，然后從“中間站點(diǎn)數(shù)據(jù)“開始計(jì)算就用JDFrame， 這個(gè)在含義層面與DataFrame模型類似。

這個(gè)在語法層面能實(shí)現(xiàn)的矩陣還是比較有限的因?yàn)樾辛惺峭ㄟ^枚舉的幾個(gè)FI去描述，但是不同的邏輯導(dǎo)致的矩陣變換的變化可能是非常大的，除非JDK能語法層面支持到吧或者放棄強(qiáng)類型全部硬編碼才能實(shí)現(xiàn)各種矩陣的表示和變換。期待JDK一個(gè)JVM層面的“pandans” 出現(xiàn)。

還有一些api沒有列舉出來使用的比較少

主要是對(duì)邏輯的封裝和語意化，如果還有哪些邏輯和api可以擴(kuò)展可以在評(píng)論區(qū)留下你的想法。

來源：https://juejin.cn/post/7356652717392740404

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