我尝试使用Streams API将以下Scala行转换为Java 8：
// Scala
util.Random.shuffle((1 to 24).toList)
要编写等效的Java语言，我创建了一个整数范围：
IntStream.range(1, 25)
我怀疑在流API中找到了toList方法，但是IntStream只知道奇怪的方法：
collect(
Supplier<R> supplier, ObjIntConsumer<R> accumulator, BiConsumer<R,R> combiner)
如何使用Java 8 Streams API随机播放列表？
您在这里：
List<Integer> integers =
IntStream.range(1, 10) // <-- creates a stream of ints
.boxed() // <-- converts them to Integers
.collect(Collectors.toList()); // <-- collects the values to a list
Collections.shuffle(integers);
System.out.println(integers);
打印：
[8, 1, 5, 3, 4, 2, 6, 9, 7]
您可能会发现以下toShuffledList()方法很有用。
private static final Collector<?, ?, ?> SHUFFLER = Collectors.collectingAndThen(
Collectors.toCollection(ArrayList::new),
list -> {
Collections.shuffle(list);
return list;
}
);
@SuppressWarnings("unchecked")
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toShuffledList() {
return (Collector<T, ?, List<T>>) SHUFFLER;
}
这将启用以下一种单线：
IntStream.rangeClosed('A', 'Z')
.mapToObj(a -> (char) a)
.collect(toShuffledList())
.forEach(System.out::print);
示例输出：
AVBFYXIMUDENOTHCRJKWGQZSPL
您可以使用一个自定义比较器，该比较器将这些值按随机值“排序”：
public final class RandomComparator<T> implements Comparator<T> {
private final Map<T, Integer> map = new IdentityHashMap<>();
private final Random random;
public RandomComparator() {
this(new Random());
}
public RandomComparator(Random random) {
this.random = random;
}
@Override
public int compare(T t1, T t2) {
return Integer.compare(valueFor(t1), valueFor(t2));
}
private int valueFor(T t) {
synchronized (map) {
return map.computeIfAbsent(t, ignore -> random.nextInt());
}
}
}
流中的每个对象都（延迟地）关联了一个随机整数值，我们对其进行排序。地图上的同步用于处理并行流。
然后您可以像这样使用它：
IntStream.rangeClosed(0, 24).boxed()
.sorted(new RandomComparator<>())
.collect(Collectors.toList());
此解决方案的优点是它集成在流管道中。
如果您希望处理整个Stream时没有太多麻烦，则可以使用Collectors.collectingAndThen()创建您自己的收集器：
public static <T> Collector<T, ?, Stream<T>> toEagerShuffledStream() {
return Collectors.collectingAndThen(
toList(),
list -> {
Collections.shuffle(list);
return list.stream();
});
}
但是如果您要limit()生成的流，这将不能很好地执行。为了克服这个问题，可以创建一个自定义的Spliterator：
package com.pivovarit.stream;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Random;
import java.util.RandomAccess;
import java.util.Spliterator;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.Supplier;
class ImprovedRandomSpliterator<T, LIST extends RandomAccess & List<T>> implements Spliterator<T> {
private final Random random;
private final List<T> source;
private int size;
ImprovedRandomSpliterator(LIST source, Supplier<? extends Random> random) {
Objects.requireNonNull(source, "source can't be null");
Objects.requireNonNull(random, "random can't be null");
this.source = source;
this.random = random.get();
this.size = this.source.size();
}
@Override
public boolean tryAdvance(Consumer<? super T> action) {
if (size > 0) {
int nextIdx = random.nextInt(size);
int lastIdx = --size;
T last = source.get(lastIdx);
T elem = source.set(nextIdx, last);
action.accept(elem);
return true;
} else {
return false;
}
}
@Override
public Spliterator<T> trySplit() {
return null;
}
@Override
public long estimateSize() {
return source.size();
}
@Override
public int characteristics() {
return SIZED;
}
}
然后：
public final class RandomCollectors {
private RandomCollectors() {
}
public static <T> Collector<T, ?, Stream<T>> toImprovedLazyShuffledStream() {
return Collectors.collectingAndThen(
toCollection(ArrayList::new),
list -> !list.isEmpty()
? StreamSupport.stream(new ImprovedRandomSpliterator<>(list, Random::new), false)
: Stream.empty());
}
public static <T> Collector<T, ?, Stream<T>> toEagerShuffledStream() {
return Collectors.collectingAndThen(
toCollection(ArrayList::new),
list -> {
Collections.shuffle(list);
return list.stream();
});
}
}
我在这里解释了性能注意事项：https://4comprehension.com/implementing-a-randomized-stream-spliterator-in-java/
要有效执行随机播放，您需要事先提供所有值。将流转换为列表后，可以像在Scala中一样使用Collections.shuffle（）。
public static List<Integer> getSortedInRandomOrder(List<Integer> list) {
return list
.stream()
.sorted((o1, o2) -> ThreadLocalRandom.current().nextInt(-1, 2))
.collect(Collectors.toList());
}
[如果您正在寻找“仅流式”解决方案，并且确定性，仅“偶然”排序与“随机”排序就足够了，那么您始终可以通过哈希值对int进行排序：
List<Integer> xs=IntStream.range(0, 10)
.boxed()
.sorted( (a, b) -> a.hashCode() - b.hashCode() )
.collect(Collectors.toList());
[如果您想拥有int[]而不是List<Integer>，则可以随后将其取消装箱。不幸的是，您已经经历了装箱步骤，以应用自定义Comparator，因此没有消除过程的这一部分。
List<Integer> ys=IntStream.range(0, 10)
.boxed()
.sorted( (a, b) -> a.hashCode() - b.hashCode() )
.mapToInt( a -> a.intValue())
.toArray();
这是我的单行解决方案：我正在选择一种随机颜色：
colourRepository.findAll().stream().sorted((o1,o2)-> RandomUtils.nextInt(-1,1)).findFirst().get()