数据结构Vavr 重新在 Iterable 的基础上实现了自己的集合框架。Vavr 的集合框架侧重在不可变上。Vavr 的集合类在使用上比 Java 流更简洁。
Vavr 的 Stream 提供了比 Java 中 Stream 更多的操作。可以使用 Stream.ofAll 从 Iterable 对象中创建出 Vavr 的 Stream。下面是一些 Vavr 中添加的实用操作：
- groupBy：使用 Fuction 对元素进行分组。结果是一个 Map，Map 的键是分组的函数的结果，而值则是包含了同一组中全部元素的 Stream。
- partition：使用 Predicate 对元素进行分组。结果是包含 2 个 Stream 的 Tuple2。Tuple2 的第一个 Stream 的元素满足 Predicate 所指定的条件，第二个 Stream 的元素不满足 Predicate 所指定的条件。
- scanLeft 和 scanRight：分别按照从左到右或从右到左的顺序在元素上调用 Function，并累积结果。
- zip：把 Stream 和一个 Iterable 对象合并起来，返回的结果 Stream 中包含 Tuple2 对象。Tuple2 对象的两个元素分别来自 Stream 和 Iterable 对象。
在清单 10 中，第一个 groupBy 操作把 Stream 分成奇数和偶数两组；第二个 partition 操作把 Stream 分成大于 2 和不大于 2 两组；第三个 scanLeft 对包含字符串的 Stream 按照字符串长度进行累积；最后一个 zip 操作合并两个流，所得的结果 Stream 的元素数量与长度最小的输入流相同。
清单 10. Stream 的使用示例1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
| Map<Boolean, List<Integer>> booleanListMap = Stream.ofAll(1, 2, 3, 4, 5)
.groupBy(v -> v % 2 == 0)
.mapValues(Value::toList);
System.out.println(booleanListMap);
// 输出 LinkedHashMap((false, List(1, 3, 5)), (true, List(2, 4)))
Tuple2<List<Integer>, List<Integer>> listTuple2 = Stream.ofAll(1, 2, 3, 4)
.partition(v -> v > 2)
.map(Value::toList, Value::toList);
System.out.println(listTuple2);
// 输出 (List(3, 4), List(1, 2))
List<Integer> integers = Stream.ofAll(List.of("Hello", "World", "a"))
.scanLeft(0, (sum, str) -> sum + str.length())
.toList();
System.out.println(integers);
// 输出 List(0, 5, 10, 11)
List<Tuple2<Integer, String>> tuple2List = Stream.ofAll(1, 2, 3)
.zip(List.of("a", "b"))
.toList();
System.out.println(tuple2List);
// 输出 List((1, a), (2, b))
|
Vavr 提供了常用的数据结构的实现，包括 List、Set、Map、Seq、Queue、Tree 和 TreeMap 等。这些数据结构的用法与 Java 标准库的对应实现是相似的，但是提供的操作更多，使用起来也更方便。在 Java 中，如果需要对一个 List 的元素进行 map 操作，需要使用 stream 方法来先转换为一个 Stream，再使用 map 操作，最后再通过收集器 Collectors.toList 来转换回 List。而在 Vavr 中，List 本身就提供了 map 操作。清单 11 中展示了这两种使用方式的区别。
清单 11. Vavr 中数据结构的用法1
2
3
| List.of(1, 2, 3).map(v -> v + 10); //Vavr
java.util.List.of(1, 2, 3).stream()
.map(v -> v + 10).collect(Collectors.toList()); //Java 中 Stream
|
|
