在Java 8中，recommended to not be loaded允许对集合进行聚合。在Kotlin中，除了作为stdlib中的扩展函数的集合之外，它不以相同的方式存在。但目前尚不清楚不同用例的等价性。
例如，Stream.collect是为Java 8编写的示例，当将它们移植到Kolin时，在使用不同的JDK版本时不能使用Java 8类，因此它们应该以不同的方式编写。
在网上显示Kotlin集合示例的资源方面，它们通常是微不足道的，并没有真正与相同的用例进行比较。什么是真正匹配案例的好例子，例如为Java 8 {{1}}记录的案例？列表是：
上面链接的JavaDoc中的详细信息。
注意： 这个问题是由作者（top of the JavaDoc for Collectors）故意编写和回答的，因此对于常见问题的Kotlin主题的惯用解答存在于SO中。还要澄清为Kotlin的alphas写的一些非常古老的答案，这些答案对于当前的Kotlin来说是不准确的。
答案 0 :(得分：225)
Kotlin stdlib中有函数用于平均，计数，清晰，过滤，查找，分组，连接，映射，最小化，最大化，分区，切片，排序，求和，到/从数组到/从列表到/来自地图，联合，共同迭代，所有功能范例等等。因此，您可以使用它们创建小的1行，并且不需要使用更复杂的Java 8语法。
我认为内置的Java 8 Collectors类中唯一缺少的是摘要（但在another answer to this question中是一个简单的解决方案）。
两者中缺少的一件事就是按计数进行批处理，这可以在another Stack Overflow answer中看到并且也有一个简单的答案。另一个有趣的案例是Stack Overflow：Idiomatic way to spilt sequence into three lists using Kotlin。如果您想为其他目的创建 Stream.collect之类的内容，请参阅Custom Stream.collect in Kotlin
编辑11.08.2017：在kotlin 1.2 M2中添加了分块/窗口收集操作，请参阅https://blog.jetbrains.com/kotlin/2017/08/kotlin-1-2-m2-is-out/
在创建可能已经存在的新功能之前，总是很好地探索API Reference for kotlin.collections。
以下是从Java 8 Stream.collect示例到Kotlin中的等效内容的一些转换：
将名称累积到列表中
// Java:
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// Kotlin:
val list = people.map { it.name } // toList() not needed
将元素转换为字符串并将它们连接起来，用逗号分隔
// Java:
String joined = things.stream()
.map(Object::toString)
.collect(Collectors.joining(", "));
// Kotlin:
val joined = things.joinToString(", ")
计算员工工资总额
// Java:
int total = employees.stream()
.collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
// Kotlin:
val total = employees.sumBy { it.salary }
按部门分组员工
// Java:
Map<Department, List<Employee>> byDept
= employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
// Kotlin:
val byDept = employees.groupBy { it.department }
按部门计算工资总额
// Java:
Map<Department, Integer> totalByDept
= employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
// Kotlin:
val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}
将学生分成传球和失败
// Java:
Map<Boolean, List<Student>> passingFailing =
students.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));
// Kotlin:
val passingFailing = students.partition { it.grade >= PASS_THRESHOLD }
男性会员姓名
// Java:
List<String> namesOfMaleMembers = roster
.stream()
.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.map(p -> p.getName())
.collect(Collectors.toList());
// Kotlin:
val namesOfMaleMembers = roster.filter { it.gender == Person.Sex.MALE }.map { it.name }
按性别划分的名册成员的名称
// Java:
Map<Person.Sex, List<String>> namesByGender =
roster.stream().collect(
Collectors.groupingBy(
Person::getGender,
Collectors.mapping(
Person::getName,
Collectors.toList())));
// Kotlin:
val namesByGender = roster.groupBy { it.gender }.mapValues { it.value.map { it.name } }
将列表过滤到其他列表
// Java:
List<String> filtered = items.stream()
.filter( item -> item.startsWith("o") )
.collect(Collectors.toList());
// Kotlin:
val filtered = items.filter { it.startsWith('o') }
在列表中查找最短字符串
// Java:
String shortest = items.stream()
.min(Comparator.comparing(item -> item.length()))
.get();
// Kotlin:
val shortest = items.minBy { it.length }
在应用过滤器后计算列表中的项目
// Java:
long count = items.stream().filter( item -> item.startsWith("t")).count();
// Kotlin:
val count = items.filter { it.startsWith('t') }.size
// but better to not filter, but count with a predicate
val count = items.count { it.startsWith('t') }
并且就此而言......在所有情况下，模拟Stream.collect都不需要特殊的折叠，缩小或其他功能。如果您还有其他用例，请在评论中添加它们，我们可以看到！
如果您想延迟处理链，可以在链之前使用Sequence转换为asSequence()。在函数链的末尾，您通常最终得到Sequence。然后，您可以使用toList()，toSet()，toMap()或其他一些功能来最终实现Sequence。
// switch to and from lazy
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.toList()
// switch to lazy, but sorted() brings us out again at the end
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.sorted()
您会注意到Kotlin示例未指定类型。这是因为Kotlin具有完整的类型推断并且在编译时完全是类型安全的。比Java更多，因为它也有可空类型，可以帮助防止可怕的NPE。所以这在Kotlin：
val someList = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }
与：
相同val someList: List<String> = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }
因为Kotlin知道people是什么，people.age是Int因此，过滤器表达式只允许与Int进行比较，而people.name是String因此map步骤会生成List<String>（List String的唯一people。
现在，如果null可能是List<People>?，那么在val someList = people?.filter { it.age <= 30 }?.map { it.name }
中就是：
List<String>?返回需要进行空检查的readfile()（或使用其他Kotlin运算符之一获取可空值，请参阅此Kotlin idiomatic way to deal with nullable values以及Idiomatic way of handling nullable or empty list in Kotlin ）
答案 1 :(得分：43)
对于其他示例，以下是Java 8 Stream Tutorial转换为Kotlin的所有样本。每个示例的标题都源自源文章：
流如何工作
// Java:
List<String> myList = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");
myList.stream()
.filter(s -> s.startsWith("c"))
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.forEach(System.out::println);
// C1
// C2
// Kotlin:
val list = listOf("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
list.filter { it.startsWith('c') }.map (String::toUpperCase).sorted()
.forEach (::println)
不同种类的流＃1
// Java:
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
.stream()
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
// Kotlin:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)
或者，在String上创建一个名为ifPresent的扩展函数：
// Kotlin:
inline fun String?.ifPresent(thenDo: (String)->Unit) = this?.apply { thenDo(this) }
// now use the new extension function:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull().ifPresent(::println)
另请参阅：apply() function
另请参阅：Extension Functions
另请参阅：?. Safe Call operator，以及一般的可空性：In Kotlin, what is the idiomatic way to deal with nullable values, referencing or converting them
不同种类的流＃2
// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)
不同种类的流＃3
// Java:
IntStream.range(1, 4).forEach(System.out::println);
// Kotlin: (inclusive range)
(1..3).forEach(::println)
不同种类的流＃4
// Java:
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
.map(n -> 2 * n + 1)
.average()
.ifPresent(System.out::println); // 5.0
// Kotlin:
arrayOf(1,2,3).map { 2 * it + 1}.average().apply(::println)
不同种类的流＃5
// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.map(s -> s.substring(1))
.mapToInt(Integer::parseInt)
.max()
.ifPresent(System.out::println); // 3
// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3")
.map { it.substring(1) }
.map(String::toInt)
.max().apply(::println)
不同种类的流＃6
// Java:
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3
// Kotlin: (inclusive range)
(1..3).map { "a$it" }.forEach(::println)
不同种类的流＃7
// Java:
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3
// Kotlin:
sequenceOf(1.0, 2.0, 3.0).map(Double::toInt).map { "a$it" }.forEach(::println)
Java 8 Stream Tutorial的这一部分与Kotlin和Java相同。
在Kotlin中，它取决于收集的类型是否可以多次食用。 Sequence每次都会生成一个新的迭代器，除非它断言“只使用一次”，否则每次执行时它都会重置为开始。因此，虽然以下在Java 8流中失败，但在Kotlin中工作：
// Java:
Stream<String> stream =
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c").filter(s -> s.startsWith("b"));
stream.anyMatch(s -> true); // ok
stream.noneMatch(s -> true); // exception
// Kotlin:
val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }
stream.forEach(::println) // b1, b2
println("Any B ${stream.any { it.startsWith('b') }}") // Any B true
println("Any C ${stream.any { it.startsWith('c') }}") // Any C false
stream.forEach(::println) // b1, b2
在Java中获得相同的行为：
// Java:
Supplier<Stream<String>> streamSupplier =
() -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> s.startsWith("a"));
streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok
因此，在Kotlin中，数据提供者决定它是否可以重置并提供新的迭代器。但是，如果您想故意将Sequence限制为一次迭代，则可以使用constrainOnce() Sequence函数，如下所示：
val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }
.constrainOnce()
stream.forEach(::println) // b1, b2
stream.forEach(::println) // Error:java.lang.IllegalStateException: This sequence can be consumed only once.
收集示例＃5 （是的，我跳过已经在其他答案中的那些）
// Java:
String phrase = persons
.stream()
.filter(p -> p.age >= 18)
.map(p -> p.name)
.collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age."));
System.out.println(phrase);
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.
// Kotlin:
val phrase = persons.filter { it.age >= 18 }.map { it.name }
.joinToString(" and ", "In Germany ", " are of legal age.")
println(phrase)
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.
作为旁注，在Kotlin中，我们可以创建简单的data classes并实例化测试数据，如下所示：
// Kotlin:
// data class has equals, hashcode, toString, and copy methods automagically
data class Person(val name: String, val age: Int)
val persons = listOf(Person("Tod", 5), Person("Max", 33),
Person("Frank", 13), Person("Peter", 80),
Person("Pamela", 18))
收集示例＃6
// Java:
Map<Integer, String> map = persons
.stream()
.collect(Collectors.toMap(
p -> p.age,
p -> p.name,
(name1, name2) -> name1 + ";" + name2));
System.out.println(map);
// {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}
好的，这是Kotlin的一个更有意义的案例。首先是探索从集合/序列中创建Map的变体的错误答案：
// Kotlin:
val map1 = persons.map { it.age to it.name }.toMap()
println(map1)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David}
// Result: duplicates overridden, no exception similar to Java 8
val map2 = persons.toMap({ it.age }, { it.name })
println(map2)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David}
// Result: same as above, more verbose, duplicates overridden
val map3 = persons.toMapBy { it.age }
println(map3)
// output: {18=Person(name=Max, age=18), 23=Person(name=Pamela, age=23), 12=Person(name=David, age=12)}
// Result: duplicates overridden again
val map4 = persons.groupBy { it.age }
println(map4)
// output: {18=[Person(name=Max, age=18)], 23=[Person(name=Peter, age=23), Person(name=Pamela, age=23)], 12=[Person(name=David, age=12)]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<Person>> instead of Map<Int, String>
val map5 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.map { it.name } }
println(map5)
// output: {18=[Max], 23=[Peter, Pamela], 12=[David]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<String>> instead of Map<Int, String>
现在回答正确答案：
// Kotlin:
val map6 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.joinToString(";") { it.name } }
println(map6)
// output: {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}
// Result: YAY!!
我们只需加入匹配值即可折叠列表，并提供转换为jointToString以从Person实例移至Person.name。
收集示例＃7
好的，这个可以很容易地在没有自定义Collector的情况下完成，所以让我们以Kotlin的方式解决它，然后设计一个新的例子来展示如何对Collector.summarizingInt进行类似的处理本土存在于科特林。
// Java:
Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector =
Collector.of(
() -> new StringJoiner(" | "), // supplier
(j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()), // accumulator
(j1, j2) -> j1.merge(j2), // combiner
StringJoiner::toString); // finisher
String names = persons
.stream()
.collect(personNameCollector);
System.out.println(names); // MAX | PETER | PAMELA | DAVID
// Kotlin:
val names = persons.map { it.name.toUpperCase() }.joinToString(" | ")
这不是我的错，他们选择了一个简单的例子!!! 好的，这是Kotlin的一个新的summarizingInt方法和一个匹配的样本：
SummarizingInt示例
// Java:
IntSummaryStatistics ageSummary =
persons.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age));
System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}
// Kotlin:
// something to hold the stats...
data class SummaryStatisticsInt(var count: Int = 0,
var sum: Int = 0,
var min: Int = Int.MAX_VALUE,
var max: Int = Int.MIN_VALUE,
var avg: Double = 0.0) {
fun accumulate(newInt: Int): SummaryStatisticsInt {
count++
sum += newInt
min = min.coerceAtMost(newInt)
max = max.coerceAtLeast(newInt)
avg = sum.toDouble() / count
return this
}
}
// Now manually doing a fold, since Stream.collect is really just a fold
val stats = persons.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, person -> stats.accumulate(person.age) }
println(stats)
// output: SummaryStatisticsInt(count=4, sum=76, min=12, max=23, avg=19.0)
但是最好创建一个扩展函数，2实际上匹配Kotlin stdlib中的样式：
// Kotlin:
inline fun Collection<Int>.summarizingInt(): SummaryStatisticsInt
= this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, num -> stats.accumulate(num) }
inline fun <T: Any> Collection<T>.summarizingInt(transform: (T)->Int): SummaryStatisticsInt =
this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, item -> stats.accumulate(transform(item)) }
现在您有两种方法可以使用新的summarizingInt函数：
val stats2 = persons.map { it.age }.summarizingInt()
// or
val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }
所有这些产生相同的结果。我们还可以创建此扩展以处理Sequence和适当的原始类型。
为了好玩，compare the Java JDK code vs. Kotlin custom code需要实现此摘要。
答案 2 :(得分：3)
在某些情况下，很难避免调用collect(Collectors.toList())或类似内容。在这些情况下，您可以使用扩展功能更快速地更改为Kotlin等效项，例如：
fun <T: Any> Stream<T>.toList(): List<T> = this.collect(Collectors.toList<T>())
fun <T: Any> Stream<T>.asSequence(): Sequence<T> = this.iterator().asSequence()
然后，您只需stream.toList()或stream.asSequence()即可返回Kotlin API。 Files.list(path)这样的案例会在您不希望的情况下强迫您进入Stream，这些扩展可以帮助您转回标准集合和Kotlin API。
答案 3 :(得分：2)
让我们以Jayson给出的“按部门计算工资计算总额”的示例解决方案：
val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}
为了使这个懒惰（即避免在groupBy步骤中创建中间地图），不可能使用asSequence()。相反，我们必须使用groupingBy和fold操作：
val totalByDept = employees.groupingBy { it.dept }.fold(0) { acc, e -> acc + e.salary }
对于某些人来说，这甚至可能更具可读性，因为您没有处理地图条目：解决方案中的it.value部分一开始也让我感到困惑。
由于这是一种常见情况，我们不希望每次都写出fold，因此最好只在sumBy上提供通用的Grouping函数：< / p>
public inline fun <T, K> Grouping<T, K>.sumBy(
selector: (T) -> Int
): Map<K, Int> =
fold(0) { acc, element -> acc + selector(element) }
这样我们就可以简单地写一下：
val totalByDept = employees.groupingBy { it.dept }.sumBy { it.salary }