依赖：
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.47</version>
</dependency>
实现:
public static void fun18() {
List<String> group1 = new ArrayList<>();
group1.add("aaa");
group1.add("bbb");
group1.add("ccc");
// json编码
String s = JSON.toJSONString(group1);
System.out.println(s);
// json解码
List<String> list = JSON.parseObject(s, new TypeReference<List<String>>(){});
System.out.println(list);
for (String s1 : list) {
System.out.println(s1);
}
}
public static void main(String[] args) {
fun18();
}
这里JSON.toJSONString()是将对象转为JSON字符串
JSON.parseObject(jsonString, new TypeReference<我是对象^_^>(){})是将 JSON字符串 jsonString 转为对象我是对象^_^
运行：
对对象流快速计数
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public static class User {
private String username;
public String getUsername() {
return username;
}
}
public static void fun31() {
List<User> users = Arrays.asList(
new User("张三"),
new User("李四"),
new User("王五"),
new User("赵六"),
new User("田七")
);
Optional<Integer> count = users.stream()
.map((e) -> 1)
.reduce(Integer::sum); // 这是根据方法引用的第二种格式（即类::静态方法名）来书写成这样的
System.out.println(count.get());
}
运行：
实现：
public static void fun24() {
List<String> group1 = new ArrayList<>();
group1.add("aaa");
group1.add("bbb");
group1.add("ccc");
group1.add("ccc");
System.out.println(group1);
Set<String> collect1 = group1.stream().collect(Collectors.toSet());
System.out.println(collect1);
List<String> collect2 = group1.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect2);
}
public static void main(String[] args) {
fun24();
}
group1.stream()以序列为基础转stream流
.distinct()每个元素只保留唯一一个，也就是去重。
group1.stream().collect(Collectors.toSet())将stream流重新转为set集合，利用集合的元素唯一性实现list内部去重。
运行：
实现
public static void fun17() {
List<String> group1 = new ArrayList<>();
group1.add("aaa");
group1.add("bbb");
group1.add("ccc");
List<String> group2 = new ArrayList<>();
group2.add("ccc");
group2.add("ddd");
group2.add("eee");
List<String> group = Stream.of(group1, group2).flatMap(Collection::stream).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(group);
}
public static void main(String[] args) {
fun17();
}
这里Stream.of(group1, group2)是将两组List<?>合并为一组List<?>并以Stream类格式返回：Stream<List<?>>
.flatMap()则是将Stream中的每个元素通过.flatMap()中的映射函数处理。
Stream.of(group1, group2).flatMap(Collection::stream)则是对Stream<List<String>>做 Collection::stream 处理，得到：Stream<?>
.distinct()如其名所属，每个元素只保留唯一一个，也就是去重。
.collect(Collectors.toList())则是将Stream<?>重新转为List<?>格式
输出有：
软过滤这个说法是我自己瞎起的，我把错误输入直接抛出异常的情况叫硬过滤，把错误输入转为有效输入的情况叫软过滤
实现：
public static void fun22() {
String input = "爱莎萨*（）！@#！%#^&*_=--~`@￥%%……（#DS116194亅7,;';;;'''^[\\u4E00-\\u9FA5]+";
System.out.println(input);
System.out.println();
String s = charSoftFiltering(input);
System.out.println(s);
}
public static String charSoftFiltering(String input) {
// 正则表达式，只允许中文
String pattern = "^[\\u4E00-\\u9FA5]+";
// 匹配当前正则表达式
Matcher matcher = Pattern.compile(pattern).matcher(input);
// 定义输出
String output = "";
// 判断是否可以找到匹配正则表达式的字符
if (matcher.find()) {
// 将匹配当前正则表达式的字符串即文件名称进行赋值
output = matcher.group();
}
return output;
}
public static void main(String[] args) {
fun22();
}
其中Pattern.compile(pattern)将给定的正则表达式编译为模式Pattern。
这里.matcher(input)将给定的输入与模式相匹配。
matcher.find()查找与模式匹配的输入序列的下一个子序列，如果匹配成功，则可以通过开始start、结束end和分组group方法获得更多信息。
matcher.group()返回与上一个匹配项匹配的输入子序列，对于具有输入序列s的匹配器matcher，表达式matcher.group()和s.substring(matcher.start()，matcher.end())等价。
运行：
可以看到成功提取了中文，但是过滤了各种乱码。
https://blog.csdn.net/fzy629442466/article/details/84629422
https://blog.csdn.net/genggeonly/article/details/127767804?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term
https://blog.csdn.net/mu_wind/article/details/109516995?ops_request_misc=