stream流倒序排序_java8 stream多字段排序

Java 8 中,可以使用 Stream API 和 Comparator 对 List 按照元素对象的时间字段进行倒序排序 Comparator推荐方法: 使用结合reversed,代码简洁易读。灵活性: 可以根据需求选择不同的排序方式。空值处理: 如果时间字段可能为null,需额外处理空值情况。: 将null值排在最前面。: 将null值排在最后。结合排序方向使用实现正序排序。使用实现倒序排序。通过以上方法,可以轻松处理排序字段为null的情况,避免。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍如何使用Java 8 Stream API对集合进行多字段排序,包括升序和降序操作,并展示了自定义排序方法。通过实例演示了如何根据priority和sort属性进行复杂排序策略。

stream流倒序排序_java8 stream多字段排序

List list; 代表某集合

//返回 对象集合以类属性一升序排序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一));

//返回 对象集合以类属性一降序排序 注意两种写法

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed());//先以属性一升序,结果进行属性一降序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()));//以属性一降序

//返回 对象集合以类属性一升序 属性二升序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).thenComparing(类::属性二));

//返回 对象集合以类属性一降序 属性二升序 注意两种写法

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed().thenComparing(类::属性二));//先以属性一升序,升序结果进行属性一降序,再进行属性二升序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()).thenComparing(类::属性二));//先以属性一降序,再进行属性二升序

//返回 对象集合以类属性一降序 属性二降序 注意两种写法

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed().thenComparing(类::属性二,Comparator.reverseOrder()));//先以属性一升序,升序结果进行属性一降序,再进行属性二降序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()).thenComparing(类::属性二,Comparator.reverseOrder()));//先以属性一降序,再进行属性二降序

//返回 对象集合以类属性一升序 属性二降序 注意两种写法

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed().thenComparing(类::属性二).reversed());//先以属性一升序,升序结果进行属性一降序,再进行属性二升序,结果进行属性一降序属性二降序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).thenComparing(类::属性二,Comparator.reverseOrder()));//先以属性一升序,再进行属性二降序
————————————————
 

JAVA里List集合中的对象根据对象的某个属性值降序或者升序排序

需要使用JDK1.8及以上

复制代码

package com.stream;


import java.util.Comparator;
import java.util.List;

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        List<TestDto> dtoList=TestDto.getDtos();

        //根据TestDto对象的priority字段降序排序 
        dtoList.sort(Comparator.comparing(TestDto::getPriority).reversed());
        //根据TestDto对象的sort字段升序排序
       // dtoList.sort(Comparator.comparing(TestDto::getSort));


        for (TestDto d:dtoList
             ) {
            System.out.println(d);
        }
    }
}

复制代码

//多个字段排序
//先以属性一降序,再进行属性二降序 多个字段 后面追加即可
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()).thenComparing(类::属性二,Comparator.reverseOrder()));

自定义方法排序

复制代码

 List<TestDto> list=getDtos();

        Collections.sort(list, (TestDto b1, TestDto b2) -> {
            /**
             * 可以自定义方法,
             * 返回 1 ->排在上面
             * 返回 -1 ->排在下面
             */
            if (b1.getPriority()>b2.getPriority()){
                return -1;
            }
            return 1;
        });

复制代码

TestDto.java

复制代码

package com.stream;

import com.test.Test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TestDto {

    private Integer id;

    private Integer sort;

    private Integer priority;

    public TestDto(Integer id, Integer sort, Integer priority) {
        this.id = id;
        this.sort = sort;
        this.priority = priority;
    }

    public TestDto() {
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public Integer getSort() {
        return sort;
    }

    public void setSort(Integer sort) {
        this.sort = sort;
    }

    public Integer getPriority() {
        return priority;
    }

    public void setPriority(Integer priority) {
        this.priority = priority;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "TestDto{" +
                "id=" + id +
                ", sort=" + sort +
                ", priority=" + priority +
                '}';
    }

    public static List<TestDto> getDtos(){
        List<TestDto> dtos=new ArrayList<>();

        TestDto dto1=new TestDto(1,2,3);

        TestDto dto2=new TestDto(2,3,1);

        TestDto dto3=new TestDto(3,1,2);

        dtos.add(dto1);
        dtos.add(dto2);

        dtos.add(dto3);

        return dtos;


    }
}

https://www.cnblogs.com/pxblog/p/13931479.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Java8新特性Stream流、Stream多字段排序

导语 Java 8 API添加了一个新的抽象成为流Stream,它以一种声明的方式处理数据,最后由最终操做获得前面处理的结果。 Stream专一于集合对象的操做,将要处理的元素集合看做一种流, 流在管道中传输, 而且能够在管道的节点上进行处理, 好比筛选, 排序,聚合等。 Stream在处理大批量数据操做中更加高效。算法 Stream + Lambda 表达式能够极大提升Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 Stream的三大特性:一、不存储数据;二、不改变源数据;三、延时执行。

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java8 stream多字段排序

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【java8】Stream流对多个字段进行排序

在Java8中,你可以使用Stream接口的sorted()方法来对集合中的元素进行排序。这个方法接受一个Comparator对象作为参数,用于定义排序规则。如果你需要根据多个字段进行排序,你可以链式地调用thenComparing()或thenComparingInt()、thenComparingLong()、thenComparingDouble()等方法。

morris 1万+

JAVA实现多字段排序

java如何实现多字段排序

w727655308的博客 6402

【JAVA】jdk8 Stream 排序精通

因为对象比基本类型占用空间大,如果排完序之后再翻转,而同时数组长度比较大,那么就可能有性能问题,所以可以直接指定排序的方向,避免不必要的浪费。但是对于完全的数值比较,其实就按照默认的比较即可,给Stream 排序的值即可,特别是对象,只需要指定字段即可。jdk8的stream流能方便的排序,但是每次都要查资料,非常不方便,不确定,所以这次直接弄懂,不再迷茫。,字符串比较很简单,就是字符依次比较,从小到大,第一位相同比第二位,依次排序。因此对象排序,优先使用这样的方式去指定排序,特别是倒序的时候。

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java8新特性-list使用stream排序(多字段)

java8新特性 使用stream排序(多字段) List<类> list; 代表某集合 //返回 对象集合以类属性一升序排序 list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一)); //返回 对象集合以类属性一降序排序 注意两种写法 list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed());//先以属性一升序,结果进行属性一降序 list.stream().so

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