使用jdk8 stream 统计单词数

　　有同学问如何使用stream统计单词数。这是个好例子，也很典型，在这里补上。

　　下面的例子实现了从一个文本文件读取(英文)文本并统计单词数的功能。

　　package com.imooc;

　　import java.io.BufferedReader;

　　import java.io.FileReader;

　　import java.io.IOException;

　　/**

　　* 使用stream统计文章单词数

　　*

　　* @author 晓风轻

　　*

　　*/

　　public class StreamWordDemo {

　　public static void main(String[] args) throws IOException {

　　// 使用try-resource 关闭资源

　　try (BufferedReader reader = new BufferedReader(

　　new FileReader(webflux.txt))) {

　　long wordCount = reader.lines()

　　// trim前后空格(使用方法引用)

　　.map(String::trim)

　　// 过滤掉空串

　　.filter(s - !s.isEmpty())

　　// 把空格隔开的转为单词数组

　　.map(s - s.split( ))

　　// 得到数组长度

　　.mapToInt(array - array.length)

　　// 并行(都是无状态操作)

　　.parallel()

　　// 求和

　　.sum();

　　System.out.println(单词数: + wordCount);

　　}

　　}

　　}

　　牵涉的知识点主要还是lambda表达式和stream的基本应用。大家可以看出，使用stream编程代码非常清晰和简单，可读性很强。

　　下面获取每个单词出现的次数

　　// 使用try-resource 关闭资源

　　try (BufferedReader reader = new BufferedReader(

　　new FileReader(webflux.txt))) {

　　MapString, Long counts = reader.lines()

　　// trim前后空格(使用方法引用)

　　.map(String::trim)

　　// 过滤掉空串

　　.filter(s - !s.isEmpty())

　　// 把空格隔开的转为数组

　　.map(s - s.split( ))

　　// 数组转成流

　　.map(array - Stream.of(array))

　　// 拉平

　　.flatMap(stream - stream)

　　// 分组

　　.collect(Collectors.groupingBy(s - s, Collectors.counting()));

　　System.out.println(单词出现次数: + counts);

　　// 统计信息

　　LongSummaryStatistics summaryStatistics = counts.entrySet().stream()

　　// 得到次数

　　.mapToLong(entry - entry.getValue())

　　// 统计

　　.summaryStatistics();

　　System.out.println(统计信息: + summaryStatistics);

　　}

　　输出的统计信息为：

　　统计信息:LongSummaryStatistics{count=170, sum=271, min=1, average=1.594118, max=14}

　　可以看出，一共有271个单词，不同的词有170个，出现最多的14次，最少1次，平均1.594118次。

　　这就是stream的编程风格，其中lambda表达式是函数式编程的基础，是后面的stream，reactor的前置基础知识。

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