这个答案的灵感来自于 JDK 做类似操作的方式。也就是说，我将引用DoubleSummaryStatistics 类。
首先，我们为将要收集的 BigDecimal 信息定义一个持有者：
public class BigDecimalSummaryStats {
private long count;
private MathContext mc;
private BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
private BigDecimal max;
private BigDecimal min;
public BigDecimalSummaryStats(MathContext mathCtx) {
mc = requireNonNull(mathCtx);
}
public Supplier<BigDecimalSummaryStats> supplier(MathContext ctx) {
return () -> new BigDecimalSummaryStats(ctx);
}
public void accept(BigDecimal value) {
requireNonNull(value);
count++;
sum = sum.add(value, mc);
min = min.min(value);
max = max.max(value);
}
public void combine(BigDecimalSummaryStats other) {
requireNonNull(other);
count += other.count;
sum = sum.add(other.sum, mc);
min = min.min(other.min);
max = max.max(other.max);
}
public long getCount() {
return count;
}
public BigDecimal getSum() {
return sum;
}
public BigDecimal getMax() {
return max;
}
public BigDecimal getMin() {
return min;
}
public BigDecimal getAverage() {
long c = getCount();
return c == 0 ? BigDecimal.ZERO : getSum().divide(BigDecimal.valueOf(c), mc);
}
}
这将提供一个很好的通用实用程序，适用于从 BigDecimal 值的任意序列中收集摘要。
然后，我们可以为我们的 Item 定义一个 Summary 类：
public class ItemSummaryStats {
private BigDecimalSummaryStats value1;
private BigDecimalSummaryStats value2;
private BigDecimalSummaryStats value3;
// ... other fields as needed
public ItemSummaryStats(MathContext math) {
value1 = new BigDecimalSummaryStats(math);
value2 = new BigDecimalSummaryStats(math);
value3 = new BigDecimalSummaryStats(math);
}
public void accept(Item item) {
value1.accept(item.value1);
value2.accept(item.value2);
value3.accept(item.value3);
// ... other fields as needed
}
public void combine(ItemSummaryStats other) {
value1.combine(other.value1);
value2.combine(other.value2);
value3.combine(other.value3);
}
public TotalItem get(
Function<BigDecimalSummaryStats, BigDecimal> v1Mapper,
Function<BigDecimalSummaryStats, BigDecimal> v2Mapper,
Function<BigDecimalSummaryStats, BigDecimal> v3Mapper) {
TotalItem t = new TotalItem();
t.value1 = v1Mapper.get(value1);
t.value2 = v2Mapper.get(value2);
t.value3 = v3Mapper.get(value3);
return t;
}
public TotalItem getSum() {
return get(BigDecimalSummaryStats::getSum,
BigDecimalSummaryStats::getSum,
BigDecimalSummaryStats::getSum);
}
public TotalItem getAverage() {
return get(BigDecimalSummaryStats::getAverage,
BigDecimalSummaryStats::getAverage,
BigDecimalSummaryStats::getAverage);
}
public TotalItem getMin() {
return get(BigDecimalSummaryStats::getMin,
BigDecimalSummaryStats::getMin,
BigDecimalSummaryStats::getMin);
}
//.... other methods basically all the same. You get the idea.
}
最后我们像这样使用这个善良：
TotalItem totals = list.stream().collect(
Collector.of(() -> new ItemStatsSummary(MathContext.DECIMAL64),
ItemStatsSummary::accept,
ItemStatsSummary::combine,
ItemStatsSummary::getSum)
)
这种方法的缺点：
- 开发时间比临时解决方案略长。
被专业人士远远超过，或者至少我对此深信不疑：
- 遵循关注点分离原则：Item Stats 实际上并不关心如何收集特定字段的摘要：他们可以相信 BigDecimalSummary 有效
- 可测试：每个部分都可以在自己的套件中进行测试。您可以相信，每个字段的工作方式都是一样的，因为它们使用相同的 API。
- 灵活：
get(Function...) 方法提供了大量可能性：如果需要，您可以收集第一个字段的总和、第二个字段的平均值和第三个字段的最小值。