Java 8 Stream，如何获得前 N 个计数？ [关闭]

Question

我需要您的建议来简化下面的代码。我有一个玩家列表，其中包含获胜游戏的 ID。我想从这个列表中提取 2 个最好的球员（比赛 ID 数量较多的 2 个球员） 提取后，我必须返回初始列表以执行其他操作。 我认为可以在优化或阅读方面改进此代码。如果你能帮助我。

public class PlayerStatistics {
    int id
    String name;
    int idMatchWon; // key from Match

    // getter , setter
}

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

    List<PlayerStatistics> _players = new ArrayList<PlayerStatistics>();

    _players.add(initialize(1,'John',4));
    _players.add(initialize(2,'Teddy',2));
    _players.add(initialize(3,'Kevin',3));

    // How to get Top 2
    List<PlayerStatistics> _top2Players = extractTop2Players(_players);
}

private List<PlayerStatistics> extractTop2Players (List<PlayerStatistics> _list) {

    List<PlayerStatistics> _topPlayers = new ArrayList<PlayerStatistics>();

    // 1. Group and count 
    Map<String, Long> _players = _list
            .stream()
            .filter(x -> (!"".equals(x.getName()) && x.getName()!= null) )
            .collect(
                    Collectors.groupingBy(
                            PlayerStatistics::getName, Collectors.counting()
                    )
            );
    ;

    // 2 Best Palyers
    Set<String> _sortedPlayers = _players.entrySet().stream()
            .sorted(Map.Entry.comparingByValue(Collections.reverseOrder()))
            .limit(2)
            .map(Entry::getKey)
            .collect(Collectors.toSet())
    ;

    // 3. Rebuild list 
    _topPlayers = _list
            .stream()
            .filter(x -> _sortedPlayers.contains(x.getName()))
            .collect(Collectors.toList())
    ;

    return _topPlayers;
}


private PlayerStatistics initialize (int id, String name, int year, int month, int won, int lost) {
    return 
        new PlayerStatistics()
            .withId(id)
            .withName(name)
            .withIdMatchWon(won)
        );
}

Answer 1

首先，让我们声明您的代码绝对正确。它做了需要做的事情，甚至通过使用集合进行了优化。不过，它可以通过两种方式进一步改进：

1. 时间复杂度：您正在对整个数据集进行排序，其时间复杂度为 O(mlogm)，m 是您初始玩家列表的大小。立即，您将使用N << m 获取列表中最重要的N 元素。

   下面我展示了一种将算法的时间复杂度提高到O(mlogN) 的方法，这意味着在您的特定情况下它将变为O(m)（这是因为N=2，所以logN=log2=1）。

2. 您正在遍历数据集 3 次：首先您正在迭代玩家列表以创建计数地图，然后您正在迭代此地图以获得顶级 N 玩家的集合，最后您是再次迭代玩家列表以检查每个玩家是否属于顶级N玩家集合。

   这可以改进为仅对数据集执行 2 次遍历：第一次创建计数图（类似于您已经完成的），另一次创建仅保留顶部的结构 @ 987654334@ 个元素，按计数降序排序，遍历完成后即可返回结果。

重要提示：以下解决方案要求您的 PlayerStatistics 类始终如一地实现 hashCode 和 equals 方法。

首先，我们有一个通用方法topN，它（毫不奇怪）从任何给定的地图中提取顶部的N 元素。它通过按值比较其条目，降序（在此版本中，值 V 必须为 Comparable<V>，但此算法可以通过提供自定义 @987654343 轻松扩展以支持不实现 Comparable<V> 的值@):

public static 
<K, V extends Comparable<? super V>, T extends Comparable<? super T>>
Collection<K> 
topN(
        Map<K, V> map, 
        int N,
        Function<? super K, ? extends T> tieBreaker) {

    TreeMap<Map.Entry<K, V>, K> topN = new TreeMap<>(
        Map.Entry.<K, V>comparingByValue()      // by value descending, then by key
            .reversed()                         // to allow entries with duplicate values
            .thenComparing(e -> tieBreaker.apply(e.getKey())));

    map.entrySet().forEach(e -> {
      topN.put(e, e.getKey());
      if (topN.size() > N) topN.pollLastEntry();
    });

    return topN.values();
}

这里的topN TreeMap 表现为priority queue 大小为N（尽管我们添加了N+1 元素）。首先我们将条目放入topN映射中，然后，如果映射有多个N条目，我们立即在其上调用pollLastEntry方法，删除优先级最低的条目（按照顺序TreeMap 的键）。这保证在遍历时，topN 映射将只包含顶部的 N 条目，已排序。

请注意，我使用的比较器首先按值V 对TreeMap<Map.Entry<K, V>, K> 进行降序排序，然后按键K。这是在Function<? super K, ? extends T> tieBreaker 函数的帮助下实现的，该函数将每个键K 转换为必须为Comparable<T> 的值T。所有这些都允许映射包含具有重复值 V 的条目，而不需要键 K 也为 Comparable<K>。

最后，您将使用上述方法如下：

Map<PlayerStatistics, Long> counts = yourInitialListOfPlayers.stream()
    .filter(x -> !"".equals(x.getName()) && x.getName() != null)
    .collect(Collectors.groupingBy(x -> x, Collectors.counting()));

Collection<PlayerStatistics> top2 = topN(counts, 2, PlayerStatistics::getName);