Java中那些让你爱不释手工具库，精炼代码量

一、JDK1.8 Stream新特性

1、Stream流的常见生成方式

①Collection体系的集合可以使用默认方法stream()生成流

//list转stream流 
List<String> list = new ArrayList<>();        
Stream<String> listStream = list.stream();    
//Set转stream流  
Set<String> set = new HashSet<>();        
Stream<String> setStream = set.stream();   
//map转stream流
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();      
Stream<String> keyStream = map.keySet().stream();      
Stream<Integer> valueStream = map.values().stream();    
Stream<Map.Entry<String, Integer>> entryStream = map.entrySet().stream();  

②数组转stream流

//第一种: 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流      
int[] array={1,3,5,6,8};       
IntStream stream = Arrays.stream(array);   

//第二种: 可以通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流      
String[] strArray = {"hello", "world", "java"};      
Stream<String> strArrayStream = Stream.of(strArray);     
Stream<String> strArrayStream2 = Stream.of("hello", "world", "java");       Stream<Integer> intStream = Stream.of(10, 20, 30);

2、void forEach(Consumer<? super T> action)

 Stream<String> stringStream = Stream.of("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");        stringStream.forEach(System.out::println);        
 //打印结果: ["景天", "雪见", "长卿", "紫萱"]

3、Stream filter(Predicate predicate)

​ （说明: 用于对流中的数据进行过滤）

List<String> nameList = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");
nameList.stream().filter(s -> s.startsWith("紫")).forEach(System.out::println);
//打印结果: 紫萱

4、Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper)

（说明: 可以将流中的元素映射到另一个流中）

 List<Integer> num = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);   
 num.stream().map(n -> n * 2).forEach(System.out::println);     
//打印结果: [2, 4, 6, 8, 10]

5、Stream flatMap(Function function)

（说明：flatmap是stream的一种中间操作，对流进行 “扁平化” 处理，是它和stream的map一样，是一种收集类型的stream中间操作，但是与map不同的是，它可以对stream流中单个元素再进行拆分（切片），从另一种角度上说，使用了它，就是使用了双重for循环。）

 // map 生成的是个 1:1 映射，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap       
String[] strs = {"java8", "is", "easy", "to", "use"};     
List<String[]> distinctStrs = Arrays.stream(strs)
     .map(str -> str.split(""))    // 映射成为Stream<String[]>   
     .distinct().collect(Collectors.toList()); //distinct操作是以 “字符串数组“为单元进行去重        
/* 在执行map操作以后，我们得到是一个包含多个字符串数组的流，打印结果如下所示   
[j, a, v, a, 8]       
[i, s]      
[e, a, s, y]         
[t, o]         
[u, s, e]      
*/  

List<String> distinctStr = Arrays.stream(strs)
    .map(str -> str.split("")) // 映射成为Stream<String[]>       
    .flatMap(Arrays::stream)  // 扁平化为Stream<String>   
    .distinct().collect(Collectors.toList());      

/* flatMap将由map映射得到的Stream<String[]>，转换成由各个字符串数组映射成的流Stream<String>，        再将这些小的流扁平化成为一个由所有字符串构成的大流Steam<String>，
   从而能够达到我们的目的。            
   打印结果：            
   [j, a, v, 8, i, s, e, y, t, o, u]     
*/

6、Stream limit(long maxSize)

（说明: 返回此流中的元素组成的流,截取前指定参数个数的数据）

 List<String> limitList = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");   
 //取前3个数据在控制台输出      
 limitList.stream().limit(3).forEach(System.out::println);     
//打印结果:["景天", "雪见", "长卿"]

7、Stream skip(long n)

（说明: 跳过指定参数个数的数据,返回由该流的剩余元素组成的流）

//跳过3个元素,把剩下的元素在控制台输出     
List<String> list = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");   
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);    
//打印结果:["紫萱"]

8、static Stream concat(Stream a, Stream b)

（说明: 合并a和b两个流为一个流）

List<String> concatList1 = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱");   
List<String> concatList2 = Arrays.asList("重楼", "茂茂", "必平", "龙葵");     
Stream<String> stream1 = concatList1.stream();   
Stream<String> stream2 = concatList2.stream();      
Stream.concat(stream1, stream2).forEach(System.out::println);   
// 打印结果: ["景天", "雪见", "长卿", "紫萱","重楼", "茂茂", "必平", "龙葵"]

9、Stream distinct()

（说明:对流中相同的元素进行去重处理）

List<String> distinctList = Arrays.asList("景天", "雪见", "长卿", "紫萱", "紫萱", "雪见"); distinctList.stream().distinct().forEach(System.out::println); 
// 打印结果: ["景天", "雪见", "长卿", "紫萱"]

10、Stream sorted()

（说明:返回由此流的元素组成的流,根据自然顺序排序）

 //题目: 按照字母顺序把数据在控制台输出 sorted()是正序
List<String> sortList = Arrays.asList("Lucy", "Jack", "Anny", "Vincent", "Charles","William");
sortList.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//打印结果: [Anny,Charles,Jack,Lucy，Vincent，William] 
//题目: 按照名称长度顺序从短到长 把数据在控制台输出 
sortList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(String::length))
    .forEach(System.out::println); 
//打印结果:  [Lucy,Jack,Anny,Vincent,Charles,William]

11、Stream parallelStream()

（说明: 并行的操作,多线程执行，在大数据量下会优于 stream()， parallelStream()的底层思想是ForkJoinPool主要用来使用分治法(Divide-and-Conquer Algorithm)来解决问题）

  List<String> stringList = new ArrayList<>();      
  for (int i = 0; i < 10; i++) {      
   stringList.add("第" + i + "条数据");       
  }        
 long parallelStreamNowTime = System.currentTimeMillis();  
 stringList.parallelStream().forEach(s -> {         
    try {               
        Thread.sleep(1000);      
    } catch (InterruptedException e) {         
        e.printStackTrace();          
    }     
});        
long parallelStreamTime = System.currentTimeMillis();      
System.out.println("Stream需要时间" + (parallelStreamTime - parallelStreamNowTime));        //打印结果:  Stream需要时间2027

​ PS：除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流

Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

12、count()

(说明: 返回集合流中元素的个数)

List<String> countList = Arrays.asList("Lucy", "Jack", "Anny", "Vincent","Charles", "William","William"); 
long count1 = countList.stream().count();
System.out.println("总元素个数是:"+count1);  // 打印结果 : 总元素个数是:7 

long count2 = countList.stream().distinct().count(); 
System.out.println("去重之后元素个数是:"+count2);  // 打印结果 : 去重之后元素个数是:6

13、boolean allMatch(Predicate predicate)

(说明:allMatch表示，判断条件里的元素，所有的元素都满足条件，就返回true)

 List<Integer> integerList  = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
 if(integerList.stream().allMatch(i->i>3)){
      System.out.println( "值都大于3");
  }

14、boolean anyMatch(Predicate predicate)

(说明: anyMatch表示，判断的条件里，任意一个元素符合条件，就返回true)

 List<Integer> integerList  = Arrays.asList(1,2,3,4,5); 
 if(integerList.stream().anyMatch(i->i>3)){
      System.out.println( "存在大于3的值");
  }

15、boolean noneMatch(Predicate predicate)

（说明: noneMatch跟allMatch相反，判断条件里的元素，所有的都不符合条件，才返回true）

List<Integer> integerList  = Arrays.asList(1,2,3,4,5);  
if(integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)){
      System.out.println("值都小于3");
 }

14、A[] toArray(IntFunction<A[]> generator);

(说明: 使用提供的 generator函数返回一个包含此流的元素的数组，以分配返回的数组，以及分区执行或调整大小可能需要的任何其他数组。)

15、Stream concat(Stream a, b)

（说明：合并2个stream流）

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "def", "gkh", "abc");
//concat 合并流
List<String> strings2 = Arrays.asList("xyz", "jqx");

List<String> concatList = Stream.concat(strings2.stream(),strings.stream())
    .collect(Collectors.toList());
System.out.println(concatList);  //打印结果: [xyz, jqx, abc, def, gkh, abc]

16、IntSummaryStatistics summaryStatistics()

（说明: 对stream流中的数据进行统计分析）

//对数组的统计，比如用
List<Integer> number = Arrays.asList(1, 2, 5, 4);
IntSummaryStatistics statistics = number.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : "+statistics.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : "+statistics.getMin());
System.out.println("平均数 : "+statistics.getAverage());
System.out.println("所有数之和 : "+statistics.getSum());

17、Optional findAny()

（说明：findAny()操作，返回的元素是不确定的，对于同一个列表多次调用findAny() 有可能会返回不同的值。使用findAny()是为了更高效的性能。

①串行流情况下，一般会返回符合条件的第一个结果；

 List<String> list1 = Arrays.asList("A1", "B1", "C1", "A2", "B2", "C2", "A3", "B3","C3"); 
 for(int i=0;i<10;i++) {   
  Optional<String> c = list1.stream().filter(s -> s.contains("A")).findAny(); 
  System.out.println("====串行流findAny()======" + c.get());  
} 
//打印结果:  
//  ====串行流findAny()======A1 
//  ====串行流findAny()======A1 
//  ====串行流findAny()======A1  
//  ====串行流findAny()======A1  
//  ====串行流findAny()======A1  
//  ====串行流findAny()======A1 
//  ====串行流findAny()======A1  
//  ====串行流findAny()======A1  
//  ====串行流findAny()======A1 
//  ====串行流findAny()======A1

②并行流的情况，在给定的元素中随机取一个元素，那就不能确保是第一个。）

List<String> list1 = Arrays.asList("A1", "B1", "C1", "A2", "B2", "C2", "A3", "B3","C3"); Optional<String> a = list1.parallelStream().filter(s -> s.contains("A")).findAny(); System.out.println("====findAny()======" + a.get()); 

//打印结果:  每次执行打印的是A1或者A2或者A3中任意一个 
// ====并行流findAny()======A3
// ====并行流findAny()======A3 
// ====并行流findAny()======A2 
// ====并行流findAny()======A1 
// ====并行流findAny()======A1 
// ====并行流findAny()======A2 
// ====并行流findAny()======A3 
// ====并行流findAny()======A3 
// ====并行流findAny()======A3 
// ====并行流findAny()======A2

18、Optional findFirst()

(说明：返回Stream中的第一个元素)

List<String> list2 = Arrays.asList("A1", "B1", "C1", "A2", "B2", "C2", "A3", "B3","C3"); Optional<String> b = list2.parallelStream().filter(s -> s.contains("B")).findFirst(); System.out.println("====findFirst()====" + b.get());
// 打印结果:   ====findFirst()====B1

19、Optional max(Comparator comparator)

(说明：返回比较器比较之后 结果最大的那个元素)

//获取String集合中最长的元素。
List<String> maxList = Arrays.asList("Lucy", "Jack", "Anny", "Vincent","Charles","William");
Optional<String> max = maxList.stream().
    max(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println("最长的字符串:" + max.get());
//打印结果: 最长的字符串:Vincent

PS: Optional min(Comparator<? super T> comparator) 也是类似的，我就不多说了！

20、Optional reduce(BinaryOperator accumulator)

(说明: 根据指定的计算模型将Stream中的值计算得到一个最终结果)

List<Integer> reduceList = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
  // 求和方式1
 Optional<Integer> sum = reduceList.stream().reduce((x, y) -> x + y);
 // 求和方式2
 Optional<Integer> sum2 = reduceList.stream().reduce(Integer::sum);
 // 求和方式3
 Integer sum3 = reduceList.stream().reduce(0, Integer::sum);

  // 求乘积
  Optional<Integer> product = reduceList.stream().reduce((x, y) -> x * y);

  // 求最大值方式1
  Optional<Integer> max2 = reduceList.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
  // 求最大值写法2
  Integer max3 = reduceList.stream().reduce(1, Integer::max);

  System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
  //打印结果:  list求和：29,29,29
  System.out.println("list求积：" + product.get());
  //打印结果:  list求积：2112
  System.out.println("list求最大值：" + max2.get() + "," + max3);
  //打印结果: list求最大值：11,11

二、List转String

 // 如何把list集合拼接成以逗号分隔的字符串 a,b,c
 List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");

// 第一种方法，可以用stream流
 String join = list.stream().collect(Collectors.joining(","));
 System.out.println(join); // 输出 a,b,c

 // 第二种方法，其实String也有join方法可以实现这个功能,合并数组为单一字符串，可传分隔符
 String join1 = String.join(",", list);
 System.out.println(join1); // 输出 a,b,c

三、玩转StringUtils工具类

String str = "I love JavaAlliance forever";
// 1、删除字符串中指定字符，返回一个string
String remove = StringUtils.remove(str, "forever"); // 移除字符串中的 forever
System.out.println(remove); // 打印结果是  I love JavaAlliance

// 2、将字符串反转，返回一个string
String reverse = StringUtils.reverse(str);
System.out.println(reverse); // 打印结果是  reverof ecnaillAavaJ evol I

// 3、比较两个字符串是否相等,如果两个均为null，则也认为相等
StringUtils.equals("Java", "Java"); // 结果是true
StringUtils.equals("", ""); // 结果是true
StringUtils.equals(null, null); // 结果是true
StringUtils.equals(null, ""); // 结果是false
StringUtils.equals("", null); // 结果是false
StringUtils.equals(null, ""); // 结果是false
StringUtils.equalsIgnoreCase("java", "JAVA"); // 不区分大小写--结果是true

// 4、重复拼接字符串
String str1 = StringUtils.repeat("ab", 2);
System.out.println(str1); // 输出abab

// 5、首字母转成大写
String str2 = "javaAlliance";
String capitalize = StringUtils.capitalize(str2);
System.out.println(capitalize); // 输出JavaAlliance

// 6、字符串固定长度填充
StringUtils.leftPad("test", 8, "0"); // 字符串固定长度 8位，若不足，往左补 0
StringUtils.rightPad("test", 8, "0"); // 字符串固定长度 8位，若不足，往右补 0

// 7、字符串关键字替换
StringUtils.replace("aba", "a", "z")   = "zbz"; // 默认替换所有关键字
StringUtils.replaceOnce("aba", "a", "z")   = "zba";// 替换关键字，仅替换一次
StringUtils.replacePattern("ABCabc123", "[^A-Z0-9]+", "")   = "ABC123"; // 使用正则表达式替换

// 8、将数组拼接成字符串
StringUtils.join(["a", "b", "c"], ",") ; //拼接结果是  "a,b,c"

// 9、字符串拆分
StringUtils.split("a..b.c", '.')  //拆分结果是 ["a", "b", "c"]
StringUtils.splitByWholeSeparatorPreserveAllTokens("a..b.c", ".")  //拆分结果是 ["a","", "b", "c"]

四、玩转BeanUtils工具类

User user = new User();
user.setUserName("JavaAlliance").setEmail("196432@qq.com");
// 对象转map
Map<String, String> map = BeanUtils.describe(user);
System.out.println(map); // 输出
// map转对象
User newUser = new User();
BeanUtils.populate(newUser, map);
System.out.println(newUser); // 输出

五、玩转DateUtils/DateFormatUtils工具类

// Date类型转String类型
String date = DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
System.out.println(date); // 输出 2021-05-01 01:01:01

// String类型转Date类型   该方法会将日期字符串按照第二参数中的String数组，依次比对，选择合适的Pattern来解析。
Date date1 = DateUtils.parseDate("2021-05-01 01:01:01", new String[]{"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"});

Date now = new Date();
// Date 加 1 天
Date addDays = DateUtils.addDays(now, 1);
// Date 加 33 分钟
Date addMinutes = DateUtils.addMinutes(now, 33);
// Date 减去 233 秒
Date addSeconds = DateUtils.addSeconds(now, -233);
// 判断是否 Wie 同一天
boolean sameDay = DateUtils.isSameDay(addDays, addMinutes);
// 过滤时分秒,若 now 为 2020-05-07 22:13:00 调用 truncate 方法以后
// 返回时间为 2020-05-07 00:00:00
Date truncate = DateUtils.truncate(now, Calendar.DATE);

六、玩转LocalDateTime工具类

Date now = new Date();
// Date转成LocalDateTime 这里指定使用当前系统默认时区
LocalDateTime localDateTime = now.toInstant().atZone(ZoneId.systemDefault())
    .toLocalDateTime();

// LocalDateTime转成Date 这里指定使用当前系统默认时区
Date date = Date.from(localDateTime.atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());

// 按照 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 转化时间
LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.parse("2020-05-07 22:34:00", DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));

// 将 LocalDateTime 格式化字符串
String format = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(dateTime);

//LocalDateTime 获取当前时间年份，月份
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 年
int year = now.getYear();
// 月
int month = now.getMonthValue();
// 日
int day = now.getDayOfMonth();

// LocalDateTime 进行日期加减，获取下一天的时间
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 当前时间加一天
LocalDateTime plusDays = now.plusDays(1l);
// 当前时间减一个小时
LocalDateTime minusHours = now.minusHours(1l);
// 还有很多其他方法

七、玩转CollectionUtils工具类

String[] arrayA = new String[]{"1", "2", "3", "4"};
String[] arrayB = new String[]{"3", "4", "5", "6"};
List<String> listA = Arrays.asList(arrayA);
List<String> listB = Arrays.asList(arrayB);
// 1、并集 union
System.out.println(CollectionUtils.union(listA, listB));
// 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

// 2、交集 intersection
System.out.println(CollectionUtils.intersection(listA, listB));
// 输出:[3, 4]

// 3、交集的补集（析取）disjunction
System.out.println(CollectionUtils.disjunction(listA, listB));
// 输出:[1, 2, 5, 6]

// 4、差集（扣除）
System.out.println(CollectionUtils.subtract(listA, listB));
// 输出:[1, 2]


  // 1、交集
 List<String> intersectionList = new ArrayList<>(listA);
 intersectionList.retainAll(listB);
 System.out.println(intersectionList);
 // 输出:[3, 4]

 // 2、差集
 List<String> differenceList = new ArrayList<>(listA);
 differenceList.removeAll(listB);
 System.out.println(differenceList);
 // 输出:[1, 2]

// 3、并集 (先做差集再做添加所有）
List<String> unionList = new ArrayList<>(listA);
unionList.removeAll(listB); // unionList [1, 2]
unionList.addAll(listB); // 添加[3,4,5,6]
System.out.println(unionList);
// 输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6]

注意 : 以上有2种取交集的方式即intersection和retainAll，我们这里说下它们之间的差别 ,要注意的是它们的返回类型是不一样的,intersection返回的是一个新的List集合，而retainAll返回是Bollean类型那就说明retainAll方法是对原有集合进行处理再返回原有集合,会改变原有集合中的内容。

思路点拨：

1、从性能角度来考虑的话,List自带会高点,因为它不用再创建新的集合。

2、需要注意的是：因为retainAll因为会改变原有集合,所以该集合需要多次使用就不适合用retainAll。

注意: Arrays.asList将数组转集合不能进行add和remove操作。因为调用Arrays.asList()生产的List的add、remove方法时报异常，这是由Arrays.asList() 返回的市Arrays的内部类ArrayList， 而不是java.util.ArrayList。Arrays的内部类ArrayList和java.util.ArrayList都是继承AbstractList，remove、add等方法AbstractList中是默认throw UnsupportedOperationException而且不作任何操作。java.util.ArrayList重新了这些方法而Arrays的内部类ArrayList没有重新，所以会抛出异常。

八、玩转 Guava工具包

1、Multiset

Multiset是什么？顾名思义，Multiset和Set的区别就是可以保存多个相同的对象。在JDK中，List和Set有一个基本的区别，就是List可以包含多个相同对象，且是有顺序的，而Set不能有重复，且不保证顺序（有些实现有顺序，例如LinkedHashSet和SortedSet等）所以Multiset占据了List和Set之间的一个灰色地带：允许重复，但是不保证顺序。
常见使用场景：Multiset有一个有用的功能，就是跟踪每种对象的数量，所以你可以用来进行数字统计。 常见的普通实现方式如下：

 String str = "张三 李四 李四 王五 王五 王五";
 String[] strArr = str.split(" ");
 List<String> words = new ArrayList<>(Arrays.asList(strArr));
//创建一个HashMultiset集合，并将words集合数据放入
 Multiset<String> wordMultiset = HashMultiset.create();
 wordMultiset.addAll(words);
//将不同的元素放在一个集合set中
 for (String key : wordMultiset.elementSet()) {
   //查看指定元素的个数
   System.out.println(key + "-->" + wordMultiset.count(key));
     //打印结果:  李四-->2    张三-->1   王五-->3
 }

2、Multimap

Multimap能够实现一个键对应到多个值的效果

Multimap<String, String> myMultimap = ArrayListMultimap.create();
myMultimap.put("Fruits", "Bannana");
myMultimap.put("Fruits", "Apple");
myMultimap.put("Fruits", "Pear");
myMultimap.put("Fruits", "Pear");
myMultimap.put("Vegetables", "Carrot");

// 查询Multimap中的存储的元素个数
System.out.println(myMultimap.size()); // 打印结果: 5

//查询键为“Fruits”所对应的value
Collection<String> fruits = myMultimap.get("Fruits");
System.out.println(fruits);//打印结果:  [Bannana, Apple, Pear, Pear]
Collection<String> vegetables = myMultimap.get("Vegetables");
System.out.println(vegetables); //打印结果: [Carrot]

// 循环迭代遍历整个 Multimap里存储的value值
for (String value : myMultimap.values()) {
    System.out.println(value);
      //打印结果:
      //Carrot
      //Bannana
      //Apple
      //Pear
      //Pear
 }

//移除其中一个元素
myMultimap.remove("Fruits", "Pear");
System.out.println(myMultimap.get("Fruits"));//打印结果: [Bannana, Apple, Pear]

//将键为"Fruits"所对应的value内容替换为集合  Arrays.asList("178","910","123")
//返回的oldValues是之前的旧值
Collection<String> oldValues = myMultimap.replaceValues("Fruits", Arrays.asList("178","910","123"));

System.out.println("oldValues="+oldValues);//打印结果: oldValues=[Bannana, Apple, Pear]
System.out.println("myMultimap="+myMultimap);//打印结果: myMultimap={Vegetables=[Carrot], Fruits=[178, 910,123]}

//移除Multimap中键为“Fruits”的所有元素
myMultimap.removeAll("Fruits");
System.out.println(myMultimap.get("Fruits"));//打印结果: []

3、BiMap

BiMap 可以用来实现键值对的双向映射需求，这样我们就可以通过 Key 查找对对应的 Value，也可以使用 Value 查找对应的 Key。 Bimap要求key和value都唯一，如果key不唯一则覆盖key，如果value不唯一则直接报错

//双向map
BiMap<Integer,String> biMap=HashBiMap.create();
biMap.put(1,"张三");
biMap.put(2,"李四");
biMap.put(3,"王五");
biMap.put(4,"赵六");
biMap.put(5,"李七");
biMap.put(4,"小小");

//通过key值得到value值(注意key里面的类型根据泛行
String value= biMap.get(1);
System.out.println("id为1的value值 --"+value); //打印结果: id为1的value值 --张三

//通过value值得到key值
int key= biMap.inverse().get("张三");
System.out.println("value为张三的key值 --"+key); //打印结果: value为张三的key值 --1

//通过key值重复，那么vakue值会被覆盖。
String valuename= biMap.get(4);
System.out.println("id为4的value值 --"+valuename);//打印结果: id为4的value值 --小小

BiMap的常用实现有：

​ 1、HashBiMap: key 集合与 value 集合都有 HashMap 实现

​ 2、EnumBiMap: key 与 value 都必须是 enum 类型

​ 3、ImmutableBiMap: 不可修改的 BiMap

九、玩转FileUtils-文件操作工具类

文件操作工具类提供一系列方法，可以让我们快速读取写入文件。

快速实现文件/文件夹拷贝操作 ,FileUtils.copyDirectory/FileUtils.copyFile

1、获取指定文件夹上所有文件

// 按照指定文件后缀如java,txt等去查找指定文件夹下的文件
File directory = new File("E:\\test");
FileUtils.listFiles(directory, new String[]{"txt"}, false);

2、读取该文件所有行

// 读取指定文件所有行 不需要使用 while 循环读取流了
List<String> lines = FileUtils.readLines(fileA)

3、写文件

// 1、 向一个文件写入一段文字
FileUtils.write(new File("D:/a/1.txt"), "文件内容", "UTF-8", true);
	
// 2、以追加的方式写入
FileUtils.writeStringToFile(new File("D:/a/1.txt"), "author：apple", "UTF-8", true);
	
//3、写入多行
List<String> list= new ArrayList<String>();
list.add("第一行");
list.add("第二行");
FileUtils.writeLines(new File("D:/a/1.txt"), list, true);

4、读文件

//读文件  
System.out.println(FileUtils.readFileToString(new File("D:/a/1.txt"), "UTF-8"));

//返回一个list 
System.out.println(FileUtils.readLines(new File("D:/a/1.txt"), "UTF-8")); 

5、删除文件/文件夹

// 删除文件夹 
FileUtils.deleteDirectory(new File("D:/a"));  
	  
// 文件夹不是空仍然可以被删除，永远不会抛出异常  
FileUtils.deleteQuietly(new File("D:/a")); 

6、复制文件

//结果是a和a1在同一目录  
FileUtils.copyDirectory(new File("D:/a"), new File("D:/a1"));   

//结果是将a拷贝到a2下  
FileUtils.copyDirectoryToDirectory(new File("D:/a"), new File("D:/a2"));  
	  
//拷贝文件  方式1 
FileUtils.copyFile(new File("d:/1.xml"), new File("d:/1.xml.bak"));  
//拷贝文件  方式2
Writer write = new FileWriter("D：/abc_bak.txt");
InputStream ins = new FileInputStream(new File("D：/abc.txt"));
IOUtils.copy(ins, write);
write.close();
IOUtils.closeQuietly(ins);


//拷贝文件到目录中  
FileUtils.copyFileToDirectory(new File("d:/1.xml"), new File("d:/a"));  
	
//拷贝url到文件  
FileUtils.copyURLToFile(new URL("http://www.a.com/1.xml"), new File("d:/1.xml"));
//可实现快速下载
URL url = new URL("http://hzf-image-test.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/hr_image/HF306268301810/1513632067664AbIB40pv_defalut.JPG?x-oss-process=image/resize,h_400");
File file = new File("/Users/jjs/Desktop/pic.jpg");
FileUtils.copyURLToFile(url, file);

7、移动文件

//移动文件 或 文件夹  
//static void moveDirectory(File srcDir, File destDir)   
FileUtils.moveDirectory(new File("D:/a1"), new File("D:/a2")); //注意这里 第二个参数文件不存在会引发异常  
	
//static void moveDirectoryToDirectory(File src, File destDir, boolean createDestDir)   
FileUtils.moveDirectoryToDirectory(new File("D:/a2"), new File("D:/a3"), true);  
	
/* 上面两个方法的不同是： 
 * moveDirectory：D:/a2里的内容是D:/a1的内容。 
 * moveDirectoryToDirectory：D:/a2文件夹移动到到D:/a3里 
 */  

8、实现快速下载文件

//下载方式1
URL url = new URL("http://www.baidu.com/img/baidu_logo.gif");
File file = new File("/Users/jjs/Desktop/baidu1.gif");
FileUtils.copyURLToFile(url, file);
	
//下载方式2
InputStream in = new URL("http://www.baidu.com/img/baidu_logo.gif").openStream();
byte[] gif = IOUtils.toByteArray(in);
FileUtils.writeByteArrayToFile(new File("D：/baidu2.gif"), gif);
IOUtils.closeQuietly(in);

//下载方式3
InputStream in3 = new URL("http://www.baidu.com/img/baidu_logo.gif").openStream();
byte[] gif3 = IOUtils.toByteArray(in3);
IOUtils.write(gif3, new FileOutputStream(new File("D：/baidu3.gif")));
IOUtils.closeQuietly(in3);

专注Java技术进阶，系统设计，计算机网络，数据结构算法，操作系统，设计模式，计算机组成原理等等更多精彩内容，尽情期待

标签：精炼,Stream,stream,System,new,println,Java,爱不释手,out
来源： https://blog.csdn.net/qq_40241957/article/details/121469059