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Java Stream API中的Collector接口是一个强大的工具，它允许我们自定义数据收集、转换和聚合的过程。

1. Collector接口的作用

Collector接口定义了数据收集、转换和聚合的基本操作，使得从Stream中收集到特定的数据结构或执行复杂的聚合操作成为可能。Collector接口为Stream操作提供了一个终止方法，将Stream的处理结果收集到一个特定的容器中。

2. Collector接口的组成

Collector接口包含以下五个主要方法：

1. supplier()：返回一个新的结果容器的Supplier。这个方法用于创建用于存储收集结果的容器。

2. accumulator()：接收一个结果容器和一个流中的元素，将元素添加到结果容器中。这是累积元素的核心方法，用于将流中的元素逐个添加到结果容器中。

3. combiner()：接收两个结果容器，合并它们。在并行流处理中，如果有多个结果容器被生成，则使用combiner()方法将它们合并为一个容器。

4. finisher()：接收一个结果容器，返回最终结果。这个方法通常用于将结果容器转换为最终想要的形式，例如，对容器中的元素进行排序或过滤。

5. characteristics()：返回一个不可变的Set，包含收集器的特性。这些特性用于优化流处理过程，如并行流处理或结果的无序性。

3. Collector接口的工作原理

Collector接口的工作原理基于上述五个方法的协作。先通过supplier()方法创建一个新的结果容器。然后，遍历Stream中的每个元素，使用accumulator()方法将元素添加到结果容器中。在并行流处理中，如果有多个结果容器被生成，则使用combiner()方法将它们合并为一个容器。最后，通过finisher()方法将结果容器转换为最终想要的形式，并返回。

4. Collector的预定义实现Collectors

Collectors可以看做是Collector接口的实现工厂,提供了多个用于数据收集、转换和聚合的预定义收集器，如toList()、toSet()、toMap()、joining()、counting()、summingInt()、averagingInt()等。这些收集器利用Collector接口实现，使得从Stream中收集数据变得更为方便和高效。

List<String> list = Stream.of("a", "b", "c")
.collect(Collectors.toList());

Map<Character, List<String>> grouped = Stream.of("a", "b", "c")
.collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));

String joined = Stream.of("a", "b", "c")
.collect(Collectors.joining(", "));

如，toList()收集器通过调用new ArrayList<>()来创建一个新的结果容器，并使用accumulator()方法将流中的元素添加到结果容器中。toMap()收集器则创建一个新的HashMap，并使用提供的键函数和值函数将元素映射到Map的键和值上。

5. 自定义Collector的使用场景

通过实现Collector接口来自定义复杂的收集器，以满足特定的数据处理需求。自定义Collector时，要实现上述五个方法，并定义如何收集、转换和聚合数据。

如，自定义Collector对Person对象进行排序，并根据特定条件进行分组：

public static class CustomCollector<T> implements Collector<Person, List<Person>, Map<String, List<Person>>> {
    @Override
    public Supplier<List<Person>> supplier() {
        return ArrayList::new;
    }

    @Override
    public BiConsumer<List<Person>, Person> accumulator() {
        return (list, person) -> list.add(person);
    }

    @Override
    public BinaryOperator<List<Person>> combiner() {
        return (list1, list2) -> {
            list1.addAll(list2);
            return list1;
        };
    }

    @Override
    public Function<List<Person>, Map<String, List<Person>>> finisher() {
        return list -> {
            Map<String, List<Person>> result = new HashMap<>();
            // 自定义排序规则
            list.sort((p1, p2) -> {
                if (p1.age != null && p2.age != null) {
                    return p1.age.compareTo(p2.age);
                } else if (p1.age != null) {
                    return -1;
                } else if (p2.age != null) {
                    return 1;
                } else {
                    return p1.name.compareTo(p2.name);
                }
            });

            // 自定义分组规则
            for (Person person : list) {
                if (result.containsKey(person.name.substring(0, 2))) {
                    result.get(person.name.substring(0, 2)).add(person);
                } else {
                    List<Person> group = new ArrayList<>();
                    group.add(person);
                    result.put(person.name.substring(0, 2), group);
                }
            }
            return result;
        };
    }

    @Override
    public Set<Collector.Characteristics> characteristics() {
        return EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH);
    }
}

自定义收集、转换和聚合Person对象的逻辑。使用自定义的排序和分组规则，根据姓名和年龄将Person对象分组并排序，最终返回Map<String, List<Person>>。
通过自定义Collector，创建特定的收集器，而满足复杂的数据处理需求。

使用方法:

import java.util.*;
public class CustomCollectorDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> people = Arrays.asList(
                new Person("Alice", 25),
                new Person("Bob", 23),
                new Person("Charlie", 28),
                new Person("David", 25),
                new Person("Eva", 23),
                new Person("Frank", 28)
        );
        Map<String, List<Person>> result = people.stream()
                .collect(new CustomCollector<>());
        System.out.println(result);
    }

    static class Person {
        String name;
        Integer age;
        ...
    }
}

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