在Java 8中，Stream.collect它允许对集合进行聚合。在Kotlin中，除了以stdlib中的扩展功能的集合形式存在之外，这并不完全相同。但尚不清楚不同用例的等效性。
例如，在JavaDocCollectors的顶部是为Java 8编写的示例，将它们移植到Kolin时，在不同的JDK版本上不能使用Java 8类，因此可能应该以不同的方式编写它们。
在网上显示Kotlin集合示例的资源方面，它们通常是微不足道的，不能真正与相同的用例进行比较。有什么真正与案例相匹配的好示例，例如针对Java 8记录的案例Stream.collect？列表是：
在上面链接的JavaDoc中有详细信息。
注意： 这个问题是作者故意写和回答的（“ 自我回答的问题”），因此SO中经常出现Kotlin主题的惯用答案。还要澄清一些针对Kotlin字母的非常古老的答案，这些答案对于当今的Kotlin而言并不准确。
Answers:
Kotlin stdlib中有一些函数用于平均值，计数，不同，过滤，查找，分组，联接，映射，最小，最大值，分区，切片，排序，求和，与数组之间，列表与列表之间或地图之间，联合，共同迭代，所有功能范例等。因此，您可以使用它们来创建少量的1-liners，而无需使用Java 8的更复杂的语法。
我认为内置Java 8 Collectors类唯一缺少的是摘要（但是对此问题的另一个答案是一个简单的解决方案）。
两者缺少的一件事是按计数进行批处理，这在另一个堆栈溢出答案中也可以看到，并且也有一个简单的答案。另一个有趣的情况是来自Stack Overflow的一种情况：使用Kotlin的惯用方式将序列溢出到三个列表中。如果要创建Stream.collect其他用途，请参见Kotlin中的Custom Stream.collect
编辑11.08.2017：在kotlin 1.2 M2中添加了分块/窗口收集操作，请参阅https://blog.jetbrains.com/kotlin/2017/08/kotlin-1-2-m2-is-out/
在创建可能已经存在的新功能之前，最好先整体探讨kotlin.collections的API参考。
这是从Java 8 Stream.collect示例到Kotlin中的等效示例的一些转换：
将名称累积到列表中
// Java:
List<String> list = people.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// Kotlin:
val list = people.map { it.name } // toList() not needed
将元素转换为字符串并将其连接起来，并以逗号分隔
// Java:
String joined = things.stream()
.map(Object::toString)
.collect(Collectors.joining(", "));
// Kotlin:
val joined = things.joinToString(", ")
计算员工的薪金总额
// Java:
int total = employees.stream()
.collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
// Kotlin:
val total = employees.sumBy { it.salary }
按部门分组员工
// Java:
Map<Department, List<Employee>> byDept
= employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
// Kotlin:
val byDept = employees.groupBy { it.department }
按部门计算薪金总额
// Java:
Map<Department, Integer> totalByDept
= employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
// Kotlin:
val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}
划分学生通过和失败
// Java:
Map<Boolean, List<Student>> passingFailing =
students.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));
// Kotlin:
val passingFailing = students.partition { it.grade >= PASS_THRESHOLD }
男性成员的名字
// Java:
List<String> namesOfMaleMembers = roster
.stream()
.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.map(p -> p.getName())
.collect(Collectors.toList());
// Kotlin:
val namesOfMaleMembers = roster.filter { it.gender == Person.Sex.MALE }.map { it.name }
按性别列出的名册中的成员分组名称
// Java:
Map<Person.Sex, List<String>> namesByGender =
roster.stream().collect(
Collectors.groupingBy(
Person::getGender,
Collectors.mapping(
Person::getName,
Collectors.toList())));
// Kotlin:
val namesByGender = roster.groupBy { it.gender }.mapValues { it.value.map { it.name } }
将列表过滤到另一个列表
// Java:
List<String> filtered = items.stream()
.filter( item -> item.startsWith("o") )
.collect(Collectors.toList());
// Kotlin:
val filtered = items.filter { it.startsWith('o') }
查找最短的字符串列表
// Java:
String shortest = items.stream()
.min(Comparator.comparing(item -> item.length()))
.get();
// Kotlin:
val shortest = items.minBy { it.length }
应用过滤器后对列表中的项目进行计数
// Java:
long count = items.stream().filter( item -> item.startsWith("t")).count();
// Kotlin:
val count = items.filter { it.startsWith('t') }.size
// but better to not filter, but count with a predicate
val count = items.count { it.startsWith('t') }
并继续进行...在所有情况下，都不需要模仿特殊的折叠，缩小或其他功能Stream.collect。如果您还有其他用例，请在注释中添加它们，我们可以看到！
如果要延迟处理链，可以在链之前转换为Sequence使用asSequence()。在功能链的最后，您通常也以一个结尾Sequence。然后你可以使用toList()，toSet()，toMap()或其他一些功能兑现的Sequence结尾。
// switch to and from lazy
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.toList()
// switch to lazy, but sorted() brings us out again at the end
val someList = items.asSequence().filter { ... }.take(10).map { ... }.sorted()
您会注意到Kotlin示例未指定类型。这是因为Kotlin具有完整类型推断，并且在编译时是完全类型安全的。它比Java更是如此，因为它也具有可为null的类型，并且可以帮助防止可怕的NPE。所以在科特林：
val someList = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }是相同的：
val someList: List<String> = people.filter { it.age <= 30 }.map { it.name }因为科特林知道什么people是，这people.age是Int因此，过滤器表达式只允许比较的Int，那people.name是一个String因此map步骤产生List<String>（只读List的String）。
现在，如果people是可能的null，因为，在一List<People>?则：
val someList = people?.filter { it.age <= 30 }?.map { it.name }返回List<String>?需要进行空检查的a（或将其他Kotlin运算符之一用于可空值，请参阅此Kotlin惯用方式来处理可空值，以及用于处理Kotlin中可空或空列表的惯用方式）
对于其他示例，这是从Java 8 Stream Tutorial转换为Kotlin的所有示例。每个示例的标题均来自源文章：
流如何工作
// Java:
List<String> myList = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");
myList.stream()
.filter(s -> s.startsWith("c"))
.map(String::toUpperCase)
.sorted()
.forEach(System.out::println);
// C1
// C2// Kotlin:
val list = listOf("a1", "a2", "b1", "c2", "c1")
list.filter { it.startsWith('c') }.map (String::toUpperCase).sorted()
.forEach (::println)不同类型的流＃1
// Java:
Arrays.asList("a1", "a2", "a3")
.stream()
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println); // Kotlin:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)或者，在名为ifPresent的String上创建扩展函数：
// Kotlin:
inline fun String?.ifPresent(thenDo: (String)->Unit) = this?.apply { thenDo(this) }
// now use the new extension function:
listOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull().ifPresent(::println)另请参阅：apply()功能
另请参阅：扩展功能
另请参阅： ?.安全呼叫运算符，以及一般的可空性：在Kotlin中，处理可空值，引用或转换它们的惯用方式是什么
不同种类的流＃2
// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println); // Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3").firstOrNull()?.apply(::println)不同种类的流＃3
// Java:
IntStream.range(1, 4).forEach(System.out::println);// Kotlin: (inclusive range)
(1..3).forEach(::println)不同种类的流＃4
// Java:
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3})
.map(n -> 2 * n + 1)
.average()
.ifPresent(System.out::println); // 5.0 // Kotlin:
arrayOf(1,2,3).map { 2 * it + 1}.average().apply(::println)不同种类的流＃5
// Java:
Stream.of("a1", "a2", "a3")
.map(s -> s.substring(1))
.mapToInt(Integer::parseInt)
.max()
.ifPresent(System.out::println); // 3// Kotlin:
sequenceOf("a1", "a2", "a3")
.map { it.substring(1) }
.map(String::toInt)
.max().apply(::println)不同种类的溪流＃6
// Java:
IntStream.range(1, 4)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3 // Kotlin: (inclusive range)
(1..3).map { "a$it" }.forEach(::println)不同种类的溪流＃7
// Java:
Stream.of(1.0, 2.0, 3.0)
.mapToInt(Double::intValue)
.mapToObj(i -> "a" + i)
.forEach(System.out::println);
// a1
// a2
// a3// Kotlin:
sequenceOf(1.0, 2.0, 3.0).map(Double::toInt).map { "a$it" }.forEach(::println)Java 8流教程的这一部分与Kotlin和Java相同。
在Kotlin中，是否可以消费一次以上取决于集合的类型。A Sequence每次都会生成一个新的迭代器，除非它声明“仅使用一次”，否则每次操作都可以将其重置为开始。因此，虽然以下内容在Java 8流中失败，但在Kotlin中有效：
// Java:
Stream<String> stream =
Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c").filter(s -> s.startsWith("b"));
stream.anyMatch(s -> true); // ok
stream.noneMatch(s -> true); // exception// Kotlin:
val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }
stream.forEach(::println) // b1, b2
println("Any B ${stream.any { it.startsWith('b') }}") // Any B true
println("Any C ${stream.any { it.startsWith('c') }}") // Any C false
stream.forEach(::println) // b1, b2并在Java中获得相同的行为：
// Java:
Supplier<Stream<String>> streamSupplier =
() -> Stream.of("d2", "a2", "b1", "b3", "c")
.filter(s -> s.startsWith("a"));
streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok因此，在Kotlin中，数据提供者决定是否可以重置并提供新的迭代器。但是，如果要有意将a约束Sequence为一次迭代，则可以按如下所示使用constrainOnce()function Sequence：
val stream = listOf("d2", "a2", "b1", "b3", "c").asSequence().filter { it.startsWith('b' ) }
.constrainOnce()
stream.forEach(::println) // b1, b2
stream.forEach(::println) // Error:java.lang.IllegalStateException: This sequence can be consumed only once. 收集示例5（是的，我已经跳过了其他答案中的示例）
// Java:
String phrase = persons
.stream()
.filter(p -> p.age >= 18)
.map(p -> p.name)
.collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", " are of legal age."));
System.out.println(phrase);
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age. // Kotlin:
val phrase = persons.filter { it.age >= 18 }.map { it.name }
.joinToString(" and ", "In Germany ", " are of legal age.")
println(phrase)
// In Germany Max and Peter and Pamela are of legal age.另外，在Kotlin中，我们可以创建简单的数据类并实例化测试数据，如下所示：
// Kotlin:
// data class has equals, hashcode, toString, and copy methods automagically
data class Person(val name: String, val age: Int)
val persons = listOf(Person("Tod", 5), Person("Max", 33),
Person("Frank", 13), Person("Peter", 80),
Person("Pamela", 18))收集示例＃6
// Java:
Map<Integer, String> map = persons
.stream()
.collect(Collectors.toMap(
p -> p.age,
p -> p.name,
(name1, name2) -> name1 + ";" + name2));
System.out.println(map);
// {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David} 好的，这里是Kotlin的一个更有趣的案例。首先是错误的答案，以探讨Map从集合/序列创建变量的变体：
// Kotlin:
val map1 = persons.map { it.age to it.name }.toMap()
println(map1)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David}
// Result: duplicates overridden, no exception similar to Java 8
val map2 = persons.toMap({ it.age }, { it.name })
println(map2)
// output: {18=Max, 23=Pamela, 12=David}
// Result: same as above, more verbose, duplicates overridden
val map3 = persons.toMapBy { it.age }
println(map3)
// output: {18=Person(name=Max, age=18), 23=Person(name=Pamela, age=23), 12=Person(name=David, age=12)}
// Result: duplicates overridden again
val map4 = persons.groupBy { it.age }
println(map4)
// output: {18=[Person(name=Max, age=18)], 23=[Person(name=Peter, age=23), Person(name=Pamela, age=23)], 12=[Person(name=David, age=12)]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<Person>> instead of Map<Int, String>
val map5 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.map { it.name } }
println(map5)
// output: {18=[Max], 23=[Peter, Pamela], 12=[David]}
// Result: closer, but now have a Map<Int, List<String>> instead of Map<Int, String>现在为正确的答案：
// Kotlin:
val map6 = persons.groupBy { it.age }.mapValues { it.value.joinToString(";") { it.name } }
println(map6)
// output: {18=Max, 23=Peter;Pamela, 12=David}
// Result: YAY!!我们只需要加入匹配值即可折叠列表，并提供一个jointToString从Person实例移动到的转换器Person.name。
收集示例＃7
好的，无需定制即可轻松完成此操作Collector，因此让我们以Kotlin的方式解决它，然后设计一个新示例，展示如何执行Collector.summarizingIntKotlin本身不存在的类似过程。
// Java:
Collector<Person, StringJoiner, String> personNameCollector =
Collector.of(
() -> new StringJoiner(" | "), // supplier
(j, p) -> j.add(p.name.toUpperCase()), // accumulator
(j1, j2) -> j1.merge(j2), // combiner
StringJoiner::toString); // finisher
String names = persons
.stream()
.collect(personNameCollector);
System.out.println(names); // MAX | PETER | PAMELA | DAVID // Kotlin:
val names = persons.map { it.name.toUpperCase() }.joinToString(" | ")他们选了一个小例子，这不是我的错！ 好的，这是summarizingIntKotlin的一种新方法和一个匹配的示例：
SummarizingInt示例
// Java:
IntSummaryStatistics ageSummary =
persons.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.age));
System.out.println(ageSummary);
// IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23} // Kotlin:
// something to hold the stats...
data class SummaryStatisticsInt(var count: Int = 0,
var sum: Int = 0,
var min: Int = Int.MAX_VALUE,
var max: Int = Int.MIN_VALUE,
var avg: Double = 0.0) {
fun accumulate(newInt: Int): SummaryStatisticsInt {
count++
sum += newInt
min = min.coerceAtMost(newInt)
max = max.coerceAtLeast(newInt)
avg = sum.toDouble() / count
return this
}
}
// Now manually doing a fold, since Stream.collect is really just a fold
val stats = persons.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, person -> stats.accumulate(person.age) }
println(stats)
// output: SummaryStatisticsInt(count=4, sum=76, min=12, max=23, avg=19.0)但是最好创建一个扩展函数，实际上是2个匹配Kotlin stdlib中的样式：
// Kotlin:
inline fun Collection<Int>.summarizingInt(): SummaryStatisticsInt
= this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, num -> stats.accumulate(num) }
inline fun <T: Any> Collection<T>.summarizingInt(transform: (T)->Int): SummaryStatisticsInt =
this.fold(SummaryStatisticsInt()) { stats, item -> stats.accumulate(transform(item)) }现在，您有两种使用新summarizingInt功能的方法：
val stats2 = persons.map { it.age }.summarizingInt()
// or
val stats3 = persons.summarizingInt { it.age }所有这些产生相同的结果。我们还可以创建此扩展，以在Sequence适当的原始类型上工作并适用于它们。
有趣的是，将实现此摘要所需的Java JDK代码与Kotlin自定义代码进行比较。
.map { it.substring(1).toInt() }好处：众所周知，推断类型是kotlin的力量之一。
在某些情况下，很难避免拨打电话collect(Collectors.toList())或类似电话。在这些情况下，您可以使用扩展功能更快地更改为Kotlin等效项，例如：
fun <T: Any> Stream<T>.toList(): List<T> = this.collect(Collectors.toList<T>())
fun <T: Any> Stream<T>.asSequence(): Sequence<T> = this.iterator().asSequence()然后，您可以简单地stream.toList()或stream.asSequence()移回Kotlin API。诸如此类的情况Files.list(path)迫使您进入Stream不希望的状态，这些扩展名可以帮助您转移回标准集合和Kotlin API。
让我们以Jayson给出的“按部门计算工资总额”的示例解决方案为例：
val totalByDept = employees.groupBy { it.dept }.mapValues { it.value.sumBy { it.salary }}为了使这个懒惰（即，避免在该groupBy步骤中创建中间映射），无法使用asSequence()。相反，我们必须使用groupingBy和fold操作：
val totalByDept = employees.groupingBy { it.dept }.fold(0) { acc, e -> acc + e.salary }对于某些人来说，这甚至可能更具可读性，因为您无需处理地图条目：it.value解决方案中的部分一开始也让我感到困惑。
由于这是常见的情况，我们不希望fold每次都写出来，因此最好在上提供通用sumBy函数Grouping：
public inline fun <T, K> Grouping<T, K>.sumBy(
selector: (T) -> Int
): Map<K, Int> =
fold(0) { acc, element -> acc + selector(element) }这样我们就可以简单地写：
val totalByDept = employees.groupingBy { it.dept }.sumBy { it.salary }
collect(Collectors.toList())或类似的方法，您可能会遇到以下问题： stackoverflow.com/a/35722167/3679676（该问题，以及解决方法）