面向对象的编程-Application 57

Previously on OOP:

Find the pair of Doctor and Patient. Then add Patient information to Doctor and add Doctor information to Patient. Afterwards, loadData() function will read a file line by line, so as to create objects of Person and Doctor classes. Last but not lease, in this article, requirements related to information query will be implemented.

idleDoctors()函数返回没有病人的医生，并且按照字母顺序排序。在Doctor类的attributes中，有姓氏、名字和专业是String类型的，也就是含有字母的，所以只有把这三项按照字母顺序排序是make sense的。

那么，排序的标准是谁呢？这里没有明确地写出来，所以本黄鸭姑且就认为是先按照姓氏字母排序；如果姓氏相同，再按照名字排序。

另外，不论排序的标准是三个attributes中的哪一个，本需求中的排序和按照badge ID/ SSN排序是有本质区别的。如果是按照badge ID/ SSN排序，那么只要创建一个TreeMap，把badge ID/ SSN存放在key field中就可以了。而按照姓氏、名字或者专业排序，就必须要出动Comparable, Comparator, comparing中的一个。

如果选第一个，那么要让Person implementsComparable，并且override compareTo() method：

However, the most compact option is the last one,comparing()。

本黄鸭还要再补充一点，Clinic class中只有两个数据结构，一个存放的是所有Person类的object references，另一个存放的是所有Doctor类的object references。也就是说，在本项大作业中选择谁作为Stream的Source将不再是一个profound question，各位宝宝应该可以轻松化解。比如本需求，明显是和Doctor有关，和Person无关，所以Stream Source是mapDoctors。

busyDoctors()函数返回的还是Doctor实例的collection，要求医生看的病人超过平均数。这个需求和刚才那个差不多，只要把：

替换成：

就可以了。唯一剩下需要做的，就是想方设法地求出“average”的值，本黄鸭觉得以下几种方法都是可行的：

Solution 1:averagingInt() collector

Solution 2:average() function

Solution 3:counting() collector

这种编写方式相比前面两种不是非常好，因为动用了非常复杂的flatMap()函数，把Stream变成了Stream

。

doctorsByNumPatients()函数的返回值类型是List，每个String由两个字段构成，中间用“：”分割，冒号前面是医生的病人数量，后面是对应的医生信息，有badge ID，姓氏和名字，中间用空格分割。

写出单个字符串是非常容易的，因为无论是病人的数量，还是医生的信息，全部都在单个的Doctor类的object中。既可以在Doctor中添加一个toString函数，把该类的size of Patients list，badge ID，姓氏和名字整理成一个字符串；又可以在Stream中调用map函数，把每个Stream元素中的size of Patients list，badge ID，姓氏和名字取出来，整理成一个字符串。

至于把单个字符串拼接成List，那就更容易了，只要调用toList() collector就好了。

接下来是sorted in decreasing order问题，排序的标准是size of Patients list，也不是针对primary key（即badge ID/ SSN）的排序，所以要在Comparable/ Comparator/ comparing中三选一。

最后还有一个容易被忽视的问题，那就是冒号前面字段的格式被要求是“###”，三位数。那么，其他位数的数字要怎样变成三位呢？请各位宝宝看下面这段String.format()函数的介绍：

此外，把单个String的两个字段先分别存放在Map的key field和value field中也是可以的，只不过比上面这种方法复杂很多，本黄鸭非常不推荐，各位宝宝看一看就好。

前三个需求的Stream Source都选用了mapDoctors，本需求也可以选用mapPatients：

countPatientsPerSpecialization()函数的返回值类型也是List，每个字符串由两个字段构成，中间用“：”分割。冒号前面是整个科室中病人的总数，后面是科室的名称。

这个需求和前面那个需求有明显的不同，因为现在每个字符串对的信息并不是基于单个Doctor的，而是基于一个科室中所有的doctors的。因为科室的名字在结果中具有unique性质，所以我们故技重施，先把Stream整理成为一个Map，key field是specialization，value field是整个科室中病人的总数。

接下来，把Map作为Stream打开，每个Map Entry都是Stream中的一个元素。再用map()函数和String.format()函数把Map Entries整理成一个一个的字符串。最后用toList() collector把字符串收集在List中。

总之，其他问题都不是很难，本需求最难实现的是sort，要求先按照病人的数量降序排序，再按照科室的名称升序排列。本黄鸭认为有以下三种方法能实现这个需求：

Solution 1: new class

在把specialization和科室中病人的总数分别作为key field和value field加入到Map中之后，我们把Map作为Stream打开，每个Map Entry都是Stream中的一个元素。这些步骤不变。

然后，变化来了。我们分别把key field和value field作为attributes存放在一个新的类中去，这个类的名称随便，暂且就先叫GoldenDuck类吧。

最后，GoldenDuck类implements Comparable Interface，必须要override一个叫做compareTo()的函数，在里面定义比较的方法。先看存放科室中病人总数的谁大，因为要降序排列，所以返回值加一个负号；如果病人总数一样大，那么就再比较科室名称。

本黄鸭认为这个方法虽然在执行方面复杂，不仅要创建一个新类，而且既有Stream的方法也有非Stream的方法；但是理解方面却是清晰、易懂，所以非常推荐基础扎实的宝宝们使用。

Solution 2: stable sort algorithm

把specialization和科室中病人的总数分别作为key field和value field加入到Map中，现在，我们把Map改成会按照key field排序的TreeMap，也就是说，先按照科室的名称排序。

然后，我们把Map作为Stream打开，每个Map Entry都是Stream中的一个元素。这个步骤还是不变。

接下来，调用sorted()函数，按照Map Entry中的value field重新排序。那么，一个重要的问题来了，这里是重新排序，那么刚才TreeMap中的顺序就被打乱了，等于还是没有按照科室的名称升序排列。这个说法对吗？答案是不对，因为sorted()函数有stable性质，按照value field重新排序不会打乱刚才TreeMap中的排序。也就是说，需求已经被实现了。

那么，神奇的“stable性质”是什么呢？所有的排序算法是好是坏可以从以下三个角度去思考：时间复杂度，空间复杂度，是否stable。所谓stable，就是：排序前后相同元素的相对位置不变。举一个例子，现在有Chicken, Duck1, Duck2, Goose四个人按照字母降序排列，如果算法是stable的，那么在排好的list中，Duck1还是在Duck2的前面。

病人总数一样的科室在TreeMap中已经按照科室的名称排好顺序了，只要sorted()的算法是stable的，那么病人总数一样的科室的在排序结果中的相对位置不会发生变化。

请各位宝宝特别关注一下filter()函数。这个函数被调用是为了避免把没有生病的医生算作为病人，因为mapPatients中不仅仅全是病人信息，还有这家医院所有的医生信息。

另外，如果按照科室的名称不是升序排列，而是降序排列，那么TreeMap要这么编写：

Solution 3: comparing, thenComparing

一看到有先后两个排序标准的需求，很多宝宝们第一时间想到的就是comparing()和thenComparing()函数，但是必须针对单个Stream的元素使用。经过各种调查，本黄鸭发现，原来Map.Entry类中有两个函数，一个是我们常用的getValue()，还有一个是getKey()，分别可以取出Map entries中的value field和key field。这样一来，“必须针对单个Stream的元素使用”的问题就迎刃而解了。

在本段代码中，阴影部分中的collectingAndThen() collector能不能替换为counting()collector呢？答案是不行，因为counting()统计的是这个科室中医生的数量，而不是这个科室中病人的数量。

以上就是第六项大作业Medical Clinic的全部代码。

欢迎使用本黄鸭编写的小程序~

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