JDK8新特性詳解（二）

阿新 • • 發佈：2020-12-23

Stream流的使用

流操作是Java8提供一個重要新特性，它允許開發人員以宣告性方式處理集合，其核心類庫主要改進了對集合類的 API和新增Stream操作。Stream類中每一個方法都對應集合上的一種操作。將真正的函數語言程式設計引入到Java中，能讓程式碼更加簡潔，極大地簡化了集合的處理操作，提高了開發的效率和生產力。

同時stream不是一種資料結構，它只是某種資料來源的一個檢視，資料來源可以是一個數組，Java容器或I/O channel等。在Stream中的操作每一次都會產生新的流，內部不會像普通集合操作一樣立刻獲取值，而是惰性取值，只有等到使用者真正需要結果的時候才會執行。並且對於現在呼叫的方法，本身都是一種高層次構件，與執行緒模型無關。因此在並行使用中，開發者們無需再去操心執行緒和鎖了。Stream內部都已經做好了

。

如果剛接觸流操作的話，可能會感覺不太舒服。其實理解流操作的話可以對比資料庫操作。把流的操作理解為對資料庫中 資料的查詢操作
	集合=資料表
    元素=表中的每條資料
    屬性=每條資料的列
    流API=sql查詢

流操作詳解

Stream流介面中定義了許多對於集合的操作方法，總的來說可以分為兩大類：中間操作和終端操作。

中間操作：會返回一個流，通過這種方式可以將多箇中間操作連線起來，形成一個呼叫鏈，從而轉換為另外一個流。除非呼叫鏈後存在一個終端操作，否則中間操作對流不會進行任何結果處理。
終端操作：會返回一個具體的結果，如boolean、list、integer等。

1、篩選

對於集合的操作，經常性的會涉及到對於集中符合條件的資料篩選，Stream中對於資料篩選兩個常見的API： ﬁlter(過濾)、distinct(去重)

1.1基於ﬁlter()實現資料過

該方法會接收一個返回boolean的函式作為引數，終返回一個包括所有符合條件元素的流。

案例：獲取所有年齡20歲以下的學生

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class FilterDemo {
    public static void main(String[] args) {
        
        //獲取所有年齡20歲以下的學生
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"李四","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"王五","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"趙六","F",false));
        students.stream().filter(student -> student.getAge()<20);
    }
}

原始碼解析

此處可以看到ﬁlter方法接收了Predicate函式式介面。

首先判斷predicate是否為null，如果為null，則丟擲NullPointerException;構建Stream，重寫opWrapsink方法。引數flags:下一個sink的標誌位，供優化使用。引數sink：下一個sink，通過此引數將sink構造成單鏈。此時流已經構建好，但是因為begin（）先執行，此時是無法確定流中後續會存在多少元素的，所以傳遞-1，代表無法確定。最後呼叫Pridicate中的test，進行條件判斷，將符合條件資料放入流中。

1.2基於distinct實現資料去重

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class DistinctDemo {
    public static void main(String[] args) {
        
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 2, 2, 2, 2);
        integers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
        
    }
}

原始碼解析

根據其原始碼，我們可以知道在distinct()內部是基於LinkedHashSet對流中資料進行去重，並終返回一個新的流。

2、切片

2.1基於limit()實現資料擷取

該方法會返回一個不超過給定長度的流

案例：獲取陣列的前五位

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class LimitDemo {

    public static void main(String[] args) {
		//獲取陣列的前五位
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 2, 2, 2, 2);
        integers.stream().limit(5);
       
    }
}

原始碼解析：

對於limit方法的實現，它會接收擷取的長度，如果該值小於0，則丟擲異常，否則會繼續向下呼叫 SliceOps.makeRef()。該方法中this代表當前流，skip代表需要跳過元素，比方說本來應該有4個元素，當跳過元素值為2，會跳過前面兩個元素，獲取後面兩個。maxSize代表要擷取的長度

在makeRef方法中的unorderedSkipLimitSpliterator()中接收了四個引數Spliterator，skip(跳過個數)、limit(擷取個數)、sizeIfKnown(已知流大小)。如果跳過個數小於已知流大小，則判斷跳過個數是否大於0，如果大於則取擷取個數或已知流大小-跳過個數的兩者小值，否則取已知流大小-跳過個數的結果，作為跳過個數。
後對集合基於跳過個數和擷取個數進行切割。

2.2基於skip()實現資料跳過

案例：從集合第三個開始擷取5個數據

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class LimitDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //從集合第三個開始擷取5個數據
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 2, 2, 2, 2);
        List<Integer> collect = integers.stream().skip(3).limit(5).collect(Collectors.toList());
        collect.forEach(integer -> System.out.print(integer+" "));

    }
}

結果4 4 5 5 6

案例：先從集合中擷取5個元素，然後取後3個

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class LimitDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //先從集合中擷取5個元素，然後取後3個
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 2, 2, 2, 2);
        List<Integer> collect = integers.stream().limit(5).skip(2).collect(Collectors.toList());
        collect.forEach(integer -> System.out.print(integer+" "));

    }
}

結果：3 4 4

原始碼分析：

在skip方法中接收的n代表的是要跳過的元素個數，如果n小於0，丟擲非法引數異常，如果n等於0，則返回當前流。如果n小於0，才會呼叫makeRef()。同時指定limit引數為-1.

此時可以發現limit和skip都會進入到該方法中，在確定limit值時，如果limit<0,則獲取已知集合大小長度-跳過的長度。最終進行資料切割。

3、對映

在對集合進行操作的時候，我們經常會從某些物件中選擇性的提取某些元素的值，就像編寫sql一樣，指定獲取表中特定的資料列

#指定獲取特定列 SELECTnameFROMstudent

在Stream API中也提供了類似的方法，map()。它接收一個函式作為方法引數，這個函式會被應用到集合中每一個元素上，並終將其對映為一個新的元素。
案例：獲取所有學生的姓名，並形成一個新的集合

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class MapDemo {
    public static void main(String[] args) {

        //獲取所有學生的姓名，並形成一個新的集合
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"李四","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"王五","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"趙六","F",false));

        List<String> collect = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList());
        collect.forEach(s -> System.out.print(s + " "));
    }
}

結果：張三 李四 王五 趙六

原始碼解析：

內部對Function函式式介面中的apply方法進行實現，接收一個物件，返回另外一個物件，並把這個內容存入當前流中，後返回

4、匹配

在日常開發中，有時還需要判斷集合中某些元素是否匹配對應的條件，如果有的話，在進行後續的操作。在 Stream API中也提供了相關方法供我們進行使用，如anyMatch、allMatch等。他們對應的就是&&和||運算子。

4.1基於anyMatch()判斷條件至少匹配一個元素

anyMatch()主要用於判斷流中是否至少存在一個符合條件的元素，它會返回一個boolean值，並且對於它的操作，一般叫做短路求值

案例：判斷集合中是否有年齡小於20的學生

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class AnyMatchDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //判斷集合中是否有年齡小於20的學生
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"李四","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"王五","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"趙六","F",false));

        if(students.stream().anyMatch(student -> student.getAge() < 20)){
            System.out.println("集合中有年齡小於20的學生");
        }else {
            System.out.println("集合中沒有年齡小於20的學生");
        }
    }
}

根據上述例子可以看到，當流中只要有一個符合條件的元素，則會立刻中止後續的操作，立即返回一個布林值，無需遍歷整個流。

原始碼解析：

內部實現會呼叫makeRef(),其接收一個Predicate函式式介面，並接收一個列舉值，該值代表當前操作執行的是 ANY。

如果test()抽象方法執行返回值==MatchKind中any的stopOnPredicateMatches，則將stop中斷置為true，value 也為true。並終進行返回。無需進行後續的流操作。

4.2基於allMatch()判斷條件是否匹配所有元素

allMatch()的工作原理與anyMatch()類似，但是anyMatch執行時，只要流中有一個元素符合條件就會返回true，而allMatch會判斷流中是否所有條件都符合條件，全部符合才會返回true

案例：判斷集合所有學生的年齡是否都小於20

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class AllMatchDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //判斷集合所有學生的年齡是否都小於20
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"李四","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"王五","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"趙六","F",false));

        if(students.stream().allMatch(student -> student.getAge() < 20)){
            System.out.println("集合所有學生的年齡都小於20");
        }else {
            System.out.println("集合中有年齡大於20的學生");
        }
    }
}

原始碼解析：與anyMatch類似，只是其列舉引數的值為ALL

5、查詢

對於集合操作，有時需要從集合中查詢中符合條件的元素，Stream中也提供了相關的API，ﬁndAny()和 ﬁndFirst()，他倆可以與其他流操作組合使用。ﬁndAny用於獲取流中隨機的某一個元素，ﬁndFirst用於獲取流中的第一個元素。至於一些特別的定製化需求，則需要自行實現。

5.1基於ﬁndAny()查詢元素

案例：ﬁndAny用於獲取流中隨機的某一個元素，並且利用短路在找到結果時，立即結束

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class FindAnyDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //ﬁndAny用於獲取流中隨機的某一個元素，並且利用短路在找到結果時，立即結束
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三1","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"張三2","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"張三3","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"張三4","F",false));
        students.add(new Student(1,20,"張三5","F",false));
        students.add(new Student(1,20,"張三6","F",false));
        Optional<Student> student1 = students.stream().filter(student -> student.getSex().equals("F")).findAny();
        System.out.println(student1.toString());
    }

}

結果：Optional[Student{id=1, age=21, name='張三3', sex='F', isPass=true}]

此時我們將其迴圈100次

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class FindAnyDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //ﬁndAny用於獲取流中隨機的某一個元素，並且利用短路在找到結果時，立即結束
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三1","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"張三2","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"張三3","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"張三4","F",false));
        students.add(new Student(1,20,"張三5","F",false));
        students.add(new Student(1,20,"張三6","F",false));
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Optional<Student> student1 = students.stream().filter(student -> student.getSex().equals("F")).findAny();
            System.out.println(student1.toString());
        }

    }

}

結果：

由於數量較大，只截取了部分截圖，全部都是一樣的，不行的小夥伴可以自己測試一下

這時候我們改為序列流在執行一下

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class FindAnyDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //ﬁndAny用於獲取流中隨機的某一個元素，並且利用短路在找到結果時，立即結束
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三1","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"張三2","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"張三3","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"張三4","F",false));
        students.add(new Student(1,20,"張三5","F",false));
        students.add(new Student(1,20,"張三6","F",false));
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Optional<Student> student1 = students.parallelStream().filter(student -> student.getSex().equals("F")).findAny();
            System.out.println(student1.toString());
        }

    }

}

結果：

現在我們通過原始碼解析來分析下這是為什麼？

根據這一段原始碼介紹，ﬁndAny對於同一資料來源的多次操作會返回不同的結果。但是，我們現在的操作是序列的，所以在資料較少的情況下，一般會返回第一個結果，但是如果在並行的情況下，那就不能確保返回的是第一個了。這種設計主要是為了獲取更加高效的效能。並行操作後續會做詳細介紹。

傳遞引數，指定不必須獲取第一個元素

在該方法中，主要用於判斷對於當前的操作執行並行還是序列。

在該方法中的wrapAndCopyInto()內部做的會判斷流中是否存在符合條件的元素，如果有的話，則會進行返回。結果終會封裝到Optional中的IsPresent中。

總結：當為序列流且資料較少時，獲取的結果一般為流中第一個元素，但是當為並流行的時候，則會隨機獲取。

5.2基於ﬁndFirst()查詢元素

ﬁndFirst使用原理與findAny類似，只是它無論序列流還是並行流都會返回第一個元素，這裡不做詳解

6、歸約

到現在截止，對於流的終端操作，我們返回的有boolean、Optional和List。但是在集合操作中，我們經常會涉及對元素進行統計計算之類的操作，如求和、求大值、小值等，從而返回不同的資料結果。

6.1基於reduce()進行累積求和

案例：對集合中的元素求和

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class ReduceDemo {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 2, 2, 2, 2);
        Integer reduce = integers.stream().reduce(0, (integer1, integer2) -> integer1 + integer2);
        System.out.println(reduce);
    }
}

 結果：53

在上述程式碼中，在reduce裡的第一個引數宣告為初始值，第二個引數接收一個lambda表示式，代表當前流中的兩個元素，它會反覆相加每一個元素，直到流被歸約成一個終結果

Integer reduce = integers.stream().reduce(0,Integer::sum);

優化成這樣也是可以的。當然，reduce還有一個不帶初始值引數的過載方法，但是要對返回結果進行判斷，因為如果流中沒有任何元素的話，可能就沒有結果了。具體方法如下所示

   List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 2, 2, 2, 2);
        Optional<Integer> reduce = integers.stream().reduce(Integer::sum);
        if(reduce.isPresent()){
            System.out.println(reduce);
        }else {
            System.out.println("資料有誤");
        }

原始碼解析：兩個引數的reduce方法

在上述方法中，對於流中元素的操作，當執行第一個元素，會進入begin方法，將初始化的值給到state，state就是後的返回結果。並執行accept方法，對state和第一個元素根據傳入的操作，對兩個值進行計算。並把終計算結果賦給state。
當執行到流中第二個元素，直接執行accept方法，對state和第二個元素對兩個值進行計算，並把終計算結果賦給state。後續依次類推。
可以按照下述程式碼進行理解

Tresult=identity; 
for(Telement:thisstream){ 
result=accumulator.apply(result,element) 
}
returnresult;

原始碼解析：單個引數的reduce方法

在這部分實現中，對於匿名內部類中的empty相當於是一個開關，state相當於結果。

對於流中第一個元素，首先會執行begin()將empty置為true，state為null。接著進入到accept()，判斷empty是否為true，如果為true，則將empty置為false，同時state置為當前流中第一個元素，當執行到流中第二個元素時，直接進入到accpet()，判斷empty是否為true，此時empty為false，則會執行apply()，對當前state和第二個元素進行計算，並將結果賦給state。後續依次類推。
當整個流操作完之後，執行get(), 如果empty為true，則返回一個空的Optional物件，如果為false，則將後計算完的state存入Optional中。

可以按照下述程式碼進行理解：

booleanflag=false; 
Tresult=null; 
for(Telement:thisstream){ 
    if(!flag){ 
        flag=true; 
        result=element; 
    }else{ 
        result=accumulator.apply(result,element); 
    } 
} 
returnflag?Optional.of(result):Optional.empty();

6.2獲取流中元素的最大值、最小值

案例：獲取集合中元素的最大值、最小值

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class MaxDemo {
    public static void main(String[] args) {

        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 2, 2, 2, 2);

        /**
         * 獲取集合中的最大值
         */
        //方法一
        Optional<Integer> max1 = integers.stream().reduce(Integer::max);
        if(max1.isPresent()){
            System.out.println(max1);
        }
        //方法二
        Optional<Integer> max2 = integers.stream().max(Integer::compareTo);
        if(max2.isPresent()){
            System.out.println(max2);
        }

        /**
         * 獲取集合中的最小值
         */
        //方法一 
        Optional<Integer> min1 = integers.stream().reduce(Integer::min);
        if(min1.isPresent()){
            System.out.println(min1);
        }

        //方法二
        Optional<Integer> min2 = integers.stream().min(Integer::compareTo);
        if(min2.isPresent()){
            System.out.println(min2);
        }
    }
}

結果：

Optional[8]
Optional[8]
Optional[1]
Optional[1]

7、收集器

通過使用收集器，可以讓程式碼更加方便的進行簡化與重用。其內部主要核心是通過Collectors完成更加複雜的計算轉換，從而獲取到終結果。並且Collectors內部提供了非常多的常用靜態方法，直接拿來就可以了。比方說： toList。

/**
 * @author 我是七月呀
 * @date 2020/12/22
 */
public class CollectDemo {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,19,"張三","M",true));
        students.add(new Student(1,18,"李四","M",false));
        students.add(new Student(1,21,"王五","F",true));
        students.add(new Student(1,20,"趙六","F",false));

        //通過counting()統計集合總數  方法一
        Long collect = students.stream().collect(Collectors.counting());
        System.out.println(collect);
        //結果 4

        //通過count()統計集合總數  方法二
        long count = students.stream().count();
        System.out.println(count);
        //結果 4

        //通過maxBy求最大值
        Optional<Student> collect1 = students.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge)));
        if(collect1.isPresent()){
            System.out.println(collect1);
        }
        //結果 Optional[Student{id=1, age=21, name='王五', sex='F', isPass=true}]

        //通過max求最大值
        Optional<Student> max = students.stream().max(Comparator.comparing(Student::getAge));
        if(max.isPresent()){
            System.out.println(max);
        }
        //結果  Optional[Student{id=1, age=21, name='王五', sex='F', isPass=true}]

        //通過minBy求最小值
        Optional<Student> collect2 = students.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Student::getAge)));
        if(collect2.isPresent()){
            System.out.println(collect2);
        }
        //結果  Optional[Student{id=1, age=18, name='李四', sex='M', isPass=false}]

        //通過min求最小值
        Optional<Student> min = students.stream().min(Comparator.comparing(Student::getAge));
        if(min.isPresent()){
            System.out.println(min);
        }
        //結果  Optional[Student{id=1, age=18, name='李四', sex='M', isPass=false}]

        //通過summingInt()進行資料彙總
        Integer collect3 = students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge));
        System.out.println(collect3);
        //結果 78

        //通過averagingInt()進行平均值獲取
        Double collect4 = students.stream().collect(Collectors.averagingInt(Student::getAge));
        System.out.println(collect4);
        //結果 19.5

        //通過joining()進行資料拼接
        String collect5 = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining());
        System.out.println(collect5);
        //結果 張三李四王五趙六
        
        //複雜結果的返回
        IntSummaryStatistics collect6 = students.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Student::getAge));
        double average = collect6.getAverage();
        long sum = collect6.getSum();
        long count1 = collect6.getCount();
        int max1 = collect6.getMax();
        int min1 = collect6.getMin();
        
    }

}

8、分組

在資料庫操作中，經常會通過group by對查詢結果進行分組。同時在日常開發中，也經常會涉及到這一類操作，如通過性別對學生集合進行分組。如果通過普通編碼的方式需要編寫大量程式碼且可讀性不好。

對於這個問題的解決，java8也提供了簡化書寫的方式。通過 Collectors。groupingBy()即可。

//通過性別對學生進行分組
        Map<String, List<Student>> collect = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex));

結果  {
    F=[Student{id=1, age=21, name='王五', sex='F', isPass=true}, Student{id=1, age=20, name='趙六', sex='F', isPass=false}],
    M=[Student{id=1, age=19, name='張三', sex='M', isPass=true}, Student{id=1, age=18, name='李四', sex='M', isPass=false}]
}

8.1多級分組

剛才已經使用groupingBy()完成了分組操作，但是隻是通過單一的sex進行分組，那現在如果需求發生改變，還要按照是否及格進行分組，能否實現？答案是可以的。對於groupingBy()它提供了兩個引數的過載方法，用於完成這種需求。

這個過載方法在接收普通函式之外，還會再接收一個Collector型別的引數，其會在內層分組(第二個引數)結果，傳遞給外層分組(第一個引數)作為其繼續分組的依據。

//現根據是否通過考試對學生分組，在根據性別分組     
Map<String, Map<Boolean, List<Student>>> collect1 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.groupingBy(Student::getPass)));

結果： {
    F={
        false=[Student{id=1, age=20, name='趙六', sex='F', isPass=false}],
        true=[Student{id=1, age=21, name='王五', sex='F', isPass=true}]
    }, 
    M={
        false=[Student{id=1, age=18, name='李四', sex='M', isPass=false}], 
        true=[Student{id=1, age=19, name='張三', sex='M', isPass=true}]}
}

8.2多級分組變形

在日常開發中，我們很有可能不是需要返回一個數據集合，還有可能對資料進行彙總操作，比方說對於年齡18歲的通過的有多少人，未及格的有多少人。因此，對於二級分組收集器傳遞給外層分組收集器的可以任意資料型別，而不一定是它的資料集合。

//根據年齡進行分組，獲取並彙總人數
        Map<Integer, Long> collect2 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge, Collectors.counting()));
        System.out.println(collect2);

結果：{18=1, 19=1, 20=1, 21=1}

//要根據年齡與是否及格進行分組，並獲取每組中年齡的學生
        Map<Integer, Map<Boolean, Student>> collect3 = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge, Collectors.groupingBy(Student::getPass,
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge)), Optional::get))));
        System.out.println(collect3.toString());

結果：{
    18={false=Student{id=1, age=18, name='李四', sex='M', isPass=false}},
    19={true=Student{id=1, age=19, name='張三', sex='M', isPass=true}},
    20={false=Student{id=1, age=20, name='趙六', sex='F', isPass=false}}, 
    21={true=Student{id=1, age=21, name='王五', sex='F', isPass=true}}}

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