Java8的新特性主要是Lambda表達(dá)式和流,當(dāng)流和Lambda表達(dá)式結(jié)合起來(lái)一起使用時(shí),因?yàn)榱魃昝魇教幚頂?shù)據(jù)集合的特點(diǎn),可以讓代碼變得簡(jiǎn)潔易讀



1

流如何簡(jiǎn)化代碼


如果有一個(gè)需求,需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢到的菜肴進(jìn)行一個(gè)處理:


  • 篩選出卡路里小于400的菜肴
  • 對(duì)篩選出的菜肴進(jìn)行一個(gè)排序
  • 獲取排序后菜肴的名字


菜肴:Dish.java


public class Dish {
private String name;
private boolean vegetarian;
private int calories;
private Type type;
// getter and setter
}


Java8以前的實(shí)現(xiàn)方式


private List beforeJava7(List dishList) {
List lowCaloricDishes = new ArrayList<>();

//1.篩選出卡路里小于400的菜肴
for (Dish dish : dishList) {
if (dish.getCalories() < 400) {
lowCaloricDishes.add(dish);
}
}

//2.對(duì)篩選出的菜肴進(jìn)行排序
Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator() {
@Override
public int compare(Dish o1, Dish o2) {
return Integer.compare(o1.getCalories(), o2.getCalories());
}
});

//3.獲取排序后菜肴的名字
List lowCaloricDishesName = new ArrayList<>();
for (Dish d : lowCaloricDishes) {
lowCaloricDishesName.add(d.getName());
}

return lowCaloricDishesName;
}


Java8之后的實(shí)現(xiàn)方式


private List afterJava8(List dishList) {
return dishList.stream()
.filter(d -> d.getCalories() < 400) //篩選出卡路里小于400的菜肴
.sorted(comparing(Dish::getCalories)) //根據(jù)卡路里進(jìn)行排序
.map(Dish::getName) //提取菜肴名稱
.collect(Collectors.toList()); //轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)ist
}


不拖泥帶水,一氣呵成,原來(lái)需要寫24代碼實(shí)現(xiàn)的功能現(xiàn)在只需5行就可以完成了


高高興興寫完需求這時(shí)候又有新需求了,新需求如下:

對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢到的菜肴根據(jù)菜肴種類進(jìn)行分類,返回一個(gè)Map>的結(jié)果


這要是放在jdk8之前肯定會(huì)頭皮發(fā)麻


Java8以前的實(shí)現(xiàn)方式


private static Map> beforeJdk8(List dishList) {
Map> result = new HashMap<>();

for (Dish dish : dishList) {
//不存在則初始化
if (result.get(dish.getType())==null) {
List dishes = new ArrayList<>();
dishes.add(dish);
result.put(dish.getType(), dishes);
} else {
//存在則追加
result.get(dish.getType()).add(dish);
}
}

return result;
}


還好jdk8有Stream,再也不用擔(dān)心復(fù)雜集合處理需求


Java8以后的實(shí)現(xiàn)方式


private static Map> afterJdk8(List dishList) {
return dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
}


又是一行代碼解決了需求,忍不住大喊Stream API牛批 看到流的強(qiáng)大功能了吧,接下來(lái)將詳細(xì)介紹流



2

什么是流


流是從支持?jǐn)?shù)據(jù)處理操作的源生成的元素序列,源可以是數(shù)組、文件、集合、函數(shù)。流不是集合元素,它不是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并不保存數(shù)據(jù),它的主要目的在于計(jì)算



3

如何生成流


生成流的方式主要有五種


1.通過(guò)集合生成,應(yīng)用中最常用的一種


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream();


通過(guò)集合的stream方法生成流


2.通過(guò)數(shù)組生成


int[] intArr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
IntStream stream = Arrays.stream(intArr);


通過(guò)Arrays.stream方法生成流,并且該方法生成的流是數(shù)值流【即IntStream】而不是Stream。補(bǔ)充一點(diǎn)使用數(shù)值流可以避免計(jì)算過(guò)程中拆箱裝箱,提高性能。


Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三種方式將對(duì)象流【即Stream】轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的數(shù)值流,同時(shí)提供了boxed方法將數(shù)值流轉(zhuǎn)換為對(duì)象流


3.通過(guò)值生成


Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);


通過(guò)Stream的of方法生成流,通過(guò)Stream的empty方法可以生成一個(gè)空流


4.通過(guò)文件生成


Stream lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())


通過(guò)Files.line方法得到一個(gè)流,并且得到的每個(gè)流是給定文件中的一行


5.通過(guò)函數(shù)生成 提供了iterate和generate兩個(gè)靜態(tài)方法從函數(shù)中生成流


iterator


Stream stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);


iterate方法接受兩個(gè)參數(shù),第一個(gè)為初始化值,第二個(gè)為進(jìn)行的函數(shù)操作,因?yàn)閕terator生成的流為無(wú)限流,通過(guò)limit方法對(duì)流進(jìn)行了截?cái)?,只生?個(gè)偶數(shù)


generator


Stream stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);


generate方法接受一個(gè)參數(shù),方法參數(shù)類型為Supplier,由它為流提供值。generate生成的流也是無(wú)限流,因此通過(guò)limit對(duì)流進(jìn)行了截?cái)?/span>



4

流的操作類型


流的操作類型主要分為兩種


1.中間操作


一個(gè)流可以后面跟隨零個(gè)或多個(gè)中間操作。其目的主要是打開(kāi)流,做出某種程度的數(shù)據(jù)映射/過(guò)濾,然后返回一個(gè)新的流,交給下一個(gè)操作使用。這類操作都是惰性化的,僅僅調(diào)用到這類方法,并沒(méi)有真正開(kāi)始流的遍歷,真正的遍歷需等到終端操作時(shí),常見(jiàn)的中間操作有下面即將介紹的filter、map等


2.終端操作


一個(gè)流有且只能有一個(gè)終端操作,當(dāng)這個(gè)操作執(zhí)行后,流就被關(guān)閉了,無(wú)法再被操作,因此一個(gè)流只能被遍歷一次,若想在遍歷需要通過(guò)源數(shù)據(jù)在生成流。終端操作的執(zhí)行,才會(huì)真正開(kāi)始流的遍歷。如下面即將介紹的count、collect等



5

流使用


流的使用將分為終端操作和中間操作進(jìn)行介紹


中間操作


filter篩選


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);

通過(guò)使用filter方法進(jìn)行條件篩選,filter的方法參數(shù)為一個(gè)條件


distinct去除重復(fù)元素


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().distinct();


通過(guò)distinct方法快速去除重復(fù)的元素


limit返回指定流個(gè)數(shù)


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().limit(3);


通過(guò)limit方法指定返回流的個(gè)數(shù),limit的參數(shù)值必須>=0,否則將會(huì)拋出異常


skip跳過(guò)流中的元素


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().skip(2);


通過(guò)skip方法跳過(guò)流中的元素,上述例子跳過(guò)前兩個(gè)元素,所以打印結(jié)果為2,3,4,5,skip的參數(shù)值必須>=0,否則將會(huì)拋出異常


map流映射


所謂流映射就是將接受的元素映射成另外一個(gè)元素


List stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Stream stream = stringList.stream().map(String::length);


通過(guò)map方法可以完成映射,該例子完成中String -> Integer的映射,之前上面的例子通過(guò)map方法完成了Dish->String的映射


flatMap流轉(zhuǎn)換


將一個(gè)流中的每個(gè)值都轉(zhuǎn)換為另一個(gè)流


List wordList = Arrays.asList("Hello", "World");
List strList = wordList.stream()
.map(w -> w.split(" "))
.flatMap(Arrays::stream)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());


map(w -> w.split(" "))的返回值為Stream,我們想獲取Stream,可以通過(guò)flatMap方法完成Stream ->Stream的轉(zhuǎn)換


元素匹配


提供了三種匹配方式


1.allMatch匹配所有


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


通過(guò)allMatch方法實(shí)現(xiàn)


2.anyMatch匹配其中一個(gè)


List 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");
}


等同于


for (Integer i : integerList) {
if (i > 3) {
System.out.println("存在大于3的值");
break;
}
}


存在大于3的值則打印,java8中通過(guò)anyMatch方法實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能


3.noneMatch全部不匹配


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


通過(guò)noneMatch方法實(shí)現(xiàn)



6

終端操作


統(tǒng)計(jì)流中元素個(gè)數(shù)


1.通過(guò)count


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().count();


通過(guò)使用count方法統(tǒng)計(jì)出流中元素個(gè)數(shù)


2.通過(guò)counting


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().collect(counting());


最后一種統(tǒng)計(jì)元素個(gè)數(shù)的方法在與collect聯(lián)合使用的時(shí)候特別有用


查找


提供了兩種查找方式


1.findFirst查找第一個(gè)


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst();


通過(guò)findFirst方法查找到第一個(gè)大于三的元素并打印


2.findAny隨機(jī)查找一個(gè)


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findAny();


通過(guò)findAny方法查找到其中一個(gè)大于三的元素并打印,因?yàn)閮?nèi)部進(jìn)行優(yōu)化的原因,當(dāng)找到第一個(gè)滿足大于三的元素時(shí)就結(jié)束,該方法結(jié)果和findFirst方法結(jié)果一樣。提供findAny方法是為了更好的利用并行流,findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章將不介紹并行流】


reduce將流中的元素組合起來(lái)


假設(shè)我們對(duì)一個(gè)集合中的值進(jìn)行求和


jdk8之前


int sum = 0;
for (int i : integerList) {
sum += i;
}


jdk8之后通過(guò)reduce進(jìn)行處理


int sum = integerList.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));


一行就可以完成,還可以使用方法引用簡(jiǎn)寫成:


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


reduce接受兩個(gè)參數(shù),一個(gè)初始值這里是0,一個(gè)BinaryOperator accumulator來(lái)將兩個(gè)元素結(jié)合起來(lái)產(chǎn)生一個(gè)新值,


另外reduce方法還有一個(gè)沒(méi)有初始化值的重載方法


獲取流中最小最大值


通過(guò)min/max獲取最小最大值


Optional min = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo);
Optional max = menu.stream().map(Dish::getCalories).max(Integer::compareTo);


也可以寫成:


OptionalInt min = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).min();
OptionalInt max = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).max();


min獲取流中最小值,max獲取流中最大值,方法參數(shù)為Comparator comparator


通過(guò)minBy/maxBy獲取最小最大值


Optional min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
Optional max = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(maxBy(Integer::compareTo));


minBy獲取流中最小值,maxBy獲取流中最大值,方法參數(shù)為Comparator comparator


通過(guò)reduce獲取最小最大值


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