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 ListbeforeJava7(List dishList) {
ListlowCaloricDishes = 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
ListlowCaloricDishesName = new ArrayList<>();
for (Dish d : lowCaloricDishes) {
lowCaloricDishesName.add(d.getName());
}
return lowCaloricDishesName;
}
Java8之后的實(shí)現(xiàn)方式
private ListafterJava8(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) {
Listdishes = 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
ListintegerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Streamstream = 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
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
Streamstream = 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
Streamlines = 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
Streamstream = 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
Streamstream = 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
ListintegerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Streamstream = 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
ListintegerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Streamstream = 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)
ListintegerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Streamstream = 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
ListintegerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Streamstream = 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
ListstringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Streamstream = 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
ListwordList = Arrays.asList("Hello", "World");
ListstrList = wordList.stream()
.map(w -> w.split(" "))
.flatMap(Arrays::stream)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
map(w -> w.split(" "))的返回值為Stream
元素匹配
提供了三種匹配方式
1.allMatch匹配所有
ListintegerList = 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)
ListintegerList = 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
ListintegerList = 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
ListintegerList = 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
ListintegerList = 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)
ListintegerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optionalresult = 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)
ListintegerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optionalresult = 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
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
Optionalmin = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo);
Optionalmax = 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 super T> comparator
通過(guò)minBy/maxBy獲取最小最大值
Optionalmin = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
Optionalmax = 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 super T> comparator
通過(guò)reduce獲取最小最大值
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