深入理解JDK8中Stream使用
概述
Stream 是 Java8 中處理集合的關(guān)鍵抽象概念,它可以指定你希望對(duì)集合進(jìn)行的操作,可以執(zhí)行非常復(fù)雜的查找、過濾和映射數(shù)據(jù)等操作。使用Stream API 對(duì)集合數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,就類似于使用 SQL 執(zhí)行的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢。也可以使用 Stream API 來(lái)并行執(zhí)行操作。簡(jiǎn)而言之,Stream API 提供了一種高效且易于使用的處理數(shù)據(jù)的方式。
特點(diǎn):
不是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),不會(huì)保存數(shù)據(jù)。
不會(huì)修改原來(lái)的數(shù)據(jù)源,它會(huì)將操作后的數(shù)據(jù)保存到另外一個(gè)對(duì)象中。(保留意見:畢竟peek方法可以修改流中元素)
惰性求值,流在中間處理過程中,只是對(duì)操作進(jìn)行了記錄,并不會(huì)立即執(zhí)行,需要等到執(zhí)行終止操作的時(shí)候才會(huì)進(jìn)行實(shí)際的計(jì)算。
現(xiàn)在談及JDK8的新特新,已經(jīng)說(shuō)不上新了。本篇介紹的就是Stream
和Lambda
,說(shuō)的Stream
可不是JDK中的IO流
,這里的Stream
指的是處理集合的抽象概念『像流一樣處理集合數(shù)據(jù)』。
了解Stream
前先認(rèn)識(shí)一下Lambda
。
函數(shù)式接口和Lambda
先看一組簡(jiǎn)單的對(duì)比
傳統(tǒng)方式使用一個(gè)匿名內(nèi)部類的寫法
new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // ... } }).start();
換成Lambda
的寫法
new Thread(() -> { // ... }).start();
其實(shí)上面的寫法就是簡(jiǎn)寫了函數(shù)式接口
的匿名實(shí)現(xiàn)類
配合Lambda
,JDK8引入了一個(gè)新的定義叫做:函數(shù)式接口(Functional interfaces)
函數(shù)式接口
從概念上講,有且僅有一個(gè)需要實(shí)現(xiàn)方法的接口稱之為函數(shù)式接口。
看一個(gè)JDK給的一個(gè)函數(shù)式接口的源碼
@FunctionalInterface public interface Runnable { public abstract void run(); }
可以看到接口上面有一個(gè)@FunctionalInterface
注釋,功能大致和@Override
類似
不寫@Override
也能重寫父類方法,該方法確實(shí)沒有覆蓋或?qū)崿F(xiàn)了在超類型中聲明的方法時(shí)編譯器就會(huì)報(bào)錯(cuò),主要是為了編譯器可以驗(yàn)證識(shí)別代碼編寫的正確性。
同樣@FunctionalInterface
也是這樣,寫到一個(gè)不是函數(shù)式接口的接口上面就會(huì)報(bào)錯(cuò),即使不寫@FunctionalInterface
注釋,編譯器也會(huì)將滿足函數(shù)式接口定義的任何接口視為函數(shù)式接口。
寫一個(gè)函數(shù)式接口加不加@FunctionalInterface
注釋,下面的接口都是函數(shù)式接口
interface MyFunc { String show(Integer i); }
Lambda表達(dá)式
Lambda
表達(dá)式就是為了簡(jiǎn)寫函數(shù)式接口
構(gòu)成
看一下Lambda
的構(gòu)成
- 括號(hào)里面的參數(shù)
- 箭頭
->
- 然后是身體
它可以是單個(gè)表達(dá)式或java代碼塊。
整體表現(xiàn)為 (...參數(shù)) -> {代碼塊}
簡(jiǎn)寫
下面就是函數(shù)式接口的實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)寫為Lambda
的例子
無(wú)參 - 無(wú)返回
interface MyFunc1 { void func(); } // 空實(shí)現(xiàn) MyFunc1 f11 = () -> { }; // 只有一行語(yǔ)句 MyFunc1 f12 = () -> { System.out.println(1); System.out.println(2); }; // 只有一行語(yǔ)句 MyFunc1 f13 = () -> { System.out.println(1); }; // 只有一行語(yǔ)句可以省略 { } MyFunc1 f14 = () -> System.out.println(1);
有參 - 無(wú)返回
interface MyFunc2 { void func(String str); } // 函數(shù)體空實(shí)現(xiàn) MyFunc2 f21 = (str) -> { }; // 單個(gè)參數(shù)可以省略 () 多個(gè)不可以省略 MyFunc2 f22 = str -> System.out.println(str.length());
無(wú)參 - 有返回
interface MyFunc3 { int func(); } // 返回值 MyFunc3 f31 = () -> {return 1;}; // 如果只有一個(gè)return 語(yǔ)句時(shí)可以直接寫return 后面的表達(dá)式語(yǔ)句 MyFunc3 f32 = () -> 1;
有參 - 有返回
interface MyFunc4 { int func(String str); } // 這里單個(gè)參數(shù)簡(jiǎn)寫了{(lán)} MyFunc4 f41 = str -> { return str.length(); }; // 這里又簡(jiǎn)寫了return MyFunc4 f42 = str -> str.length(); // 這里直接使用了方法引用進(jìn)行了簡(jiǎn)寫 - 在文章后續(xù)章節(jié)有介紹到 MyFunc4 f43 = String::length;
這里可以總結(jié)出來(lái)簡(jiǎn)寫規(guī)則
上面寫的Lambda
表達(dá)式中參數(shù)都沒有寫參數(shù)類型(可以寫參數(shù)類型的),so
- 小括號(hào)內(nèi)參數(shù)的類型可以省略;
- 沒有參數(shù)時(shí)小括號(hào)不能省略,小括號(hào)中有且僅有一個(gè)參數(shù)時(shí),不能缺省括號(hào)
- 如果大括號(hào)內(nèi)有且僅有一個(gè)語(yǔ)句,則無(wú)論是否有返回值,都可以省略大括號(hào)、return關(guān)鍵字及語(yǔ)句分號(hào)(三者省略都需要一起省略)。
看到這里應(yīng)該認(rèn)識(shí)到了如何用Lambda
簡(jiǎn)寫函數(shù)式接口
,那現(xiàn)在就進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)一下JDK中Stream
中對(duì)函數(shù)式接口的幾種大類
常用內(nèi)置函數(shù)式接口
上節(jié)說(shuō)明了Lambda
表達(dá)式就是為了簡(jiǎn)寫函數(shù)式接口,為使用方便,JDK8提供了一些常用的函數(shù)式接口。最具代表性的為Supplier、Function、Consumer、Perdicate
,這些函數(shù)式接口都在java.util.function
包下。
這些函數(shù)式接口都是泛型類型的,下面的源碼都去除了default方法,只保留真正需要實(shí)現(xiàn)的方法。
Function接口
這是一個(gè)轉(zhuǎn)換的接口。接口有參數(shù)、有返回值,傳入T類型的數(shù)據(jù),經(jīng)過處理后,返回R類型的數(shù)據(jù)。『T和R都是泛型類型』可以簡(jiǎn)單的理解為這是一個(gè)加工工廠。
@FunctionalInterface public interface Function<T, R> { R apply(T t); }
使用實(shí)例:定義一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)『將字符串轉(zhuǎn)為數(shù)字,再平方』
// 將字符串轉(zhuǎn)為數(shù)字,再平方 Function<String, Integer> strConvertToIntAndSquareFun = (str) -> { Integer value = Integer.valueOf(str); return value * value; }; Integer result = strConvertToIntAndSquareFun.apply("4"); System.out.println(result); // 16
Supplier接口
這是一個(gè)對(duì)外供給的接口。此接口無(wú)需參數(shù),即可返回結(jié)果
@FunctionalInterface public interface Supplier<T> { T get(); }
使用實(shí)例:定義一個(gè)函數(shù)返回“Tom”
字符串
// 供給接口,調(diào)用一次返回一個(gè) ”tom“ 字符串 Supplier<String> tomFun = () -> "tom"; String tom = tomFun.get(); System.out.println(tom); // tom
Consumer接口
這是一個(gè)消費(fèi)的接口。此接口有參數(shù),但是沒有返回值
@FunctionalInterface public interface Consumer<T> { void accept(T t); }
使用實(shí)例:定義一個(gè)函數(shù)傳入數(shù)字,打印一行相應(yīng)數(shù)量的A
// 重復(fù)打印 Consumer<Integer> printA = (n)->{ for (int i = 0; i < n; i++) { System.out.print("A"); } System.out.println(); }; printA.accept(5); // AAAAA
Predicate接口
這是一個(gè)斷言的接口。此接口對(duì)輸入的參數(shù)進(jìn)行一系列的判斷,返回一個(gè)Boolean值。
@FunctionalInterface public interface Predicate<T> { boolean test(T t); }
使用實(shí)例:定義一個(gè)函數(shù)傳入一個(gè)字符串,判斷是否為A
字母開頭且Z
字母結(jié)尾
// 判斷是否為`A`字母開頭且`Z`字母結(jié)尾 Predicate<String> strAStartAndZEnd = (str) -> { return str.startsWith("A") && str.endsWith("Z"); }; System.out.println(strAStartAndZEnd.test("AaaaZ")); // true System.out.println(strAStartAndZEnd.test("Aaaaa")); // false System.out.println(strAStartAndZEnd.test("aaaaZ")); // false System.out.println(strAStartAndZEnd.test("aaaaa")); // false
除Supplier
接口外Function、Consumer、Perdicate
還有其他一堆默認(rèn)方法可以用,比如Predicate接口包含了多種默認(rèn)方法,用于處理復(fù)雜的判斷邏輯(and, or);
上面的使用方式都是正常簡(jiǎn)單的使用函數(shù)式接口
,當(dāng)函數(shù)式接口
遇見了方法引用
才真正發(fā)揮他的作用。
方法引用
方法引用
的唯一存在的意義就是為了簡(jiǎn)寫Lambda
表達(dá)式。
方法引用通過方法的名字來(lái)指向一個(gè)方法,可以使語(yǔ)言的構(gòu)造更緊湊簡(jiǎn)潔,減少冗余代碼。
比如上面章節(jié)使用的
MyFunc4 f43 = String::length; // 這個(gè)地方就用到了方法引用
方法引用使用一對(duì)冒號(hào) ::
相當(dāng)于將String
類的實(shí)例方法length
賦給MyFunc4
接口
public int length() { return value.length; }
interface MyFunc4 { int func(String str); }
這里可能有點(diǎn)問題:方法 int length()
的返回值和int func(String str)
相同,但是方法參數(shù)不同為什么也能正常賦值給MyFunc4
。
可以理解為Java實(shí)例方法有一個(gè)隱藏的參數(shù)第一個(gè)參數(shù)this(類型為當(dāng)前類)
public class Student { public void show() { // ... } public void print(int a) { // ... } }
實(shí)例方法show()
和print(int a)
相當(dāng)于
public void show(String this); public void print(String this, int a);
這樣解釋的通為什么MyFunc4 f43 = String::length;
可以正常賦值。
String::length; public int length() { return value.length; } // 相當(dāng)于 public int length(String str) { return str.length(); } // 這樣看length就和函數(shù)式接口MyFunc4的傳參和返回值就相同了
不只這一種方法引用詳細(xì)分類如下
方法引用分類
類型 | 引用寫法 | Lambda表達(dá)式 |
---|---|---|
靜態(tài)方法引用 | ClassName::staticMethod | (args) -> ClassName.staticMethod(args) |
對(duì)象方法引用 | ClassName::instanceMethod | (instance, args) -> instance.instanceMethod(args) |
實(shí)例方法引用 | instance::instanceMethod | (args) -> instance.instanceMethod(args) |
構(gòu)建方法引用 | ClassName::new | (args) -> new ClassName(args) |
對(duì)象方法引用
記住這個(gè)表格,不用刻意去記,使用Stream
時(shí)會(huì)經(jīng)常遇到
有幾種比較特殊的方法引用,一般來(lái)說(shuō)原生類型如int
不能做泛型類型,但是int[]
可以
IntFunction<int[]> arrFun = int[]::new; int[] arr = arrFun.apply(10); // 生成一個(gè)長(zhǎng)度為10的數(shù)組
這節(jié)結(jié)束算是把函數(shù)式接口,Lambda表達(dá)式,方法引用等概念串起來(lái)了。
Optional工具
Optional
工具是一個(gè)容器對(duì)象,最主要的用途就是為了規(guī)避 NPE(空指針) 異常。構(gòu)造方法是私有的,不能通過new來(lái)創(chuàng)建容器。是一個(gè)不可變對(duì)象,具體原理沒什么可以介紹的,容器源碼整個(gè)類沒500行,本章節(jié)主要介紹使用。
構(gòu)造方法
private Optional(T value) { // 傳 null 會(huì)報(bào)空指針異常 this.value = Objects.requireNonNull(value); }
創(chuàng)建Optional
的方法
empyt
返回一個(gè)包含null值的Optional
容器
public static<T> Optional<T> empty() { @SuppressWarnings("unchecked") Optional<T> t = (Optional<T>) EMPTY; return t; }
of
返回一個(gè)不包含null值的Optional
容器,傳null值報(bào)空指針異常
public static <T> Optional<T> of(T value) { return new Optional<>(value); }
ofNullable
返回一個(gè)可能包含null值的Optional
容器
public static <T> Optional<T> ofNullable(T value) { return value == null ? empty() : of(value); }
可以使用的Optional
的方法
ifPresent
方法,參數(shù)是一個(gè)Consumer
,當(dāng)容器內(nèi)的值不為null是執(zhí)行Consumer
Optional<Integer> opt = Optional.of(123); opt.ifPresent((x) -> { System.out.println(opt); }); // out: 123
get
方法,獲取容器值,可能返回空
orElse
方法,當(dāng)容器中值為null時(shí),返回orElse
方法的入?yún)⒅?/p>
public T orElse(T other) { return value != null ? value : other; }
orElseGet
方法,當(dāng)容器中值為null時(shí),執(zhí)行入?yún)?code>Supplier并返回值
public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) { return value != null ? value : other.get(); }
常見用法
// 當(dāng)param為null時(shí) 返回空集合 Optional.ofNullable(param).orElse(Collections.emptyList()); Optional.ofNullable(param).orElseGet(() -> Collections.emptyList());
orElse
和orElseGet
的區(qū)別,orElseGet
算是一個(gè)惰性求值的寫法,當(dāng)容器內(nèi)的值不為null時(shí)Supplier
不會(huì)執(zhí)行。
平常工作開發(fā)中,也是經(jīng)常通過 orElse
來(lái)規(guī)避 NPE 異常。
這方面不是很困難難主要是后續(xù)Stream
有些方法需要會(huì)返回一個(gè)Optional
一個(gè)容器對(duì)象。
Stream
Stream
可以看作是一個(gè)高級(jí)版的迭代器。增強(qiáng)了Collection
的,極大的簡(jiǎn)化了對(duì)集合的處理。
想要使用Stream
首先需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)
創(chuàng)建Stream流的方式
// 方式1,數(shù)組轉(zhuǎn)Stream Arrays.stream(arr); // 方式2,數(shù)組轉(zhuǎn)Stream,看源碼of就是方法1的包裝 Stream.of(arr); // 方式3,調(diào)用Collection接口的stream()方法 List<String> list = new ArrayList<>(); list.stream();
有了Stream
自然就少不了操作流
常用Stream流方法
大致可以把對(duì)Stream
的操作大致分為兩種類型中間操作
和終端操作
中間操作
是一個(gè)屬于惰式的操作,也就是不會(huì)立即執(zhí)行,每一次調(diào)用中間操作
只會(huì)生成一個(gè)標(biāo)記了新的Stream
終端操作
會(huì)觸發(fā)實(shí)際計(jì)算,當(dāng)終端操作執(zhí)行時(shí)會(huì)把之前所有中間操作
以管道的形式順序執(zhí)行,Stream
是一次性的計(jì)算完會(huì)失效
操作Stream
會(huì)大量的使用Lambda
表達(dá)式,也可以說(shuō)它就是為函數(shù)式編程而生
先提前認(rèn)識(shí)一個(gè)終端操作forEach
對(duì)流中每個(gè)元素執(zhí)行一個(gè)操作,實(shí)現(xiàn)一個(gè)打印的效果
// 打印流中的每一個(gè)元素 Stream.of("jerry", "lisa", "moli", "tom", "Demi").forEach(str -> { System.out.println(str); });
forEach
的參數(shù)是一個(gè)Consumer
可以用方法引用優(yōu)化(靜態(tài)方法引用),優(yōu)化后的結(jié)果為
Stream.of("jerry", "lisa", "moli", "tom", "Demi") .forEach(System.out::println);
有這一個(gè)終端操作
就可以向下介紹大量的中間操作了
中間操作
中間操作filter:過濾元素
fileter
方法參數(shù)是一個(gè)Predicate
接口,表達(dá)式傳入的參數(shù)是元素,返回true保留元素,false過濾掉元素
過濾長(zhǎng)度小于3的字符串,僅保留長(zhǎng)度大于4的字符串
Stream.of("jerry", "lisa", "moli", "tom", "Demi") // 過濾 .filter(str -> str.length() > 3) .forEach(System.out::println); /* 輸出: jerry lisa moli Demi */
中間操作limit:截?cái)嘣?/p>
限制集合長(zhǎng)度不能超過指定大小
Stream.of("jerry", "lisa", "moli", "tom", "Demi") .limit(2) .forEach(System.out::println); /* 輸出: jerry lisa */
中間操作skip:跳過元素(丟棄流的前n元素)
// 丟棄前2個(gè)元素 Stream.of("jerry", "lisa", "moli", "tom", "Demi") .skip(2) .forEach(System.out::println); /* 輸出: moli tom Demi */
中間操作map:轉(zhuǎn)換元素
map傳入的函數(shù)會(huì)被應(yīng)用到每個(gè)元素上將其映射成一個(gè)新的元素
// 為每一個(gè)元素加上 一個(gè)前綴 "name: " Stream.of("jerry", "lisa", "moli", "tom", "Demi") .map(str -> "name: " + str) .forEach(System.out::println); /* 輸出: name: jerry name: lisa name: moli name: tom name: Demi */
中間操作peek:查看元素
peek
方法的存在主要是為了支持調(diào)試,方便查看元素流經(jīng)管道中的某個(gè)點(diǎn)時(shí)的情況
下面是一個(gè)JDK源碼中給出的例子
Stream.of("one", "two", "three", "four") // 第1次查看 .peek(e -> System.out.println("第1次 value: " + e)) // 過濾掉長(zhǎng)度小于3的字符串 .filter(e -> e.length() > 3) // 第2次查看 .peek(e -> System.out.println("第2次 value: " + e)) // 將流中剩下的字符串轉(zhuǎn)為大寫 .map(String::toUpperCase) // 第3次查看 .peek(e -> System.out.println("第3次 value: " + e)) // 收集為L(zhǎng)ist .collect(Collectors.toList()); /* 輸出: 第1次 value: one 第1次 value: two 第1次 value: three 第2次 value: three 第3次 value: THREE 第1次 value: four 第2次 value: four 第3次 value: FOUR */
map
和peek
有點(diǎn)相似,不同的是peek
接收一個(gè)Consumer
,而map
接收一個(gè)Function
當(dāng)然了你非要采用peek
修改數(shù)據(jù)也沒人能限制的了
public class User { public String name; public User(String name) { this.name = name; } @Override public String toString() { return "User{" + "name='" + name + '\'' + '}'; } } Stream.of(new User("tom"), new User("jerry")) .peek(e -> { e.name = "US:" + e.name; }) .forEach(System.out::println); /* 輸出: User{name='US:tom'} User{name='US:jerry'} */
中間操作sorted:排序數(shù)據(jù)
// 排序數(shù)據(jù) Stream.of(4, 2, 1, 3) // 默認(rèn)是升序 .sorted() .forEach(System.out::println); /* 輸出: 1 2 3 4 */
逆序排序
// 排序數(shù)據(jù) Stream.of(4, 2, 1, 3) // 逆序 .sorted(Comparator.reverseOrder()) .forEach(System.out::println /* 輸出: 4 3 2 1 */
如果是對(duì)象如何排序,自定義Comparator
,切記不要違反自反性,對(duì)稱性,傳遞性
原則
public class User { public String name; public User(String name) { this.name = name; } @Override public String toString() { return "User{" + "name='" + name + '\'' + '}'; } } // 名稱長(zhǎng)的排前面 Stream.of(new User("tom"), new User("jerry")) .sorted((e1, e2) -> { return e2.name.length() - e1.name.length(); }) .forEach(System.out::println); /* 輸出: User{name='US:jerry'} User{name='US:tom'} */
中間操作distinct:去重
注意:必須重寫對(duì)應(yīng)泛型的hashCode()和equals()方法
Stream.of(2, 2, 4, 4, 3, 3, 100) .distinct() .forEach(System.out::println); /* 輸出: 2 4 3 100 */
中間操作flatMap:平鋪流
返回一個(gè)流,該流由通過將提供的映射函數(shù)(flatMap傳入的參數(shù))應(yīng)用于每個(gè)元素而生成的映射流的內(nèi)容替換此流的每個(gè)元素,通俗易懂就是將原來(lái)的Stream
中的所有元素都展開組成一個(gè)新的Stream
List<Integer[]> arrList = new ArrayList<>(); arrList.add(arr1); arrList.add(arr2); // 未使用 arrList.stream() .forEach(e -> { System.out.println(Arrays.toString(e)); }); /* 輸出: [1, 2] [3, 4] */ // 平鋪后 arrList.stream() .flatMap(arr -> Stream.of(arr)) .forEach(e -> { System.out.println(e); }); /* 輸出: 1 2 3 4 */
終端操作max,min,count:統(tǒng)計(jì)
// 最大值 Optional<Integer> maxOpt = Stream.of(2, 4, 3, 100) .max(Comparator.comparing(e -> e)); System.out.println(maxOpt.get()); // 100 // 最小值 Optional<Integer> minOpt = Stream.of(2, 4, 3, 100) .min(Comparator.comparing(Function.identity())); System.out.println(minOpt.get()); // 2 // 數(shù)量 long count = Stream.of("one", "two", "three", "four") .count(); System.out.println(count); // 4
上面例子中有一個(gè)點(diǎn)需要注意一下Function.identity()
相當(dāng)于 e -> e
看源碼就可以看出來(lái)
static <T> Function<T, T> identity() { return t -> t; }
終端操作findAny:返回任意一個(gè)元素
Optional<String> anyOpt = Stream.of("one", "two", "three", "four") .findAny(); System.out.println(anyOpt.orElse("")); /* 輸出: one */
終端操作findFirst:返回第一個(gè)元素
Optional<String> firstOpt = Stream.of("one", "two", "three", "four") .findFirst(); System.out.println(firstOpt.orElse("")); /* 輸出: one */
返回的Optional
容器在上面介紹過了,一般配置orElse
使用,原因就在于findAny
和findFirst
可能返回空空容器,調(diào)用get
可能會(huì)拋空指針異常
終端操作allMatch,anyMatch:匹配
// 是否全部為 one 字符串 boolean allIsOne = Stream.of("one", "two", "three", "four") .allMatch(str -> Objects.equals("one", str)); System.out.println(allIsOne); // false allIsOne = Stream.of("one", "one", "one", "one") .allMatch(str -> Objects.equals("one", str)); System.out.println(allIsOne); // true // 是否包含 one 字符串 boolean hasOne = Stream.of("one", "two", "three", "four") .anyMatch(str -> Objects.equals("one", str)); System.out.println(hasOne); // true hasOne = Stream.of("two", "three", "four") .anyMatch(str -> Objects.equals("one", str)); System.out.println(hasOne); // false
上面僅僅介紹了一個(gè)forEach
終端操作,但是業(yè)務(wù)開發(fā)中更多的是對(duì)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集起來(lái),如下面的一個(gè)例子將元素收集為一個(gè)List集合
終端操作collect:收集元素到集合
collect
高級(jí)使用方法很復(fù)雜,常用的用法使用Collectors
工具類
收集成List
List<String> list = Stream.of("one", "two", "three", "four") .collect(Collectors.toList()); System.out.println(list); /* 輸出: [one, two, three, four] */
收集成Set『收集后有去除的效果,結(jié)果集亂序』
Set<String> set = Stream.of("one", "one", "two", "three", "four") .collect(Collectors.toSet()); System.out.println(set); /* 輸出: [four, one, two, three] */
字符串拼接
String str1 = Stream.of("one", "two", "three", "four") .collect(Collectors.joining()); System.out.println(str1); // onetwothreefour String str2 = Stream.of("one", "two", "three", "four") .collect(Collectors.joining(", ")); System.out.println(str2); // one, two, three, four
收集成Map
// 使用Lombok插件 @Data @AllArgsConstructor public class User { public Integer id; public String name; } Map<Integer, User> map = Stream.of(new User(1, "tom"), new User(2, "jerry")) .collect(Collectors.toMap(User::getId, Function.identity(), (k1, k2) -> k1)); System.out.println(map); /* 輸出: { 1=User(id=1, name=tom), 2=User(id=2, name=jerry) } */
toMap
常用的方法簽名
public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper, BinaryOperator<U> mergeFunction) { return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new); } /* keyMapper:Key 的映射函數(shù) valueMapper:Value 的映射函數(shù) mergeFunction:當(dāng) Key 沖突時(shí),調(diào)用的合并方法 */
數(shù)據(jù)分組
@Data @AllArgsConstructor class User { public Integer id; public String name; } Map<String, List<User>> map = Stream.of( new User(1, "tom"), new User(2, "jerry"), new User(3, "moli"), new User(4, "lisa") ).collect(Collectors.groupingBy(u -> { if (u.id % 2 == 0) { return "奇"; } return "偶"; })); System.out.println(map); /* 輸出: { 偶=[User(id=1, name=tom), User(id=3, name=moli)], 奇=[User(id=2, name=jerry), User(id=4, name=lisa)] } */
分組后value 是一個(gè)集合,groupingBy
分組還有一個(gè)參數(shù)可以指定下級(jí)收集器,后續(xù)例子中有使用到
Steam例
下面例子用到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),如有例子特例會(huì)在例子中單獨(dú)補(bǔ)充
List<Student> studentList = new ArrayList<>(); studentList.add(new Student(1, "tom", 19, "男", "軟工")); studentList.add(new Student(2, "lisa", 15, "女", "軟工")); studentList.add(new Student(3, "Ada", 16, "女", "軟工")); studentList.add(new Student(4, "Dora", 14, "女", "計(jì)科")); studentList.add(new Student(5, "Bob", 20, "男", "軟工")); studentList.add(new Student(6, "Farrah", 15, "女", "計(jì)科")); studentList.add(new Student(7, "Helen", 13, "女", "軟工")); studentList.add(new Student(8, "jerry", 12, "男", "計(jì)科")); studentList.add(new Student(9, "Adam", 20, "男", "計(jì)科"));
例1:封裝一個(gè)分頁(yè)函數(shù)
/** * 分頁(yè)方法 * * @param list 要分頁(yè)的數(shù)據(jù) * @param pageNo 當(dāng)前頁(yè) * @param pageSize 頁(yè)大小 */ public static <T> List<T> page(Collection<T> list, long pageNo, long pageSize) { if (Objects.isNull(list) || list.isEmpty()) { return Collections.emptyList(); } return list.stream() .skip((pageNo - 1) * pageSize) .limit(pageSize) .collect(Collectors.toList()); } List<Student> pageData = page(studentList, 1, 3); System.out.println(pageData); /* 輸出: [ Student(id=1, name=tom, age=19, sex=男, className=軟工), Student(id=2, name=lisa, age=15, sex=女, className=軟工), Student(id=3, name=Ada, age=16, sex=女, className=軟工) ] */
例2:獲取軟工班全部的人員id
List<Integer> idList = studentList.stream() .filter(e -> Objects.equals(e.getClassName(), "軟工")) .map(Student::getId) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(idList); /* 輸出: [1, 2, 3, 5, 7] */
例3:收集每個(gè)班級(jí)中的人員名稱列表
Map<String, List<String>> map = studentList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Student::getClassName, Collectors.mapping(Student::getName, Collectors.toList()) )); System.out.println(map); /* 輸出: { 計(jì)科=[Dora, Farrah, jerry, Adam], 軟工=[tom, lisa, Ada, Bob, Helen] } */
例4:統(tǒng)計(jì)每個(gè)班級(jí)中的人員個(gè)數(shù)
Map<String, Long> map = studentList.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Student::getClassName, Collectors.mapping(Function.identity(), Collectors.counting()) )); System.out.println(map); /* 輸出: { 計(jì)科=4, 軟工=5 } */
例5:獲取全部女生的名稱
List<String> allFemaleNameList = studentList.stream() .filter(stu -> Objects.equals("女", stu.getSex())) .map(Student::getName) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(allFemaleNameList); /* 輸出: [lisa, Ada, Dora, Farrah, Helen] */
例6:依照年齡排序
// 年齡升序排序 List<Student> stuList1 = studentList.stream() // 升序 .sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge)) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(stuList1); /* 輸出: [ Student(id=8, name=jerry, age=12, sex=男, className=計(jì)科), Student(id=7, name=Helen, age=13, sex=女, className=軟工), Student(id=4, name=Dora, age=14, sex=女, className=計(jì)科), Student(id=2, name=lisa, age=15, sex=女, className=軟工), Student(id=6, name=Farrah, age=15, sex=女, className=計(jì)科), Student(id=3, name=Ada, age=16, sex=女, className=軟工), Student(id=1, name=tom, age=19, sex=男, className=軟工), Student(id=5, name=Bob, age=20, sex=男, className=軟工), Student(id=9, name=Adam, age=20, sex=男, className=計(jì)科) ] */ // 年齡降序排序 List<Student> stuList2 = studentList.stream() // 降序 .sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge).reversed()) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(stuList2); /* 輸出: [ Student(id=5, name=Bob, age=20, sex=男, className=軟工), Student(id=9, name=Adam, age=20, sex=男, className=計(jì)科), Student(id=1, name=tom, age=19, sex=男, className=軟工), Student(id=3, name=Ada, age=16, sex=女, className=軟工), Student(id=2, name=lisa, age=15, sex=女, className=軟工), Student(id=6, name=Farrah, age=15, sex=女, className=計(jì)科), Student(id=4, name=Dora, age=14, sex=女, className=計(jì)科), Student(id=7, name=Helen, age=13, sex=女, className=軟工), Student(id=8, name=jerry, age=12, sex=男, className=計(jì)科) ] */
例7:分班級(jí)依照年齡排序
該例中和例3類似的處理,都使用到了downstream
下游 - 收集器
Map<String, List<Student>> map = studentList.stream() .collect( Collectors.groupingBy( Student::getClassName, Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), arr -> { return arr.stream() .sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge)) .collect(Collectors.toList()); }) ) ); /* 輸出: { 計(jì)科 =[ Student(id = 8, name = jerry, age = 12, sex = 男, className = 計(jì)科), Student(id = 4, name = Dora, age = 14, sex = 女, className = 計(jì)科), Student(id = 6, name = Farrah, age = 15, sex = 女, className = 計(jì)科), Student(id = 9, name = Adam, age = 20, sex = 男, className = 計(jì)科) ], 軟工 =[ Student(id = 7, name = Helen, age = 13, sex = 女, className = 軟工), Student(id = 2, name = lisa, age = 15, sex = 女, className = 軟工), Student(id = 3, name = Ada, age = 16, sex = 女, className = 軟工), Student(id = 1, name = tom, age = 19, sex = 男, className = 軟工), Student(id = 5, name = Bob, age = 20, sex = 男, className = 軟工) ] } */
本例中使用到的downstream
的方式更為通用,可以實(shí)現(xiàn)絕大多數(shù)的功能,例3中的方法JDK提供的簡(jiǎn)寫方式
下面是用collectingAndThen
的方式實(shí)現(xiàn)和例3相同的功能
Map<String, Long> map = studentList.stream() .collect( Collectors.groupingBy( Student::getClassName, Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), arr -> { return (long) arr.size(); }) ) ); /* 輸出: { 計(jì)科=4, 軟工=5 } */
例8:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為ID和Name對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Map
Map<Integer, String> map = studentList.stream() .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName)); System.out.println(map); /* 輸出: { 1=tom, 2=lisa, 3=Ada, 4=Dora, 5=Bob, 6=Farrah, 7=Helen, 8=jerry, 9=Adam } */
情況1
上面代碼,在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)下正常運(yùn)行,當(dāng)添加多添加一條數(shù)據(jù)
studentList.add(new Student(9, "Adam - 2", 20, "男", "計(jì)科"));
這個(gè)時(shí)候id為9的數(shù)據(jù)有兩條了,這時(shí)候再運(yùn)行上面的代碼就會(huì)出現(xiàn)Duplicate key Adam
也就是說(shuō)調(diào)用toMap
時(shí),假設(shè)其中存在重復(fù)的key,如果不做任何處理,會(huì)拋異常
解決異常就要引入toMap
方法的第3個(gè)參數(shù)mergeFunction
,函數(shù)式接口方法簽名如下
R apply(T t, U u);
代碼修改后如下
Map<Integer, String> map = studentList.stream() .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName, (v1, v2) -> { System.out.println("value1: " + v1); System.out.println("value2: " + v2); return v1; })); /* 輸出: value1: Adam value2: Adam - 2 {1=tom, 2=lisa, 3=Ada, 4=Dora, 5=Bob, 6=Farrah, 7=Helen, 8=jerry, 9=Adam} */
可以看出來(lái)mergeFunction
參數(shù)v1為原值,v2為新值
日常開發(fā)中是必須要考慮第3參數(shù)的mergeFunction
,一般采用策略如下
// 參數(shù)意義: o 為原值(old),n 為新值(new) studentList.stream() // 保留策略 .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName, (o, n) -> o)); studentList.stream() // 覆蓋策略 .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName, (o, n) -> n));
在原有的數(shù)據(jù)下增加一條特殊數(shù)據(jù),這條特殊數(shù)據(jù)的name
為null
studentList.add(new Student(10, null, 20, "男", "計(jì)科"));
此時(shí)原始代碼
和情況1
的代碼都會(huì)出現(xiàn)空指針異常
解決方式就是toMap
的第二參數(shù)valueMapper
返回值不能為null
,下面是解決的方式
Map<Integer, String> map = studentList.stream() .collect(Collectors.toMap( Student::getId, e -> Optional.ofNullable(e.getName()).orElse(""), (o, n) -> o )); System.out.println(map); /* 輸出: {1=tom, 2=lisa, 3=Ada, 4=Dora, 5=Bob, 6=Farrah, 7=Helen, 8=jerry, 9=Adam, 10=} */ // 此時(shí)沒有空指針異常了
還有一種寫法(參考寫法,不用idea
工具編寫代碼,這種寫法沒有意義)
public final class Func { /** * 當(dāng) func 執(zhí)行結(jié)果為 null 時(shí), 返回 defaultValue * * @param func 轉(zhuǎn)換函數(shù) * @param defaultValue 默認(rèn)值 * @return */ public static <T, R> Function<T, R> defaultValue(@NonNull Function<T, R> func, @NonNull R defaultValue) { Objects.requireNonNull(func, "func不能為null"); Objects.requireNonNull(defaultValue, "defaultValue不能為null"); return t -> Optional.ofNullable(func.apply(t)).orElse(defaultValue); } } Map<Integer, String> map = studentList.stream() .collect(Collectors.toMap( Student::getId, Func.defaultValue(Student::getName, null), (o, n) -> o )); System.out.println(map);
這樣寫是為了使用像idea
這樣的工具時(shí),Func.defaultValue(Student::getName, null)
調(diào)用第二個(gè)參數(shù)傳null
會(huì)有一個(gè)告警的標(biāo)識(shí)『不關(guān)閉idea
的檢查就會(huì)有warning
提示』。
綜上就是toMap
的使用注意點(diǎn),
key
映射的id
有不能重復(fù)的限制,value
映射的name
也有不能有null
,解決方式也在下面有提及
例9:封裝一下關(guān)于Stream的工具類
工作中使用Stream
最多的操作都是對(duì)于集合來(lái)的,有時(shí)Stream
使用就是一個(gè)簡(jiǎn)單的過濾filter
或者映射map
操作,這樣就出現(xiàn)了大量的.collect(Collectors.toMap(..., ..., ...))
和.collect(Collectors.toList())
,有時(shí)還要再調(diào)用之前檢測(cè)集合是否為null
,下面就是對(duì)Stream
的單個(gè)方法進(jìn)行封裝
public final class CollUtils { /** * 過濾數(shù)據(jù)集合 * * @param collection 數(shù)據(jù)集合 * @param filter 過濾函數(shù) * @return */ public static <T> List<T> filter(Collection<T> collection, Predicate<T> filter) { if (isEmpty(collection)) { return Collections.emptyList(); } return collection.stream() .filter(filter) .collect(Collectors.toList()); } /** * 獲取指定集合中的某個(gè)屬性 * * @param collection 數(shù)據(jù)集合 * @param attrFunc 屬性映射函數(shù) * @return */ public static <T, R> List<R> attrs(Collection<T> collection, Function<T, R> attrFunc) { return attrs(collection, attrFunc, true); } /** * 獲取指定集合中的某個(gè)屬性 * * @param collection 數(shù)據(jù)集合 * @param attrFunc 屬性映射函數(shù) * @param filterEmpty 是否過濾空值 包括("", null, []) * @return */ public static <T, R> List<R> attrs(Collection<T> collection, Function<T, R> attrFunc, boolean filterEmpty) { if (isEmpty(collection)) { return Collections.emptyList(); } Stream<R> rStream = collection.stream().map(attrFunc); if (!filterEmpty) { return rStream.collect(Collectors.toList()); } return rStream.filter(e -> { if (Objects.isNull(e)) { return false; } if (e instanceof Collection) { return !isEmpty((Collection<?>) e); } if (e instanceof String) { return ((String) e).length() > 0; } return true; }).collect(Collectors.toList()); } /** * 轉(zhuǎn)換為map, 有重復(fù)key時(shí), 使用第一個(gè)值 * * @param collection 數(shù)據(jù)集合 * @param keyMapper key映射函數(shù) * @param valueMapper value映射函數(shù) * @return */ public static <T, K, V> Map<K, V> toMap(Collection<T> collection, Function<T, K> keyMapper, Function<T, V> valueMapper) { if (isEmpty(collection)) { return Collections.emptyMap(); } return collection.stream() .collect(Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper, (k1, k2) -> k1)); } /** * 判讀集合為空 * * @param collection 數(shù)據(jù)集合 * @return */ public static boolean isEmpty(Collection<?> collection) { return Objects.isNull(collection) || collection.isEmpty(); } }
如果單次使用Stream
都在一個(gè)函數(shù)中可能出現(xiàn)大量的冗余代碼,如下
// 獲取id集合 List<Integer> idList = studentList.stream() .map(Student::getId) .collect(Collectors.toList()); // 獲取id和name對(duì)應(yīng)的map Map<Integer, String> map = studentList.stream() .collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName, (k1, k2) -> k1)); // 過濾出 軟工 班級(jí)的人員 List<Student> list = studentList.stream() .filter(e -> Objects.equals(e.getClassName(), "軟工")) .collect(Collectors.toList());
使用工具類
// 獲取id集合 List<Integer> idList = CollUtils.attrs(studentList, Student::getId); // 獲取id和name對(duì)應(yīng)的map Map<Integer, String> map = CollUtils.toMap(studentList, Student::getId, Student::getName); // 過濾出 軟工 班級(jí)的人員 List<Student> list = CollUtils.filter(studentList, e -> Objects.equals(e.getClassName(), "軟工"));
工具類旨在減少單次使用Stream
時(shí)出現(xiàn)的冗余代碼,如toMap
和toList
,同時(shí)也進(jìn)行了為null
判斷
總結(jié)
本篇介紹了函數(shù)式接口
,Lambda
,Optional
,方法引用
, Stream
等一系列知識(shí)點(diǎn)
也是工作中經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間積累終結(jié)下來(lái)的,比如例5中每一個(gè)操作都換一行,這樣不完全是為了格式化好看
List<String> allFemaleNameList = studentList.stream() .filter(stu -> Objects.equals("女", stu.getSex())) .map(Student::getName) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(allFemaleNameList); // 這樣寫 .filter 和 .map 的函數(shù)表達(dá)式中報(bào)錯(cuò)可以看出來(lái)是那一行
如果像下面這樣寫,報(bào)錯(cuò)是就會(huì)指示到一行上不能直接看出來(lái)是.filter
還是.map
報(bào)的錯(cuò),并且這樣寫也顯得擁擠
List<String> allFemaleNameList = studentList.stream().filter(stu -> Objects.equals("女", stu.getSex())).map(Student::getName).collect(Collectors.toList()); System.out.println(allFemaleNameList);
Stream
的使用遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止本篇文章介紹到的,比如一些同類的IntStream
,LongStream
,DoubleStream
都是大同小異,只要把Lambda
搞熟其他用法都一樣
學(xué)習(xí)Stream
流一定要結(jié)合場(chǎng)景來(lái),同時(shí)也要注意Stream
需要規(guī)避的一些風(fēng)險(xiǎn),如toMap
的注意點(diǎn)(例8有詳細(xì)介紹)。
還有一些高級(jí)用法downstream
下游 - 收集器等(例4,例7)。
以上就是JDK8中Stream使用解析的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于JDK8中Stream使用的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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