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前段时间公司书架多了一本《Java8 实战》,毕竟久闻lambda的大名,于是借来一阅。这一看,简直是惊为天人啊,lambda,stream,java8里简直是满脑子骚操作,看我的一愣一愣的。我甚至是第一次感觉到了什么叫优雅。

本文主要介绍java8中的流处理,看看java8是怎么愉快的玩耍集合的,让我们来一起感受java8的魅力吧!

我就随便举个例子,看看Stream有多优雅。

// 对苹果按颜色汇总并绩数量
Map<String, Long> appleCount = apples.stream()
.collect(groupingBy(Apple::getColor, counting()));
// 过滤掉颜色为黑色的苹果,并汇总好苹果的总金额
Double sum = apples.stream()
.filter(i->"black".equals(i.getColor()))
.collect(toList);

一、lambda表达式

虽然本文重点是stream,但是stream中需要传递lambda表达式,所以简单介绍一下lambda表达式。lambda表达式其实就是匿名函数(anonymous function),是指一类无需定义标识符的函数或子程序。

java中匿名函数的表现形式,只留下入参和方法体中的内容

// 普通函数
public void run(String s){
System.out.print(s+"哈哈");
}
// 我不要名字啦!!!
(s)->System.out.print(s+"哈哈")

诶,过去我们都用对象调方法的,你弄这个没名的东西啥时候用啊?

java中我们通过函数式接口来使用这种匿名函数。

函数式接口
1.java中只包含一个未实现方法的接口。其中可以有与Object中同名的方法和默认方法(java8中接口方法可以有默认实现)。
2.java中函数式接口使用@FunctionalInterface进行注解。Runnable、Comparator都是函数式接口。
3.java.util.function包下为我们提供很多常用的函数式接口,例如Function等。

用法举例:

// 实现Runnable中的run方法,替代匿名内部类。
Runnable r = ()->System.out.print("哈哈");
// 作为参数传递。
new Thread(()-> System.out.println("haha")).start(); ArrayList<Apple> list = new ArrayList<>();
list.forEach(i-> System.out.println(i.getWeight())); // 简化策略模式
public static List<Apple> filterApples(List<Apple> inventory,ApplePredicate p){
List<Apple> apples = new ArrayList<>();
for(Apple apple : inventory){
if(p.test(apple)){
apples.add(apple);
}
}
return apples;
}
public class BigApple implement ApplePredicate{
@Override
public boolean test(Apple a){
if(a.getWeight>10){
return a
}
}
}
// 这是个简单的策略模式,根据用户的需要,创建不同的接口ApplePredicate实现类,调用时传入不同的实现类就可以,但问题是如果需求过多,创建的实现类也会很多,过于臃肿不方便管理。
xx.filterApple(inventory,new BigApple);
// 使用lambda表达式,不在需要创建BigApple类
xx.filterApple(inventory,i->(i.getWeight>10));

使用lambda表达式可以简化大量的模板代码,并且可以向方法直接传递代码。

总之

方法出参入参来自函数式接口
//入参s,返回void
(s)->System.out.println(s);
//入参空,返回void
()->System.out.print("haha");
//入参i,返回i+1
i->i+1
//后面写代码块
apple->{if(apple.getWeiht>5) return "BIG";
else return "small";
}

好了,不多啰嗦了,如果感兴趣推荐下面的文章或《Java8实战》的前三章。

二、Stream

流是什么?

Java API的新成员,它允许你使用声明式方式处理数据集合(类似sql,通过查询语句表达,而不是临时编写一个实现)。

如果有人说lambda表达式不易于理解,那还勉强可以接受(其实过于复杂的lambda缺失不好阅读,但通常lambda不会做太复杂的实现),但流真的非常的易懂易用。这个语法糖真的是甜死了。

注意事项:
1.流只能使用一次,遍历结束就代表这个流被消耗掉了
2.流对集合的操作属于内部迭代,是流帮助我们操作,而不是外部迭代
3.流操作包含:数据源,中间操作链,终端操作三个部分。

基础流操作

List<Double> collect = list.stream()
// 过滤掉黑色的苹果
.filter(i -> "black".equals(i.getColor()))
// 让苹果按照重量个价格排序
.sorted(Comparator.comparing(Apple::getWeight)
.thenComparing(i->i.getPrice()))
// 筛选掉重复的数据
.distinct()
// 只要苹果的价格
.map(Apple::getPrice)
// 只留下前两条数据
.limit(2)
// 以集合的形式返回
.collect(toList());
// 循环打印列表中元素
list.forEach(i->System.out.print(i));

Apple::getPrince<=>i -> i.getPrince()可以看做是仅涉及单一方法的语法糖,效果与lambda表达式相同,但可读性更好。

同理

下面列表为常见操作

中间

操作 类型 作用 函数描述 函数
filter 中间 过滤 T -> boolean Predicate
sorted 中间 排序 (T,T)->int Comparator
map 中间 映射 T->R Function<T,R>
limit 中间 截断
distinct 中间 去重,根据equals方法
skip 中间 跳过前n个元素

终端

操作 类型 作用
forEach 终端 消费流中的每个元素,使用lambda进行操作
count 终端 返回元素个数,long
collect 终端 将流归约成一个集合,如List,Map甚至是Integer

筛选与切片

List<String> strings = Arrays.asList("Hello", "World");
List<String> collect1 = strings.stream()
// String映射成String[]
.map(i -> i.split(""))
// Arrays::Stream 数据数组,返回一个流String[]->Stream<String>
// flatMap各数组并不分别映射成一个流,而是映射成流的内容 Stream<String>->Stream
.flatMap(Arrays::stream)
.collect(toList());
System.out.println(collect);
----->输出 [H, e, l, l, o, W, o, r, l, d]

归约操作reduce

List<Integer> integers = Arrays.asList(12, 3, 45, 3, 2,-1);
// 有初始值的叠加操作
Integer reduce = integers.stream().reduce(3, (i, j) -> i + j);
Integer reduce2 = integers.stream().reduce(5, (x, y) -> x < y ? x : y);
// 无初始值的叠加操作
Optional<Integer> reduce1 = integers.stream().reduce((i, j) -> i + j);
// 无初始值的最大值
Optional<Integer> reduce4 = integers.stream().reduce(Integer::min);
// 无初始值的最大值
Optional<Integer> reduce5 = integers.stream().reduce(Integer::max);
// 求和
Optional<Integer> reduce6 = integers.stream().reduce(Integer::sum);

reduce做的事情是取两个数进行操作,结果返回取下一个数操作,以次类推。

Optional是java8引入的新类,避免造成空指针异常,在集合为空时,结果会包在Optional中,可以用isPresent()方法来判断是否为空值。

无初始值的情况下可能为空,故返回Optional

中间

操作 类型 作用 函数描述 函数
flatmap 中间 使通过的流返回内容 T -> boolean Predicate

终端

操作 类型 作用
anyMatch 终端 返回boolean,判断是否有符合条件内容
noneMatch 终端 返回boolean,判断是否无符合条件内容
allMatch 终端 返回boolean,判断是全为符合条件内容
findAny 终端 Optional,随机找一个元素返回
findFirst 终端 Optional,返回第一个元素
reduce 终端 Optional (T,T)->T 归约操作

数值流

包装类型的各种操作都会有拆箱操作和装箱操作,严重影响性能。所以Java8为我们提供了原始数值流。

// 数值流求平均值
OptionalDouble average = apples.stream()
.mapToDouble(Apple::getPrice)
.average();
// 数值流求和
OptionalDouble average = apples.stream()
.mapToDouble(Apple::getPrice)
.sum();
// 数值流求最大值,没有则返回2
double v = apples.stream()
.mapToDouble(Apple::getPrice)
.max().orElse(2);
// 生成随机数
IntStream s = IntStream.rangeClosed(1,100);

下面列表为常见数值流操作操作

中间

操作 类型 作用
rangeClosed(1,100) 中间 生成随机数(1,100]
range(1,100) 中间 生成随机数(1,100)
boxed() 中间 包装成一般流
mapToObj 中间 返回为对象流
mapToInt 中间 映射为数值流

终端,终端操作与List一般流类似

构建流

  1. 值创建

    Stream<String> s = Stream.of("java","python");
  2. 数组创建

    int[]  i = {2,3,4,5};
    Stream<int> = Arrays.stream(i);
  3. 由文件生成,NIO API已经更新,以便利用Stream API

    Stream<String> s = Files.lines(Paths.get("data.txt"),Charset.defaultCharset());
  4. 由函数创建流:无限流

    // 迭代
    Stream.iterate(0,n->n+2)
    .limit(10)
    .forEach(System.out::println);
    // 生成,需要传递实现Supplier<T>类型的Lambda提供的新值
    Stream.generate(Math.random)
    .limit(5)
    .forEach(System.out::println);

三、总结

至此,本文讲述了常见的流操作,目前排序、筛选、求和、归约等大多数操作我们都能实现了。与过去相比,操作集合变的简单多了,代码也变的更加简练明了。

目前Vert.x,Spring新出的WebFlux都通过lambda表达式来简化代码,不久的将来,非阻塞式框架的大行其道时,lambda表达式必将变的更加重要!

至于开篇见到的分组!!!下篇文章见~


参考资料:

  1. Java8 实战,Raoul-Gabriel Urma,Mario Fusco,Alan Mycroft

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