lamda表达式与Stream 流操作,reduce,flatMap,groupingBy等

/**
 * 符合lambda表达式的接口也叫函数式接口:
 * 除了默认方法和Object类的方法外,只有一个抽象方法的接口才能符合lambda表达式的要求
 * 可以使用@FunctionalInterface来校验,如果没报错就是符合要求的
 *
 *
 */
@FunctionalInterface
public interface Animal {

    default String getName(){
        return "animal";
    }

    void eat();

}
//无参有返回
public interface Person {
    String getName();
}
//有参无返回
public interface Sckool {

    void learn(String name);
}
//有参有返回
public interface Student {
    String conCat(String str,String str2);
}
package lambda;

public class testLambda {
    public static void main(String[] args) {
        //要调用一个接口的方法,要么定义一个类来实现该接口,要么使用匿名内部类:
        //下面使用匿名内部类:

        eat(new Animal() {
            @Override
            public void eat() {
                System.out.println("动物吃东西");
            }
        });
        /**
         * 如果匿名内部类只有一个方法,可以使用lambda表达式替换:
         *  总共分下面4种情况:
         *          无参无返回格式:
         *              单条语句时()->xxx ;多条语句时()->{xx;aa;}
         *          无参有返回:
         *              单条语句时()->xxx;多条语句时()->{xx; return aa;}
         *          有参无返回:
         *              单条语句单个参数时:a->xxx;多条语句单个参数时a->{xx;cc;}
         *              单条语句多个参数时:(a,b)->xxx;多条语句多个参数时(a,b)->{xx;cc;}
         *
         *          有参有返回:
         *              单条语句单个参数时:a->xxx;多条语句单个参数时a->{xx;return cc;}
         *              单条语句多个参数时:(a,b)->xxx;多条语句多个参数时(a,b)->{xx; return cc;}
         */

        //-------- 无参无返回格式:
        //单条语句时()->xxx
        eat(()-> System.out.println("aaa"));

        //多条语句时()->{xx;aa;}
        eat(()->{
            System.out.println("dd");
            System.out.println("cc");
        });

        //---------无参数有返回格式:
        // 单条语句时()->xxx;
        String name=getName(()->"kk");

        //多条语句时()->{xx; return aa;}
        getName(()->{
            System.out.println("dd");
            return "cc";
        });

        //--------有参数无返回时

        //单条语句单个参数时
        learn(a-> System.out.println(a));

        //多条语句单个参数时a->{xx;cc;}
        learn(a->{
            System.out.println("lll");
            System.out.println("cc");
        });

        //单条语句多个参数时
        // learn((a,b)-> System.out.println(a+b));

        //多条语句多个参数时(a,b)->{xx;cc;}
        /**
         *
         *  learn((a,b)-> {
            System.out.println("lll");
            System.out.println("cc");
            });

         *
         */

        //---------有参数有返回

        //单条语句单个参数时:a->xxx;
        // learn(a-> "dd");

        //多条语句单个参数时a->{xx;return cc;}
        /**
         *   learn(a->{
                System.out.println("lll");
                 return "ss";
                });
         *
         *
         */

        //单条语句多个参数时:(a,b)->xxx
        String subject=concat((a,b)->a+b);

        //多条语句多个参数时(a,b)->{xx; return cc;}
        String subject2=concat((a,b)->{
            System.out.println("ddd");
            return a+b;
        });

        /**
         *
         * 我们使用lambda表达式时候,都是要实现一个方法,如果你要实现的方法刚好其他类有,那么就可以引用其他类的方法过来当做该匿名内部类的实现
         * 所以方法的引用分为:
         * 静态方法的引用,如System.out:println
         * 非静态方法的引用:如 new Dog()::eat;
         * 参数类型方法的引用,例如一个要实现的方法参数是String a,String b ,期望的结果是a+b,那么可以引用String::concat方法
         *
         *
         */

        learn(System.out::print); //刚好learn的内部类要实现的方法跟System.out的方法长得一样,所以可以引用该方法当做自己的实现方法
        eat(new testLambda()::haveMeal);//非静态方法的引用
        String str=concat(String::concat);//参数
        System.out.println(str);

    }

    public static void eat(Animal animal){
        animal.eat();
    }
    public static String getName(Person person){
        return person.getName();
    }
    public static void learn(Sckool sckool){
        sckool.learn("java");
    }
    public static String concat(Student student){
        return student.conCat("java","php");
    }

    public void haveMeal(){
        System.out.println("吃饭");
    }
}

//stream 流:

package lambda;

import java.math.BigDecimal;

public class Cat {
    private String name;
    private BigDecimal price;

    public Cat(String name, BigDecimal price) {
        this.name = name;
        this.price = price;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Cat{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", price=" + price +
                '}';
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public BigDecimal getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(BigDecimal price) {
        this.price = price;
    }
}
package lambda;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class testLambda {
    public static void main(String[] args) {
        List<Cat> list=new ArrayList<>();
        list.add(new Cat("k",new BigDecimal("200")));
        list.add(new Cat("g",new BigDecimal("100")));
        list.add(new Cat("k",new BigDecimal("300")));
        list.add(new Cat("l",new BigDecimal("400")));
        list.add(new Cat("b",new BigDecimal("500")));
        list.add(new Cat("b",new BigDecimal("501")));
        /**
         * Stream流:跟IO的流是不一样的,比较适当的比喻可以当做一个管道,数据从管道一端流经另一端,中间会经过多个操作,如过滤,排序
         *
         * 流程: 源 ------过滤----排序---终止-结果
         *
         * 所有操作分为三类
         * 1.创建流
         * 2.中间操作(惰性操作) : 凡是返回值类型是Stream的都是中间操作,如果只有中间操作,没有终止操作,流是不会执行的
         * 3.终值操作
         *
         *
         *
         *  创建:
         *  Collection.stream();
         *  Arrays.asList("a","b").stream();
         *  Stream.of("a","b");
         *
         */

        /**
         * 流的特点:
         *   1.不能重复使用,每经过一个中间操作都返回新的流,之前的流就关闭了
         *   2.最多只能有一个终值操作,并且终值操作都是在最后
         *   3.执行顺序:
         *      假如一个流经过 filter--sorted操作,顺序是一个元素先经过filter--sorted 然后下一个元素经过filter--sorted,并不是所有元素先经过filter,然后经过sorted
         *
         *
         */
        Stream<Cat> stream = list.stream();
        //过滤操作是中间操作,如果没有终值操作就不会执行
        Stream<Cat> stream2 = stream.filter(a -> {
            System.out.println("中间操作是惰性的,这句话不会输出");
            return a.getName().equals("b");
        });
        //下面的操作会报错:java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
        //因为stream在上一步执行完filter就关闭了
        /*stream.filter(a-> {
            System.out.println("流不能重复使用");
            return a.getName().equals("b");
        }).toArray();*/

        Object[] bs = stream2.filter(a -> {
            System.out.println("有终值操作toArray,所以该方法会被执行");
            return a.getName().equals("b");
        }).toArray();

        //测试流是一个一个执行元素还是全部一起执行

        list.stream().filter(a->{
            System.out.println("过滤操作");
            return !a.getName().equals("oo");
        }).forEach(a-> System.out.println("遍历操作"));  //输出结果: 过滤操作 遍历操作 过滤操作 遍历操作 .....

        //常用的Strem API

        //过滤filter:上面的例子
        System.out.println(Arrays.toString(bs));

        //peek 和 forEach操作,peek不是终值操作,执行后还能继续执行其他中间操作,forEach是终值操作

        list.stream().peek(System.out::println); //不会打印数据,因为中间操作是懒惰的
        list.stream().peek(System.out::println).toArray();
        list.stream().forEach(System.out::println);//终值操作,直接会输出结果

        //map 将元素按照一定规则映射成另外一个元素
        List<String> nameList = list.stream().map(a -> a.getName()).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(nameList);

        //distinct 去重
        List<String> distionctNameList = list.stream().map(a -> a.getName()).distinct().collect(Collectors.toList());
        System.out.println(distionctNameList);

        //sorted 排序
        List<Cat> sortList = list.stream().sorted((a, b) -> b.getPrice().compareTo(a.getPrice())).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(sortList);
        //limit 操作
        List<Cat> limitList = list.stream().limit(2).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(limitList);

        //mapToInt和reuduce用户sum()操作时,调用int reduce(int identity, IntBinaryOperator op);所有元素op操作后加上identity的值就得到sum()的值了

        int reduce = list.stream().mapToInt(a -> a.getPrice().intValue()).reduce(0, (a, b) -> a + b); //2001
        int reduce2 = list.stream().mapToInt(a -> a.getPrice().intValue()).reduce(-1, (a, b) -> a + b);//2000
        int reduce3 = list.stream().mapToInt(a -> a.getPrice().intValue()).reduce(20, (a, b) -> a + b);//2021
        System.out.println(reduce);
        System.out.println(reduce2);
        System.out.println(reduce3);
　　　　　//BigDecimal payAmount = billMastList.stream().map(a -> a.getAmtBillPayment()).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); 金额处理

        //skip操作 跳过多少个元素,从1开始算
        List<Cat> skipList = list.stream().skip(1).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(skipList);
        //价格最贵的  max(Comparator<? super T> comparator)
        Cat cat = list.stream().max((a, b) -> a.getPrice().compareTo(b.getPrice())).get();
        System.out.println(cat);

       //  boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate),判断是否有比600价格贵的
        boolean b = list.stream().allMatch(a -> a.getPrice().compareTo(new BigDecimal(600)) > 0);
        boolean b2 = list.stream().anyMatch(a -> a.getPrice().compareTo(new BigDecimal(500)) > 0);
        System.out.println(b);
        System.out.println(b2);
        //findAny() 获取任意一个
        Cat cat1 = list.stream().findAny().get();
        System.out.println(cat1);

        //findFirst() 获取第一个
        Cat cat2 = list.stream().findFirst().get();
        System.out.println(cat2);
        //flatMap:比较像降维打击,如三维空间变成二维空间,具体的意思是每个元素经过处理,生成新的流.例如这里每个cat获取它的名字组成一个新的集合
        //再举个例子,订单跟商品,一个订单集合经过flatMap,获取每个订单的商品集合组成一个新的流
        List<String> flatMapList = list.stream().flatMap(a -> Stream.of(a.getName())).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(flatMapList);
　　　　

       //list转map 第一个参数是key值,第二个参数value值,第三个参数是key重复时,value如何进行合并
       Map<String, BigDecimal> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(a -> a.getName(), a -> a.getPrice(),(c, d)->c.add(d)));
       System.out.println(map);

//分组功能

List<PerSon> list=new ArrayList<>();
list.add(new PerSon("yang",12));
list.add(new PerSon("yang",20));
list.add(new PerSon("ming",12));
list.add(new PerSon("ming",362));
list.add(new PerSon("tt",12));
list.add(new PerSon("kk",12));
Map<String, List<PerSon>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(PerSon::getName)); //会分成四组,根据名字来分组

//注意 list转map如果value值为null会报，如果key重复，不处理也会报错，处理最好如下所示

custmerNameMap = customerInfoBatchList.stream().filter(a->StringUtils.isNotBlank(a.getCustomerName())) //过滤空值

.collect(Collectors.toMap(XfaceCustomerInfoListForBatchResponseSubDTO::getCustomerId, XfaceCustomerInfoListForBatchResponseSubDTO::getCustomerName,(k1,k2)->k1)); //

(k1,k2)->k1)代表key重复时，取第一个

//总结:所有API都不用记!!要用任何一个方法,点开Stream类可以查看到,或者idea工具提示可以找到任何一个方法,每个方法的参数都是一个接口,找到该接口看看其要实现的方法,然后使用lambda表达式就可以了  } }

idea安装插件可以对stream流进行debug: