Java Stream使用

Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的,并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性,它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率。从笔者之前看过的调查文章显示,绝大部分的开发者使用的JDK版本是java 8,其中Java Stream和lambda功不可没。

Java Stream就是一个数据流经的管道,并且在管道中对数据进行操作,然后流入下一个管道。有学过linux 管道的同学应该会很容易就理解。在没有Java Stram之前,对于集合类的操作,更多的是通过for循环。大家从后文中就能看出Java Stream相对于for 循环更加简洁、易用、快捷。

管道的功能包括:Filter(过滤)、Map(映射)、sort(排序)等,集合数据通过Java Stream管道处理之后,转化为另一组集合或数据输出。

Java Stream使用

二、Stream API代替for循环

我们先来看一个例子:

List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");

List<String> list = nameStrs.stream()
        .filter(s -> s.startsWith("L"))
        .map(String::toUpperCase)
        .sorted()
        .collect(toList());
System.out.println(list);
复制代码
  • 首先,我们使用Stream()函数,将一个List转换为管道流
  • 调用filter函数过滤数组元素,过滤方法使用lambda表达式,以L开头的元素返回true被保留,其他的List元素被过滤掉
  • 然后调用Map函数对管道流中每个元素进行处理,字母全部转换为大写
  • 然后调用sort函数,对管道流中数据进行排序
  • 最后调用collect函数toList,将管道流转换为List返回

最终的输出结果是:[LEMUR, LION]。大家可以想一想,上面的这些对数组进行遍历的代码,如果你用for循环来写,需要写多少行代码?来,我们来继续学习Java Stream吧!

三、将数组转换为管道流

使用Stream.of()方法,将数组转换为管道流。

String[] array = {"Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"};
Stream<String> nameStrs2 = Stream.of(array);

Stream<String> nameStrs3 = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur");
复制代码

四、将集合类对象转换为管道流

通过调用集合类的stream()方法,将集合类对象转换为管道流。

List<String> list = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur");
Stream<String> streamFromList = list.stream();

Set<String> set = new HashSet<>(list);
Stream<String> streamFromSet = set.stream();
复制代码

五、将文本文件转换为管道流

通过Files.lines方法将文本文件转换为管道流,下图中的Paths.get()方法作用就是获取文件,是Java NIO的API!

也就是说:我们可以很方便的使用Java Stream加载文本文件,然后逐行的对文件内容进行处理。

Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("file.txt"));
复制代码

2.Stream的filter与谓语逻辑

一、基础代码准备

建立一个实体类,该实体类有五个属性。下面的代码使用了lombok的注解Data、AllArgsConstructor,这样我们就不用写get、set方法和全参构造函数了。lombok会帮助我们在编译期生成这些模式化的代码。

@Data
@AllArgsConstructor
public class Employee {

   private Integer id;
   private Integer age;   //年龄
   private String gender;  //性别
   private String firstName;  
   private String lastName;
}
复制代码

写一个测试类,这个测试类的内容也很简单,新建十个Employee 对象

public class StreamFilterPredicate {
    
    public static void main(String[] args){
        Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
        Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
        Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
        Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
        Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
        Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
        Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
        Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
        Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
        Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");


        List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);

        List<Employee> filtered = employees.stream()
                .filter(e -> e.getAge() > 70 && e.getGender().equals("M"))
                .collect(Collectors.toList());

        System.out.println(filtered);

    }

}
复制代码

需要注意的是上面的filter传入了lambda表达式(之前的章节我们已经讲过了),表达过滤年龄大于70并且男性的Employee员工。输出如下:

[Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)]
复制代码

二、什么是谓词逻辑?

下面要说我们的重点了,通过之前的章节的讲解,我们已经知道lambda表达式表达的是一个匿名接口函数的实现。那具体到Stream.filter()中,它表达的是什么呢?看下图:可以看出它表达的是一个Predicate接口,在英语中这个单词的意思是:谓词。

Java Stream使用

什么是谓词?(百度百科)

Java Stream使用

什么是谓词逻辑?

WHERE 和 AND 限定了主语employee是什么,那么WHERE和AND语句所代表的逻辑就是谓词逻辑

SELECT *
FROM employee
WHERE age > 70
AND gender = 'M'
复制代码

三、谓词逻辑的复用

通常情况下,filter函数中lambda表达式为一次性使用的谓词逻辑。如果我们的谓词逻辑需要被多处、多场景、多代码中使用,通常将它抽取出来单独定义到它所限定的主语实体中。 比如:将下面的谓词逻辑定义在Employee实体class中。

public static Predicate<Employee> ageGreaterThan70 = x -> x.getAge() >70;
   public static Predicate<Employee> genderM = x -> x.getGender().equals("M");
复制代码

3.1.and语法(并集)

List<Employee> filtered = employees.stream()
        .filter(Employee.ageGreaterThan70.and(Employee.genderM))
        .collect(Collectors.toList());
复制代码

输出如下:

[Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)]
复制代码

3.2.or语法(交集)

List<Employee> filtered = employees.stream()
        .filter(Employee.ageGreaterThan70.or(Employee.genderM))
        .collect(Collectors.toList());
复制代码

输出如下:实际上就是年龄大于70的和所有的男性(由于79的那位也是男性,所以就是所有的男性)

[Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan), Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin), Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman), Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor), Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin), Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)]
复制代码

3.3.negate语法(取反)

List<Employee> filtered = employees.stream()
        .filter(Employee.ageGreaterThan70.or(Employee.genderM).negate())
        .collect(Collectors.toList());
复制代码

输出如下:把上一小节代码的结果取反,实际上就是所有的女性

[Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis), Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Mar
复制代码

3.Stream管道流的map操作

一、回顾Stream管道流map的基础用法

最简单的需求:将集合中的每一个字符串,全部转换成大写!

List<String> alpha = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur");

//不使用Stream管道流
List<String> alphaUpper = new ArrayList<>();
for (String s : alpha) {
    alphaUpper.add(s.toUpperCase());
}
System.out.println(alphaUpper); //[MONKEY, LION, GIRAFFE, LEMUR]

// 使用Stream管道流
List<String> collect = alpha.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
//上面使用了方法引用,和下面的lambda表达式语法效果是一样的
//List<String> collect = alpha.stream().map(s -> s.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());

System.out.println(collect); //[MONKEY, LION, GIRAFFE, LEMUR]
复制代码

所以map函数的作用就是针对管道流中的每一个数据元素进行转换操作。

Java Stream使用

二、处理非字符串类型集合元素

map()函数不仅可以处理数据,还可以转换数据的类型。如下:

List<Integer> lengths = alpha.stream()
        .map(String::length)
        .collect(Collectors.toList());

System.out.println(lengths); //[6, 4, 7, 5]
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
        .mapToInt(String::length)
        .forEach(System.out::println);
复制代码

输出如下:

6
4
7
5
复制代码

除了mapToInt。还有maoToLong,mapToDouble等等用法

三、再复杂一点:处理对象数据格式转换

还是使用上一节中的Employee类,创建10个对象。需求如下:

  • 将每一个Employee的年龄增加一岁
  • 将性别中的“M”换成“male”,F换成Female。
public static void main(String[] args){
    Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
    Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
    Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
    Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
    Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
    Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
    Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
    Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
    Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
    Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");


    List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);

    /*List<Employee> maped = employees.stream()
            .map(e -> {
                e.setAge(e.getAge() + 1);
                e.setGender(e.getGender().equals("M")?"male":"female");
                return e;
            }).collect(Collectors.toList());*/

    List<Employee> maped = employees.stream()
            .peek(e -> {
                e.setAge(e.getAge() + 1);
                e.setGender(e.getGender().equals("M")?"male":"female");
            }).collect(Collectors.toList());

    System.out.println(maped);

}
复制代码

由于map的参数e就是返回值,所以可以用peek函数。peek函数是一种特殊的map函数,当函数没有返回值或者参数就是返回值的时候可以使用peek函数。

四、flatMap

map可以对管道流中的数据进行转换操作,但是如果管道中还有管道该如何处理?即:如何处理二维数组及二维集合类。实现一个简单的需求:将“hello”,“world”两个字符串组成的集合,元素的每一个字母打印出来。如果不用Stream我们怎么写?写2层for循环,第一层遍历字符串,并且将字符串拆分成char数组,第二层for循环遍历char数组。

List<String> words = Arrays.asList("hello", "word");
words.stream()
        .map(w -> Arrays.stream(w.split("")))    //[[h,e,l,l,o],[w,o,r,l,d]]
        .forEach(System.out::println);
复制代码

输出打印结果:

java.util.stream.ReferencePipeline$Head@3551a94
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@531be3c5
复制代码
  • 用map方法是做不到的,这个需求用map方法无法实现。map只能针对一维数组进行操作,数组里面还有数组,管道里面还有管道,它是处理不了每一个元素的。
Java Stream使用
  • flatMap可以理解为将若干个子管道中的数据全都,平面展开到父管道中进行处理。
Java Stream使用
words.stream()
        .flatMap(w -> Arrays.stream(w.split(""))) // [h,e,l,l,o,w,o,r,l,d]
        .forEach(System.out::println);
复制代码

输出打印结果:

h
e
l
l
o
w
o
r
d
复制代码

4.Stream的状态与并行操作

一、回顾Stream管道流操作

Java Stream使用

通过前面章节的学习,我们应该明白了Stream管道流的基本操作。我们来回顾一下:

  • 源操作:可以将数组、集合类、行文本文件转换成管道流Stream进行数据处理
  • 中间操作:对Stream流中的数据进行处理,比如:过滤、数据转换等等
  • 终端操作:作用就是将Stream管道流转换为其他的数据类型。这部分我们还没有讲,我们后面章节再介绍。

看下面的脑图,可以有更清晰的理解:

Java Stream使用

二、中间操作:有状态与无状态

其实在程序员编程中,经常会接触到“有状态”,“无状态”,绝大部分的人都比较蒙。而且在不同的场景下,“状态”这个词的含义似乎有所不同。但是“万变不离其宗”,理解“状态”这个词在编程领域的含义,笔者教给大家几个关键点:

  • 状态通常代表公用数据,有状态就是有“公用数据”
  • 因为有公用的数据,状态通常需要额外的存储。
  • 状态通常被多人、多用户、多线程、多次操作,这就涉及到状态的管理及变更操作。

是不是更蒙了?举个例子,你就明白了

  • web开发session就是一种状态,访问者的多次请求关联同一个session,这个session需要存储到内存或者redis。多次请求使用同一个公用的session,这个session就是状态数据。
  • vue的vuex的store就是一种状态,首先它是多组件公用的,其次是不同的组件都可以修改它,最后它需要独立于组件单独存储。所以store就是一种状态。

回到我们的Stream管道流

  • filter与map操作,不需要管道流的前面后面元素相关,所以不需要额外的记录元素之间的关系。输入一个元素,获得一个结果。
  • sorted是排序操作、distinct是去重操作。像这种操作都是和别的元素相关的操作,我自己无法完成整体操作。就像班级点名就是无状态的,喊到你你就答到就可以了。如果是班级同学按大小个排序,那就不是你自己的事了,你得和周围的同学比一下身高并记住,你记住的这个身高比较结果就是一种“状态”。所以这种操作就是有状态操作。

三、Limit与Skip管道数据截取

List<String> limitN = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
        .limit(2)
        .collect(Collectors.toList());
List<String> skipN = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
        .skip(2)
        .collect(Collectors.toList());
复制代码
  • limt方法传入一个整数n,用于截取管道中的前n个元素。经过管道处理之后的数据是:[Monkey, Lion]。
  • skip方法与limit方法的使用相反,用于跳过前n个元素,截取从n到末尾的元素。经过管道处理之后的数据是: [Giraffe, Lemur]

四、Distinct元素去重

我们还可以使用distinct方法对管道中的元素去重,涉及到去重就一定涉及到元素之间的比较,distinct方法时调用Object的equals方法进行对象的比较的,如果你有自己的比较规则,可以重写equals方法。

List<String> uniqueAnimals = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());
复制代码

上面代码去重之后的结果是: ["Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"]

五、Sorted排序

默认的情况下,sorted是按照字母的自然顺序进行排序。如下代码的排序结果是:[Giraffe, Lemur, Lion, Monkey],字数按顺序G在L前面,L在M前面。第一位无法区分顺序,就比较第二位字母。

List<String> alphabeticOrder = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
        .sorted()
        .collect(Collectors.toList());
复制代码

排序我们后面还会给大家详细的讲一讲,所以这里暂时只做一个了解。

六、串行、并行与顺序

通常情况下,有状态和无状态操作不需要我们去关心。除非?:你使用了并行操作。

还是用班级按身高排队为例:班级有一个人负责排序,这个排序结果最后就会是正确的。那如果有2个、3个人负责按大小个排队呢?最后可能就乱套了。一个人只能保证自己排序的人的顺序,他无法保证其他人的排队顺序。

  • 串行的好处是可以保证顺序,但是通常情况下处理速度慢一些
  • 并行的好处是对于元素的处理速度快一些(通常情况下),但是顺序无法保证。这 可能会导致 进行一些 有状态操作 的时候,最后得到的不是你想要的结果。
Java Stream使用
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEach(System.out::println);
复制代码
  • parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理,而不是串行处理。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理,前面的元素后处理,也就是元素的顺序无法保证。

如果数据量比较小的情况下,不太能观察到,数据量大的话,就能观察到数据顺序是无法保证的。

Monkey
Lion
Lemur
Giraffe
Lion
复制代码

通常情况下,parallel()能够很好的利用CPU的多核处理器,达到更好的执行效率和性能,建议使用。但是有些特殊的情况下,parallel并不适合:深入了解请看这篇文章: blog.oio.de/2016/01/22/… 该文章中几个观点,说明并行操作的适用场景:

  • 数据源易拆分:从处理性能的角度,parallel()更适合处理ArrayList,而不是LinkedList。因为ArrayList从数据结构上讲是基于数组的,可以根据索引很容易的拆分为多个。
Java Stream使用
  • 适用于无状态操作:每个元素的计算都不得依赖或影响任何其他元素的计算,的运算场景。
  • 基础数据源无变化:从文本文件里面边读边处理的场景,不适合parallel()并行处理。parallel()一开始就容量固定的集合,这样能够平均的拆分、同步处理。

5.像使用SQL一样排序集合

在开始之前,我先卖个关子提一个问题:我们现在有一个Employee员工类。

@Data
@AllArgsConstructor
public class Employee {

   private Integer id;
   private Integer age;   //年龄
   private String gender;  //性别
   private String firstName;  
   private String lastName;
}
复制代码

你知道怎么对一个Employee对象组成的List集合, 先按照性别字段倒序排序,再按照年龄的倒序 进行排序么?如果您不知道4行代码以内的解决方案(其实是1行代码就可以实现,但笔者格式化为4行),我觉得您有必要一步步的看下去。

Java Stream使用

一、字符串List排序

cities是一个字符串数组。 注意london的首字母是小写的。

List<String> cities = Arrays.asList(
        "Milan",
        "london",
        "San Francisco",
        "Tokyo",
        "New Delhi"
);
System.out.println(cities);
//[Milan, london, San Francisco, Tokyo, New Delhi]

cities.sort(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER);
System.out.println(cities);
//[london, Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo]

cities.sort(Comparator.naturalOrder());
System.out.println(cities);
//[Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo, london]
复制代码
  • 当使用sort方法,按照String.CASE_INSENSITIVE_ORDER(字母大小写不敏感)的规则排序,结果是:[london, Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo]
  • 如果使用Comparator.naturalOrder()字母自然顺序排序,结果是:[Milan, New Delhi, San Francisco, Tokyo, london]

同样我们可以把排序器Comparator用在Stream管道流中。

cities.stream().sorted(Comparator.naturalOrder()).forEach(System.out::println);

//Milan
//New Delhi
//San Francisco
//Tokyo
//london
复制代码

在java 7我们是使用Collections.sort()接受一个数组参数,对数组进行排序。 在java 8之后可以直接调用集合类的sort()方法进行排序 。sort()方法的参数是一个比较器Comparator接口的实现类,Comparator接口的我们下一节再给大家介绍一下。

二、整数类型List排序

List<Integer> numbers = Arrays.asList(6, 2, 1, 4, 9);
System.out.println(numbers); //[6, 2, 1, 4, 9]

numbers.sort(Comparator.naturalOrder());  //自然排序
System.out.println(numbers); //[1, 2, 4, 6, 9]

numbers.sort(Comparator.reverseOrder()); //倒序排序
System.out.println(numbers);  //[9, 6, 4, 2, 1]
复制代码

三、按对象字段对 List 排序

这个功能就比较有意思了,举个例子大家理解一下。

Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");


List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);

employees.sort(Comparator.comparing(Employee::getAge));
employees.forEach(System.out::println);
复制代码
  • 首先,我们创建了10个Employee对象,然后将它们转换为List
  • 然后重点的的代码:使用了函数应用Employee::getAge作为对象的排序字段,即使用员工的年龄作为排序字段
  • 然后调用List的forEach方法将List排序结果打印出来,如下(当然我们重写了Employee的toString方法,不然打印结果没有意义):
Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis)
Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor)
Employee(id=9, age=15, gender=F, firstName=Neetu, lastName=Singh)
Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Maria)
Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan)
Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman)
Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)
Employee(id=7, age=68, gender=F, firstName=Melissa, lastName=Roy)
Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)
复制代码
  • 如果我们希望List按照年龄age的倒序排序,就使用reversed()方法。如:
employees.sort(Comparator.comparing(Employee::getAge).reversed());
复制代码

四、Comparator链对 List 排序

下面这段代码先是按性别的倒序排序,再按照年龄的倒序排序。

employees.sort(
        Comparator.comparing(Employee::getGender)
        .thenComparing(Employee::getAge)
        .reversed()
);
employees.forEach(System.out::println);

//都是正序 ,不加reversed
//都是倒序,最后面加一个reserved
//先是倒序(加reserved),然后正序
//先是正序(加reserved),然后倒序(加reserved)
复制代码

细心的朋友可能注意到:我们只用了一个reversed()倒序方法,这个和SQL的表述方式不太一样。这个问题不太好用语言描述,建议大家去看一下视频!

排序结果如下:

Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)
Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)
Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman)
Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan)
Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor)
Employee(id=7, age=68, gender=F, firstName=Melissa, lastName=Roy)
Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Maria)
Employee(id=9, age=15, gender=F, firstName=Neetu, lastName=Singh)
Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis)
复制代码

6.函数式接口Comparator

一、函数式接口是什么?

所谓的函数式接口,实际上就是接口里面 只能有一个抽象方法的接口 。我们上一节用到的Comparator接口就是一个典型的函数式接口,它只有一个抽象方法compare。

Java Stream使用

只有一个抽象方法?那上图中的equals方法不是也没有函数体么?不急,和我一起往下看!

二、函数式接口的特点

  • 接口有且仅有一个抽象方法,如上图的抽象方法compare
  • 允许定义静态非抽象方法
  • 允许定义默认defalut非抽象方法(default方法也是java8才有的,见下文)
  • 允许java.lang.Object中的public方法,如上图的方法equals。
  • FunctionInterface注解不是必须的,如果一个接口符合"函数式接口"定义,那么加不加该注解都没有影响。加上该注解能够更好地让编译器进行检查。如果编写的不是函数式接口,但是加上了@FunctionInterface,那么编译器会报错

甚至可以说:函数式接口是专门为lambda表达式准备的, lambda表达式是只实现接口中唯一的抽象方法的匿名实现类

三、default关键字

顺便讲一下default关键字,在java8之前

  • 接口是不能有方法的实现,所有方法全都是抽象方法
  • 实现接口就必须实现接口里面的所有方法

这就导致一个问题: 当一个接口有很多的实现类的时候,修改这个接口就变成了一个非常麻烦的事,需要修改这个接口的所有实现类

这个问题困扰了java工程师许久,不过在java8中这个问题得到了解决,没错就是default方法

  • default方法可以有自己的默认实现,即有方法体。
  • 接口实现类可以不去实现default方法,并且可以使用default方法。

四、JDK中的函数式接口举例

java.lang.Runnable,

java.util.Comparator,

java.util.concurrent.Callable

java.util.function包下的接口,如Consumer、Predicate、Supplier等

五、自定义Comparator排序

我们自定义一个排序器,实现compare函数(函数式接口Comparator唯一的抽象方法)。返回0表示元素相等,-1表示前一个元素小于后一个元素,1表示前一个元素大于后一个元素。这个规则和java 8之前没什么区别。

下面代码用自定义接口实现类的的方式实现:按照年龄的倒序排序!

employees.sort(new Comparator<Employee>() {
    @Override
    public int compare(Employee em1, Employee em2) {
        if(em1.getAge() == em2.getAge()){
            return 0;
        }
        return em1.getAge() - em2.getAge() > 0 ? -1:1;
    }
});
employees.forEach(System.out::println);
复制代码

最终的打印结果如下,按照年龄的自定义规则进行排序。

Employee(id=8, age=79, gender=M, firstName=Alex, lastName=Gussin)
Employee(id=7, age=68, gender=F, firstName=Melissa, lastName=Roy)
Employee(id=10, age=45, gender=M, firstName=Naveen, lastName=Jain)
Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
Employee(id=4, age=26, gender=M, firstName=Jon, lastName=Lowman)
Employee(id=1, age=23, gender=M, firstName=Rick, lastName=Beethovan)
Employee(id=5, age=19, gender=F, firstName=Cristine, lastName=Maria)
Employee(id=9, age=15, gender=F, firstName=Neetu, lastName=Singh)
Employee(id=6, age=15, gender=M, firstName=David, lastName=Feezor)
Employee(id=2, age=13, gender=F, firstName=Martina, lastName=Hengis)
复制代码

这段代码如果以lambda表达式简写。箭头左侧是参数,右侧是函数体,参数类型和返回值根据上下文自动判断。如下:

employees.sort((em1,em2) -> {
    if(em1.getAge() == em2.getAge()){
        return 0;
    }
    return em1.getAge() - em2.getAge() > 0 ? -1:1;
});
employees.forEach(System.out::println);
复制代码

7.Stream查找与匹配元素

在我们对数组或者集合类进行操作的时候,经常会遇到这样的需求,比如:

  • 是否包含某一个“匹配规则”的元素
  • 是否所有的元素都符合某一个“匹配规则”
  • 是否所有元素都不符合某一个“匹配规则”
  • 查找第一个符合“匹配规则”的元素
  • 查找任意一个符合“匹配规则”的元素

这些需求如果用for循环去写的话,还是比较麻烦的,需要使用到for循环和break!本节就介绍一个如何用Stream API来实现“查找与匹配”。

一、对比一下有多简单

employees是10个员工对象组成的List,在前面的章节中我们已经用过多次,这里不再列出代码。

如果我们不用Stream API实现,查找员工列表中是否包含年龄大于70的员工?代码如下:

boolean isExistAgeThan70 = false;
for(Employee employee:employees){
  if(employee.getAge() > 70){
    isExistAgeThan70 = true;
    break;
  }
}
复制代码

如果我们使用Stream API就是下面的一行代码,其中使用到了我们之前学过的"谓词逻辑"。

boolean isExistAgeThan70 = employees.stream().anyMatch(Employee.ageGreaterThan70);
复制代码

将谓词逻辑换成lambda表达式也可以,代码如下:

boolean isExistAgeThan72 = employees.stream().anyMatch(e -> e.getAge() > 72);
复制代码

所以,我们介绍了第一个匹配规则函数:anyMatch,判断Stream流中是否包含某一个“匹配规则”的元素。这个匹配规则可以是 lambda表达式 或者 谓词

二、其他匹配规则函数介绍

  • 是否所有员工的年龄都大于10岁?allMatch匹配规则函数:判断是够Stream流中的所有元素都 符合 某一个"匹配规则"。
boolean isExistAgeThan10 = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 10);
复制代码
  • 是否不存在小于18岁的员工?noneMatch匹配规则函数:判断是否Stream流中的所有元素都 不符合 某一个"匹配规则"。
boolean isExistAgeLess18 = employees.stream().noneMatch(e -> e.getAge() < 18);
复制代码

三、元素查找与Optional

从列表中按照顺序查找第一个年龄大于40的员工。

Optional<Employee> employeeOptional
        =  employees.stream().filter(e -> e.getAge() > 40).findFirst();
System.out.println(employeeOptional.get());
复制代码

打印结果

Employee(id=3, age=43, gender=M, firstName=Ricky, lastName=Martin)
复制代码

Optional类代表一个值存在或者不存在。在java8中引入,这样就不用返回null了。

  • isPresent() 将在 Optional 包含值的时候返回 true , 否则返回 false 。
  • ifPresent(Consumer block) 会在值存在的时候执行给定的代码块。我们在第3章 介绍了 Consumer 函数式接口;它让你传递一个接收 T 类型参数,并返回 void 的Lambda 表达式。
  • T get() 会在值存在时返回值,否则?出一个 NoSuchElement 异常。
  • T orElse(T other) 会在值存在时返回值,否则返回一个默认值。

关于Optinal的各种函数用法请观看视频! B站观看地址

  • findFirst用于查找第一个符合“匹配规则”的元素,返回值为Optional
  • findAny用于查找任意一个符合“匹配规则”的元素,返回值为Optional

8.Stream集合元素归约

Stream API为我们提供了 Stream.reduce 用来实现集合元素的归约。reduce函数有三个参数:

  • Identity标识 :一个元素,它是归约操作的初始值,如果流为空,则为默认结果。
  • Accumulator累加器 :具有两个参数的函数:归约运算的部分结果和流的下一个元素。
  • Combiner合并器(可选) :当归约并行化时,或当累加器参数的类型与累加器实现的类型不匹配时,用于合并归约操作的部分结果的函数。
    Java Stream使用

    注意观察上面的图,我们先来理解累加器:

  • 阶段累加结果作为累加器的第一个参数
  • 集合遍历元素作为累加器的第二个参数

Integer类型归约

reduce初始值为0,累加器可以是lambda表达式,也可以是方法引用。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
int result = numbers
        .stream()
        .reduce(0, (subtotal, element) -> subtotal + element);
System.out.println(result);  //21

int result = numbers
        .stream()
        .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(result); //21
复制代码

String类型归约

不仅可以归约Integer类型,只要累加器参数类型能够匹配,可以对任何类型的集合进行归约计算。

List<String> letters = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e");
String result = letters
        .stream()
        .reduce("", (partialString, element) -> partialString + element);
System.out.println(result);  //abcde


String result = letters
        .stream()
        .reduce("", String::concat);
System.out.println(result);  //ancde
复制代码

复杂对象归约

计算所有的员工的年龄总和。

Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");


List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);


Integer total = employees.stream().map(Employee::getAge).reduce(0,Integer::sum);
System.out.println(total); //346
复制代码
  • 先用map将Stream流中的元素由Employee类型处理为Integer类型(age)。
  • 然后对Stream流中的Integer类型进行归约

Combiner合并器的使用

除了使用map函数实现类型转换后的集合归约,我们还可以用Combiner合并器来实现,这里第一次使用到了Combiner合并器。 因为Stream流中的元素是Employee,累加器的返回值是Integer,所以二者的类型不匹配。这种情况下可以使用Combiner合并器对累加器的结果进行二次归约,相当于做了类型转换。

Integer total3 = employees.stream()
        .reduce(0,(totalAge,emp) -> totalAge + emp.getAge(),Integer::sum); //注意这里reduce方法有三个参数
System.out.println(total); //346
复制代码

计算结果和使用map进行数据类型转换的方式是一样的。

并行流数据归约(使用合并器)

对于大数据量的集合元素归约计算,更能体现出Stream并行流计算的威力。

Java Stream使用

在进行并行流计算的时候,可能会将集合元素分成多个组计算。为了更快的将分组计算结果累加,可以使用合并器。

Integer total2 = employees
        .parallelStream()
        .map(Employee::getAge)
        .reduce(0,Integer::sum,Integer::sum);  //注意这里reduce方法有三个参数

System.out.println(total); //346
复制代码

9.StreamAPI终端操作

一、Java Stream管道数据处理操作

在本号之前写过的文章中,曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。在使用的过程中分为三个阶段。在开始本文之前,我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段,如图:

Java Stream使用
  • 第一阶段(图中蓝色):将集合、数组、或行文本文件转换为java Stream管道流
  • 第二阶段(图中虚线部分):管道流式数据处理操作,处理管道中的每一个元素。上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素。
  • 第三阶段(图中绿色):管道流结果处理操作,也就是本文的将介绍的核心内容。

在开始学习之前,仍然有必要回顾一下我们之前给大家讲过的一个例子:

List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");

List<String> list = nameStrs.stream()
        .filter(s -> s.startsWith("L"))
        .map(String::toUpperCase)
        .sorted()
        .collect(toList());
System.out.println(list);
复制代码
[LEMUR, LION]

如果你不使用java Stream管道流的话,想一想你需要多少行代码完成上面的功能呢?回到正题,这篇文章就是要给大家介绍第三阶段:对管道流处理结果都可以做哪些操作呢?下面开始吧!

二、ForEach和ForEachOrdered

如果我们只是希望将Stream管道流的处理结果打印出来,而不是进行类型转换,我们就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。

Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEach(System.out::println);
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEachOrdered(System.out::println);
复制代码
  • parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理,而不是串行处理,这样处理速度更快。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理,前面的元素后处理,也就是元素的顺序无法保证
  • forEachOrdered从名字上看就可以理解,虽然在数据处理顺序上可能无法保障,但是forEachOrdered方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致。也就是下面的样子(forEach方法则无法保证这个顺序):
Monkey
Lion
Giraffe
Lemur
Lion
复制代码

三、元素的收集collect

java Stream 最常见的用法就是:一将集合类转换成管道流,二对管道流数据处理,三将管道流处理结果在转换成集合类。那么collect()方法就为我们提供了这样的功能:将管道流处理结果在转换成集合类。

3.1.收集为Set

通过Collectors.toSet()方法收集Stream的处理结果,将所有元素收集到Set集合中。

Set<String> collectToSet = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) 
.collect(Collectors.toSet());

//最终collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur],注意Set会去重。
复制代码

3.2.收集到List

同样,可以将元素收集到 List 使用 toList() 收集器中。

List<String> collectToList = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toList());

// 最终collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]
复制代码

3.3.通用的收集方式

上面为大家介绍的元素收集方式,都是专用的。比如使用Collectors.toSet()收集为Set类型集合;使用Collectors.toList()收集为List类型集合。那么,有没有一种比较通用的数据元素收集方式,将数据收集为任意的Collection接口子类型。 所以,这里就像大家介绍一种通用的元素收集方式,你可以将数据元素收集到任意的Collection类型:即向所需Collection类型提供构造函数的方式。

LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));

//最终collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]
复制代码

注意:代码中使用了LinkedList::new,实际是调用LinkedList的构造函数,将元素收集到Linked List。当然你还可以使用诸如 LinkedHashSet::newPriorityQueue::new 将数据元素收集为其他的集合类型,这样就比较通用了。

3.4.收集到Array

通过toArray(String[]::new)方法收集Stream的处理结果,将所有元素收集到字符串数组中。

String[] toArray = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) .toArray(String[]::new);

//最终toArray字符串数组中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]
复制代码

3.5.收集到Map

使用Collectors.toMap()方法将数据元素收集到Map里面,但是出现一个问题:那就是管道中的元素是作为key,还是作为value。我们用到了一个Function.identity()方法,该方法很简单就是返回一个“ t -> t ”(输入就是输出的lambda表达式)。另外使用管道流处理函数 distinct() 来确保Map键值的唯一性。

Map<String, Integer> toMap = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(
       Function.identity(),   //元素输入就是输出,作为key
       s -> (int) s.chars().distinct().count()// 输入元素的不同的字母个数,作为value
));

// 最终toMap的结果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}   
复制代码

3.6.分组收集groupingBy

Collectors.groupingBy用来实现元素的分组收集,下面的代码演示如何根据首字母将不同的数据元素收集到不同的List,并封装为Map。

Map<Character, List<String>> groupingByList =  Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.collect(Collectors.groupingBy(
       s -> s.charAt(0) ,  //根据元素首字母分组,相同的在一组
       // counting()        // 加上这一行代码可以实现分组统计
));

// 最终groupingByList内的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}
//如果加上counting() ,结果是:  {G=1, L=3, M=1}
复制代码

这是该过程的说明:groupingBy第一个参数作为分组条件,第二个参数是子收集器。

四、其他常用方法

boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);
// 判断管道中是否包含2,结果是: true

long nrOfAnimals = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"
).count();
// 管道中元素数据总计结果nrOfAnimals: 4

int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();
// 管道中元素数据累加结果sum: 6

OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();
//管道中元素数据平均值average: OptionalDouble[2.0]


int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);
//管道中元素数据最大值max: 3


IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();
// 全面的统计结果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}
复制代码

10.java8如何排序Map

在这篇文章中,您将学习 如何使用Java对Map进行排序 。前几日有位朋友面试遇到了这个问题,看似很简单的问题,但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题。所以我决定写这样一篇文章。在Java中,有多种方法可以对Map进行排序,但是我们将重点介绍Java 8 Stream,这是实现目标的一种非常优雅的方法。

一、什么是Java 8 Stream

使用Java 8 Streams,我们可以按键和按值对映射进行排序。下面是它的工作原理

Java Stream使用
sorted()
LinkedHashMap

sorted() 方法以a Comparator 作为参数,从而可以按任何类型的值对Map进行排序。如果对Comparator不熟悉,可以看本号前几天的文章,有一篇文章专门介绍了使用Comparator对List进行排序。

二、学习一下HashMap的merge()函数

在学习Map排序之前,有必要讲一下HashMap的merge()函数,该函数应用场景就是当Key重复的时候,如何处理Map的元素值。这个函数有三个参数:

  • 参数一:向map里面put的键
  • 参数二:向map里面put的值
  • 参数三:如果键发生重复,如何处理值。可以是一个函数,也可以写成lambda表达式。
String k = "key";
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>() {{
            put(k, 1);
        }};
        map.merge(k, 2, (oldVal, newVal) -> oldVal + newVal);
复制代码

看上面一段代码,我们首先创建了一个HashMap,并往里面放入了一个键值为k:1的元素。当我们调用merge函数,往map里面放入k:2键值对的时候,k键发生重复,就执行后面的lambda表达式。表达式的含义是:返回旧值oldVal加上新值newVal(1+2),现在map里面只有一项元素那就是k:3。

其实lambda表达式很简单:表示匿名函数,箭头左侧是参数,箭头右侧是函数体。函数的参数类型和返回值,由代码上下文来确定。

三、按Map的键排序

下面一个例子使用Java 8 Stream按Map的键进行排序:

// 创建一个Map,并填入数据
Map<String, Integer> codes = new HashMap<>();
codes.put("United States", 1);
codes.put("Germany", 49);
codes.put("France", 33);
codes.put("China", 86);
codes.put("Pakistan", 92);

// 按照Map的键进行排序
Map<String, Integer> sortedMap = codes.entrySet().stream()    
        .sorted(Map.Entry.comparingByKey())
        .collect(
                Collectors.toMap(
                    Map.Entry::getKey, 
                    Map.Entry::getValue,
                    (oldVal, newVal) -> oldVal,
                    LinkedHashMap::new
                )
        );

// 将排序后的Map打印
sortedMap.entrySet().forEach(System.out::println);
复制代码

看上文中第二段代码:

  • 首先使用entrySet().stream() 将Map类型转换为Stream流类型。
  • 然后使用sorted方法排序,排序的依据是Map.Entry.comparingByKey(),也就是按照Map的键排序
  • 最后用collect方法将Stream流转成LinkedHashMap。 其他参数都好说,重点看第三个参数,就是一个merge规则的lambda表达式,与merge方法的第三个参数的用法一致。由于本例中没有重复的key,所以新值旧值随便返回一个即可。

上面的程序将在控制台上打印以下内容,键(国家/地区名称)以自然字母顺序排序:

China=86
France=33
Germany=49
Pakistan=92
United States=1
复制代码

请注意使用 LinkedHashMap 来存储排序的结果以保持顺序。默认情况下, Collectors.toMap() 返回 HashMapHashMap 不能保证元素的顺序。

如果希望按照键进行逆向排序,加入下图中红色部分代码即可。

四、按Map的值排序

当然,您也可以使用Stream API按其值对Map进行排序:

Map<String, Integer> sortedMap2 = codes.entrySet().stream()
        .sorted(Map.Entry.comparingByValue())
        .collect(Collectors.toMap(
                Map.Entry::getKey,
                Map.Entry::getValue,
                (oldVal, newVal) -> oldVal,
                LinkedHashMap::new));

sortedMap2.entrySet().forEach(System.out::println);
复制代码

这是显示Map按值排序的输出:

United States=1
France=33
Germany=49
China=86
Pakistan=92
复制代码

五、使用TreeMap按键排序

大家可能都知道TreeMap内的元素是有顺序的,所以利用TreeMap排序也是可取的一种方法。您需要做的就是创建一个 TreeMap 对象,并将数据从 HashMap put到 TreeMap 中,非常简单:

// 将 `HashMap` 转为 `TreeMap`
Map<String, Integer> sorted = new TreeMap<>(codes);
复制代码

这是输出:

China=86
France=33
Germany=49
Pakistan=92
United States=1
复制代码

如上所示,键(国家/地区名称)以自然字母顺序排序。

最后:上文代码

String k = "key";
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>() {{
    put(k, 1);
}};
map.merge(k, 2, (oldVal, newVal) -> oldVal + newVal);

// 创建一个Map,并填入数据
Map<String, Integer> codes = new HashMap<>();
codes.put("United States", 1);
codes.put("Germany", 49);
codes.put("France", 33);
codes.put("China", 86);
codes.put("Pakistan", 92);

// 按照Map的键进行排序
Map<String, Integer> sortedMap = codes.entrySet().stream()
        .sorted(Map.Entry.comparingByKey())
        .collect(
                Collectors.toMap(
                    Map.Entry::getKey,
                    Map.Entry::getValue,
                    (oldVal, newVal) -> oldVal,
                    LinkedHashMap::new
                )
        );

// 将排序后的Map打印
sortedMap.entrySet().forEach(System.out::println);

// sort the map by values
Map<String, Integer> sorted = codes.entrySet().stream()
        .sorted(Map.Entry.comparingByValue())
        .collect(Collectors.toMap(
                Map.Entry::getKey,
                Map.Entry::getValue,
                (oldVal, newVal) -> oldVal,
                LinkedHashMap::new));

sorted.entrySet().forEach(System.out::println);
复制代码

原文 

https://juejin.im/post/5ef9ddd26fb9a07e66233be5

本站部分文章源于互联网,本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载,为网友免费提供。如有著作权人或出版方提出异议,本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们,以便我们及时纠正。

PS:推荐一个微信公众号: askHarries 或者qq群:474807195,里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多

转载请注明原文出处:Harries Blog™ » Java Stream使用

赞 (0)
分享到:更多 ()

评论 0

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址