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Java8的新特性主要是Lambda表達式和流，當流和Lambda表達式結(jié)合起來一起使用時，因為流申明式處理數(shù)據(jù)集合的特點，可以讓代碼變得簡潔易讀

流如何簡化代碼

如果有一個需求，需要對數(shù)據(jù)庫查詢到的菜肴進行一個處理：

篩選出卡路里小于400的菜肴
對篩選出的菜肴進行一個排序
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以前的實現(xiàn)方式

private?List?beforeJava7(List dishList)?{
????List lowCaloricDishes =?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.對篩選出的菜肴進行排序
????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
????List lowCaloricDishesName =?new?ArrayList<>();
????for?(Dish d : lowCaloricDishes) {
????????lowCaloricDishesName.add(d.getName());
????}

????return?lowCaloricDishesName;
}

Java8之后的實現(xiàn)方式

private?List afterJava8(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)卡路里進行排序
????????????.map(Dish::getName)?//提取菜肴名稱
????????????.collect(Collectors.toList());?//轉(zhuǎn)換為List
}

不拖泥帶水，一氣呵成，原來需要寫24代碼實現(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候又有新需求了，新需求如下：

對數(shù)據(jù)庫查詢到的菜肴根據(jù)菜肴種類進行分類，返回一個Map>的結(jié)果

這要是放在jdk8之前肯定會頭皮發(fā)麻

Java8以前的實現(xiàn)方式

private?static?MapList> beforeJdk8(List dishList) {
????MapList> result =?new?HashMap<>();

????for?(Dish dish : dishList) {
????????//不存在則初始化
????????if?(result.get(dish.getType())==null) {
????????????List dishes =?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，再也不用擔心復雜集合處理需求

Java8以后的實現(xiàn)方式

private?static?MapList> 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牛批看到流的強大功能了吧，接下來將詳細介紹流

什么是流

流是從支持數(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算

如何生成流

生成流的方式主要有五種

1.通過集合生成，應用中最常用的一種

List<Integer>?integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer>?stream = integerList.stream();

通過集合的stream方法生成流

2.通過數(shù)組生成

int[] intArr =?new?int[]{1,?2,?3,?4,?5};
IntStream stream = Arrays.stream(intArr);

通過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。補充一點使用數(shù)值流可以避免計算過程中拆箱裝箱，提高性能。

Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三種方式將對象流【即Stream】轉(zhuǎn)換成對應的數(shù)值流，同時提供了boxed方法將數(shù)值流轉(zhuǎn)換為對象流

3.通過值生成

Stream stream = Stream.of(1,?2,?3,?4,?5);

通過Stream的of方法生成流，通過Stream的empty方法可以生成一個空流

4.通過文件生成

Stream?lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())

通過Files.line方法得到一個流，并且得到的每個流是給定文件中的一行

5.通過函數(shù)生成提供了iterate和generate兩個靜態(tài)方法從函數(shù)中生成流

iterator

Stream stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);

iterate方法接受兩個參數(shù)，第一個為初始化值，第二個為進行的函數(shù)操作，因為iterator生成的流為無限流，通過limit方法對流進行了截斷，只生成5個偶數(shù)

generator

Stream stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);

generate方法接受一個參數(shù)，方法參數(shù)類型為Supplier，由它為流提供值。generate生成的流也是無限流，因此通過limit對流進行了截斷

流的操作類型

流的操作類型主要分為兩種

1.中間操作

一個流可以后面跟隨零個或多個中間操作。其目的主要是打開流，做出某種程度的數(shù)據(jù)映射/過濾，然后返回一個新的流，交給下一個操作使用。這類操作都是惰性化的，僅僅調(diào)用到這類方法，并沒有真正開始流的遍歷，真正的遍歷需等到終端操作時，常見的中間操作有下面即將介紹的filter、map等

2.終端操作

一個流有且只能有一個終端操作，當這個操作執(zhí)行后，流就被關(guān)閉了，無法再被操作，因此一個流只能被遍歷一次，若想在遍歷需要通過源數(shù)據(jù)在生成流。終端操作的執(zhí)行，才會真正開始流的遍歷。如下面即將介紹的count、collect等

流使用

流的使用將分為終端操作和中間操作進行介紹

中間操作

filter篩選

List<Integer>?integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer>?stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);

通過使用filter方法進行條件篩選，filter的方法參數(shù)為一個條件

distinct去除重復元素

List<Integer>?integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer>?stream = integerList.stream().distinct();

通過distinct方法快速去除重復的元素

limit返回指定流個數(shù)

List<Integer>?integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer>?stream = integerList.stream().limit(3);

通過limit方法指定返回流的個數(shù)，limit的參數(shù)值必須>=0，否則將會拋出異常

skip跳過流中的元素

List<Integer>?integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer>?stream = integerList.stream().skip(2);

通過skip方法跳過流中的元素，上述例子跳過前兩個元素，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元素

List stringList = Arrays.asList("Java 8",?"Lambdas",?"In",?"Action");
Stream stream = stringList.stream().map(String::length);

通過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map方法完成了Dish->String的映射

flatMap流轉(zhuǎn)換

將一個流中的每個值都轉(zhuǎn)換為另一個流

List wordList = Arrays.asList("Hello",?"World");
List strList = wordList.stream()
????????.map(w -> w.split(" "))
????????.flatMap(Arrays::stream)
????????.distinct()
????????.collect(Collectors.toList());

map(w -> w.split(" "))的返回值為Stream，我們想獲取Stream，可以通過flatMap方法完成Stream ->Stream的轉(zhuǎn)換

元素匹配

提供了三種匹配方式

1.allMatch匹配所有

List integerList = Arrays.asList(1,?2,?3,?4,?5);
if?(integerList.stream().allMatch(i -> i >?3)) {
????System.out.println("值都大于3");
}

通過allMatch方法實現(xiàn)

2.anyMatch匹配其中一個

List integerList = 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anyMatch方法實現(xiàn)這個功能

3.noneMatch全部不匹配

List integerList = Arrays.asList(1,?2,?3,?4,?5);
if?(integerList.stream().noneMatch(i -> i >?3)) {
????System.out.println("值都小于3");
}

通過noneMatch方法實現(xiàn)

終端操作

統(tǒng)計流中元素個數(shù)

1.通過count

List integerList = Arrays.asList(1,?2,?3,?4,?5);
Long result = integerList.stream().count();

通過使用count方法統(tǒng)計出流中元素個數(shù)

2.通過counting

List integerList = Arrays.asList(1,?2,?3,?4,?5);
Long result = integerList.stream().collect(counting());

最后一種統(tǒng)計元素個數(shù)的方法在與collect聯(lián)合使用的時候特別有用

查找

提供了兩種查找方式

1.findFirst查找第一個

List<Integer>?integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer>?result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst();

通過findFirst方法查找到第一個大于三的元素并打印

2.findAny隨機查找一個

List<Integer>?integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer>?result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findAny();

通過findAny方法查找到其中一個大于三的元素并打印，因為內(nèi)部進行優(yōu)化的原因，當找到第一個滿足大于三的元素時就結(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

假設我們對一個集合中的值進行求和

jdk8之前

int?sum =?0;
for?(int?i : integerList) {
sum += i;
}

jdk8之后通過reduce進行處理

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寫成：

int?sum = integerList.stream().reduce(0, Integer::sum);

reduce接受兩個參數(shù)，一個初始值這里是0，一個BinaryOperator accumulator來將兩個元素結(jié)合起來產(chǎn)生一個新值，

另外reduce方法還有一個沒有初始化值的重載方法

獲取流中最小最大值

通過min/max獲取最小最大值

Optional min = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo);
Optional max = 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 comparator

通過minBy/maxBy獲取最小最大值

Optional min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
Optional max = 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 comparator

通過reduce獲取最小最大值

Optional min = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::min);
Optional max = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::max);

總結(jié)

通過使用Stream API可以簡化代碼，同時提高了代碼可讀性，趕緊在項目里用起來

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