玩轉(zhuǎn)Java8 Stream，代碼效率飛升
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概述
分類
具體用法
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)庫查詢。也可以使用 Stream API 來并行執(zhí)行操作。
簡而言之，Stream API 提供了一種高效且易于使用的處理數(shù)據(jù)的方式。
特點如下：
不是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不會保存數(shù)據(jù)。
不會修改原來的數(shù)據(jù)源，它會將操作后的數(shù)據(jù)保存到另外一個對象中。（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，只是對操作進(jìn)行了記錄，并不會立即執(zhí)行，需要等到執(zhí)行終止操作的時候才會進(jìn)行實際的計算。
分類
如上圖：
無狀態(tài)：指元素的處理不受之前元素的影響
有狀態(tài)：指該操作只有拿到所有元素之后才能繼續(xù)下去
非短路操作：指必須處理所有元素才能得到最終結(jié)果
短路操作：指遇到某些符合條件的元素就可以得到最終結(jié)果，如 A || B，只要 A 為 true，則無需判斷 B 的結(jié)果
具體用法
| 流的常用創(chuàng)建方法
使用 Collection 下的 stream() 和 parallelStream() 方法：
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream(); //獲取一個順序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //獲取一個并行流
使用 Arrays 中的 stream() 方法，將數(shù)組轉(zhuǎn)成流：
Integer[] nums = new Integer[10];
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(nums);
使用Stream中的靜態(tài)方法：of()、iterate()、generate()
Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(6);
stream2.forEach(System.out::println); // 0 2 4 6 8 10
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
stream3.forEach(System.out::println);
使用 BufferedReader.lines() 方法，將每行內(nèi)容轉(zhuǎn)成流：
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("F:\\test_stream.txt"));
Stream<String> lineStream = reader.lines();
lineStream.forEach(System.out::println);
使用 Pattern.splitAsStream() 方法，將字符串分隔成流：
Pattern pattern = Pattern.compile(",");
Stream<String> stringStream = pattern.splitAsStream("a,b,c,d");
stringStream.forEach(System.out::println);
| 流的中間操作
篩選與切片：
filter：過濾流中的某些元素
limit(n)：獲取 n 個元素
skip(n)：跳過 n 元素，配合 limit(n) 可實現(xiàn)分頁
distinct：通過流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重復(fù)元素
Stream<Integer> stream = Stream.of(6, 4, 6, 7, 3, 9, 8, 10, 12, 14, 14);
Stream<Integer> newStream = stream.filter(s -> s > 5) //6 6 7 9 8 10 12 14 14
.distinct() //6 7 9 8 10 12 14
.skip(2) //9 8 10 12 14
.limit(2); //9 8
newStream.forEach(System.out::println);
映射：
map：接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應(yīng)用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素。
flatMap：接收一個函數(shù)作為參數(shù)，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流。
List<String> list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");
//將每個元素轉(zhuǎn)成一個新的且不帶逗號的元素
Stream<String> s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", ""));
s1.forEach(System.out::println); // abc 123
Stream<String> s3 = list.stream().flatMap(s -> {
//將每個元素轉(zhuǎn)換成一個stream
String[] split = s.split(",");
Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
return s2;
});
s3.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3
排序：
sorted()：自然排序，流中元素需實現(xiàn) Comparable 接口
sorted(Comparator com)：定制排序，自定義 Comparator 排序器
List<String> list = Arrays.asList("aa", "ff", "dd");
//String 類自身已實現(xiàn)Compareable接口
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);// aa dd ff
Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
Student s3 = new Student("aa", 30);
Student s4 = new Student("dd", 40);
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2, s3, s4);
//自定義排序：先按姓名升序，姓名相同則按年齡升序
studentList.stream().sorted(
(o1, o2) -> {
if (o1.getName().equals(o2.getName())) {
return o1.getAge() - o2.getAge();
} else {
return o1.getName().compareTo(o2.getName());
}
}
).forEach(System.out::println);
消費：
peek：如同于 map，能得到流中的每一個元素。但 map 接收的是一個 Function 表達(dá)式，有返回值；而 peek 接收的是 Consumer 表達(dá)式，沒有返回值。
Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2);
studentList.stream()
.peek(o -> o.setAge(100))
.forEach(System.out::println);
//結(jié)果：
Student{name='aa', age=100}
Student{name='bb', age=100}
| 流的終止操作
匹配、聚合操作：
allMatch：接收一個 Predicate 函數(shù)，當(dāng)流中每個元素都符合該斷言時才返回 true，否則返回 false
noneMatch：接收一個 Predicate 函數(shù)，當(dāng)流中每個元素都不符合該斷言時才返回 true，否則返回 false
anyMatch：接收一個 Predicate 函數(shù)，只要流中有一個元素滿足該斷言則返回 true，否則返回 false
findFirst：返回流中第一個元素
findAny：返回流中的任意元素
count：返回流中元素的總個數(shù)
max：返回流中元素最大值
min：返回流中元素最小值
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 10); //false
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e > 10); //true
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 4); //true
Integer findFirst = list.stream().findFirst().get(); //1
Integer findAny = list.stream().findAny().get(); //1
long count = list.stream().count(); //5
Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get(); //5
Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get(); //1
規(guī)約操作：
①Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：第一次執(zhí)行時，accumulator 函數(shù)的第一個參數(shù)為流中的第一個元素，第二個參數(shù)為流中元素的第二個元素。
第二次執(zhí)行時，第一個參數(shù)為第一次函數(shù)執(zhí)行的結(jié)果，第二個參數(shù)為流中的第三個元素；依次類推。
②T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)：流程跟上面一樣，只是第一次執(zhí)行時，accumulator 函數(shù)的第一個參數(shù)為 identity，而第二個參數(shù)為流中的第一個元素。
③<U> U reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner)：在串行流(stream)中，該方法跟第二個方法一樣，即第三個參數(shù) combiner 不會起作用。
在并行流(parallelStream)中，我們知道流被 fork join 出多個線程進(jìn)行執(zhí)行，此時每個線程的執(zhí)行流程就跟第二個方法 reduce(identity,accumulator)一樣。
而第三個參數(shù) combiner 函數(shù)，則是將每個線程的執(zhí)行結(jié)果當(dāng)成一個新的流，然后使用第一個方法 reduce(accumulator)流程進(jìn)行規(guī)約。
//經(jīng)過測試，當(dāng)元素個數(shù)小于24時，并行時線程數(shù)等于元素個數(shù)，當(dāng)大于等于24時，并行時線程數(shù)為16
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24);
Integer v = list.stream().reduce((x1, x2) -> x1 + x2).get();
System.out.println(v); // 300
Integer v1 = list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2);
System.out.println(v1); //310
Integer v2 = list.stream().reduce(0,
(x1, x2) -> {
System.out.println("stream accumulator: x1:" + x1 + " x2:" + x2);
return x1 - x2;
},
(x1, x2) -> {
System.out.println("stream combiner: x1:" + x1 + " x2:" + x2);
return x1 * x2;
});
System.out.println(v2); // -300
Integer v3 = list.parallelStream().reduce(0,
(x1, x2) -> {
System.out.println("parallelStream accumulator: x1:" + x1 + " x2:" + x2);
return x1 - x2;
},
(x1, x2) -> {
System.out.println("parallelStream combiner: x1:" + x1 + " x2:" + x2);
return x1 * x2;
});
System.out.println(v3); //197474048
收集操作：
collect：接收一個 Collector 實例，將流中元素收集成另外一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
Collector<T, A, R> 是一個接口，有以下 5 個抽象方法：
Supplier<A> supplier()：創(chuàng)建一個結(jié)果容器 A
BiConsumer<A, T> accumulator()：消費型接口，第一個參數(shù)為容器 A，第二個參數(shù)為流中元素 T。
BinaryOperator<A> combiner()：函數(shù)接口，該參數(shù)的作用跟上一個方法(reduce)中的 combiner 參數(shù)一樣，將并行流中各個子進(jìn)程的運行結(jié)果(accumulator 函數(shù)操作后的容器 A)進(jìn)行合并。
Function<A, R> finisher()：函數(shù)式接口，參數(shù)為：容器 A，返回類型為：collect 方法最終想要的結(jié)果 R。
Set<Characteristics> characteristics()：返回一個不可變的 Set 集合，用來表明該 Collector 的特征。
CONCURRENT：表示此收集器支持并發(fā)。（官方文檔還有其他描述，暫時沒去探索，故不作過多翻譯）
UNORDERED：表示該收集操作不會保留流中元素原有的順序。
IDENTITY_FINISH：表示 finisher 參數(shù)只是標(biāo)識而已，可忽略。
Collector 工具庫：Collectors
Student s1 = new Student("aa", 10,1);
Student s2 = new Student("bb", 20,2);
Student s3 = new Student("cc", 10,3);
List<Student> list = Arrays.asList(s1, s2, s3);
//裝成list
List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10]
//轉(zhuǎn)成set
Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10]
//轉(zhuǎn)成map,注:key不能相同，否則報錯
Map<String, Integer> studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10}
//字符串分隔符連接
String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)
//聚合操作
//1.學(xué)生總數(shù)
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3
//2.最大年齡 (最小的minBy同理)
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20
//3.所有人的年齡
Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40
//4.平均年齡
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334
// 帶上以上所有方法
DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
//分組
Map<Integer, List<Student>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
//多重分組,先根據(jù)類型分再根據(jù)年齡分
Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
//分區(qū)
//分成兩部分，一部分大于10歲，一部分小于等于10歲
Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
//規(guī)約
Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40
Collectors.toList() 解析：
//toList 源碼
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
(left, right) -> {
left.addAll(right);
return left;
}, CH_ID);
}
//為了更好地理解，我們轉(zhuǎn)化一下源碼中的lambda表達(dá)式
public <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
Supplier<List<T>> supplier = () -> new ArrayList();
BiConsumer<List<T>, T> accumulator = (list, t) -> list.add(t);
BinaryOperator<List<T>> combiner = (list1, list2) -> {
list1.addAll(list2);
return list1;
};
Function<List<T>, List<T>> finisher = (list) -> list;
Set<Collector.Characteristics> characteristics = Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH));
return new Collector<T, List<T>, List<T>>() {
@Override
public Supplier supplier() {
return supplier;
}
@Override
public BiConsumer accumulator() {
return accumulator;
}
@Override
public BinaryOperator combiner() {
return combiner;
}
@Override
public Function finisher() {
return finisher;
}
@Override
public Set<Characteristics> characteristics() {
return characteristics;
}
};
}
（完）
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