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程序員的成長之路

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閱讀本文大概需要 10?分鐘。

來自：https://sourl.cn/DNU3FV

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

放大招，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 Map> beforeJdk8(List dishList) {    Map> 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<Integer> 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<String> 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。

流的使用

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

求和

通過summingInt

int sum = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories));

如果數(shù)據(jù)類型為double、long，則通過summingDouble、summingLong方法進行求和。

通過reduce

int sum = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(0, Integer::sum);

通過sum

int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum();

在上面求和、求最大值、最小值的時候，對于相同操作有不同的方法可以選擇執(zhí)行。可以選擇collect、reduce、min/max/sum方法，推薦使用min、max、sum方法。因為它最簡潔易讀，同時通過mapToInt將對象流轉(zhuǎn)換為數(shù)值流，避免了裝箱和拆箱操作。

通過averagingInt求平均值

double average = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories));

如果數(shù)據(jù)類型為double、long，則通過averagingDouble、averagingLong方法進行求平均。

通過summarizingInt同時求總和、平均值、最大值、最小值

IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish::getCalories));double average = intSummaryStatistics.getAverage();  //獲取平均值int min = intSummaryStatistics.getMin();  //獲取最小值int max = intSummaryStatistics.getMax();  //獲取最大值long sum = intSummaryStatistics.getSum();  //獲取總和

如果數(shù)據(jù)類型為double、long，則通過summarizingDouble、summarizingLong方法。

通過foreach進行元素遍歷

List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);integerList.stream().forEach(System.out::println);

而在jdk8之前實現(xiàn)遍歷：

for (int i : integerList) {    System.out.println(i);}

jdk8之后遍歷元素來的更為方便，原來的for-each直接通過foreach方法就能實現(xiàn)了

返回集合

List<String> strings = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toList());Set<String> sets = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toSet());

只舉例了一部分，還有很多其他方法 jdk8之前

 List<String> stringList = new ArrayList<>();    Set<String> stringSet = new HashSet<>();    for (Dish dish : menu) {        stringList.add(dish.getName());        stringSet.add(dish.getName());}

通過遍歷和返回集合的使用發(fā)現(xiàn)流只是把原來的外部迭代放到了內(nèi)部進行，這也是流的主要特點之一。內(nèi)部迭代可以減少好多代碼量

通過joining拼接流中的元素

String result = menu.stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining(", "));

默認如果不通過map方法進行映射處理拼接的toString方法返回的字符串，joining的方法參數(shù)為元素的分界符，如果不指定生成的字符串將是一串的，可讀性不強。

進階通過groupingBy進行分組

Map>> result = dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));

在collect方法中傳入groupingBy進行分組，其中groupingBy的方法參數(shù)為分類函數(shù)。還可以通過嵌套使用groupingBy進行多級分類。

Map> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType,        groupingBy(dish -> {            if (dish.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET;                else if (dish.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL;                else return CaloricLevel.FAT;        })));

進階通過partitioningBy進行分區(qū)

分區(qū)是特殊的分組，它分類依據(jù)是true和false，所以返回的結(jié)果最多可以分為兩組

Map<Boolean, List> result = menu.stream().collect(partitioningBy(Dish :: isVegetarian))

等同于

Map<Boolean, List> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian))

這個例子可能并不能看出分區(qū)和分類的區(qū)別，甚至覺得分區(qū)根本沒有必要，換個明顯一點的例子：

List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);Map<Boolean, List> result = integerList.stream().collect(partitioningBy(i -> i < 3));

返回值的鍵仍然是布爾類型，但是它的分類是根據(jù)范圍進行分類的，分區(qū)比較適合處理根據(jù)范圍進行分類。

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。講道理在沒學Stream API之前，誰要是給我在應用里寫很多Lambda，Stream API，飛起就想給他一腳。

我想，我現(xiàn)在可能愛上他了【嘻嘻】。同時使用的時候注意不要將聲明式和命令式編程混合使用，前幾天刷segment刷到一條：

imango老哥說的很對，別用聲明式編程的語法干命令式編程的勾當

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