以前看了许多介绍Java8 Stream的文章,可是初次接触真的是难以理解(我悟性比较低),没办法只能"死记硬背",可是昨天我打王者荣耀(那一局我赢了,牛魔全场MVP)的时候,忽然迸发了灵感,感受以前没有理解透彻的一会儿就理解透彻了。因此决定用简单的方式来回忆下我认为的java8 Stream.java
lambda表达式是Stream API的基石,因此想要学会Stream API的使用,必须先要理解lambda表达式,这里对lambda作一个简单回顾。git
咱们经常会看到这样的代码github
Arrays.sort(new Integer[]{1, 8, 7, 4}, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer first, Integer second) {
return first.compareTo(second);
}
});
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上面这种写法就是使用了匿名类,咱们常常会使用匿名类的方式,由于咱们只运行一次,不想它一直存在。虽说lambda表达式是为了什么所谓的函数式编程,也是你们在社区千呼万唤才出来的,可是在我看来就是为了方(偷)便(懒)。sql
上面的代码写着麻烦,可是转换成下面这样的呢?编程
Arrays.sort(new Integer[]{1, 8, 7, 4},
(first,second) -> first.compareTo(second));
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这样看着多清爽,并且把一些没必要要的细节都屏蔽了。对于这种只包含一个抽象方法的接口,你能够经过lambda接口来建立该接口的对象,这种接口被称为函数式接口。api
lambda表达式引入了一个新的操做符:->,它把lambda表达式分为了2部分bash
(n) -> n*n
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左侧指定表达式所需的参数,若是不须要参数,也能够为空。右侧是lambda代码块,它指定lambda表达式的动做。app
须要注意的是若是方法中只有一个返回的时候不用声明,默认会返回。若是有分支返回的时候须要都进行声明。jvm
(n) -> {
if( n <= 10)
return n*n;
return n * 10;
}
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有些时候,先要传递给其余代码的操做已经有实现的方法了。好比GUI中先要在按钮被点击时打印event对象,那么能够这样调用ide
button.setOnAction(event -> System.out.println(event));
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这个时候我想偷懒,我不想写event参数,由于只有一个参数,jvm不能帮帮我吗?下面是修改好的代码
button.setOnAction(System.out::println);
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表达式System.out::println
是一个方法引用,等同于lambda表达式x -> System.out.println(x)
。**::**操做符将方法名和对象或类的名字分割开来,如下是三种主要的使用状况:
前两种状况,方法引用等同于提供方法参数的lambda表达式。好比Math::pow ==== (x,y) -> Math.pow(x,y)
。
第三种状况,第一个参数会称为执行方法的对象。好比String::compareToIgnoreCase ==== (x,y) -> x.compareToIgnoreCase(y)
。
还有this::equals ==== x -> this.equals(x)
,super::equals ==== super.equals(x)
。
List<String> strList = Arrays.asList("1","2","3");
Stream<Integer> stream = strList.stream().map(Integer::new);
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上面代码的Integer::new
就是构造器引用,不一样的是在构造器引用中方法名是new。若是存在多个构造器,编译器会从上下文推断并找出合适的那一个。
Stream这个单词翻译过来就是流的意思,溪流的流,水流的流。
在我看来stream就像是上面的图同样,最开始的数据就是小水滴,它通过各类"拦截器"的处理以后,有的小水滴被丢弃,有的变大了,有的加上了颜色,有的变成了三角形。最后它们都变成了带有颜色的圆。最后被咱们放到结果集中。咱们不少时候写的代码是这样的:遍历一个集合,而后对集合的元素进行判断或者转换,知足条件的加入到新的集合里面去,这种处理方式就和上面的图是同样的。先来看一段代码
Map<String,Map<String,Integer>> resultMap = new HashMap<>();
Map<String,Integer> maleMap = new HashMap<>();
Map<String,Integer> femaleMap = new HashMap<>();
resultMap.put("male", maleMap);
resultMap.put("female",femaleMap);
for(int i = 0; i < list.size(); i++) {
Person person = list.get(i);
String gender = person.getGender();
String level = person.getLevel();
switch (gender) {
case "male":
Integer maleCount;
if("gold".equals(level)) {
maleCount = maleMap.get("gold");
maleMap.put("gold", null != maleCount ? maleCount + 1 : 1);
} else if("soliver".equals(level)){
maleCount = maleMap.get("soliver");
maleMap.put("soliver", null != maleCount ? maleCount + 1 : 1);
}
break;
case "female":
Integer femaleCount;
if("gold".equals(level)) {
femaleCount = femaleMap.get("gold");
femaleMap.put("gold", null != femaleCount ? femaleCount + 1 : 1);
} else if("soliver".equals(level)){
femaleCount = femaleMap.get("soliver");
femaleMap.put("soliver", null != femaleCount ? femaleCount + 1 : 1);
}
break;
}
}
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上面的代码做用是统计不一样性别的工程师职级的人数,在Java StreamAPI出来以前,这样相似的业务代码在系统中应该是随处可见的,手打上面的代码我大概花了两分钟,有了Stream以后,我偷了个懒
Map<String,Map<String,Integer>> result = list.stream().collect(
Collectors.toMap(
person -> person.getGender(),
person -> Collections.singletonMap(person.getLevel(), 1),
(existValue,newValue) -> {
HashMap<String,Integer> newMap = new HashMap<>(existValue);
newValue.forEach((key,value) ->{
if(newMap.containsKey(key)) {
newMap.put(key, newMap.get(key) + 1);
} else {
newMap.put(key, value);
}
});
return newMap;
})
);
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或者改为这样的代码
Map<String,Map<String,Integer>> result = stream.collect(
Collectors.groupingBy(
Person::getGender,
Collectors.toMap(
person->person.getLevel(),
person -> 1,
(existValue,newValue) -> existValue + newValue
)
)
);
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不只代码块减小了许多,甚至逻辑也更清晰了。真的是用stream一时爽,一直用一直爽呀。
Stream做为流,它能够是有限的能够是无限的,固然咱们用得最多的仍是有限的流(for循环就是有限的流),如上面那张图同样,咱们能够对流中的元素作各类各样常见的处理。好比求和,过滤,分组,最大值,最小值等常见处理,因此如今就开始使用Stream吧
函数式接口 | 参数类型 | 返回类型 | 抽象方法名 | 描述 | 其余方法 |
---|---|---|---|---|---|
Runnable | 无 | void | run | 执行一个没有参数和返回值的操做 | 无 |
Supplier<T> | 无 | T | get | 提供一个T类型的值 | |
Counsumer<T> | T | void | accept | 处理一个T类型的值 | chain |
BiConsumer<T,U> | T,U | void | accept | 处理T类型和U类型的值 | chain |
Function<T,R> | T | R | apply | 一个参数类型为T的函数 | compose,andThen,identity |
BiFunction<T,U,R> | T,U | R | apply | 一个参数类型为T和U的函数 | andThen |
UnaryOperator<T> | T | T | apply | 对类型T进行的一元操做 | compose,andThen,identity |
BinaryOperator<T> | T,T | T | apply | 对类型T进行二元操做 | andThen |
Predicate<T> | T | boolean | test | 一个计算boolean值的函数 | And,or,negate,isEqual |
BiPredicate<T,U> | T,U | boolean | test | 一个含有两个参数,计算boolean值的函数 | and,or,negate |
使用map方法的时候,至关于对每一个元素应用一个函数,并将返回的值收集到新的Stream中。
Stream<String[]> -> flatMap -> Stream<String>
Stream<Set<String>> -> flatMap -> Stream<String>
Stream<List<String>> -> flatMap -> Stream<String>
Stream<List<Object>> -> flatMap -> Stream<Object>
{{1,2}, {3,4}, {5,6} } -> flatMap -> {1,2,3,4,5,6}
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Stream上的全部操做分为两类:中间操做和结束操做,中间操做只是一种标记(调用到这类方法,并无真正开始流的遍历。),只有结束操做才会触发实际计算。简单的说就是API返回值仍然是Stream的就是中间操做,不然就是结束操做。
IntStream.of(1,2,3,4,5).fiter(i -> {return i%2 == 0;})
将断点打在代码段上便可。IntStream.of(1,2,3,4,5).fiter(MyMath::isDouble)
int sum = 0;
for(int value in values) {
sum = sum + value;
}
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如今改为stream的方式来实现
values.stream().reduce(Integer::sum);
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这个reduce()方法就是一个二元函数:从流的前两个元素开始,不断将它应用到流中的其余元素上。
stream API就是为了方便而设计的,在sql层面并不方便处理的数据能够经过stream来实现分组,聚合,最大值,最小值,排序,求和等等操做。因此不要把它想得太复杂,只管写就行了。总有那么一天你熟练了就能够写出简洁得代码。或者从如今开始把你项目中的大量for循环改形成stream方式。
原本想写大段代码来样式到stream API的转换,可是想了想彻底没有必要,github上找了hutool工具类的部分代码来完成转换示例。(能够经过这种方式来提升stream api的能力)
代码效果:[a,b,c,c,c] -> a:1,b:1,c:3
Arrays.asList("a","b","c","c","c").stream().collect(Collectors.groupingBy(str->str, Collectors.counting()));
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List<String> myList = Arrays.asList("a","b","c","c","c");
myList.stream().collect(Collectors.joining(",","{","}"));
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myList.stream().anyMatch(s -> !s.isEmpty());
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