Java 8引入了全新的Stream API。這裏的Stream和I/O流不一樣,它更像具備Iterable的集合類,但行爲和集合類又有所不一樣。編程
Stream API引入的目的在於彌補Java函數式編程的缺陷。對於不少支持函數式編程的語言,map()、reduce()基本上都內置到語言的標準庫中了,不過,Java 8的Stream API整體來說仍然是很是完善和強大,足以用不多的代碼完成許多複雜的功能。架構
建立一個Stream有不少方法,最簡單的方法是把一個Collection變成Stream。咱們來看最基本的幾個操做:app
public static void main(String[] args) { List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); Stream<Integer> stream = numbers.stream(); stream.filter((x) -> { return x % 2 == 0; }).map((x) -> { return x * x; }).forEach(System.out::println); }
集合類新增的stream()方法用於把一個集合變成Stream,而後,經過filter()、map()等實現Stream的變換。Stream還有一個forEach()來完成每一個元素的迭代。框架
爲何不在集合類實現這些操做,而是定義了全新的Stream API?Oracle官方給出了幾個重要緣由:編程語言
一是集合類持有的全部元素都是存儲在內存中的,很是巨大的集合類會佔用大量的內存,而Stream的元素倒是在訪問的時候才被計算出來,這種「延遲計算」的特性有點相似Clojure的lazy-seq,佔用內存不多。ide
二是集合類的迭代邏輯是調用者負責,一般是for循環,而Stream的迭代是隱含在對Stream的各類操做中,例如map()。函數式編程
要理解「延遲計算」,不妨建立一個無窮大小的Stream。函數
若是要表示天然數集合,顯然用集合類是不可能實現的,由於天然數有無窮多個。可是Stream能夠作到。this
天然數集合的規則很是簡單,每一個元素都是前一個元素的值+1,所以,天然數發生器用代碼實現以下:spa
class NaturalSupplier implements Supplier<Long> { long value = 0; public Long get() { this.value = this.value + 1; return this.value; } }
反覆調用get(),將獲得一個無窮數列,利用這個Supplier,能夠建立一個無窮的Stream:
public static void main(String[] args) { Stream<Long> natural = Stream.generate(new NaturalSupplier()); natural.map((x) -> { return x * x; }).limit(10).forEach(System.out::println); }
對這個Stream作任何map()、filter()等操做都是徹底能夠的,這說明Stream API對Stream進行轉換並生成一個新的Stream並不是實時計算,而是作了延遲計算。
固然,對這個無窮的Stream不能直接調用forEach(),這樣會無限打印下去。可是咱們能夠利用limit()變換,把這個無窮Stream變換爲有限的Stream。
利用Stream API,能夠設計更加簡單的數據接口。例如,生成斐波那契數列,徹底能夠用一個無窮流表示(受限Java的long型大小,能夠改成BigInteger):
class FibonacciSupplier implements Supplier<Long> { long a = 0; long b = 1; @Override public Long get() { long x = a + b; a = b; b = x; return a; } } public class FibonacciStream { public static void main(String[] args) { Stream<Long> fibonacci = Stream.generate(new FibonacciSupplier()); fibonacci.limit(10).forEach(System.out::println); } }
若是想取得數列的前10項,用limit(10),若是想取得數列的第20~30項,用:
List<Long> list = fibonacci.skip(20).limit(10).collect(Collectors.toList());
最後經過collect()方法把Stream變爲List。該List存儲的全部元素就已是計算出的肯定的元素了。
用Stream表示Fibonacci數列,其接口比任何其餘接口定義都要來得簡單靈活而且高效。
計算π能夠利用π的展開式:
π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...
把π表示爲一個無窮Stream以下:
class PiSupplier implements Supplier<Double> { double sum = 0.0; double current = 1.0; boolean sign = true; @Override public Double get() { sum += (sign ? 4 : -4) / this.current; this.current = this.current + 2.0; this.sign = ! this.sign; return sum; } } Stream<Double> piStream = Stream.generate(new PiSupplier()); piStream.skip(100).limit(10) .forEach(System.out::println);
這個級數從100項開始能夠把π的值精確到3.13~3.15之間:
3.1514934010709914 3.1317889675734545 3.1513011626954057 3.131977491197821 3.1511162471786824 3.1321589012071183 3.150938243930123 3.132333592767332 3.1507667724908344 3.1325019323081857
利用歐拉變換對級數進行加速,能夠利用下面的公式:
用代碼實現就是把一個流變成另外一個流:
class EulerTransform implements Function<Double, Double> { double n1 = 0.0; double n2 = 0.0; double n3 = 0.0; @Override public Double apply(Double t) { n1 = n2; n2 = n3; n3 = t; if (n1 == 0.0) { return 0.0; } return calc(); } double calc() { double d = n3 - n2; return n3 - d * d / (n1 - 2 * n2 + n3); } } Stream<Double> piStream2 = Stream.generate(new PiSupplier()); piStream2.map(new EulerTransform()) .limit(10) .forEach(System.out::println);
能夠在10項以內把π的值計算到3.141~3.142之間:
0.0 0.0 3.166666666666667 3.1333333333333337 3.1452380952380956 3.13968253968254 3.1427128427128435 3.1408813408813416 3.142071817071818 3.1412548236077655
還能夠屢次應用這個加速器:
Stream<Double> piStream3 = Stream.generate(new PiSupplier()); piStream3.map(new EulerTransform()) .map(new EulerTransform()) .map(new EulerTransform()) .map(new EulerTransform()) .map(new EulerTransform()) .limit(20) .forEach(System.out::println);
20項以內能夠計算出極其精確的值:
... 3.14159265359053 3.1415926535894667 3.141592653589949 3.141592653589719
可見用Stream API能夠寫出多麼簡潔的代碼,用其餘的模型也能夠寫出來,可是代碼會很是複雜。
廖雪峯,十年軟件開發經驗,業餘產品經理,精通Java/Python/Ruby/Visual Basic/Objective C/Lisp等編程語言,對開源框架有深刻研究,著有《Spring 2.0核心技術與最佳實踐》一書,多個業餘開源項目託管在GitHub。
感謝張龍對本文的審校。
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