Java8的新特性主要是Lambda表達式和流,當流和Lambda表達式結合起來一塊兒使用時,由於流申明式處理數據集合的特色,可讓代碼變得簡潔易讀java
若是有一個需求,須要對數據庫查詢到的菜餚進行一個處理:數據庫
public class Dish {
private String name;
private boolean vegetarian;
private int calories;
private Type type;
// getter and setter
}
複製代碼
private List<String> beforeJava7(List<Dish> dishList) {
List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>();
//1.篩選出卡路里小於400的菜餚
for (Dish dish : dishList) {
if (dish.getCalories() < 400) {
lowCaloricDishes.add(dish);
}
}
//2.對篩選出的菜餚進行排序
Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator<Dish>() {
@Override
public int compare(Dish o1, Dish o2) {
return Integer.compare(o1.getCalories(), o2.getCalories());
}
});
//3.獲取排序後菜餚的名字
List<String> lowCaloricDishesName = new ArrayList<>();
for (Dish d : lowCaloricDishes) {
lowCaloricDishesName.add(d.getName());
}
return lowCaloricDishesName;
}
複製代碼
private List<String> afterJava8(List<Dish> dishList) {
return dishList.stream()
.filter(d -> d.getCalories() < 400) //篩選出卡路里小於400的菜餚
.sorted(comparing(Dish::getCalories)) //根據卡路里進行排序
.map(Dish::getName) //提取菜餚名稱
.collect(Collectors.toList()); //轉換爲List
}
複製代碼
不拖泥帶水,一鼓作氣,原來須要寫24
代碼實現的功能如今只需5
行就能夠完成了編程
Map<Type, List<Dish>>
的結果這要是放在jdk8以前確定會頭皮發麻數組
private static Map<Type, List<Dish>> beforeJdk8(List<Dish> dishList) {
Map<Type, List<Dish>> result = new HashMap<>();
for (Dish dish : dishList) {
//不存在則初始化
if (result.get(dish.getType())==null) {
List<Dish> 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;
}
複製代碼
還好jdk8有Stream,不再用擔憂複雜集合處理需求bash
private static Map<Type, List<Dish>> afterJdk8(List<Dish> dishList) {
return dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
}
複製代碼
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數據結構
流是從支持數據處理操做的源生成的元素序列,源能夠是數組、文件、集合、函數。流不是集合元素,它不是數據結構並不保存數據,它的主要目的在於計算dom
生成流的方式主要有五種ide
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream();
複製代碼
經過集合的stream
方法生成流函數
int[] intArr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
IntStream stream = Arrays.stream(intArr);
複製代碼
經過Arrays.stream
方法生成流,而且該方法生成的流是數值流【即IntStream
】而不是Stream<Integer>
。補充一點使用數值流能夠避免計算過程當中拆箱裝箱,提升性能。Stream API
提供了mapToInt
、mapToDouble
、mapToLong
三種方式將對象流【即Stream<T>
】轉換成對應的數值流,同時提供了boxed
方法將數值流轉換爲對象流性能
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
複製代碼
經過Stream
的of
方法生成流,經過Stream
的empty
方法能夠生成一個空流
Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())
複製代碼
經過Files.line
方法獲得一個流,而且獲得的每一個流是給定文件中的一行
iterate
和generate
兩個靜態方法從函數中生成流
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);
複製代碼
iterate
方法接受兩個參數,第一個爲初始化值,第二個爲進行的函數操做,由於iterator
生成的流爲無限流,經過limit
方法對流進行了截斷,只生成5個偶數
Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);
複製代碼
generate
方法接受一個參數,方法參數類型爲Supplier<T>
,由它爲流提供值。generate
生成的流也是無限流,所以經過limit
對流進行了截斷流的操做類型主要分爲兩種
filter
、map
等count
、collect
等流的使用將分爲終端操做和中間操做進行介紹
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);
複製代碼
經過使用filter
方法進行條件篩選,filter
的方法參數爲一個條件
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().distinct();
複製代碼
經過distinct
方法快速去除重複的元素
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().limit(3);
複製代碼
經過limit
方法指定返回流的個數,limit
的參數值必須>=0
,不然將會拋出異常
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().skip(2);
複製代碼
經過skip
方法跳過流中的元素,上述例子跳過前兩個元素,因此打印結果爲2,3,4,5
,skip
的參數值必須>=0
,不然將會拋出異常
所謂流映射就是將接受的元素映射成另一個元素
List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Stream<Integer> stream = stringList.stream().map(String::length);
複製代碼
經過map
方法能夠完成映射,該例子完成中String -> Integer
的映射,以前上面的例子經過map
方法完成了Dish->String
的映射
將一個流中的每一個值都轉換爲另外一個流
List<String> wordList = Arrays.asList("Hello", "World");
List<String> strList = wordList.stream()
.map(w -> w.split(" "))
.flatMap(Arrays::stream)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
複製代碼
map(w -> w.split(" "))
的返回值爲Stream<String[]>
,咱們想獲取Stream<String>
,能夠經過flatMap
方法完成Stream<String[]> ->Stream<String>
的轉換
提供了三種匹配方式
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().allMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("值都大於3");
}
複製代碼
經過allMatch
方法實現
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().anyMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("存在大於3的值");
}
複製代碼
等同於for (Integer i : integerList) {
if (i > 3) {
System.out.println("存在大於3的值");
break;
}
}
複製代碼
存在大於3的值則打印,java8
中經過anyMatch
方法實現這個功能
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("值都小於3");
}
複製代碼
經過noneMatch
方法實現List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().count();
複製代碼
經過使用count
方法統計出流中元素個數
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().collect(counting());
複製代碼
最後一種統計元素個數的方法在與collect
聯合使用的時候特別有用
提供了兩種查找方式
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();
複製代碼
經過findFirst
方法查找到第一個大於三的元素並打印
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();
複製代碼
經過findAny
方法查找到其中一個大於三的元素並打印,由於內部進行優化的緣由,當找到第一個知足大於三的元素時就結束,該方法結果和findFirst
方法結果同樣。提供findAny
方法是爲了更好的利用並行流,findFirst
方法在並行上限制更多【本篇文章將不介紹並行流】
假設咱們對一個集合中的值進行求和
jdk8以前
int sum = 0;
for (int i : integerList) {
sum += i;
}
複製代碼
jdk8以後經過reduce進行處理
int sum = integerList.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));
複製代碼
一行就能夠完成,還可使用方法引用簡寫成:
int sum = integerList.stream().reduce(0, Integer::sum);
複製代碼
reduce
接受兩個參數,一個初始值這裏是0
,一個BinaryOperator<T> accumulator
來將兩個元素結合起來產生一個新值, 另外reduce
方法還有一個沒有初始化值的重載方法
Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo);
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).max(Integer::compareTo);
複製代碼
也能夠寫成:OptionalInt min = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).min();
OptionalInt max = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).max();
複製代碼
min
獲取流中最小值,max
獲取流中最大值,方法參數爲Comparator<? super T> comparator
Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(maxBy(Integer::compareTo));
複製代碼
minBy
獲取流中最小值,maxBy
獲取流中最大值,方法參數爲Comparator<? super T> comparator
Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::min);
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::max);
複製代碼
int sum = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories));
複製代碼
若是數據類型爲double
、long
,則經過summingDouble
、summingLong
方法進行求和int sum = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(0, Integer::sum);
複製代碼
int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum();
複製代碼
在上面求和、求最大值、最小值的時候,對於相同操做有不一樣的方法能夠選擇執行。能夠選擇collect
、reduce
、min/max/sum
方法,推薦使用min
、max
、sum
方法。由於它最簡潔易讀,同時經過mapToInt
將對象流轉換爲數值流,避免了裝箱和拆箱操做
double average = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories));
複製代碼
若是數據類型爲double
、long
,則經過averagingDouble
、averagingLong
方法進行求平均
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
複製代碼
若是數據類型爲double
、long
,則經過summarizingDouble
、summarizingLong
方法
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
integerList.stream().forEach(System.out::println);
複製代碼
而在jdk8以前實現遍歷:
for (int i : integerList) {
System.out.println(i);
}
複製代碼
jdk8以後遍歷元素來的更爲方便,原來的for-each直接經過foreach方法就能實現了
List<String> strings = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toList());
Set<String> sets = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toSet());
複製代碼
只舉例了一部分,還有不少其餘方法 jdk8以前
List<String> stringList = new ArrayList<>();
Set<String> stringSet = new HashSet<>();
for (Dish dish : menu) {
stringList.add(dish.getName());
stringSet.add(dish.getName());
}
複製代碼
經過遍歷和返回集合的使用發現流只是把原來的外部迭代放到了內部進行,這也是流的主要特色之一。內部迭代能夠減小好多代碼量
String result = menu.stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining(", "));
複製代碼
默認若是不經過map
方法進行映射處理拼接的toString
方法返回的字符串,joining的方法參數爲元素的分界符,若是不指定生成的字符串將是一串的,可讀性不強
Map<Type, List<Dish>> result = dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
複製代碼
在collect
方法中傳入groupingBy
進行分組,其中groupingBy
的方法參數爲分類函數。還能夠經過嵌套使用groupingBy
進行多級分類
Map<Type, List<Dish>> 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;
})));
複製代碼
分區是特殊的分組,它分類依據是true和false,因此返回的結果最多能夠分爲兩組
Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(partitioningBy(Dish :: isVegetarian))
複製代碼
等同於
Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian))
複製代碼
這個例子可能並不能看出分區和分類的區別,甚至以爲分區根本沒有必要,換個明顯一點的例子:
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, List<Integer>> result = integerList.stream().collect(partitioningBy(i -> i < 3));
複製代碼
返回值的鍵仍然是布爾類型,可是它的分類是根據範圍進行分類的,分區比較適合處理根據範圍進行分類
經過使用Stream API
能夠簡化代碼,同時提升了代碼可讀性,趕忙在項目裏用起來。講道理在沒學Stream API
以前,誰要是給我在應用裏寫不少Lambda
,Stream API
,飛起就想給他一腳。我想,我如今可能愛上他了【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幹命令式編程的勾