使用Stream API優化代碼

時間 2019-11-05

標籤使用 stream api 優化代碼欄目 Apache 简体版

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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

放大招，流如何簡化代碼

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

篩選出卡路里小於400的菜餚
對篩選出的菜餚進行一個排序
獲取排序後菜餚的名字

菜餚：Dish.java

public class Dish {
    private String name;
    private boolean vegetarian;
    private int calories;
    private Type type;

    // getter and setter
}
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Java8之前的實現方式

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;
    }
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Java8以後的實現方式

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
    }
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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

高高興興寫完需求這時候又有新需求了，新需求以下：

對數據庫查詢到的菜餚根據菜餚種類進行分類，返回一個Map<Type, List<Dish>>的結果

這要是放在jdk8以前確定會頭皮發麻數組

Java8之前的實現方式

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;
}
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還好jdk8有Stream，不再用擔憂複雜集合處理需求bash

Java8之後的實現方式

private static Map<Type, List<Dish>> afterJdk8(List<Dish> dishList) {
    return dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
}
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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

什麼是流

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

如何生成流

生成流的方式主要有五種ide

經過集合生成，應用中最經常使用的一種

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream();
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經過集合的stream方法生成流函數

經過數組生成

int[] intArr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
IntStream stream = Arrays.stream(intArr);
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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

經過值生成

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
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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

經過文件生成

Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())
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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

經過函數生成提供了iterate和generate兩個靜態方法從函數中生成流
- iterator
```
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);
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```
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
- generator
```
Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);
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```
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

流的操做類型主要分爲兩種

中間操做一個流能夠後面跟隨零個或多箇中間操做。其目的主要是打開流，作出某種程度的數據映射/過濾，而後返回一個新的流，交給下一個操做使用。這類操做都是惰性化的，僅僅調用到這類方法，並無真正開始流的遍歷，真正的遍歷需等到終端操做時，常見的中間操做有下面即將介紹的filter、map等
終端操做一個流有且只能有一個終端操做，當這個操做執行後，流就被關閉了，沒法再被操做，所以一個流只能被遍歷一次，若想在遍歷須要經過源數據在生成流。終端操做的執行，纔會真正開始流的遍歷。以下面即將介紹的count、collect等

流使用

流的使用將分爲終端操做和中間操做進行介紹

中間操做

filter篩選

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
 Stream<Integer> stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);
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經過使用filter方法進行條件篩選，filter的方法參數爲一個條件

distinct去除重複元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().distinct();
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經過distinct方法快速去除重複的元素

limit返回指定流個數

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
 Stream<Integer> stream = integerList.stream().limit(3);
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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

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);
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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

map流映射

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);
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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

flatMap流轉換

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());
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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

元素匹配

提供了三種匹配方式

allMatch匹配全部

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");
}
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經過allMatch方法實現

anyMatch匹配其中一個

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");
}
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等同於

for (Integer i : integerList) {
    if (i > 3) {
        System.out.println("存在大於3的值");
        break;
    }
}
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存在大於3的值則打印，java8中經過anyMatch方法實現這個功能

noneMatch所有不匹配

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");
}
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經過noneMatch方法實現

終端操做

統計流中元素個數

經過count

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().count();
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經過使用count方法統計出流中元素個數

經過counting

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().collect(counting());
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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

查找

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();
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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();
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```
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】

reduce將流中的元素組合起來

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;
}
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jdk8以後經過reduce進行處理
```
int sum = integerList.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));
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```
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

獲取流中最小最大值

經過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);
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也能夠寫成：

OptionalInt min = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).min();
OptionalInt max = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).max();
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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

經過minBy/maxBy獲取最小最大值

Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(maxBy(Integer::compareTo));
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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

經過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);
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求和

經過summingInt
```
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

經過reduce

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

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

經過averagingInt求平均值

double average = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories));
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若是數據類型爲double、long，則經過averagingDouble、averagingLong方法進行求平均

經過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
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若是數據類型爲double、long，則經過summarizingDouble、summarizingLong方法

經過foreach進行元素遍歷

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
integerList.stream().forEach(System.out::println);
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而在jdk8以前實現遍歷：

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

返回集合

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

經過joining拼接流中的元素

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

進階經過groupingBy進行分組

Map<Type, List<Dish>> result = dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
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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;
        })));
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進階經過partitioningBy進行分區

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))
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等同於

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

總結

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：