jdk 8,stream(groupBy ,reduce ,optional, sorted的用法)

1, 函數式編程

lambda 是一個接口的方法，省略了接口的書寫，函數式接口就是隻定義一個抽象方法的接口。runable就是一個函數式接口

public static void process(Runnable r){
        r.run();
    }
public static void main(String args[]){
     Runnable r1 = () -> System.out.println("Hello World 1");
     Runnable r2 = new Runnable(){
      
     public void run(){
           System.out.println("Hello World 2");
         }
     };
     process(r1);
     process(r2);
     process(() -> System.out.println("Hello World 3"));
 }

java.util.function.Predicate<T>接口定義了一個名 test的抽象方法，它接受一份 T類型的對象，並返回一個boolean

2, stream調用了toMap()方法，可能生成map的key有重複的狀況

 將java數組轉化爲stream流時，若是stream調用了toMap()方法，可能生成map的key有重複的狀況。

//若是key值有重複,那麼方法會拋異常（duplic.. key excption）
Stream.of(emps).collect(Collectors.toMap(Emp::getId, Emp::getName);
//改寫成如下方式，針對重複key的  覆蓋以前的value
Stream.of(emps).collect(Collectors.toMap(Emp::getId, Emp::getName,(k,v)->v));

3, stream流處理

1, java 8中的流處理debug方法

List<Integer> numbers = new ArrayList<Integer>();
 numbers.add(1);numbers.add(2);numbers.add(3);numbers.add(4);
 List<Integer> result = numbers.stream()
         .peek(x -> System.out.println("from stream: " + x))
         .map(x -> x + 17)
         .peek(x -> System.out.println("after map: " + x))
         .filter(x -> x % 2 == 0)
         .peek(x -> System.out.println("after filter: " + x))
         .limit(3)
         .peek(x -> System.out.println("after limit: " + x))
         .collect(toList());

//output
from stream: 1 after map: 18 after filter: 18 after limit: 18 from stream: 2 after map: 19 from stream: 3 after map: 20 after filter: 20 after limit: 20 from stream: 4 after map: 21

使用peek查看Stream流水線中的數據流的值 經過peek操做咱們能清楚地瞭解流水線操做中每一步的輸出結果，能夠用來debug。

從結果中能夠看到stream的map,filter ,limit 方法都是延遲加載的，調用這些方法時只是先作個記錄，程序直到執行到collect的方法時，纔會正式對stream流進行全部方法操做。因此」from stream「這個語句是隔開執行（隔開打印的）。

 

2,groupBy的用法

//將saleList按照相同時間，平臺，種類進行分組，結果是相同時間,相同平臺,相同種類的sale對象會放在同一個List裏。返回的map的keys是‘s.getStDate() + '_'....’這一串
，values是一個list。
Map<String,List<Sales>> trendMap = salesList.stream().collect(Collectors.groupingBy(
                s -> s.getStDate() + "_" + s.getPlatform() + "_" + s.getCategoryId()));

　　

3,reduce的用法，將a對象和b對象進行相加的操做

Optional<Sales> optional = childList.stream().reduce((a,b) -> {
                a.setRealPrice(a.getRealPrice().add(b.getRealPrice()));
                a.setSaleAmount(a.getSaleAmount() + b.getSaleAmount());
                return a;
            });
//若是optional不爲null，那麼調用saleListTotal.add()的方法
optional.ifPresent(salesListTotal::add);

/**
 * If a value is present, invoke the specified consumer with the value,
 * otherwise do nothing.
 *
 * @param consumer block to be executed if a value is present
 * @throws NullPointerException if value is present and {@code consumer} is
 * null
 */
public void ifPresent(Consumer<? super T> consumer) {
    if (value != null)
        consumer.accept(value);
}

 

4，sorted方法的用法

salesListTotal=salesListTotal.stream().sorted(Comparator.comparing(Sales::getCategoryId)).collect(Collectors.toList());