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Java8的lambda表达式和Stream API
阅读量:5374 次
发布时间:2019-06-15

本文共 10625 字,大约阅读时间需要 35 分钟。

一直在用JDK8 ,却从未用过Stream,为了对数组或集合进行一些排序、过滤或数据处理,只会写for循环或者foreach,这就是我曾经的一个写照。

 

刚开始写写是打基础,但写的多了,各种乏味,非过来人不能感同身受。今天,我就要分享一篇如何解决上述问题的新方法 - Stream API。但学习Stream之前却不得不学一下Lambda表达式。说实话,网上介绍Lambda表达式的文章很多,大多晦涩难懂,今天我就想用自己的理解去说一下Lambda表达式是如何让我们的代码写的更少!

 

02来自IDEA的提示

在IDE中,你是否遇到在写以下列代码时,被友情提示的情况:

new Thread(new Runnable() {    @Override    public void run() {          System.out.println("thread");    }});

  

这时候,我们按一下快捷键,IDE自动帮我们把代码优化为酱个样子:

new Thread(() -> System.out.println("thread"));

  

这就是Java8的新特性:lambda表达式。

 

03Lambda入门

 

借用上面的示例,在调用new Thread的含参构造方法时,我们通过匿名内部类的方式实现了Runnable对象,但其实有用的代码只有System.out.println("thread")这一句,而我们却要为了这一句去写这么多行代码。正是这个问题,才有了Java8中的lambda表达式。那lambd表达式究竟是如何简化代码的呢?

 

先来看lambda表达式的语法:

() -> {}

(): 括号就是接口方法的括号,接口方法如果有参数,也需要写参数。只有一个参数时,括号可以省略。

->: 分割左右部分的,没啥好说的。

{} : 要实现的方法体。只有一行代码时,可以不加括号,可以不写return。

 

看了上面的解释,也就不难理解IDE优化后的代码了。不过看到这里你也许意识到,如果接口中有多个方法时,按照上面的逻辑lambda表达式恐怕不行了。没错,lambda表达式只适用于函数型接口。说白了,函数型接口就是只有一个抽象方法的接口。这种类型的接口还有一个对应的注解:@FunctionalInterface。为了让我们在需要这种接口时不再自己去创建,Java8中内置了四大核心函数型接口。

 

消费型接口(有参无返回值)Consumer
void accept(T t);供给型接口(无参有返回值)Supplier
T get();函数型接口(有参有返回值)Function
R apply(T t);断言型接口(有参有布尔返回值)Predicate
boolean test(T t);

  

看到这里如果遇到一般的lambda表达式,你应该可以从容面对了,但高级点的恐怕看到还是懵,不要急,其实也不难。Lambda表达式还有两种简化代码的手段,分别是方法引用构造引用

 

04方法引用

 

方法引用是什么呢?如果我们要实现接口的方法与另一个方法A类似,(这里的类似是指参数类型与返回值部分相同),我们直接声明A方法即可。也就是,不再使用lambda表达式的标准形式,改用高级形式。无论是标准形式还是高级形式,都是lambda表达式的一种表现形式。

举例:

Function function1 = (x) -> x;Function function2 = String::valueOf;

  

对比Function接口的抽象方法与String的value方法,可以看到它们是类似的。

R apply(T t);    public static String valueOf(Object obj) {    return (obj == null) ? "null" : obj.toString();}

  

方法引用的语法:

对象::实例方法 类::静态方法 类::实例方法

前两个很容易理解,相当于对象调用实例方法,类调用静态方法一样。只是第三个需要特殊说明。

当出现如下这种情况时:

Compare
c = (a, b) -> a.equals(b);

用lambda表达式实现Compare接口的抽象方法,并且方法体只有一行,且该行代码为参数1调用方法传入参数2。此时,就可以简化为下面这种形式:

Compare
c = String::equals;

也就是“类::实例方法”的形式。

值得一提的是,当参数b不存在时,该方式依旧适用。例如:

Function function1 = (x) -> x.toString();Function function1 = Object::toString;

05构造引用

 

先来创建一个供给型接口对象:

Supplier
supplier = () -> new String();

  

在这个lammbda表达式中只做了一件事,就是返回一个新的String对象,而这种形式可以更简化:

Supplier
supplier = String::new;

  

提炼一下构造引用的语法:类名::new当通过含参构造方法创建对象,并且参数列表与抽象方法的参数列表一致,也就是下面的这种形式:Function1 function = (x) -> new String(x);也可以简化为:Function1 function = String::new;特殊点的数组类型:Function
function = (x) -> new String[x];

  

可以简化为:

Function
function = String[]::new;

 

06Lambda总结

 

上面并没有给出太多的lambda实例,只是侧重讲了如何去理解lambda表达式。到这里,不要懵。要记住lambda的本质:为函数型接口的匿名实现进行简化与更简化。

所谓的简化就是lambda的标准形式,所谓的更简化是在标准形式的基础上进行方法引用和构造引用。

方法引用是拿已有的方法去实现此刻的接口。

构造引用是对方法体只有一句new Object()的进一步简化。

 

 

07Stream理解

 

 

如何理解Stream?在我看来,Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator。简单来说,它的作用就是通过一系列操作将数据源(集合、数组)转化为想要的结果。

 

Stream有三点非常重要的特性:

  1. Stream 是不会存储元素的。

  2. Stream 不会改变原对象,相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。

  3. Stream 操作是延迟执行的。意味着它们会等到需要结果的时候才执行。

 

08Stream生成

 

 

Collection系的 stream() 和 parallelStream()

List
list = new ArrayList<>();Stream
stream = list.stream();Stream
stringStream = list.parallelStream();

  

通过Arrays.stram()

Stream
stream1 = Arrays.stream(new String[10]);

  

通过Stream.of()

Stream
stream2 = Stream.of(1, 2, 3);

  

通过Stream.iterate()生成无限流

Stream
iterate = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);iterate.limit(10).forEach(System.out::println);

  

通过Stream.generate()

Stream
generate = Stream.generate(() -> Math.random());generate.forEach(System.out::println);

 

09Stream中间操作

 

多个中间操作连接而成为流水线,流水线不遇到终止操作是不触发任何处理的,所为又称为“惰性求值”。

list.stream()            .map(s -> s + 1)  //映射            .flatMap(s -> Stream.of(s)) //和map差不多,但返回类型为Stream,类似list.add()和list.addAll()的区别            .filter(s -> s < 1000)    //过滤            .limit(5)   //限制            .skip(1)    //跳过            .distinct() //去重            .sorted()   //自然排序            .sorted(Integer::compareTo) //自定义排序

  

关于map方法,参数为一个Function函数型接口的对象,也就是传入一个参数返回一个对象。这个参数就是集合中的每一项。类似Iterator遍历。其它的几个操作思想都差不多。

执行上面的方法没什么用,因为缺少终止操作。

 

10Stream的终止操作

 

常用的终止API如下:

list.stream().allMatch((x) -> x == 555); // 检查是否匹配所有元素list.stream().anyMatch(((x) -> x>600)); // 检查是否至少匹配一个元素list.stream().noneMatch((x) -> x>500); //检查是否没有匹配所有元素list.stream().findFirst(); // 返回第一个元素list.stream().findAny(); // 返回当前流中的任意一个元素list.stream().count(); // 返回流中元素的总个数list.stream().forEach(System.out::println); //内部迭代list.stream().max(Integer::compareTo); // 返回流中最大值Optional
min = list.stream().min(Integer::compareTo);//返回流中最小值System.out.println("min "+min.get());

  

reduce (归约):将流中元素反复结合起来得到一个值

Integer reduce = list.stream()        .map(s -> (s + 1))        .reduce(0, (x, y) -> x + y);    //归约:0为第一个参数x的默认值,x是计算后的返回值,y为每一项的值。System.out.println(reduce);Optional
reduce1 = list.stream() .map(s -> (s + 1)) .reduce((x, y) -> x + y); // x是计算后的返回值,默认为第一项的值,y为其后每一项的值。System.out.println(reduce);

  

collect(收集):将流转换为其他形式。需要Collectors类的一些方法。

//转集合Set
collect = list.stream() .collect(Collectors.toSet());List
collect2 = list.stream() .collect(Collectors.toList());HashSet
collect1 = list.stream() .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));//分组 {group=[444, 555, 666, 777, 555]}Map
> collect3 = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy((x) -> "group"));//将返回值相同的进行分组System.out.println(collect3);//多级分组 {group={777=[777], 666=[666], 555=[555, 555], 444=[444]}}Map
>> collect4 = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy((x) -> "group", Collectors.groupingBy((x) -> x)));System.out.println(collect4);//分区 {false=[444], true=[555, 666, 777, 555]}Map
> collect5 = list.stream() .collect(Collectors.partitioningBy((x) -> x > 500));System.out.println(collect5);//汇总DoubleSummaryStatistics collect6 = list.stream() .collect(Collectors.summarizingDouble((x) -> x));System.out.println(collect6.getMax());System.out.println(collect6.getCount());//拼接 444,555,666,777,555String collect7 = list.stream() .map(s -> s.toString()) .collect(Collectors.joining(","));System.out.println(collect7);

 

java8 新特性 Stream流 分组 排序 过滤 多条件去重

public class Streams {		private static List
list = new ArrayList
(); public static void main(String[] args) { list = Arrays.asList( new User(1, "a", 10), new User(4, "d", 19), new User(5, "e", 13), new User(2, "b", 14), new User(3, "a", 10), new User(6, "f", 16) ); long start = System.currentTimeMillis(); order(); println(String.format("耗时[%s]毫秒", (System.currentTimeMillis() - start))); } /** * 多条件去重 * @param list */ public static void order() { list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen( Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>( Comparator.comparing(o -> o.getAge() + ";" + o.getName()))), ArrayList::new)).forEach(u -> println(u)); } public static void group() { Map
> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge)); System.out.println(collect); } /** * filter过滤 * @param list */ public static void filterAge() { list.stream().filter(u -> u.getAge() == 10).forEach(u -> println(u)); } /** * sorted排序 */ public static void stord() { list.stream().sorted(Comparator.comparing(u-> u.getAge())).forEach(u -> println(u)); } /** * limit方法限制最多返回多少元素 */ public static void limit() { list.stream().limit(2).forEach(u -> println(u)); } /** * 不要前多n个元素,n大于满足条件的元素个数就返回空的流 */ public static void skip() { list.stream().skip(2).forEach(u -> println(u)); } // 最大值 最小值 public static void statistics() { Optional
min = list.stream().min(Comparator.comparing(User::getUserId)); println(min); Optional
max = list.stream().max(Comparator.comparing(User::getUserId)); println(max); } // 统计 public static void summarizingInt(){ IntSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge)); double average = statistics.getAverage(); long count = statistics.getCount(); int max = statistics.getMax(); int min = statistics.getMin(); long sum = statistics.getSum(); println(average); println(count); println(min); println(sum); println(max); } /** * 转set */ public static void toSet() { Set
collect = list.stream().collect(Collectors.toSet()); Iterator
iterator = collect.iterator(); while(iterator.hasNext()) { System.out.println(iterator.next().getUserId()); } } /** * 转map */ public static void toMap() { Map
collect = list.stream().collect(Collectors.toMap(User::getUserId, u -> u)); for (Integer in : collect.keySet()) { User u = collect.get(in);//得到每个key多对用value的值 println(u); } } /** *map */ public static void map() { list.stream().map(User::getUserId).forEach(userId -> println(userId)); list.stream().mapToInt(User::getAge).forEach(userId -> println(userId)); list.stream().mapToDouble(User::getUserId).forEach(userId -> println(userId)); list.stream().mapToLong(User::getUserId).forEach(userId -> println(userId)); } /** * 查找与匹配 * allMatch方法与anyMatch差不多,表示所有的元素都满足才返回true。noneMatch方法表示没有元素满足 */ public static void anyMatch() { boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(u -> u.getAge() == 100); boolean allMatch = list.stream().allMatch(u -> u.getUserId() == 10); boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(u -> u.getUserId() == 10); println(anyMatch); println(allMatch); println(noneMatch); } /** * reduce操作 */ public static void reduce() { Optional
sum = list.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum); Optional
max = list.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::max); Optional
min = list.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::min); println(sum); println(max); println(min); } /** * 公共输出 * @param c */ public static void println(Object c) { System.out.println(c.toString()); } static class User { private Integer userId; private String name; private Integer age; User(Integer userId, String name, Integer age) { super(); this.userId = userId; this.name = name; this.age = age; } public Integer getUserId() { return userId; } public void setUserId(Integer userId) { this.userId = userId; } public String getName() { return this.name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public Integer getAge() { return age; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } @Override public String toString() { return "[userId=" + userId + ", name=" + name + ", age=" + age + "]"; } }

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zdd-java/p/10666339.html

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