JAVA8 lambda表達式權威教程

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Java 8新特性----Stream流

jdk8是Java 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的一個(gè)主要版本，它支持函數式編程，新的 JavaScript 引擎，新的日期 API，新的Stream API 等等。今天就重點(diǎn)介紹一個(gè)非常重要得特性之一 lambda表達式

一：什么是 Stream？

Stream（流）是一個(gè)來(lái)自數據源的元素隊列并支持聚合操作

Java中的Stream并不會(huì )存儲元素，而是按需計算。 數據源 流的來(lái)源。 可以是集合，數組，I/O channel， 產(chǎn)生器generator 等。

聚合操作 類(lèi)似SQL語(yǔ)句一樣的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。 和以前的Collection操作不同，Stream操作還有兩個(gè)基礎的特征如下：

• Pipelining: 中間操作都會(huì )返回流對象本身。 這樣多個(gè)操作可以串聯(lián)成一個(gè)管道， 如同流式風(fēng)格。 這樣做可以對操作進(jìn)行優(yōu)化， 比如延遲執行和短路。
• 內部迭代： 以前對集合遍歷都是通過(guò)Iterator或者For-Each的方式, 顯式的在集合外部進(jìn)行迭代， 這叫>做外部迭代。 Stream提供了內部迭代的方式， 通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)者模式(Visitor)實(shí)現。

二：Stream API 使用

1:使用Stream步驟：

(1)先產(chǎn)生一個(gè)流(Stream)一個(gè)數據源，獲取一個(gè)流。

(2)中間鏈式操作 一個(gè)中間的操作鏈，對數據源的數據進(jìn)行處理。

(3)產(chǎn)生一個(gè)新流：一個(gè)終止操作，執行中間操作，產(chǎn)生結果。

注意：Stream操作是延遲執行，他們會(huì )等需要結果的時(shí)候才會(huì )執行。

總結：

• 中間操作常用方法有：篩選：filter 映射：map 排序：sorted提取與組合 收集：collect。
• 終止操作：遍歷：foreach 匹配：find、match 規約：reduce 聚合：max、min、count。

2:創(chuàng )建Stream的方法的4種方式

【1】Collection接口中的方法：
        default Stream<E> stream()  獲取串行流
        default Stream<E> parallelStream() 獲取并行流
      案例：

//方式1：Collection接口的方法
Collection collection = new ArrayList();
Stream stream = collection.stream();
Stream stream1 = collection.parallelStream();

//方式2：通過(guò)Arrays中的Stream方法  數組
IntStream stream2 = Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3, 4, 5});

//方式3：Stream中的of方法
Stream<String> stream3 = Stream.of("111", "222", "333");

//方法4：Stream中的方法  創(chuàng  )建無(wú)限流  （結果是無(wú)線(xiàn)個(gè)）
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(2, (x) -> x + 2);

3:中間操作

1:篩選與切片

① Stream filter(Predicate<?super T> predicate)返回由與此給定謂詞匹配的此流的元素組成的流。 --->接收Lambda，從流中排除某些元素。

 //1：創(chuàng  )建Stream;
  Stream<Student> stream = list.stream();

 //2：filter方法（找到年齡大于等于18歲的學(xué)生）
 Stream<Student> studentStream = stream.filter((student) -> student.getAge() >= 18);

  //3：終止操作;如果沒(méi)有終止操作的話(huà)，上面的第二步中間操作不執行
   studentStream.forEach(System.out::println);
   /**
    * 注意：如果值執行1,2操作的話(huà)，不會(huì )有任何結果。
    * 驗證出Steam操作是延遲的，只有進(jìn)行了終止操作，才會(huì )執行中間操作！這就是所謂的延遲加載
*/

②Stream limit(Long maxSize) 返回由該流的元素組成的流，截斷長(cháng)度不能超過(guò)maxSize. 只有找到maxSize個(gè)滿(mǎn)足條件的即可。 ---->截斷流，使其元素不超過(guò)給定的數量。

 public void limitTest02() {
        //Limit方法 短路(效率增高)，只要找到了2個(gè)滿(mǎn)足條件的，后面的迭代操作就不在執行了！
        list.stream().filter(x -> {
            System.out.println("正在過(guò)濾??！");
            return x.getAge() > 18;
        }).limit(2).forEach(System.out::println);
    }

③Stream skip(Long n) 在丟掉流的第一個(gè)n元素后，返回由該流的n元素組成的流，如果此流包含少于n元素，那么將返回一個(gè)空流。 ---->跳過(guò)元素，返回一個(gè)扔掉了前n個(gè)元素的流。 如果流中的元素不足n個(gè)，則返回一個(gè)空流，與limit(n)互補。


public void skipTest03() {
     //skip 方法跳過(guò)前2個(gè)滿(mǎn)足條件的  留下后面滿(mǎn)足條件的結果??！
     list.stream().filter(x -> {
         System.out.println("正在過(guò)濾后面滿(mǎn)足條件的結果");
         return x.getAge() > 18;
     }).skip(2).forEach(System.out::println);
 }

④Stream distinct()

注意： 自定義的類(lèi)在去重的過(guò)程中必須重新hashCode和equals方法，因為distinct實(shí)現的時(shí)候底層去找這兩個(gè)方法。


 public void distinctTest04() {
   //distinct 去重操作！
       list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
   }

⑤ map映射：

如果需要將流中的元素映射到另一個(gè)流中，可以使用map方法。方法簽名： Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper); 該接口需要一個(gè)Function函數式接口參數，可以將當前流中的T類(lèi)型數據轉換為另一種R類(lèi)型的流。 Stream流中的map方法基本使用的代碼如：

@Test
public void testMap() {
    Stream<String> original = Stream.of("11", "22", "33");
    Stream<Integer> result = original.map(Integer::parseInt);
    result.forEach(s -> System.out.println(s + 10));
}
//這段代碼中，map方法的參數通過(guò)方法引用，將字符串類(lèi)型轉換成為了int類(lèi)型（并自動(dòng)裝箱為Integer類(lèi)對象）。

⑥ 排序 (兩種方式)

（1）Stream sorted()返回此流元素組成的流，根據自然順序排序。底層按照內部比較器進(jìn)行排序，實(shí)現Comparable接口中的compareTo方法。

（2）Stream sorted(Comparator<?super T>comparator) 返回由此元素組成的流，根據挺的Comparator進(jìn)行順序排序。指定順序。 指定排序策略：底層按照外部比較器進(jìn)行排序 Comparator接口一定要重新Compare方法。

基本使用
Stream流中的sorted方法基本使用的代碼如：
@Test
public void testSorted() {
    // sorted(): 根據元素的自然順序排序
    // sorted(Comparator<? super T> comparator): 根據比較器指定的規則排序
    Stream.of(33, 22, 11, 55)
            .sorted()
            .sorted((o1, o2) -> o2 - o1)
            .forEach(System.out::println);
}
這段代碼中，sorted方法根據元素的自然順序排序，也可以指定比較器排序。

4：終止操作

①查找(find)和匹配(match)

如果需要找到某些數據，可以使用find相關(guān)方法。方法簽名：

• Optional findFirst();
• Optional findAny();

Stream流中的find相關(guān)方法使用代碼：

@Test
public void testFind() {
    Optional<Integer> first = Stream.of(5, 3, 6, 1).findFirst();
    System.out.println("first = " + first.get());

    Optional<Integer> any = Stream.of(5, 3, 6, 1).findAny();
    System.out.println("any = " + any.get());
}

Stream流的match方法

如果需要判斷數據是否匹配指定的條件，可以使用Match相關(guān)方法。方法簽名：

• boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);
• boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);
• boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);

基本使用 Stream流中的Match相關(guān)方法使用代碼如：

@Test
public void testMatch() {
    boolean b = Stream.of(5, 3, 6, 1)
            // .allMatch(e -> e > 0); // allMatch: 元素是否全部滿(mǎn)足條件
            // .anyMatch(e -> e > 5); // anyMatch: 元素是否任意有一個(gè)滿(mǎn)足條件
            .noneMatch(e -> e < 0); // noneMatch: 元素是否全部不滿(mǎn)足條件
    System.out.println("b = " + b);
}    

②：遍歷 foreach

//forEach 用來(lái)遍歷流中的數據
 @Test
    public void test02() {
        //案例1、2下面兩種寫(xiě)法等同
        list.stream().map((x)->x.getName()).forEach(System.out::println);
        list.stream().map(Student::getName).forEach(System.out::println);
    }

③Stream流的max、min

List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
 int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
 int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
 System.out.println("最長(cháng)字符的長(cháng)度:" + maxLines+",最短字符的長(cháng)度:"+minLines);
 //最長(cháng)字符的長(cháng)度:8,最短字符的長(cháng)度:4

④Stream流的count

 // Stream流提供count方法來(lái)統計其中的元素個(gè)數：long count();
  //該方法返回一個(gè)long值代表元素個(gè)數?；臼褂茫?
@Test
public void testCount() {
   List<String> strList = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(strList, "張無(wú)忌", "周芷若", "趙敏", "小昭", "楊不悔);
   System.out.println(strList.stream().count());
}

⑤ 分組：groupingBy；

當我們使用Stream流處理數據后，可以根據某個(gè)屬性將數據分組：

// 案例：
    @Test
    public void testGroup() {
        Stream<Student> studentStream = Stream.of(
                new Student("趙麗穎", 52, 95),
                new Student("楊穎", 56, 88),
                new Student("迪麗熱巴", 56, 55),
                new Student("柳巖", 52, 33));
        // Map<Integer, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
        // 將分數大于60的分為一組,小于60分成另一組
        Map<String, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy((s) -> {
            if (s.getSocre() > 60) {
                return "及格";
            } else {
                return "不及格";
            }
        }));
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + "::" + v);
        });
    }

效果：
不及格::[Student{name='迪麗熱巴', age=56, socre=55}, Student{name='柳巖', age=52, socre=33}]
及格::[Student{name='趙麗穎', age=52, socre=95}, Student{name='楊穎', age=56, socre=88}]

⑥拼接：joining

Collectors.joining會(huì )根據指定的連接符，將所有元素連接成一個(gè)字符串。
// 拼接
@Test
public void testJoining() {
    Stream<Student> studentStream = Stream.of(
            new Student("趙麗穎", 52, 95),
            new Student("楊穎", 56, 88),
            new Student("迪麗熱巴", 56, 99),
            new Student("柳巖", 52, 77));
    String collect = studentStream
            .map(Student::getName)
            .collect(Collectors.joining(">_<", "^_^", "^v^"));
    System.out.println(collect);
}

效果：

^_^趙麗穎>_<楊穎>_<迪麗熱巴>_<柳巖^v^

⑦聚合：toList,toSet,toMap;

Stream流提供collect方法，其參數需要一個(gè)java.util.stream.Collector<T,A, R>接口對象來(lái)指定收集到哪種集合中。

• public static Collector<T, ?, List> toList()：轉換為L(cháng)ist集合。
• public static Collector<T, ?, Set> toSet()：轉換為Set集合。
• public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper):轉換為Map集合。

下面是這兩個(gè)方法的基本使用代碼：

// 將流中數據收集到集合中
@Test
public void testStreamToCollection() {
    Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
    // List<String> strList = stream.collect(Collectors.toList());
    // Set<String>  strSet = stream.collect(Collectors.toSet());

    ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
    HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
}

toMap

@Test
    public void testCollectToMap(){
        //案例1
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);
        Map<String, String> collect1 = list.stream().map(i -> i).collect(Collectors.toMap(key -> "key" + key, value -> "value:" + value));
 
        //實(shí)體list轉化map id作為主鍵，對象作為value
        List<User> userList =new ArrayList<User>();
        UserTask userTask = new UserTask();
        userTask.setId(1);
        userTask.setName("測試");
        userList.add(userTask);
 
        Map<Integer,UserTask> taskMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(UserTask::getId, entity -> entity));
        System.out.println(collect1.toString());
        System.out.println(taskMap.toString());
    }

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