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  • Java 8中Stream API 的这些奇技淫巧!你都 Get 到了吗?

    目录

      • Stream简介
      • 为什么要使用Stream
      • 实例数据源
      • Filter
      • Map
      • FlatMap
      • Reduce
      • Collect
      • Optional
      • 并发
      • 调试

    Stream简介

    1、Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同,它更像具有Iterable的集合类,但行为和集合类又有所不同。
    2、stream是对集合对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作,或者大批量数据操作。
    3、只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。

    为什么要使用Stream

    1、函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图,而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
    2、高端

    实例数据源

    public class Data {
        private static List<PersonModel> list = null;
        static {
            PersonModel wu = new PersonModel(“wu qi”18“男”);
            PersonModel zhang = new PersonModel(“zhang san”19“男”);
            PersonModel wang = new PersonModel(“wang si”20“女”);
            PersonModel zhao = new PersonModel(“zhao wu”20“男”);
            PersonModel chen = new PersonModel(“chen liu”21“男”);
            list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen);
        }
        public static List<PersonModel> getData() {
            return list;
        }
    }

    Filter

    1、遍历数据并检查其中的元素时使用。
    2、filter接受一个函数作为参数,该函数用Lambda表达式表示。
        /**
         * 过滤所有的男性
         */
        public static void fiterSex(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            //old
            List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();
            for (PersonModel person:data) {
                if (“男”.equals(person.getSex())){
                    temp.add(person);
                }
            }
            System.out.println(temp);
            //new
            List<PersonModel> collect = data
                    .stream()
                    .filter(person -> “男”.equals(person.getSex()))
                    .collect(toList());
            System.out.println(collect);
        }
        /**
         * 过滤所有的男性 并且小于20岁
         */
        public static void fiterSexAndAge(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            //old
            List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();
            for (PersonModel person:data) {
                if (“男”.equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
                    temp.add(person);
                }
            }
            //new 1
            List<PersonModel> collect = data
                    .stream()
                    .filter(person -> {
                        if (“男”.equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
                            return true;
                        }
                        return false;
                    })
                    .collect(toList());
            //new 2
            List<PersonModel> collect1 = data
                    .stream()
                    .filter(person -> (“男”.equals(person.getSex())&&person.getAge()<20))
                    .collect(toList());

        }

    Map

    1、map生成的是个一对一映射,for的作用
    2、比较常用
    3、而且很简单
       /**
         * 取出所有的用户名字
         */
        public static void getUserNameList(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            //old
            List<String> list=new ArrayList<>();
            for (PersonModel persion:data) {
                list.add(persion.getName());
            }
            System.out.println(list);
            //new 1
            List<String> collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList());
            System.out.println(collect);
            //new 2
            List<String> collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList());
            System.out.println(collect1);
            //new 3
            List<String> collect2 = data.stream().map(person -> {
                System.out.println(person.getName());
                return person.getName();
            }).collect(toList());
        }

    FlatMap

    1、顾名思义,跟map差不多,更深层次的操作
    2、但还是有区别的
    3、map和flat返回值不同
    4、Map 每个输入元素,都按照规则转换成为另外一个元素。
    还有一些场景,是一对多映射关系的,这时需要 flatMap。
    5、Map一对一
    6、Flatmap一对多
    7、map和flatMap的方法声明是不一样的
    (1) Stream map(Function mapper);
    (2) Stream flatMap(Function> mapper);
    (3) map和flatMap的区别:我个人认为,flatMap的可以处理更深层次的数据,入参为多个list,结果可以返回为一个list,而map是一对一的,入参是多个list,结果返回必须是多个list。通俗的说,如果入参都是对象,那么flatMap可以操作对象里面的对象,而map只能操作第一层。
    public static void flatMapString() {
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            //返回类型不一样
            List<String> collect = data.stream()
                    .flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(” “))).collect(toList());
            List<Stream<String>> collect1 = data.stream()
                    .map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(” “))).collect(toList());
            //用map实现
            List<String> collect2 = data.stream()
                    .map(person -> person.getName().split(” “))
                    .flatMap(Arrays::stream).collect(toList());
            //另一种方式
            List<String> collect3 = data.stream()
                    .map(person -> person.getName().split(” “))
                    .flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList());

        }

    Reduce

    1、感觉类似递归
    2、数字(字符串)累加
    3、个人没咋用过
     public static void reduceTest(){
            //累加,初始化值是 10
            Integer reduce = Stream.of(1234)
                    .reduce(10(count, item) ->{
                System.out.println(“count:”+count);
                System.out.println(“item:”+item);
                return count + item;
            } );
            System.out.println(reduce);
            Integer reduce1 = Stream.of(1234)
                    .reduce(0(x, y) -> x + y);
            System.out.println(reduce1);
            String reduce2 = Stream.of(“1”“2”“3”)
                    .reduce(“0”(x, y) -> (x + “,” + y));
            System.out.println(reduce2);
        }

    Collect

    1、collect在流中生成列表,map,等常用的数据结构
    2、toList()
    3、toSet()
    4、toMap()
    5、自定义
     /**
         * toList
         */
        public static void toListTest(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            List<String> collect = data.stream()
                    .map(PersonModel::getName)
                    .collect(Collectors.toList());
        }
        /**
         * toSet
         */
        public static void toSetTest(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            Set<String> collect = data.stream()
                    .map(PersonModel::getName)
                    .collect(Collectors.toSet());
        }
        /**
         * toMap
         */
        public static void toMapTest(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            Map<String, Integer> collect = data.stream()
                    .collect(
                            Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge)
                    );
            data.stream()
                    .collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{
                return value+“1”;
            }));
        }
        /**
         * 指定类型
         */
        public static void toTreeSetTest(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            TreeSet<PersonModel> collect = data.stream()
                    .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
            System.out.println(collect);
        }
        /**
         * 分组
         */
        public static void toGroupTest(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            Map<Boolean, List<PersonModel>> collect = data.stream()
                    .collect(Collectors.groupingBy(per -> “男”.equals(per.getSex())));
            System.out.println(collect);
        }
        /**
         * 分隔
         */
        public static void toJoiningTest(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            String collect = data.stream()
                    .map(personModel -> personModel.getName())
                    .collect(Collectors.joining(“,”“{““}”));
            System.out.println(collect);
        }
        /**
         * 自定义
         */
        public static void reduce(){
            List<String> collect = Stream.of(“1”“2”“3”).collect(
                    Collectors.reducing(new ArrayList<String>(), x -> Arrays.asList(x), (y, z) -> {
                        y.addAll(z);
                        return y;
                    }));
            System.out.println(collect);

        }

    Optional

    1、Optional 是为核心类库新设计的一个数据类型,用来替换 null 值。
    2、人们对原有的 null 值有很多抱怨,甚至连发明这一概念的Tony Hoare也是如此,他曾说这是自己的一个“价值连城的错误”
    3、用处很广,不光在lambda中,哪都能用
    4、Optional.of(T),T为非空,否则初始化报错
    5、Optional.ofNullable(T),T为任意,可以为空
    6、isPresent(),相当于 !=null
    7、ifPresent(T), T可以是一段lambda表达式 ,或者其他代码,非空则执行
    public static void main(String[] args) {
            PersonModel personModel=new PersonModel();
            //对象为空则打出 –
            Optional<Object> o = Optional.of(personModel);
            System.out.println(o.isPresent()?o.get():“-“);
            //名称为空则打出 –
            Optional<String> name = Optional.ofNullable(personModel.getName());
            System.out.println(name.isPresent()?name.get():“-“);
            //如果不为空,则打出xxx
            Optional.ofNullable(“test”).ifPresent(na->{
                System.out.println(na+“ifPresent”);
            });
            //如果空,则返回指定字符串
            System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElse(“-“));
            System.out.println(Optional.ofNullable(“1”).orElse(“-“));
            //如果空,则返回 指定方法,或者代码
            System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElseGet(()->{
                return “hahah”;
            }));
            System.out.println(Optional.ofNullable(“1”).orElseGet(()->{
                return “hahah”;
            }));
            //如果空,则可以抛出异常
            System.out.println(Optional.ofNullable(“1”).orElseThrow(()->{
                throw new RuntimeException(“ss”);
            }));
    //        Objects.requireNonNull(null,”is null”);
            //利用 Optional 进行多级判断
            EarthModel earthModel1 = new EarthModel();
            //old
            if (earthModel1!=null){
                if (earthModel1.getTea()!=null){
                    //…
                }
            }
            //new
            Optional.ofNullable(earthModel1)
                    .map(EarthModel::getTea)
                    .map(TeaModel::getType)
                    .isPresent();
    //        Optional<EarthModel> earthModel = Optional.ofNullable(new EarthModel());
    //        Optional<List<PersonModel>> personModels = earthModel.map(EarthModel::getPersonModels);
    //        Optional<Stream<String>> stringStream = personModels.map(per -> per.stream().map(PersonModel::getName));
            //判断对象中的list
            Optional.ofNullable(new EarthModel())
                    .map(EarthModel::getPersonModels)
                    .map(pers->pers
                            .stream()
                            .map(PersonModel::getName)
                            .collect(toList()))
                    .ifPresent(per-> System.out.println(per));
            List<PersonModel> models=Data.getData();
            Optional.ofNullable(models)
                    .map(per -> per
                            .stream()
                            .map(PersonModel::getName)
                            .collect(toList()))
                    .ifPresent(per-> System.out.println(per));
        }

    并发

    1、stream替换成parallelStream或 parallel
    2、输入流的大小并不是决定并行化是否会带来速度提升的唯一因素,性能还会受到编写代码的方式和核的数量的影响
    3、影响性能的五要素是:数据大小、源数据结构、值是否装箱、可用的CPU核数量,以及处理每个元素所花的时间
     //根据数字的大小,有不同的结果
        private static int size=10000000;
        public static void main(String[] args{
            System.out.println(“———–List———–“);
            testList();
            System.out.println(“———–Set———–“);
            testSet();
        }
        /**
         * 测试list
         */
        public static void testList(){
            List<Integer> list = new ArrayList<>(size);
            for (Integer i = 0; i < size; i++) {
                list.add(new Integer(i));
            }
            List<Integer> temp1 = new ArrayList<>(size);
            //老的
            long start=System.currentTimeMillis();
            for (Integer i: list) {
                temp1.add(i);
            }
            System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);
            //同步
            long start1=System.currentTimeMillis();
            list.stream().collect(Collectors.toList());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);
            //并发
            long start2=System.currentTimeMillis();
            list.parallelStream().collect(Collectors.toList());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);
        }
        /**
         * 测试set
         */
        public static void testSet(){
            List<Integer> list = new ArrayList<>(size);
            for (Integer i = 0; i < size; i++) {
                list.add(new Integer(i));
            }
            Set<Integer> temp1 = new HashSet<>(size);
            //老的
            long start=System.currentTimeMillis();
            for (Integer i: list) {
                temp1.add(i);
            }
            System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);
            //同步
            long start1=System.currentTimeMillis();
            list.stream().collect(Collectors.toSet());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);
            //并发
            long start2=System.currentTimeMillis();
            list.parallelStream().collect(Collectors.toSet());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);

        }

    调试

    1、list.map.fiter.map.xx 为链式调用,最终调用collect(xx)返回结果
    2、分惰性求值和及早求值
    3、判断一个操作是惰性求值还是及早求值很简单:只需看它的返回值。如果返回值是 Stream,那么是惰性求值;如果返回值是另一个值或为空,那么就是及早求值。使用这些操作的理想方式就是形成一个惰性求值的链,最后用一个及早求值的操作返回想要的结果。
    4、通过peek可以查看每个值,同时能继续操作流
    private static void peekTest() {
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            //peek打印出遍历的每个per
            data.stream().map(per->per.getName()).peek(p->{
                System.out.println(p);
            }).collect(toList());
        }
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