之前看了许多介绍Java8 Stream的文章,但是初次接触真的是难以理解(我悟性比较低),没办法只能"死记硬背",但是昨天我打王者荣耀(那一局我赢了,牛魔全场MVP)的时候,突然迸发了灵感,感觉之前没有理解透彻的一下子就理解透彻了。所以决定用简单的方式来回忆下我认为的java8 Stream.

lambda表达式

语法

lambda表达式是Stream API的基石，所以想要学会Stream API的使用，必须先要理解lambda表达式,这里对lambda做一个简单回顾。

我们常常会看到这样的代码

Arrays.sort(new Integer[]{1, 8, 7, 4}, new Comparator<Integer>() {
   @Override
   public int compare(Integer first, Integer second) {
       return first.compareTo(second);
   }
});

上面这种写法就是使用了匿名类，我们经常会使用匿名类的方式，因为我们只运行一次，不想它一直存在。虽然说lambda表达式是为了什么所谓的函数式编程，也是大家在社区千呼万唤才出来的，但是在我看来就是为了方(偷)便(懒)。

上面的代码写着麻烦，但是转换成下面这样的呢？

Arrays.sort(new Integer[]{1, 8, 7, 4},
	(first,second) -> first.compareTo(second));

这样看着多清爽，而且把一些不必要的细节都屏蔽了。对于这种只包含一个抽象方法的接口，你可以通过lambda接口来创建该接口的对象，这种接口被称为函数式接口。

lambda表达式引入了一个新的操作符：->,它把lambda表达式分为了2部分

(n) -> n*n

左侧指定表达式所需的参数，如果不需要参数，也可以为空。右侧是lambda代码块,它指定lambda表达式的动作。

需要注意的是如果方法中只有一个返回的时候不用声明，默认会返回。如果有分支返回的时候需要都进行声明。

(n) -> {
	if( n <= 10) 
		return n*n;
	return n * 10;
}

方法引用以及构造器引用

方法引用

有些时候，先要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了。比如GUI中先要在按钮被点击时打印event对象，那么可以这样调用

button.setOnAction(event -> System.out.println(event));

这个时候我想偷懒，我不想写event参数，因为只有一个参数，jvm不能帮帮我吗?下面是修改好的代码


button.setOnAction(System.out::println);

表达式System.out::println是一个方法引用，等同于lambda表达式x -> System.out.println(x)。**::**操作符将方法名和对象或类的名字分割开来，以下是三种主要的使用情况:

对象::实例方法
类::静态方法
类::实例方法

前两种情况，方法引用等同于提供方法参数的lambda表达式。比如Math::pow ==== (x,y) -> Math.pow(x,y)。

第三种情况，第一个参数会称为执行方法的对象。比如String::compareToIgnoreCase ==== (x,y) -> x.compareToIgnoreCase(y)。

还有this::equals ==== x -> this.equals(x),super::equals ==== super.equals(x)。

构造器引用

List<String> strList = Arrays.asList("1","2","3");
Stream<Integer> stream =  strList.stream().map(Integer::new);

上面代码的Integer::new就是构造器引用，不同的是在构造器引用中方法名是new。如果存在多个构造器，编译器会从上下文推断并找出合适的那一个。

StreamAPI

Stream这个单词翻译过来就是流的意思，溪流的流，水流的流。

在我看来stream就像是上面的图一样，最开始的数据就是小水滴，它经过各种"拦截器"的处理之后,有的小水滴被丢弃，有的变大了，有的加上了颜色，有的变成了三角形。最后它们都变成了带有颜色的圆。最后被我们放到结果集中。我们很多时候写的代码是这样的：遍历一个集合,然后对集合的元素进行判断或者转换，满足条件的加入到新的集合里面去,这种处理方式就和上面的图是一样的。先来看一段代码

Map<String,Map<String,Integer>> resultMap = new HashMap<>();
Map<String,Integer> maleMap = new HashMap<>();
Map<String,Integer> femaleMap = new HashMap<>();

resultMap.put("male", maleMap);
resultMap.put("female",femaleMap);

for(int i = 0; i < list.size(); i++) {
    Person person = list.get(i);
    String gender = person.getGender();
    String level = person.getLevel();
    switch (gender) {
        case "male":
            Integer maleCount;
            if("gold".equals(level)) {
                maleCount = maleMap.get("gold");
                maleMap.put("gold", null != maleCount ? maleCount + 1 : 1);
            } else if("soliver".equals(level)){
                maleCount = maleMap.get("soliver");
                maleMap.put("soliver", null != maleCount ? maleCount + 1 : 1);
            }
            break;

        case "female":
            Integer femaleCount;
            if("gold".equals(level)) {
                femaleCount = femaleMap.get("gold");
                femaleMap.put("gold", null != femaleCount ? femaleCount + 1 : 1);
            } else if("soliver".equals(level)){
                femaleCount = femaleMap.get("soliver");
                femaleMap.put("soliver", null != femaleCount ? femaleCount + 1 : 1);
            }
            break;

    }
}

上面的代码作用是统计不同性别的工程师职级的人数,在Java StreamAPI出来之前，这样类似的业务代码在系统中应该是随处可见的,手打上面的代码我大概花了两分钟,有了Stream之后，我偷了个懒

Map<String,Map<String,Integer>> result = list.stream().collect(
    Collectors.toMap(
	    person -> person.getGender(),
	    person -> Collections.singletonMap(person.getLevel(), 1),
	    (existValue,newValue) -> {
	        HashMap<String,Integer> newMap = new HashMap<>(existValue);
	        newValue.forEach((key,value) ->{
	            if(newMap.containsKey(key)) {
	                newMap.put(key, newMap.get(key) + 1);
	            } else {
	                newMap.put(key, value);
	            }
	        });
	        return newMap;
	    })
);

或者改成这样的代码

Map<String,Map<String,Integer>> result =  stream.collect(
    Collectors.groupingBy(
        Person::getGender, 
        Collectors.toMap(
            person->person.getLevel(), 
            person -> 1,
            (existValue,newValue) -> existValue + newValue
        )
    )
);

不仅代码块减少了许多，甚至逻辑也更清晰了。真的是用stream一时爽，一直用一直爽呀。

Stream作为流，它可以是有限的可以是无限的，当然我们用得最多的还是有限的流(for循环就是有限的流),如上面那张图一样，我们可以对流中的元素做各种各样常见的处理。比如求和，过滤，分组，最大值，最小值等常见处理，所以现在就开始使用Stream吧

Stream的特性

Stream自己不会存储元素,元素可能被存储在底层集合中，或者被生产出来。
Stream操作符不会改变源对象,相反，他们会返回一个持有新对象的stream
Stream操作符是延迟执行的，可能会等到需要结果的时候才去执行。

Stream API

函数式接口	参数类型	返回类型	抽象方法名	描述	其他方法
Runnable	无	void	run	执行一个没有参数和返回值的操作	无
Supplier<T>	无	T	get	提供一个T类型的值
Counsumer<T>	T	void	accept	处理一个T类型的值	chain
BiConsumer<T,U>	T,U	void	accept	处理T类型和U类型的值	chain
Function<T,R>	T	R	apply	一个参数类型为T的函数	compose,andThen,identity
BiFunction<T,U,R>	T,U	R	apply	一个参数类型为T和U的函数	andThen
UnaryOperator<T>	T	T	apply	对类型T进行的一元操作	compose,andThen,identity
BinaryOperator<T>	T,T	T	apply	对类型T进行二元操作	andThen
Predicate<T>	T	boolean	test	一个计算boolean值的函数	And,or,negate,isEqual
BiPredicate<T,U>	T,U	boolean	test	一个含有两个参数，计算boolean值的函数	and,or,negate

map()和flatMap()的区别

使用map方法的时候，相当于对每个元素应用一个函数，并将返回的值收集到新的Stream中。

Stream<String[]>	-> flatMap ->	Stream<String>
Stream<Set<String>>	-> flatMap ->	Stream<String>
Stream<List<String>>	-> flatMap ->	Stream<String>
Stream<List<Object>>	-> flatMap ->	Stream<Object>

{{1,2}, {3,4}, {5,6} } -> flatMap -> {1,2,3,4,5,6}

中间操作以及结束操作

Stream上的所有操作分为两类：中间操作和结束操作，中间操作只是一种标记(调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。)，只有结束操作才会触发实际计算。简单的说就是API返回值仍然是Stream的就是中间操作，否则就是结束操作。

如何debug

请使用代码段,比如IntStream.of(1,2,3,4,5).fiter(i -> {return i%2 == 0;})将断点打在代码段上即可。
引用方法也可以进行调试，在isDouble中打上断点比如IntStream.of(1,2,3,4,5).fiter(MyMath::isDouble)

那些不好理解的API

reduce() 我们以前做累加是如何完成的呢？


int sum = 0;
for(int value in values) {
	sum = sum + value;
}

现在改成stream的方式来实现

values.stream().reduce(Integer::sum);

这个reduce()方法就是一个二元函数:从流的前两个元素开始，不断将它应用到流中的其他元素上。

如何写好Stream代码

stream API就是为了方便而设计的,在sql层面并不方便处理的数据可以通过stream来实现分组，聚合，最大值，最小值，排序，求和等等操作。所以不要把它想得太复杂，只管写就好了。总有那么一天你熟练了就可以写出简洁得代码。或者从现在开始把你项目中的大量for循环改造成stream方式。

代码示例

本来想写大段代码来样式到stream API的转换，但是想了想完全没有必要,github上找了hutool工具类的部分代码来完成转换示例。(可以通过这种方式来提高stream api的能力)

计算每个元素出现的次数(请先想象下jdk7怎么实现)

代码效果：[a,b,c,c,c]  -> a:1,b:1,c:3

Arrays.asList("a","b","c","c","c").stream().collect(Collectors.groupingBy(str->str, Collectors.counting()));

以特定分隔符将集合转换为字符串，并添加前缀和后缀(请先想象下jdk7怎么实现)

List<String> myList = Arrays.asList("a","b","c","c","c");
myList.stream().collect(Collectors.joining(",","{","}"));

判断列表不全为空(请先想象下jdk7怎么实现)

myList.stream().anyMatch(s -> !s.isEmpty());