用Java 8 的 Stream 来写代码,干净优雅!

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Java8的新特性主要是Lambda表达式和流,当流和Lambda表达式结合起来一起使用时,因为流申明式处理数据集合的特点,可以让代码变得简洁易读

1 流如何简化代码

如果有一个需求,需要对数据库查询到的菜肴进行一个处理:

  • 筛选出卡路里小于400的菜肴
  • 对筛选出的菜肴进行一个排序
  • 获取排序后菜肴的名字

菜肴:Dish.java

public class Dish {
    private String name;
    private boolean vegetarian;
    private int calories;
    private Type type;
    // getter and setter
}
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Java8以前的实现方式

private List<String> beforeJava7(List<Dish> dishList) {
    List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>();

    //1.筛选出卡路里小于400的菜肴
    for (Dish dish : dishList) {
        if (dish.getCalories() < 400) {
            lowCaloricDishes.add(dish);
        }
    }

    //2.对筛选出的菜肴进行排序
    Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator<Dish>() {
        @Override
        public int compare(Dish o1, Dish o2) {
            return Integer.compare(o1.getCalories(), o2.getCalories());
        }
    });

    //3.获取排序后菜肴的名字
    List<String> lowCaloricDishesName = new ArrayList<>();
    for (Dish d : lowCaloricDishes) {
        lowCaloricDishesName.add(d.getName());
    }

    return lowCaloricDishesName;
}
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Java8之后的实现方式

private List<String> afterJava8(List<Dish> dishList) {
    return dishList.stream()
            .filter(d -> d.getCalories() < 400) //筛选出卡路里小于400的菜肴
            .sorted(comparing(Dish::getCalories)) //根据卡路里进行排序
            .map(Dish::getName) //提取菜肴名称
            .collect(Collectors.toList()); //转换为List
}
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不拖泥带水,一气呵成,原来需要写24代码实现的功能现在只需5行就可以完成了

高高兴兴写完需求这时候又有新需求了,新需求如下:

对数据库查询到的菜肴根据菜肴种类进行分类,返回一个Map<Type, List>的结果

这要是放在jdk8之前肯定会头皮发麻

Java8以前的实现方式

private static Map<Type, List<Dish>> beforeJdk8(List<Dish> dishList) {
    Map<Type, List<Dish>> result = new HashMap<>();

    for (Dish dish : dishList) {
        //不存在则初始化
        if (result.get(dish.getType())==null) {
            List<Dish> dishes = new ArrayList<>();
            dishes.add(dish);
            result.put(dish.getType(), dishes);
        } else {
            //存在则追加
            result.get(dish.getType()).add(dish);
        }
    }

    return result;
}
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还好jdk8有Stream,再也不用担心复杂集合处理需求

Java8以后的实现方式

private static Map<Type, List<Dish>> afterJdk8(List<Dish> dishList) {
    return dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
}
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又是一行代码解决了需求,忍不住大喊Stream API牛批 看到流的强大功能了吧,接下来将详细介绍流

2 什么是流

流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列,源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它的主要目的在于计算

3 如何生成流

生成流的方式主要有五种

1.通过集合生成,应用中最常用的一种

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream();
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通过集合的stream方法生成流

2.通过数组生成

int[] intArr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
IntStream stream = Arrays.stream(intArr);
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通过Arrays.stream方法生成流,并且该方法生成的流是数值流【即IntStream】而不是Stream。补充一点使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱,提高性能。

Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三种方式将对象流【即Stream】转换成对应的数值流,同时提供了boxed方法将数值流转换为对象流

3.通过值生成

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
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通过Stream的of方法生成流,通过Stream的empty方法可以生成一个空流

4.通过文件生成

Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())
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通过Files.line方法得到一个流,并且得到的每个流是给定文件中的一行

5.通过函数生成 提供了iterate和generate两个静态方法从函数中生成流

iterator

Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);
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iterate方法接受两个参数,第一个为初始化值,第二个为进行的函数操作,因为iterator生成的流为无限流,通过limit方法对流进行了截断,只生成5个偶数

generator

Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);
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generate方法接受一个参数,方法参数类型为Supplier,由它为流提供值。generate生成的流也是无限流,因此通过limit对流进行了截断

4 流的操作类型

流的操作类型主要分为两种

1.中间操作

一个流可以后面跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历,真正的遍历需等到终端操作时,常见的中间操作有下面即将介绍的filter、map等

2.终端操作

一个流有且只能有一个终端操作,当这个操作执行后,流就被关闭了,无法再被操作,因此一个流只能被遍历一次,若想在遍历需要通过源数据在生成流。终端操作的执行,才会真正开始流的遍历。如下面即将介绍的count、collect等

5 流使用

流的使用将分为终端操作和中间操作进行介绍

中间操作

filter筛选

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);
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通过使用filter方法进行条件筛选,filter的方法参数为一个条件

distinct去除重复元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().distinct();
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通过distinct方法快速去除重复的元素

limit返回指定流个数

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().limit(3);
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通过limit方法指定返回流的个数,limit的参数值必须>=0,否则将会抛出异常

skip跳过流中的元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().skip(2);
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通过skip方法跳过流中的元素,上述例子跳过前两个元素,所以打印结果为2,3,4,5,skip的参数值必须>=0,否则将会抛出异常

map流映射

所谓流映射就是将接受的元素映射成另外一个元素

List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Stream<Integer> stream = stringList.stream().map(String::length);
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通过map方法可以完成映射,该例子完成中String -> Integer的映射,之前上面的例子通过map方法完成了Dish->String的映射

flatMap流转换

将一个流中的每个值都转换为另一个流

List<String> wordList = Arrays.asList("Hello", "World");
List<String> strList = wordList.stream()
        .map(w -> w.split(" "))
        .flatMap(Arrays::stream)
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());
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map(w -> w.split(" "))的返回值为Stream<String[]>,我们想获取Stream,可以通过flatMap方法完成Stream ->Stream的转换

元素匹配

提供了三种匹配方式

1.allMatch匹配所有

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().allMatch(i -> i > 3)) {
    System.out.println("值都大于3");
}
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通过allMatch方法实现

2.anyMatch匹配其中一个

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().anyMatch(i -> i > 3)) {
    System.out.println("存在大于3的值");
}
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等同于

for (Integer i : integerList) {
    if (i > 3) {
        System.out.println("存在大于3的值");
        break;
    }
}
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存在大于3的值则打印,java8中通过anyMatch方法实现这个功能

3.noneMatch全部不匹配

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)) {
    System.out.println("值都小于3");
}
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通过noneMatch方法实现

6 终端操作

统计流中元素个数

1.通过count

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().count();
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通过使用count方法统计出流中元素个数

2.通过counting

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().collect(counting());
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最后一种统计元素个数的方法在与collect联合使用的时候特别有用

查找

提供了两种查找方式

1.findFirst查找第一个

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst();
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通过findFirst方法查找到第一个大于三的元素并打印

2.findAny随机查找一个

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findAny();
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通过findAny方法查找到其中一个大于三的元素并打印,因为内部进行优化的原因,当找到第一个满足大于三的元素时就结束,该方法结果和findFirst方法结果一样。提供findAny方法是为了更好的利用并行流,findFirst方法在并行上限制更多

reduce将流中的元素组合起来

假设我们对一个集合中的值进行求和

jdk8之前

int sum = 0;
for (int i : integerList) {
sum += i;
}
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jdk8之后通过reduce进行处理

int sum = integerList.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));
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一行就可以完成,还可以使用方法引用简写成:

int sum = integerList.stream().reduce(0, Integer::sum);
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reduce接受两个参数,一个初始值这里是0,一个BinaryOperator accumulator来将两个元素结合起来产生一个新值,

另外reduce方法还有一个没有初始化值的重载方法

获取流中最小最大值

通过min/max获取最小最大值

Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo);
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).max(Integer::compareTo);
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也可以写成:

OptionalInt min = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).min();
OptionalInt max = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).max();
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min获取流中最小值,max获取流中最大值,方法参数为Comparator<? super T> comparator

通过minBy/maxBy获取最小最大值

Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(maxBy(Integer::compareTo));
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minBy获取流中最小值,maxBy获取流中最大值,方法参数为Comparator<? super T> comparator

通过reduce获取最小最大值

Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::min);
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::max);
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7 总结

通过使用Stream API可以简化代码,同时提高了代码可读性,赶紧在项目里用起来

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后端
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