Java中Stream的使用技巧有哪些

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    Stream

    使用这个方法创建一个 Stream 对象。

    new ArrayList<>().stream()

    Filter

    过滤器,里面传递一个函数,这个函数的返回结果如果为 true 则保留这个元素,否则的话丢弃这个元素。

    stringCollection
                    .stream()
                    .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                    .forEach(System.out::println);

    Foreach

    遍历,消费。

    stringCollection
                    .stream()
                    .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                    .forEach(System.out::println);

    Map

    这个功能也是遍历,但是他是有返回值的,而上面的 Foreach 是没有返回值的,仅仅是单纯的消费。而且 Foreach 不能够链式调用,因为没有返回值,但是 Map 没问题。

    stringCollection
                    .stream()
                    .map(String::toUpperCase)
                    .sorted(Comparator.reverseOrder())
                    .forEach(System.out::println);

    Sorted

    这个方法是用来排序的,里面传递的函数就是一个比较器,也可以不传递参数,使用默认的就好。

    stringCollection
                    .stream()
                    .sorted(( x, y)-> y.length()-x.length())
                    .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                    .forEach(System.out::println);

    Match

    根据在给定的 stream 对象中是否含有指定内容返回 true 或者 false 。

    具体的有:

    • allMatch

    • anyMatch

    • noneMatch

    boolean anyStartsWithA = stringCollection
                    .stream()
                    .anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));
    
            boolean allStartsWithA = stringCollection
                    .stream()
                    .allMatch((s) -> s.startsWith("a"));
    
            boolean noneStartsWithZ = stringCollection
                    .stream()
                    .noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));

    count

    计算集合中的元素的个数。

    long startsWithB = stringCollection
            .stream()
            .filter((s) -> s.startsWith("b"))
            .count();

    reduce

    这个函数就是类似于斐波那契数列,每次传递的参数是上一次的结果和从集合中取出的新元素。第一次默认取出了第一个元素和第二个元素。

    简单的例子就是,第一次取出 0,1 第二次取出 第一次reduce的结果作为第一个参数,取出 2 作为第二个参数,以此类推。

    Optional reduced =
            stringCollection
                    .stream()
                    .sorted()
                    .reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);

    parallelStream

    并行的 steam 流,可以进行并行处理,这样会效率更高。在使用stream.foreach时这个遍历没有线程安全问题,但是使用parallelStream就会有线程安全问题,所有在parallelStream里面使用的外部变量,比如集合一定要使用线程安全集合,不然就会引发多线程安全问题。如果说需要保证安全性需要使用 reduce 和 collect,不过这个用起来超级麻烦!!!

    long count = values.parallelStream().sorted().count();

    IntStream.range(a,b)

    可以直接生成 从 a 到 b 的整数这里还是遵循编程语言的大多数约定,那就是含头不含尾。

    IntStream.range(0, 10)
        .forEach(System.out::println);

    输出的结果是

    0
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9

    new Random().ints()

    获取一系列的随机值,这个接口出来的数据是连续不断的,所以需要用limit来限制一下。

    new Random().ints().limit(10).forEach(System.out::println);

    Supplier

    Supplier stringSupplier=String::new;
    stringSupplier.get();

    该接口就一个抽象方法get方法,不用传入任何参数,直接返回一个泛型T的实例.就如同无参构造一样

    Consumer

    1.    accept方法

            该函数式接口的唯一的抽象方法,接收一个参数,没有返回值.

    2.    andThen方法

            在执行完调用者方法后再执行传入参数的方法.

    public class ConsumerTest {
        public static void main(String[] args) {
            Consumer consumer = (x) -> {
                int num = x * 2;
                System.out.println(num);
            };
            Consumer consumer1 = (x) -> {
                int num = x * 3;
                System.out.println(num);
            };
            consumer.andThen(consumer1).accept(10);
        }

    先执行了 consumer.accept(10) 然后执行了 consumer1.accept(10)

    ifPresent

    针对一个optional 如果有值的话就执行否则不执行。

    IntStream
        .builder()
        .add(1)
        .add(3)
        .add(5)
        .add(7)
        .add(11)
        .build()
        .average()
        .ifPresent(System.out::println);

    average 执行结果就是一个 optional

    Collect

    他有两种调用方式

       R collect(Supplier supplier,
                      BiConsumer accumulator,
                      BiConsumer combiner);
    
      R collect(Collector collector);

    下面主要介绍一下这两种方式的使用方法:

    1. 函数

    第一种调用方式的接口如下

       R collect(Supplier supplier,
                      BiConsumer accumulator,
                      BiConsumer combiner);
    • supplier 这个参数就是提供一个容器,可以看到最后 collect 操作的结果是一个 R 类型变量,而 supplier 接口最后需要返回的也是一个 R 类型的变量,所以说这里返回的是收集元素的容器。

    • accumulator 参数,看到这个函数的定义是传入一个 R 容器,后面则是 T 类型的元素,需要将这个 T 放到 R 容器中,即这一步是用来将元素添加到容器中的操作。

    • conbiner 这个参数是两个容器,即当出现多个容器的时候容器如何进行聚合。

    一个简单的例子:

    String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append,StringBuilder::append).toString();
    //等价于上面,这样看起来应该更加清晰
    String concat = stringStream.collect(() -> new StringBuilder(),(l, x) -> l.append(x), (r1, r2) -> r1.append(r2)).toString();

    2. Collector 接口

    第二种方案是更高级的用法采用了 Collector 接口:

      R collect(Collector collector);

    可以看到他返回的还是一个 R 类型的变量,也就是容器。

    Collector接口是使得collect操作强大的终极武器,对于绝大部分操作可以分解为旗下主要步骤,提供初始容器->加入元素到容器->并发下多容器聚合->对聚合后结果进行操作

    static class CollectorImpl implements Collector {
            private final Supplier supplier;
            private final BiConsumer accumulator;
            private final BinaryOperator combiner;
            private final Function finisher;
            private final Set characteristics;
    
            CollectorImpl(Supplier supplier,
                          BiConsumer accumulator,
                          BinaryOperator combiner,
                          Function finisher,
                          Set characteristics) {
                this.supplier = supplier;
                this.accumulator = accumulator;
                this.combiner = combiner;
                this.finisher = finisher;
                this.characteristics = characteristics;
            }
    
            CollectorImpl(Supplier supplier,
                          BiConsumer accumulator,
                          BinaryOperator combiner,
                          Set characteristics) {
                this(supplier, accumulator, combiner, castingIdentity(), characteristics);
            }
    
            @Override
            public BiConsumer accumulator() {
                return accumulator;
            }
    
            @Override
            public Supplier supplier() {
                return supplier;
            }
    
            @Override
            public BinaryOperator combiner() {
                return combiner;
            }
    
            @Override
            public Function finisher() {
                return finisher;
            }
    
            @Override
            public Set characteristics() {
                return characteristics;
            }
        }

    可以看到我们可以直接 new CollectorImpl 然后将这些函数传入,另外还有一种简单的方式就是 使用 Collector.of()依然可以直接传入函数。和 new CollectorImpl 是等价的。

    3. 工具函数

    1. toList()

    容器: ArrayList::new

    加入容器操作: List::add

    多容器合并: left.addAll(right); return left;

       public static 
        Collector> toList() {
            return new CollectorImpl<>((Supplier>) ArrayList::new, List::add,
                                       (left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
                                       CH_ID);
        }
    2.joining()

    容器: StringBuilder::new

    加入容器操作: StringBuilder::append

    多容器合并: r1.append(r2); return r1;

    聚合后的结果操作: StringBuilder::toString

    public static Collector joining() {
            return new CollectorImpl(
                    StringBuilder::new, StringBuilder::append,
                    (r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
                    StringBuilder::toString, CH_NOID);
        }
    3.groupingBy()

    roupingBy是toMap的一种高级方式,弥补了toMap对值无法提供多元化的收集操作,比如对于返回Map>这样的形式toMap就不是那么顺手,那么groupingBy的重点就是对Key和Value值的处理封装.分析如下代码,其中classifier是对key值的处理,mapFactory则是指定Map的容器具体类型,downstream为对Value的收集操作.

       public static >
        Collector groupingBy(Function classifier,
                                      Supplier mapFactory,
                                      Collector downstream) {
           .......
        }

    一个简单的例子

    //原生形式
       Lists.newArrayList().stream()
            .collect(() -> new HashMap>(),
                (h, x) -> {
                  List value = h.getOrDefault(x.getType(), Lists.newArrayList());
                  value.add(x);
                  h.put(x.getType(), value);
                },
                HashMap::putAll
            );
    //groupBy形式
    Lists.newArrayList().stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.toList()));
    //因为对值有了操作,因此我可以更加灵活的对值进行转换
    Lists.newArrayList().stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.mapping(Person::getName,Collectors.toSet())));
    // 还有一种比较简单的使用方式 只需要传递一个参数按照key来划分
    Map> personsByAge = persons
                .stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));
    4.reducing()

    reducing是针对单个值的收集,其返回结果不是集合家族的类型,而是单一的实体类T

    容器: boxSupplier(identity),这里包裹用的是一个长度为1的Object[]数组,至于原因自然是不可变类型的锅

    加入容器操作: a[0] = op.apply(a[0], t)

    多容器合并: a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a;

    聚合后的结果操作: 结果自然是Object[0]所包裹的数据a -> a[0]

    优化操作状态字段: CH_NOID

      public static  Collector
        reducing(T identity, BinaryOperator op) {
            return new CollectorImpl<>(
                    boxSupplier(identity),
                    (a, t) -> { a[0] = op.apply(a[0], t); },
                    (a, b) -> { a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a; },
                    a -> a[0],
                    CH_NOID);
        }

    简单来说这个地方做的事情和 reduce 是一样的,第一个 id 传入的就是 reduce 的初始值,只是他把它包装成一个 长度为1的数组了。

    //原生操作
    final Integer[] integers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
            .stream()
            .collect(() -> new Integer[]{0}, (a, x) -> a[0] += x, (a1, a2) -> a1[0] += a2[0]);
    //reducing操作
    final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
            .stream()
            .collect(Collectors.reducing(0, Integer::sum));    
    //当然Stream也提供了reduce操作
    final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
            .stream().reduce(0, Integer::sum)

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