Java8的新特性主要是Lambda表達式和流，當流和Lambda表達式結合起來一起使用時，因為流申明式處理數據集合的特點，可以讓代碼變得簡潔易讀



1

流如何簡化代碼


如果有一個需求，需要對數據庫查詢到的菜肴進行一個處理：


  • 篩選出卡路里小于400的菜肴
  • 對篩選出的菜肴進行一個排序
  • 獲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
}


Java8以前的實現方式


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

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

    //2.對篩選出的菜肴進行排序
    Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator() {
        @Override
        public int compare(Dish o1, Dish o2) {
            return Integer.compare(o1.getCalories(), o2.getCalories());
        }
    });

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

    return lowCaloricDishesName;
}


Java8之后的實現方式


private List afterJava8(List dishList) {
    return dishList.stream()
            .filter(d -> d.getCalories() < 400) //篩選出卡路里小于400的菜肴
            .sorted(comparing(Dish::getCalories)) //根據卡路里進行排序
            .map(Dish::getName) //提取菜肴名稱
            .collect(Collectors.toList()); //轉換為List
}


不拖泥帶水，一氣呵成，原來需要寫24代碼實現的功能現在只需5行就可以完成了


高高興興寫完需求這時候又有新需求了，新需求如下：

對數據庫查詢到的菜肴根據菜肴種類進行分類，返回一個Map>的結果


這要是放在jdk8之前肯定會頭皮發麻


Java8以前的實現方式


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

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

    return result;
}


還好jdk8有Stream，再也不用擔心復雜集合處理需求


Java8以后的實現方式


private static Map> afterJdk8(List dishList) {
    return dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
}


又是一行代碼解決了需求，忍不住大喊Stream API牛批 看到流的強大功能了吧，接下來將詳細介紹流



2

什么是流


流是從支持數據處理操作的源生成的元素序列，源可以是數組、文件、集合、函數。流不是集合元素，它不是數據結構并不保存數據，它的主要目的在于計算



3

如何生成流


生成流的方式主要有五種


1.通過集合生成，應用中最常用的一種


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream();


通過集合的stream方法生成流


2.通過數組生成


int[] intArr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
IntStream stream = Arrays.stream(intArr);


通過Arrays.stream方法生成流，并且該方法生成的流是數值流【即IntStream】而不是Stream。補充一點使用數值流可以避免計算過程中拆箱裝箱，提高性能。


Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三種方式將對象流【即Stream】轉換成對應的數值流，同時提供了boxed方法將數值流轉換為對象流


3.通過值生成


Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);


通過Stream的of方法生成流，通過Stream的empty方法可以生成一個空流


4.通過文件生成


Stream lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())


通過Files.line方法得到一個流，并且得到的每個流是給定文件中的一行


5.通過函數生成 提供了iterate和generate兩個靜態方法從函數中生成流


iterator


Stream stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);


iterate方法接受兩個參數，第一個為初始化值，第二個為進行的函數操作，因為iterator生成的流為無限流，通過limit方法對流進行了截斷，只生成5個偶數


generator


Stream stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);


generate方法接受一個參數，方法參數類型為Supplier，由它為流提供值。generate生成的流也是無限流，因此通過limit對流進行了截斷



4

流的操作類型


流的操作類型主要分為兩種


1.中間操作


一個流可以后面跟隨零個或多個中間操作。其目的主要是打開流，做出某種程度的數據映射/過濾，然后返回一個新的流，交給下一個操作使用。這類操作都是惰性化的，僅僅調用到這類方法，并沒有真正開始流的遍歷，真正的遍歷需等到終端操作時，常見的中間操作有下面即將介紹的filter、map等


2.終端操作


一個流有且只能有一個終端操作，當這個操作執行后，流就被關閉了，無法再被操作，因此一個流只能被遍歷一次，若想在遍歷需要通過源數據在生成流。終端操作的執行，才會真正開始流的遍歷。如下面即將介紹的count、collect等



5

流使用


流的使用將分為終端操作和中間操作進行介紹


中間操作


filter篩選


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);

通過使用filter方法進行條件篩選，filter的方法參數為一個條件


distinct去除重復元素


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().distinct();


通過distinct方法快速去除重復的元素


limit返回指定流個數


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().limit(3);


通過limit方法指定返回流的個數，limit的參數值必須>=0，否則將會拋出異常


skip跳過流中的元素


List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream stream = integerList.stream().skip(2);


通過skip方法跳過流中的元素，上述例子跳過前兩個元素，所以打印結果為2,3,4,5，skip的參數值必須>=0，否則將會拋出異常


map流映射


所謂流映射就是將接受的元素映射成另外一個元素


List stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");
Stream stream = stringList.stream().map(String::length);


通過map方法可以完成映射，該例子完成中String -> Integer的映射，之前上面的例子通過map方法完成了Dish->String的映射


flatMap流轉換


將一個流中的每個值都轉換為另一個流


List wordList = Arrays.asList("Hello", "World");
List strList = wordList.stream()
        .map(w -> w.split(" "))
        .flatMap(Arrays::stream)
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());


map(w -> w.split(" "))的返回值為Stream，我們想獲取Stream，可以通過flatMap方法完成Stream ->Stream的轉換


元素匹配


提供了三種匹配方式


1.allMatch匹配所有


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


通過allMatch方法實現


2.anyMatch匹配其中一個


List 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");
}


等同于


for (Integer i : integerList) {
    if (i > 3) {
        System.out.println("存在大于3的值");
        break;
    }
}


存在大于3的值則打印，java8中通過anyMatch方法實現這個功能


3.noneMatch全部不匹配


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


通過noneMatch方法實現



6

終端操作


統計流中元素個數


1.通過count


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().count();


通過使用count方法統計出流中元素個數


2.通過counting


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().collect(counting());


最后一種統計元素個數的方法在與collect聯合使用的時候特別有用


查找


提供了兩種查找方式


1.findFirst查找第一個


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst();


通過findFirst方法查找到第一個大于三的元素并打印


2.findAny隨機查找一個


List integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findAny();


通過findAny方法查找到其中一個大于三的元素并打印，因為內部進行優化的原因，當找到第一個滿足大于三的元素時就結束，該方法結果和findFirst方法結果一樣。提供findAny方法是為了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章將不介紹并行流】


reduce將流中的元素組合起來


假設我們對一個集合中的值進行求和


jdk8之前


int sum = 0;
for (int i : integerList) {
sum += i;
}


jdk8之后通過reduce進行處理


int sum = integerList.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));


一行就可以完成，還可以使用方法引用簡寫成：


int sum = integerList.stream().reduce(0, Integer::sum);


reduce接受兩個參數，一個初始值這里是0，一個BinaryOperator accumulator來將兩個元素結合起來產生一個新值，


另外reduce方法還有一個沒有初始化值的重載方法


獲取流中最小最大值


通過min/max獲取最小最大值


Optional min = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo);
Optional max = menu.stream().map(Dish::getCalories).max(Integer::compareTo);


也可以寫成：


OptionalInt min = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).min();
OptionalInt max = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).max();


min獲取流中最小值，max獲取流中最大值，方法參數為Comparator comparator


通過minBy/maxBy獲取最小最大值


Optional min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
Optional max = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(maxBy(Integer::compareTo));


minBy獲取流中最小值，maxBy獲取流中最大值，方法參數為Comparator comparator


通過reduce獲取最小最大值


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