摘要：和不同，其沒有接收參數。用于剔除重復，與數據庫中的用法一致。可以對整型流求最大值，返回。這兩個方法是結束操作，只能調用一次。
常用的函數接口記錄方便以后翻吧
| 接口 |
參數 |
返回類型 |
說明 |
| Predicate |
T |
boolean |
輸入某個值，輸出boolean 值，用于對某值進行判定 |
| Consumer |
T |
void |
輸入某值，無輸出。用于消費某值 |
| Function |
T |
R |
輸入某類型值，輸出另種類型值，用于類型轉化等 |
| Supplier |
None |
T |
無輸入，輸出某值，用于生產某值 |
| UnaryOperator |
T |
T |
輸入某類型值，輸出同類型值，用于值的同類型轉化，如對值進行四則運算等 |
| BinaryOperator |
(T,T) |
T |
輸入兩個某類型值，輸出一個同類型值，用于兩值合并等 |
Predicates
Predicates是包含一個參數的布爾值接口。其包括一些缺省方法，組合他們使用可以實現復雜的業務邏輯(如：and, or, negate)。示例代碼如下：
Predicate predicate = (s) -> s.length() > 0;
predicate.test("foo"); // true
predicate.negate().test("foo"); // false
Predicate nonNull = Objects::nonNull;
Predicate isNull = Objects::isNull;
Predicate isEmpty = String::isEmpty;
Predicate isNotEmpty = isEmpty.negate();
Functions
Functions接口接收一個參數并產生一個結果。其缺省方法通常被用來鏈接多個功能一起使用 (compose, andThen)。
Function toInteger = Integer::valueOf;
Function backToString = toInteger.andThen(String::valueOf);
backToString.apply("123"); // "123"
Suppliers
Suppliers接口生成一個給定類型結果。和Functions不同，其沒有接收參數。
Supplier personSupplier = Person::new;
personSupplier.get(); // new Person
Consumers
Consumers表現執行帶有單個輸入參數的操作。
Consumer greeter = (p) -> System.out.println("Hello, " + p.firstName);
greeter.accept(new Person("Luke", "Skywalker"));
Comparators
Comparators是從java舊版本升級并增加了一些缺省方法。
Comparator comparator = (p1, p2) -> p1.firstName.compareTo(p2.firstName);
Person p1 = new Person("John", "Doe");
Person p2 = new Person("Alice", "Wonderland");
comparator.compare(p1, p2); // > 0
comparator.reversed().compare(p1, p2); // < 0
Stream 常用方法
創建Stream
將現有數據結構轉化成Stream
Stream s = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream s = Arrays.stream(arr);
Stream s = aList.stream();
通過Stream.generate()方法：
// 這種方法通常表示無限序列
Stream s = Stream.generate(SuppLier s);
// 創建全體自然數的Stream
class NatualSupplier implements Supplier {
BigInteger next = BigInteger.ZERO;
@Override
public BigInteger get() {
next = next.add(BigInteger.ONE);
return next;
}
}
通過其他方法返回
Stream lines = Files.lines(Path.get(filename))
...
map方法
把一種操作運算映射到Stream的每一個元素上，從而完成一個Stream到另一個Stream的轉換
map方法接受的對象是Function接口，這個接口是一個函數式接口：
Stream map(Function mapper);
@FunctionalInterface
public interface Function {
// 將T轉換為R
R apply(T t);
}
使用：
// 獲取Stream里每個數的平方的集合
Stream ns = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
ns.map(n -> n * n).forEach(System.out::println);
flatMap
map方法是一個一對一的映射，每輸入一個數據也只會輸出一個值。
flatMap方法是一對多的映射，對每一個元素映射出來的仍舊是一個Stream，然后會將這個子Stream的元素映射到父集合中：
Stream> inputStream = Stream.of(Arrays.asList(1), Arrays.asList(2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6));
List integerList = inputStream.flatMap((childList) -> childList.stream()).collect(Collectors.toList());
//將一個“二維數組”flat為“一維數組”
integerList.forEach(System.out::println);
filter方法
filter方法用于過濾Stream中的元素，并用符合條件的元素生成一個新的Stream。
filter方法接受的參數是Predicate接口對象，這個接口是一個函數式接口：
Stream filter(Predicate) predicate;
@FunctionInterface
public interface Predicate {
// 判斷元素是否符合條件
boolean test(T t);
}
使用
// 獲取當前Stream所有偶數的序列
Stream ns = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
ns.filter(n -> n % 2 == 0).forEach(System.out::println);
limit、skip
limit用于限制獲取多少個結果，與數據庫中的limit作用類似，skip用于排除前多少個結果。
sorted
sorted函數需要傳入一個實現Comparator函數式接口的對象，該接口的抽象方法compare接收兩個參數并返回一個整型值，作用就是排序，與其他常見排序方法一致。
distinct
distinct用于剔除重復，與數據庫中的distinct用法一致。
findFirst
findFirst方法總是返回第一個元素，如果沒有則返回空，它的返回值類型是Optional類型，接觸過swift的同學應該知道，這是一個可選類型，如果有第一個元素則Optional類型中保存的有值，如果沒有第一個元素則該類型為空。
Stream stream = users.stream();
Optional userID = stream.filter(User::isVip).sorted((t1, t2) -> t2.getBalance() - t1.getBalance()).limit(3).map(User::getUserID).findFirst();
userID.ifPresent(uid -> System.out.println("Exists"));
min、max
min可以對整型流求最小值，返回OptionalInt。
max可以對整型流求最大值，返回OptionalInt。
這兩個方法是結束操作，只能調用一次。
allMatch、anyMatch、noneMatch
allMatch：Stream中全部元素符合傳入的predicate返回 true
anyMatch：Stream中只要有一個元素符合傳入的predicate返回 true
noneMatch：Stream中沒有一個元素符合傳入的predicate返回 true
reduce方法
reduce方法將一個Stream的每一個元素一次作用于BiFunction，并將結果合并。
reduce方法接受的方法是BinaryOperator接口對象。
Optional reduce(BinaryOperator accumulator);
@FuncationalInterface
public interface BinaryOperator extends BiFunction {
// Bi操作，兩個輸入，一個輸出
T apply(T t, T u);
}
使用：
// 求當前Stream累乘的結果
Stream ns = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
int r = ns.reduce( (x, y) -> x * y ).get();
System.out.println(r);
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