内容简介:Java8特性③Stream的使用
- filter 方法
- distinct 方法
- limit 方法
- skip 方法
谓词筛选
Stream 接口支持 filter 方法,该操作会接受一个谓词(一个返回 boolean的函数)作为参数,并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。
List<Dish> dishes = Dish.menu.stream() .filter(Dish::isVegetarian) .collect(Collectors.toList());
筛选重复的元素
Stream 接口支持 distinct 的方法, 它会返回一个元素各异(根据流所生成元素的 hashCode和equals方法实现)的流。例如,以下代码会筛选出列表中所有的偶数,并确保没有 重复。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,1,3,3,2,4); numbers.stream().filter(i -> i % 2 == 0) .distinct() //去重元素2 .forEach(System.out::println);
限制元素数量
Stream 支持limit(n)方法,该方法会返回一个不超过给定长度的流。所需的长度作为参数传递 给limit。如果流是有序的,则最多会返回前n个元素。
List<Dish> dishLimits = Dish.menu.stream() .filter(d -> d.getCalories() > 300) .limit(3) //只返回符合要求的前3个元素 .collect(Collectors.toList());
跳过指定数量的元素
Stream 支持 skip(n) 方法,返回一个扔掉了前n个元素的流。如果流中元素不足n个,则返回一 个空流。limit(n) 和 skip(n) 是互补的。
List<Dish> dishSkip = Dish.menu.stream() .filter(d -> d.getCalories() > 300) .skip(2) //去掉符合要求的集合中的前2个元素后返回 .collect(Collectors.toList()); dishSkip.forEach(System.out::println);
映射
map 操作
Stream 支持 map 方法,它会接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映 射成一个新的元素
List<Integer> dishNames = Dish.menu.stream() .map(Dish::getName) .map(String::length) .collect(Collectors.toList()); List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World"); List<Integer> wordLens = words.stream() .map(String::length) //转为字符串长度的集合 .collect(Collectors.toList());
flatMap 操作
flatmap 方法让你把一个流中的每个值都换成另一个流,然后把所有的流连接起来成为一个流。
//使用flatMap找出单词列表中各不相同的字符 List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World"); List<String> wordMap = words.stream() .map(word -> word.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(Collectors.toList());
给定两个数字列表,如何返回所有的数对呢?例如,给定列表[1, 2, 3]和列表[3, 4],应该返回[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 3), (3, 4)]。
List<Integer> num1 = Arrays.asList(1, 2, 3); List<Integer> num2 = Arrays.asList(4, 5); List<int[]> pairs = num1.stream() .flatMap(i -> num2.stream().map(j -> new int[]{i, j})) .collect(Collectors.toList()); pairs.stream().forEach( i -> { Arrays.stream(i).forEach(System.out::println);
查找和匹配
anyMatch
流中是否有一个元素能匹配给定的谓词。
if (Dish.menu.stream().anyMatch(Dish::isVegetarian)) { System.out.println("Vegetarion"); }
allMatch
流中是否有所有元素能匹配给定的谓词。
if (Dish.menu.stream().allMatch(d -> d.getCalories() < 1000)) { System.out.println("都有利于健康"); }
nonMatch
流中是否有没有任何元素能匹配给定的谓词。
if (Dish.menu.stream().noneMatch(d -> d.getCalories() >= 1000)) { System.out.println("都有利于健康"); }
findAny
findAny 方法将返回当前流中的任意一个元素。
Optional<Dish> dish = Dish.menu.stream().filter(Dish::isVegetarian) .findAny(); dish.ifPresent(d -> System.out.println(d.toString()));
findFirst
findAny 方法将返回当前流中的第一个元素。
List<Integer> num1 = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); num1.stream().map(x -> x * x) .filter(x -> x % 3 == 0) //平方能被3整除的数 .findFirst().ifPresent(x -> System.out.println(x)); }
Optional
Optional<T>
类(java.util.Optional)是一个容器类,代表一个值存在或不存在。Optional里面y有几种显式地检查值是否存在或处理值不存在的情形的方法:
-
isPresent()
将在Optional包含值的时候返回true, 否则返回false。 -
ifPresent(Consumer<T> block)
)会在值存在的时候执行给定的代码块。 -
T get()
会在值存在时返回值,否则抛出一个NoSuchElement异常。 -
T orElse(T other)
会在值存在时返回值,否则返回一个默认值。
归约(reduce)
把一个流中的元素组合起来,使用 reduce 操作来表达更复杂的查 询,比如“计算菜单中的总卡路里”或“菜单中卡路里最高的菜是哪一个”。此类查询需要将流中所有元素反复结合起来,得到一个值,比如一个Integer。这样的查询可以被归类为归约操作 (将流归约成一个值)。
reduce操作是如何作用于一个流的:Lambda反复结合每个元素,直到流被归约成一个值。reduce方法接受两个参数:一个初始值,这里是0;一个 BinaryOperator<T>
来将两个元素结合起来产生一个新值, 这里我们用的是 lambda (a, b) -> a + b
。
元素求和
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3,4,5,1,2); int sum1 = numbers.stream().reduce(0,(a, b) -> a + b); System.out.println(sum1); int sum2 = numbers.stream().reduce(0,Integer::sum); System.out.println(sum2);
最大值
int max = numbers.stream().reduce(0,Integer::max); System.out.println(max);
最小值
//reduce不接受初始值,返回一个Optional对象(考虑流中没有任何元素的情况) Optional<Integer> min = numbers.stream().reduce(Integer::min); min.ifPresent(System.out::println);
数值流
原始类型流特化
Java 8引入了三个原始类型特化流接口来解决这个问题: IntStream 、 DoubleStream 和 LongStream,分别将流中的元素特化为int、long和double,从而避免了暗含的装箱成本。每 个接口都带来了进行常用数值归约的新方法,比如对数值流求和的sum,找到最大元素的max。 此外还有在必要时再把它们转换回对象流的方法。这些特化的原因并不在于流的复杂性,而是装箱造成的复杂性——即类似int和Integer之间的效率差异。
- 映射到数值流: 将流转换为特化版本的常用方法是mapToInt、mapToDouble和mapToLong。这些方法和前 面说的map方法的工作方式一样,只是它们返回的是一个特化流,而不是
Stream<T>
。
int colories = Dish.menu.stream() .mapToInt(Dish::getCalories) //返回IntStream .sum();
- 转换回对象流
通过 box 方法可以将数值流转化为 Stream 非特化流。
IntStream intStream = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories); //将Strean转化为数值流 Stream<Integer> stream = intStream.boxed(); //将数值流转化为Stream
- 默认值 OptionalInt
Optional 可以用 Integer、String等参考类型来参数化。对于三种原始流特化,也分别有一个Optional原始类 型特化版本:OptionalInt、OptionalDouble和OptionalLong。
Dish.menu.stream() .mapToInt(Dish::getCalories) //返回IntStream .max().ifPresent(System.out::println);
数值范围
IntStream.rangeClosed(1, 100) .filter(x -> x % 10 == 0) .forEach(System.out::println);
Java 8引入了两个可以用于IntStream和LongStream的静态方法,帮助生成这种范围: range和rangeClosed。这两个方法都是第一个参数接受起始值,第二个参数接受结束值。但 range是不包含结束值的,而rangeClosed则包含结束值。
数值流应用:勾股数
生成 (5, 12, 13)、(6, 8, 10)和(7, 24, 25) 这样有效的勾股数数组集合。
Stream<int[]> pythagoreanTriples = IntStream.rangeClosed(1, 100).boxed() .flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a,100) .filter(b -> Math.sqrt(a * a + b * b) % 1 == 0).boxed() .map(b -> new int[]{a,b,(int)Math.sqrt(a * a + b * b)}) ); pythagoreanTriples.forEach(t -> System.out.println(t[0] + ";" + t[1] +";" + t[2]));
构建流
值创建流
Stream<String> streams = Stream.of("Java", "Python"); streams.map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println); Stream.concat(Stream.of("Java", "Python"), Stream.of("C++", "Ruby")).forEach(System.out::println);
数组创建流
int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int sum = Arrays.stream(numbers).sum();
文件生成流
String ret = Files.lines(Paths.get("/Users/liuguoquan/Java/java8/src/com/company/data.txt"), Charset.defaultCharset()) .reduce("", (a, b) -> a + " " + b);
函数生成流:创建无限流
//迭代 Stream.iterate(0, n -> n + 2) .limit(10) .forEach(System.out::println); //生成 Stream.generate(Math::random) .limit(5) .forEach(System.out::println); }
示例实战
假设你是执行交易的交易员。你的经理让你为八个查询找到答案。你能做到吗?
- (1) 找出2016年发生的所有交易,并按交易额排序(从低到高)。
- (2) 交易员都在哪些不同的城市工作过?
- (3) 查找所有来自于北京的交易员,并按姓名排序。
- (4) 返回所有交易员的姓名字符串,按字母顺序排序。
- (5) 有没有交易员是在深圳工作的?
- (6) 打印生活在北京的交易员的所有交易额。
- (7) 所有交易中,最高的交易额是多少?
- (8) 找到交易额最小的交易。
交易员类
/** * 交易人 * Created by liuguoquan on 2017/4/28. */ public classTrader{ private String name; private String city; publicTrader(String name, String city){ this.name = name; this.city = city; } publicStringgetName(){ return name; } publicvoidsetName(String name){ this.name = name; } publicStringgetCity(){ return city; } publicvoidsetCity(String city){ this.city = city; } @Override publicStringtoString(){ return "Trader{" + "name='" + name + '\'' + ", city='" + city + '\'' + '}'; } }
交易类
/** * 交易单 * Created by liuguoquan on 2017/4/28. */ public classTransaction{ private Trader trader; private int year; private int value; publicTransaction(Trader trader,intyear,intvalue){ this.trader = trader; this.year = year; this.value = value; } publicTradergetTrader(){ return trader; } publicvoidsetTrader(Trader trader){ this.trader = trader; } publicintgetYear(){ return year; } publicvoidsetYear(intyear){ this.year = year; } publicintgetValue(){ return value; } publicvoidsetValue(intvalue){ this.value = value; } @Override publicStringtoString(){ return "Transaction{" + "trader=" + trader + ", year='" + year + '\'' + ", value=" + value + '}'; } }
计算
public classTransactionProcess{ publicstaticvoidmain(String[] args){ Trader liu = new Trader("Lau","Beijing"); Trader lee = new Trader("Lee","Shanghai"); Trader zhang = new Trader("Zhang","Guangzhou"); Trader wang = new Trader("Wang","Beijing"); List<Transaction> transactions = Arrays.asList( new Transaction(liu,2016,300), new Transaction(lee,2015,100), new Transaction(lee,2016,500), new Transaction(zhang,2016,9000), new Transaction(wang,2017,1000), new Transaction(liu,2016,1500) ); // (1) 找出2016年发生的所有交易,并按交易额排序(从低到高)。 transactions.stream().filter(t -> t.getYear() == 2016) .sorted(Comparator.comparing(Transaction::getValue)) .collect(Collectors.toList()); // (2) 交易员都在哪些不同的城市工作过? transactions.stream().map(t -> t.getTrader().getCity()) .distinct() .collect(Collectors.toList()); // (3) 查找所有来自于北京的交易员,并按姓名排序。 transactions.stream().map(t -> t.getTrader()) .filter(t -> t.getCity().equals("Beijing")) .distinct() .sorted(Comparator.comparing(Trader::getName)) .collect(Collectors.toList()); // (4) 返回所有交易员的姓名字符串,按字母顺序排序。 transactions.stream().map(t -> t.getTrader()) .map(t -> t.getName()) .distinct() .sorted() .collect(Collectors.toList()); // (5) 有没有交易员是在深圳工作的? boolean isExist = transactions.stream().anyMatch(t -> t.getTrader().getCity().equals("Shenzhen")); if (isExist) { System.out.println("有在深圳工作的"); } else { System.out.println("没有在深圳工作的"); } // (6) 打印生活在北京的交易员的所有交易额。 int sum = transactions.stream().filter(t -> t.getTrader().getCity().equals("Beijing")) .map(t -> t.getValue()) .reduce(0,Integer::sum); System.out.println(sum); // (7) 所有交易中,最高的交易额是多少? int max = transactions.stream().map(t -> t.getValue()) .reduce(0,Integer::max); System.out.println(max); // (8) 找到交易额最小的交易。 int min = transactions.stream().map(t -> t.getValue()) .reduce(0,Integer::min); System.out.println(min); } }
小结
- 中间操作表
操作 | 类型 | 返回类型 | 目的 |
---|---|---|---|
filter | 中间操作 | Stream<T> |
过滤元素 |
distinct | 中间操作 | Stream<T> |
过滤重复的元素 |
skip | 中间操作 | Stream<T> |
跳过指定数量的元素 |
limit | 中间操作 | Stream<T> |
限制元素的数量 |
map | 中间操作 | Stream<T> |
流的转化 |
flatmap | 中间操作 | Stream<T> |
流的扁平化 |
sorted | 中间操作 | Stream<T> |
元素排序 |
- 终端操作表
操作 | 类型 | 返回类型 | 目的 |
---|---|---|---|
forEach | 终端操作 | void | 消费流中的每个元素,返回void |
count | 终端操作 | long | 返回流中元素的个数,返回long |
collect | 终端操作 | R | 把流归约为一个集合 |
anyMatch | 终端操作 | boolean | 流中是否有符合要求的元素 |
noneMatch | 终端操作 | boolean | 流中是否没有任何符合要求的元素 |
allMatch | 终端操作 | boolean | 流中是否所有元素都是符合要求的 |
findAny | 终端操作 | Optional
|
查找符合要求的元素 |
findFirst | 终端操作 | Optional
|
查找第一个符合要求的元素 |
reduce | 终端操作 | Optional
|
归约 |
以上所述就是小编给大家介绍的《Java8特性③Stream的使用》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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