Java8中的 lambda 和Stream API

本文轉載自查看原文 2019-02-19 09:35 1041 java

前言

由於項目中用到了比較多有關於 Java8 中新的東西，一開始自己只是會寫，但是寫起來不太順，然后就在網上找到了一個很好的關於Java8新特性的視頻，所以就進行了學習了一下，以下是自己對 lambda 表達式和 Stream API 的筆記和相應的理解。視頻地址，有興趣的可以自行觀看。

Java8 新特性

速度更快更換了數據結構，內存結構（JVM）
*代碼更少了（Lambda表達式） *
*強大的Stream API *
便於並行 fork join (串行切換並行)
最大化減少空指針異常 Optional

Lambda表達式

在說 Lambda 之前，首先要說的是函數式接口。這個可以說是為了 Lambda 表達式而存在的一個東西。那么什么是函數式接口？

函數式接口

定義：接口中只有一個抽象接口。
像 java.util.function 下的所有接口都是函數式接口。Java1.8提供@FunctionalInterface檢測一個接口是否是一個函數式接口。
eg: java.util.function 包下的 Consumer 接口代碼

@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {

    void accept(T t);

// jdk 1.8 接口可以有默認實現
    default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); };
    }
}

了解了什么是函數式接口后，lambda 表達式就很好理解了。

"->" 是 lambda 表達式的符號左側表示函數式接口中抽象方法的參數列表，右側表示你對這個方法的實現。
舉個例子eg：

public class Test{
	public static void main(String[] args){
		 Consumer consumer = x-> System.out.println(x);
         consumer.accept(1);
	}
}

輸出 1；

四大函數式接口

我們一般對函數式接口的使用的時候，都會對其進行封裝。

消費性接口

Consumer 只有一個抽象方法名為 accept，參數列表只有一個泛型t，無返回值。參數的數據類型有類決定
eg:

/**
 * @ClassName ConsumerTest
 * @Description 消費型接口， 消費字符串字段 打印輸出
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 15:46
 **/
public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) {
        test("hello",x-> System.out.println(x));
    }

    public static <T> void test(T t, Consumer<T> consumer) {
        consumer.accept(t);
    }
}

輸出：hello
如果需要多個參數列表的話，也可以在 java.util.function 包下找到相應的函數式接口比如 ObjLongConsumer。其他的可以自行查看

供給型接口

Supplier 只有一個抽象方法名為 get，參數列表為空，有返回值，返回值得數據類型為T。

/**
 * @ClassName SupplerTest
 * @Description 供給型接口 字符串拼接
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 15:53
 **/
public class SupplerTest {

    public static void main(String[] args) {
        String hello = test("hello ", () -> "word!");
        System.out.println(hello);
    }

    public static String test(String str,Supplier<String> supplier){
        return str + supplier.get();
    }
}

輸出為：hello word!
如果需要返回得數據為基本數據類型，可以在 java.util.function 包下找到相應的函數式接口比如：getAsLong 其他的可以自行查看

函數型接口

Function<T, R> 只有一個抽象方法名為 apply，參數列表只有一個參數為T，有返回值，返回值的數據類型為R。

/**
 * @ClassName FunctionTest
 * @Description 函數式接口 將字符串轉換成大寫的
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 16:01
 **/
public class FunctionTest {


    public static void main(String[] args) {
        String test = test("hello", x -> x.toUpperCase());
        System.out.println(test);
    }


    public static String test(String str , Function<String,String> function){
        return function.apply(str);
    }
}

輸出為：HELLO
如果需要多個入參，然后又返回值的話，可以在 java.util.function 包下找到相應的函數式接口比如 BiFunction。其他的可以自行查看

斷言型接口

斷言型又名判斷型。 Predicate 只有一個抽象方法名為 test，參數列表只有一個參數為 T，有返回值，返回值類型為 boolean。

/**
 * @ClassName PredicateTest
 * @Description 斷言型接口，判斷字符串大小是否大於6
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 16:16
 **/
public class PredicateTest {
    public static void main(String[] args) {
        boolean hello = test("hello", x -> x.length() > 6);
        System.out.println(hello);
    }
    public static boolean test(String str, Predicate<String> predicate){
        return predicate.test(str);
    }
}

輸出為： false

Stream API

Stream 作為 Java 8 的一大亮點，它與 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。Stream中間操作，多個中間操作可以連接起來形成一個流水線，除非流水線上觸發了終止操作，否則中間不會執行任何處理！而終止操作時會一次性全部處理，稱為惰性處理。要進行流操作首先要獲取流。有4中方法可以獲取流。

獲取流通過集合系列提供的stream方法和 parallelStream()（並行流）方法獲取流

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        // 常用獲取流的方式
        Stream<Integer> stream = list.stream();
    }

通過Arrays.stream() 將數組轉換成流

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = new int[]{1,2,3,4};
        IntStream stream = Arrays.stream(a);
        
    }

通過Stream.of今天方法創建流

    public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
    }

創建無限流

    public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
    }

所有的對流的操作可以分為4種，分別為篩選與分片，映射，排序，終結（歸約，收集）

篩選與分片

操作有filter,distant,limit,skip。
filter ：過濾操作,方法參數為斷言型接口
eg:

 public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
        stream.filter(x->x != 2).forEach(x-> System.out.println(x));
    }

輸出：

1
3

distinct ：去重操作，方法無參數
limit ：獲取前幾條數據，方法參數為long
skip ：跳過前多少條數據，然后獲取后面所有的。方法參數為long

映射

常用操作有 map ，flatMap。
map: 對原數據進行處理，並返回處理后的數據。方法參數為函數型接口。
eg:

  public static void main(String[] args) {
       Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
       stream.map(x->x*2).forEach(System.out::println);
    }

輸出：

2
4
6

flatMap ：使原來流種的原有數據一個一個整合在另一個流中。方法參數為函數型接口，但是返回值為流。
eg:

    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
        List<String> list2 = Arrays.asList("f","d");
        list.stream().flatMap(x->list2.stream().map(y-> x + y)).forEach(System.out::println);
    }

排序

常用操作有sort自然排序，合sort參數為排序器的定制排序
自然排序eg:

public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
        stream.sorted().forEach(System.out::println);
    }

輸出：

1
2
3

定制排序

    public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
        stream.sorted((x,y)->-Integer.compare(x,y)).forEach(System.out::println);
    }

輸出：

3
2
1

終止操作

allMatch 檢查是否匹配所有元素方法參數為斷言型接口
anyMatch 檢查是否匹配所有元素方法參數為斷言型接口
noneMatch 檢查是否沒有匹配所有元素方法參數為斷言型接口
findFirst 返回第一個元素無方法參數
findAny 返回當前流的任意元素無方法參數
count 返回流中的元素總個數無方法參數
max 返回流的最大值無方法參數
min 返回流中的最小值無方法參數

歸約

reduce : 歸約 -- 可以將流中的元素反復結合起來，得到一個值。
eg:

 public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list1 = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        Integer reduce = list1.stream().reduce(11, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(reduce);
    }

輸出： 66

收集

這個是非常常用的一個操作。將流裝換為其他形式。接收到一個Collector接口的實現，用於給Stream中的元素匯總的方法。用collect方法進行收集。方法參數為Collector。Collector可以由Collectors中的toList()，toSet(),toMap(Function(T,R) key,Function(T,R) value)等靜態方法實現。

toList() 返回一個 Collector ，它將輸入元素 List到一個新的 List 。
toMap(Function<? super T,? extends K> keyMapper, Function<? super T,? extends U> valueMapper) 返回一個 Collector ，它將元素累加到一個 Map ，其鍵和值是將所提供的映射函數應用於輸入元素的結果。
toSet() 返回一個 Collector ，將輸入元素 Set到一個新的 Set 。
eg:

User類

@Data
@ToString
public class User {
    private String name;

    private Integer age;

    private Integer salary;
}

   public static void main(String[] args) {
         List<User> users = Arrays.asList(new User("張三", 19, 1000),
                new User("張三", 58, 2000),
                new User("李四", 38, 3000),
                new User("趙五", 48, 4000)
        );
        List<String> collect = users.stream().map(x -> x.getName()).collect(Collectors.toList());
        Set<String> collect1 = users.stream().map(x -> x.getName()).collect(Collectors.toSet());
        Map<Integer, String> collect2 = users.stream().collect(Collectors.toMap(x -> x.getAge(), x -> x.getName()));
        System.out.println(collect);
        System.out.println(collect1);
        System.out.println(collect2);
    }

輸出：

[張三, 張三, 李四, 趙五]
[李四, 張三, 趙五]
{48=趙五, 19=張三, 38=李四, 58=張三}

分組

Collectors.groupingBy()方法是返回 Collector “由基團”上的類型的輸入元件操作實現 T ，根據分類功能分組元素。這個是非常常用的操作。
比如你要對名字相同的進行分組。
groupingBy(Function<? super T,? extends K> classifier)
eg:

    public static void main(String[] args) {
        List<User> users = Arrays.asList(new User("張三", 19, 1000),
                new User("張三", 58, 2000),
                new User("李四", 38, 3000),
                new User("趙五", 48, 4000)
        );
        Map<String, List<User>> collect3 = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(x -> x.getName()));
        System.out.println(collect3);
    }

輸出：{李四=[User{name='李四', age=38, salary=3000}], 張三=[User{name='張三', age=19, salary=1000}, User{name='張三', age=58, salary=2000}], 趙五=[User{name='趙五', age=48, salary=4000}]}

當然還有其他的一些比較復雜的分組操作，實際代碼看業務來進行實現。

總結

java8中的lambda表達式可能一開始用的時候還不是很熟悉，但是只要熟悉了，你會發現非常的好用，而且lambda表達式結合stream API可以進行編寫自己的工具類。在平常項目中可以非常的省時間，提高寫代碼的效率。我現在給出一個List轉Map的工具類。

public class CollectionStream {
    public static void main(String[] args) {
        List<User> users = Arrays.asList(new User("張三", 19, 1000),
                new User("張三", 58, 2000),
                new User("李四", 38, 3000),
                new User("趙五", 48, 4000)
        );
        Map<Integer, Integer> map = listToMap(users, x -> x.getAge(), x -> x.getSalary());
        System.out.println(map);
    }

    /**
     * @Author ouyangkang
     * @Description list 轉map key不能相同 ，如果相同會報錯。 方法對 源數據，key，value過濾null。
     * @Date 9:27 2019/2/19
     * @param source 源數據
     * @param key
     * @param value
     * @return java.util.Map<K,V>
    **/
    public static <DTO, K, V> Map<K, V> listToMap(List<DTO> source, Function<? super DTO, ? extends K> key, Function<? super DTO, ? extends V> value) {
        Objects.requireNonNull(source, "source not null");
        Objects.requireNonNull(key, "key not null");
        Objects.requireNonNull(value, "value not null");
        Map<K, V> map = source.stream()
                .filter(dto -> dto != null)
                .filter(dto -> key.apply(dto) != null)
                .filter(dto -> value.apply(dto) != null)
                .collect(Collectors.toMap(key, value));
        return map;
    }
}

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