JAVA 8入门(二)流

1.简单使用

书接上回,我们这一讲要讨论 JAVA 8 的新的 API 流。如果我们有这样一个需求,需要挑选出菜谱里面卡路里小于1000,且卡路里排名前三的菜品的名称。

如果使用JAVA 7的传统写法我们应该这样写:

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public List<String> findDish(List<Dish> menu){
List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>();
for (Dish dish : lowCaloricDishes) {
if(dish.getCalories() < 1000 ){
lowCaloricDishes.add(dish);
}
}

Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator<Dish>() {
@Override
public int compare(Dish o1, Dish o2) {
return Integer.compare(o1.getCalories(),o2.getCalories());
}
});

List<Dish> result = lowCaloricDishes.subList(0,3);
List<String> resultName = new ArrayList<>();

for (Dish dish : result) {
resultName.add(dish.getName());
}
return resultName;
}

通过上面的例子我们可以看到我们使用了很多的中间变量,来存储中介结果,lowCaloricDishes、result、resultName。相当繁琐。如果我们使用 JAVA 8的流的方式来实现代码是这样的:

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public List<String> findDishWithSteam(List<Dish> menu){


List<String> resultName = menu.stream()
.filter(dish -> dish.getCalories()<1000)
.sorted(Comparator.comparing(Dish::getCalories))
.limit(3)
.map(Dish::getName)
.collect(Collectors.toList());

return resultName;
}

如果我们把 steam() 变换为 parallelStream(),整个操作就变成并行的。代码十分优雅,想到每天我们处理那么多的集合,反正我已经迫不及待的想使用上`JAVA 8了。

2. 流的定义

到底什么是流?书上给的定义是 “从支持数据处理操作的源生成的元素序列”

  • 元素序列 和集合一样,我们可以理解为是一堆有序的值。但是集合侧重的是数据,流侧重的是计算。
  • 源 流会使用一个提供数据的源。比如 menu.stream()中,meun就是这个流的源。
  • 数据处理操作 流的数据处理功能类似,数据库的操作,同时也支持函数式编程中的操作。

我们看看接口java.util.stream.Stream都有一些什么方法:

stea

我们可以看到,之前我们在上一个例子里面使用的方法,filter()sorted()limit()map() 的返回值也是一个流Stream,也就是说我们可以,把所有的操作串起来。这个是流的一个特点流水线

还有一个特点就是内部迭代,与集合的迭代不同,流的迭代不是显式的迭代。

3. 流的基本操作

1. 筛选和切片

  1. 筛选filter()

    所谓筛选就是找出符合条件的元素,filter()接受一个返回boolean类型的函数。
    比如:

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    filter(dish -> dish.getCalories()<1000)
  2. 去重distinct()

    去重的方法我们可以类比SQL 语句中的 distinct

  3. 截断limit()

    同样类似 SQL里面的 limit,接受一个 Long 值。返回流中的前n个元素。

  4. 跳过skip()

    跳过前n个元素。很好理解

2. 映射

  1. map()

    map对流中的每一个元素应用函数,可以理解为将元素转化为另一个元素。

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    .map(Dish::getName)
  2. flatmap()

    flatmap方法就是把流中的每一个元素都装换为另外一个流,然后合并为一个流。

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    List<List<String>> lists = new ArrayList<>();
    lists.add(Arrays.asList("apple", "click"));
    lists.add(Arrays.asList("boss", "dig", "qq", "vivo"));
    lists.add(Arrays.asList("c#", "biezhi"));
找出所有大于两个字符的元素:

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lists.stream()
.flatMap(Collection::stream)
.filter(str -> str.length() > 2)
.count();

3. 查找匹配

match、anyMatch、allMatch、noneMatch
以上方法都能返回一个boolean类型。

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boolean hasLowCalories = mune.stream().anyMatch(dish -> dish.getCalories()<1000)

4. 归约

reduce(T,BinaryOperator)
reduce 操作是 反复结合每一个元素,直到流被归约成一个值。其中:

  • T 指的是初始值;
  • BinaryOperator<T> 两个元素结合起来获得一个元素,举个例子:
    Lamdba: (a,b)-> a + b

所以给定一个 List<Integer> 计算出和所有int 的和:

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

或者:

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

5. 收集数据

一顿操作之后,我们需要把数据收集起来。就需要使用collect()方法。

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Map<String, Integer> map = meun.stream()
.collect(Collectors.toMap(Dish::getName, Dish::getCalories));
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