java常用Lambda表达式使用场景源码示例

网友投稿 268 2022-10-22

java常用Lambda表达式使用场景源码示例

目录引导语1、数据准备2、常用方法2.1、Filter2.2、map  2.3、mapToInt2.4、flatMap2.5、distinct 2.6、Sorted 2.7、peek 2.8、limit2.9、reduce2.10、findFirst 2.11、groupingBy&&toMap  3、总结

引导语

我们日常工作中,Lambda 使用比较多的场景,就是 List 或 Map 下的 Lambda 流操作,往往几行代码可以帮助我们实现多层 for 循环嵌套的复杂代码,接下来我们把 Lambda 流的常用方法用案列讲解一下http://。

1、数据准备

本文演示的所有代码都在 demo.eight.LambdaExpressionDemo 中,首先我们需要准备一些测试的数据,如下:

@Data

// 学生数据结构

class StudentDTO implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = -7716352032236707189L;

public StudentDTO() {

}

public StudentDTO(Long id, String code, String name, String sex, Double scope,

List learningCources) {

this.id = id;

this.code = code;

this.name = name;

this.sex = sex;

this.scope = scope;

this.learningCources = learningCources;

}

/**

* id

*/

private Long id;

/**

* 学号 唯一标识

*/

private String code;

/**

* 学生名字

*/

private String name;

/**

* 性别

*/

private String sex;

/**

* 分数

*/

private Double scope;

/**

* 要学习的课程

*/

private List<Course> learningCources;

}

@Data

// 课程数据结构

class Course implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = 2896201730223729591L;

/**

* 课程 ID

*/

private Long id;

/**

* 课程 name

*/

private String name;

public Course(Long id, String name) {

this.id = id;

this.name = name;

}

}

// 初始化数据

private final List students = new ArrayList(){

{

// 添加学生数据

add(new StudentDTO(1L,"W199","小美","WM",100D,new ArrayList(){

{

// 添加学生学习的课程

add(new Course(300L,"语文"));

add(new Course(301L,"数学"));

add(new Course(302L,"英语"));

}

}));

add(new StudentDTO(2L,"W25","小美","WM",100D,Lists.newArrayList()));

add(new StudentDTO(3L,"W3","小名","M",90D,new ArrayList(){

{

add(new Course(300L,"语文"));

add(new Course(304L,"体育"));

}

}));

add(new StudentDTO(4L,"W1","小蓝","M",10D,new ArrayList(){

{

add(new Course(301L,"数学"));

add(new Course(305L,"美术"));

}

}));

}

};

请大家稍微看下数据结构,不然看下面案例跑出来的结果会有些吃力。

2、常用方法

2.1、Filter

Filter 为过滤的意思,只要满足 Filter 表达式的数据就可以留下来,不满足的数据被过滤掉,源码如下图:

我们写了一个 demo,如下:

public void testFilter() {

// list 在下图中进行了初始化

List newList = list.stream()

// 过滤掉我们希望留下来的值

// StringUtils.equals(str,"hello") 表示我们希望字符串是 hello 能留下来

// 其他的过滤掉

.filter(str -> StringUtils.equals(str, "hello"))

// Collectors.toList() 帮助我们构造最后的返回结果

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestFilter result is {}", jsON.toJSONString(newList));

}

运行结果如下:

2.2、map

map 方法可以让我们进行一些流的转化,比如原来流中的元素是 A,通过 map 操作,可以使返回的流中的元素是 B,源码如下图:

我们写了一个 demo,如下:

public void testMap() {

// 得到所有学生的学号

// 这里 students.stream() 中的元素是 StudentDTO,通过 map 方法转化成 String 的流

List codes = students.stream()

//StudentDTO::getCode 是 s->s.getCode() 的简写

.map(StudentDTO::getCode)

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestMap 所有学生的学号为 {}", JSON.toJSONString(codes));

}

// 运行结果为:TestMap 所有学生的学号为 ["W199","W25","W3","W1"]

2.3、mapToInt

mapToInt 方法的功能和 map 方法一样,只不过 mapToInt 返回的结果已经没有泛型,已经明确是 int 类型的流了,源码如下:

我们写了一个 demo,如下:

public void testMapToInt() {

List ids = students.stream()

.mapToInt(s->Integer.valueOf(s.getId()+""))

// 一定要有 mapToObj,因为 mapToInt 返回的是 IntStream,因为已经确定是 int 类型了

// 所有没有泛型的,而 Collectors.toList() 强制要求有泛型的流,所以需要使用 mapToObj

// 方法返回有泛型的流

.mapToObj(s->s)

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestMapToInt result is {}", JSON.toJSONString(ids));

// 计算学生总分

Double sumScope = students.stream()

.mapToDouble(s->s.getScope())

// DoubleStream/IntStream 有许多 sum(求和)、min(求最小值)、max(求最大值)、average(求平均值)等方法

.sum();

log.info("TestMapToInt 学生总分为: is {}", sumScope);

}

运行结果如下:

TestMapToInt result is [1,2,3,4]TestMapToInt 学生总分为: is 300.0

2.4、flatMap

flatMap 方法也是可以做一些流的转化,和 map 方法不同的是,其明确了 Function 函数的返回值的泛型是流,源码如下:

写了一个 demo,如下:

public void testFlatMap(){

// 计算学生所有的学习课程,flatMap 返回 List<课程> 格式

List courses = students.stream().flatMap(s->s.getLearningCources().stream())

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestMapToInt flatMap 计算学生的所有学习课程如下 {}", JSON.toJSONString(courses));

// 计算学生所有的学习课程,map 返回两层课程嵌套格式

List> courses2 = students.stream().map(s->s.getLearningCources())

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestMapToInt map 计算学生的所有学习课程如下 {}", JSON.toJSONString(courses2));

List> courses3 = students.stream().map(s->s.getLearningCources().stream())

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestMapToInt map 计算学生的所有学习课程如下 {}", JSON.toJSONString(courses3));

}

运行结果如下:

2.5、distinct

distinct 方法有去重的功能,我们写了一个 demo,如下:

public void testDistinct(){

// 得到学生所有的名字,要求是去重过的

List beforeNames = students.stream().map(StudentDTO::getName).collect(Collectors.toList());

log.info("TestDistinct 没有去重前的学生名单 {}",JSON.toJSONString(beforeNames));

List distinctNames = beforeNames.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

log.info("TestDistinct 去重后的学生名单 {}",JSON.toJSONString(distinctNames));

// 连起来写

List names = students.stream()

.map(StudentDTO::getName)

.distinct()

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestDistinct 去重后的学生名单 {}",JSON.toJSONString(names));

}

运行结果如下:

2.6、Sorted

Sorted 方法提供了排序的功能,并且允许我们自定义排序,demo 如下:

public void testSorted(){

// 学生按照学号排序

List beforeCodes = students.stream().map(StudentDTO::getCode).collect(Collectors.toList());

log.info("TestSorted 按照学号排序之前 {}",JSON.toJSONString(beforeCodes));

List sortedCodes = beforeCodes.stream().sorted().collect(Collectors.toList());

log.info("TestSorted 按照学号排序之后 is {}",JSON.toJSONString(sortedCodes));

// 直接连起来写

List codes = students.stream()

.map(StudentDTO::getCode)

// 等同于 .sorted(Comparator.naturalOrder()) 自然排序

.sorted()

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestSorted 自然排序 is {}",JSON.toJSONString(codes));

// 自定义排序器

List codes2 = students.stream()

.map(StudentDTO::getCode)

// 反自然排序

.sorted(Comparator.reverseOrder())

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestSorted 反自然排序 is {}",JSON.toJSONString(codes2));

}

运行结果如下:

2.7、peek

peek 方法很简单,我们在 peek 方法里面做任意没有返回值的事情,比如打印日志,如下:

students.stream().map(StudentDTO::getCode)

.peek(s -> log.info("当前循环的学号是{}",s))

.collect(Collectors.toList());

2.8、limit

limit 方法会限制输出值个数,入参是限制的个数大小,demo 如下:

public void testLimit(){

List beforeCodes = students.stream().map(StudentDTO::getCode).collect(Collectors.toList());

log.info("TestLimit 限制之前学生的学号为 {}",JSON.toJSONString(beforeCodesimEACVyo));

List limitCodes = beforeCodes.stream()

.limit(2L)

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestLimit 限制最大限制 2 个学生的学号 {}",JSON.toJSONString(limitCodes));

// 直接连起来写

List codes = students.stream()

.map(StudentDTO::getCode)

.limit(2L)

.collect(Collectors.toList());

log.info("TestLimit 限制最大限制 2 个学生的学号 {}",JSON.toJSONString(codes));

}

输出结果如下:

2.9、reduce

reduce 方法允许我们在循环里面叠加计算值,我们写了 demo 如下:

public void testReduce(){

// 计算一下学生的总分数

Double sum = students.stream()

.map(StudentDTO::getScope)

// scope1 和 scope2 表示循环中的前后两个数

.reduce((scope1,scope2) -> scope1+scope2)

.orElse(0D);

log.info("总成绩为 {}",sum);

Double sum1 = students.stream()

.map(StudentDTO::getScope)

// 第一个参数表示成绩的基数,会从 100 开始加

.reduce(100D,(scope1,scope2) -> scope1+scope2);

log.info("总成绩为 {}",sum1);

}

运行结果如下:

第二个计算出来的总成绩多了imEACVyo 100,是因为第二个例子中 reduce 是从基数 100 开始累加的。

2.10、findFirst

findFirst 表示匹配到第一个满足条件的值就返回,demo 如下:

// 找到第一个叫小美同学的 ID

@Test

public void testFindFirst(){

Long id = students.stream()

.filter(s->StringUtils.equals(s.getName(),"小美"))

// 同学中有两个叫小美的,这里匹配到第一个就返回

.findFirst()

.get().getId();

log.info("testFindFirst 小美同学的 ID {}",id);

// 防止空指针

Long id2 = students.stream()

.filter(s->StringUtils.equals(s.getName(),"小天"))

.findFirst()

// orElse 表示如果 findFirst 返回 null 的话,就返回 orElse 里的内容

.orElse(new StudentDTO()).getId();

log.info("testFindFirst 小天同学的 ID {}",id2);

Optional student= students.stream()

.filter(s->StringUtils.equals(s.getName(),"小天"))

.findFirst();

// isPresent 为 true 的话,表示 value != null,即 student.get() != null

if(student.isPresent()){

log.info("testFindFirst 小天同学的 ID {}",student.get().getId());

return;

}

log.info("testFindFirst 找不到名为小天的同学");

}

运行结果如下:

2.11、groupingBy && toMap

groupingBy 是能够根据字段进行分组,toMap 是把 List 的数据格式转化成 Map 的格式,我们写了一个 demo,如下:

@Test

public void testListToMap(){

// 学生根据名字进行分类

Map> map1 = students.stream()

.collect(Collectors.groupingBy(StudentDTO::getName));

log.info("testListToMap groupingBy 学生根据名字进行分类 result is Map> {}",

JSON.toJSONString(map1));

// 统计姓名重名的学生有哪些

Map> map2 = students.stream()

.collect(Collectors.groupingBy(StudentDTO::getName,

Collectors.mapping(StudentDTO::getCode,Collectors.toSet())));

log.info("testListToMap groupingBy 统计姓名重名结果 is {}",

JSON.toJSONString(map2));

// 学生转化成学号为 key 的 map

Map map3 = students.stream()

//第一个入参表示 map 中 key 的取值

//第二个入参表示 map 中 value 的取值

//第三个入参表示,如果前后的 key 是相同的,是覆盖还是不覆盖,(s1,s2)->s1 表示不覆盖,(s1,s2)->s2 表示覆盖

.collect(Collectors.toMap(s->s.getCode(),s->s,(s1,s2)->s1));

log.info("testListToMap groupingBy 学生转化成学号为 key 的 map result is{}",

JSON.toJSONString(map3));

}

运行结果如下:

3、总结

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:2.Docker简单介绍
下一篇:汉字电码(汉字电码3769)
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~