Java提效神器Stream的一些冷门技巧汇总

Java提效神器Stream的一些冷门技巧汇总

目录StreamFilterForeachMapSortedMatchcountreduceparallelStreamIntStream.range(a,b)new Random().ints()SupplierConsumer1.    accept方法2.    andThen方法ifPresentCollect1. 函数2. Collector 接口3. 工具函数1. toList()2.joining()3.groupingBy()4.reducing()总结

Stream

使用这个方法创建一个 Stream 对象。

new ArrayList<>().stream()

Filter

过滤器，里面传递一个函数，这个函数的返回结果如果为 true 则保留这个元素，否则的话丢弃这个元素。

stringCollection

.stream()

.filter((s) -> s.startsWith("a"))

.forEach(System.out::println);

Foreach

遍历，消费。

stringCollection

.stream()

.filter((s) -> s.startsWith("a"))

.forEach(System.out::println);

Map

这个功能也是遍历，但是他是有返回值的，而上面的 Foreach 是没有返回值的，仅仅是单纯的消费。而且 Foreach 不能够链式调用，因为没有返回值，但是 Map 没问题。

stringCollection

.stream()

.map(String::toUpperCase)

.sorted(Comparator.reverseOrder())

.forEach(System.out::println);

Sorted

这个方法是用来排序的，里面传递的函数就是一个比较器，也可以不传递参数，使用默认的就好。

stringCollection

.stream()

.sorted(( x, y)-> y.length()-x.length())

.filter((s) -> s.startsWith("a"))

.forEach(System.out::println);

Match

根据在给定的 stream 对象中是否含有指定内容返回 true 或者 false 。

具体的有：

allMatch

anyMatch

noneMatch

boolean anyStartsWithA = stringCollection

.stream()

.anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));

boolean allStartsWithA = stringCollection

.stream()

.allMatch((s) -> s.startsWith("a"));

boolean noneStartsWithZ = stringCollection

.stream()

.noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));

count

计算集合中的元素的个数。

long startsWithB = stringCollection

.stream()

.filter((s) -> s.startsWith("b"))

.count();

reduce

这个函数就是类似于斐波那契数列，每次传递的参数是上一次的结果和从集合中取出的新元素。第一次默认取出了第一个元素和第二个元素。

简单的例子就是，第一次取出 0,1 第二次取出 第一次reduce的结果作为第一个参数，取出 2 作为第二个参数，以此类推。

Optional reduced =

stringCollection

.stream()

.sorFDHwstted()

.reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);

parallelStream

并行的 steam 流，可以进行并行处理，这样会效率更高。在使用stream.foreach时这个遍历没有线程安全问题，但是使用parallelStream就会有线程安全问题，所有在parallelStream里面使用的外部变量，比如集合一定要使用线程安全集合，不然就会引发多线程安全问题。如果说需要保证安全性需要使用 reduce 和 collect，不过这个用起来超级麻烦！！！

long count = values.parallelStream().sorted().count();

IntStream.range(a,b)

可以直接生成 从 a 到 b 的整数这里还是遵循编程语言的大多数约定，那就是含头不含尾。

IntStream.range(0, 10)

.forEach(System.out::println);

输出的结果是

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

new Random().ints()

获取一系列的随机值，这个接口出来的数据是连续不断的，所以需要用limit来限制一下。

new Random().ints().limit(10).forEach(System.out::println);

Supplier

Supplier stringSupplier=String::new;

stringSupplier.get();

该接口就一FDHwst个抽象方法get方法,不用传入任何参数,直接返回一个泛型T的实例.就如同无参构造一样

Consumer

1.    accept方法

​        该函数式接口的唯一的抽象方法,接收一个参数,没有返回值.

2.    andThen方法

在执行完调用者方法后再执行传入参数的方法.

public class ConsumerTest {

public static void main(String[] args) {

Consumer consumer = (x) -> {

int num = x * 2;

System.out.println(num);

};

Consumer consumer1 = (x) -> {

int num = x * 3;

System.out.println(num);

};

consumer.andThen(consumer1).accept(10);

}

先执行了 consumer.accept(10) 然后执行了 consumer1.accept(10)

ifPresent

针对一个optional 如果有值的话就执行否则不执行。

IntStream

.builder()

.add(1)

.add(3)

.add(5)

.add(7)

.add(11)

.build()

.average()

.ifPresent(System.out::println);

average 执行结果就是一个 optional

Collect

他有两种调用方式

R collect(Supplier supplier,

BiConsumer accumulator,

BiConsumer combiner);

R collect(Collector super T, A, R> collector);

下面主要介绍一下这两种方式的使用方法：

1. 函数

第一种调用方式的接口如下

R collect(Supplier supplier,

BiConsumer accumulator,

BiConsumer combiner);

supplier 这个参数就是提供一个容器，可以看到最后 collect 操作的结果是一个 R 类型变量，而 supplier 接口最后需要返回的也是一个 R 类型的变量，所以说这里返回的是收集元素的容器。

accumulator 参数，看到这个函数的定义是传入一个 R 容器，后面则是 T 类型的元素，需要将这个 T 放到 R 容器中，即这一步是用来将元素添加到容器中的操作。

conbiner 这个参数是两个容器，即当出现多个容器的时候容器如何进行聚合。

一个简单的例子：

String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append,StringBuilder::append).toString();

//等价于上面,这样看起来应该更加清晰

String concat = stringStream.collect(() -> new StringBuildhttp://er(),(l, x) -> l.append(x), (r1, r2) -> r1.append(r2)).toString();

2. Collector 接口

第二种方案是更高级的用法采用了 Collector 接口：

R collect(Collector super T, A, R> collector);

可以看到他返回的还是一个 R 类型的变量，也就是容器。

Collector接口是使得collect操作强大的终极武器,对于绝大部分操作可以分解为旗下主要步骤,提供初始容器->加入元素到容器->并发下多容器聚合->对聚合后结果进行操作

static class CollectorImpl implements Collector {

private final Supplier supplier;

private final BiConsumer accumulator;

private final BinaryOperator combiner;

private final Function finisher;

private final Set characteristics;

CollectorImpl(Supplier supplier,

BiConsumer accumulator,

BinaryOperator combiner,

Function finisher,

Set characteristics) {

this.supplier = supplier;

this.accumulator = accumulator;

this.combiner = combiner;

this.finisher = finisher;

this.characteristics = characteristics;

}

CollectorImpl(Supplier supplier,

BiConsumer accumulator,

BinaryOperator combiner,

Set characteristics) {

this(supplier, accumulator, combiner, castingIdentity(), characteristics);

}

@Override

public BiConsumer accumulator() {

return accumulator;

}

@Override

public Supplier supplier() {

return supplier;

}

@Override

public BinaryOperator combiner() {

return combiner;

}

@Override

public Function finisher() {

return finisher;

}

@Override

public Set characteristics() {

return characteristics;

}

}

可以看到我们可以直接 new CollectorImpl 然后将这些函数传入，另外还有一种简单的方式就是 使用 Collector.of()依然可以直接传入函数。和 new CollectorImpl 是等价的。

3. 工具函数

1. toList()

容器: ArrayList::new

加入容器操作: List::add

多容器合并: left.addAll(right); return left;

public static

Collector> toList() {

return new CollectorImpl<>((Supplier>) ArrayList::new, List::add,

(left, right) -> { left.addAll(right); return left; },

CH_ID);

}

2.joining()

容器: StringBuilder::new

加入容器操作: StringBuilder::append

多容器合并: r1.append(r2); return r1;

聚合后的结果操作: StringBuilder::toString

public static Collector joining() {

return new CollectorImpl(

StringBuilder::new, StringBuilder::append,

(r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },

StringBuilder::toString, CH_NOID);

}

3.groupingBy()

roupingBy是toMap的一种高级方式,弥补了toMap对值无法提供多元化的收集操作,比如对于返回Map>这样的形式toMap就不是那么顺手,那么groupingBy的重点就是对Key和Value值的处理封装.分析如下代码,其中classifier是对key值的处理,mapFactory则是指定Map的容器具体类型,downstream为对Value的收集操作.

public static >

Collector groupingBy(Function super T, ? extends K> classifier,

Supplier mapFactory,

Collector super T, A, D> downstream) {

.......

}

一个简单的例子

//原生形式

Lists.newArrayList().stream()

.collect(() -> new HashMap>(),

(h, x) -> {

List value = h.getOrDefault(x.getType(), Lists.newArrayList());

value.add(x);

h.put(x.getType(), value);

},

HashMap::putAll

);

//groupBy形式

Lists.newArrayList().stream()

.collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.toList()));

//因为对值有了操作,因此我可以更加灵活的对值进行转换

Lists.newArrayList().stream()

.collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.mapping(Person::getName,Collectors.toSet())));

// 还有一种比较简单的使用方式 只需要传递一个参数按照key来划分

Map> personsByAge = persons

.stream()

.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));

4.reducing()

reducing是针对单个值的收集,其返回结果不是集合家族的类型,而是单一的实体类T

容器: boxSupplier(identity),这里包裹用的是一个长度为1的Object[]数组,至于原因自然是不可变类型的锅

加入容器操作: a[0] = op.apply(a[0], t)

多容器合并: a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a;

聚合后的结果操作: 结果自然是Object[0]所包裹的数据a -> a[0]

优化操作状态字段: CH_NOID

public static Collector

reducing(T identity, BinaryOperator op) {

return new CollectorImpl<>(

boxSupplier(identity),

(a, t) -> { a[0] = op.apply(a[0], t); },

(a, b) -> { a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a; },

a -> a[0],

CH_NOID);

}

简单来说这个地方做的事情和 reduce 是一样的，第一个 id 传入的就是 reduce 的初始值，只是他把它包装成一个 长度为1的数组了。

//原生操作

final Integer[] integers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)

.stream()

.collect(() -> new Integer[]{0}, (a, x) -> a[0] += x, (a1, a2) -> a1[0] += a2[0]);

//reducing操作

final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)

.stream()

.collect(Collectors.reducing(0, Integer::sum));

//当然Stream也提供了reduce操作

final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)

.stream().reduce(0, Integer::sum)

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。