Java提效神器Stream的一些冷門技巧匯總
Stream
使用這個方法創建一個 Stream 對象。
new ArrayList<>().stream()
Filter
過濾器，裡面傳遞一個函數，這個函數的返回結果如果為 true 則保留這個元素，否則的話丟棄這個元素。
stringCollection
.stream()
.filter((s) -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);
Foreach
遍歷，消費。
stringCollection
.stream()
.filter((s) -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);
Map
這個功能也是遍歷，但是他是有返回值的，而上面的 Foreach 是沒有返回值的，僅僅是單純的消費。而且 Foreach 不能夠鏈式調用，因為沒有返回值，但是 Map 沒問題。
stringCollection
.stream()
.map(String::toUpperCase)
.sorted(Comparator.reverseOrder())
.forEach(System.out::println);
Sorted
這個方法是用來排序的，裡面傳遞的函數就是一個比較器，也可以不傳遞參數，使用默認的就好。
stringCollection
.stream()
.sorted(( x, y)-> y.length()-x.length())
.filter((s) -> s.startsWith("a"))
.forEach(System.out::println);
Match
根據在給定的 stream 對象中是否含有指定內容返回 true 或者 false 。
具體的有：
- 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
計算集合中的元素的個數。
long startsWithB = stringCollection
.stream()
.filter((s) -> s.startsWith("b"))
.count();
reduce
這個函數就是類似於斐波那契數列，每次傳遞的參數是上一次的結果和從集合中取出的新元素。第一次默認取出瞭第一個元素和第二個元素。
簡單的例子就是，第一次取出 0,1 第二次取出 第一次reduce的結果作為第一個參數，取出 2 作為第二個參數，以此類推。
Optional<String> reduced =
stringCollection
.stream()
.sorted()
.reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);
parallelStream
並行的 steam 流，可以進行並行處理，這樣會效率更高。在使用stream.foreach時這個遍歷沒有線程安全問題，但是使用parallelStream就會有線程安全問題，所有在parallelStream裡面使用的外部變量，比如集合一定要使用線程安全集合，不然就會引發多線程安全問題。如果說需要保證安全性需要使用 reduce 和 collect，不過這個用起來超級麻煩！！！
long count = values.parallelStream().sorted().count();
IntStream.range(a,b)
可以直接生成 從 a 到 b 的整數這裡還是遵循編程語言的大多數約定，那就是含頭不含尾。
IntStream.range(0, 10)
.forEach(System.out::println);
輸出的結果是
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
new Random().ints()
獲取一系列的隨機值，這個接口出來的數據是連續不斷的，所以需要用limit來限制一下。
new Random().ints().limit(10).forEach(System.out::println);
Supplier
Supplier<String> stringSupplier=String::new; stringSupplier.get();
該接口就一個抽象方法get方法,不用傳入任何參數,直接返回一個泛型T的實例.就如同無參構造一樣
Consumer
1. accept方法
該函數式接口的唯一的抽象方法,接收一個參數,沒有返回值.
2. andThen方法
在執行完調用者方法後再執行傳入參數的方法.
public class ConsumerTest {
public static void main(String[] args) {
Consumer<Integer> consumer = (x) -> {
int num = x * 2;
System.out.println(num);
};
Consumer<Integer> consumer1 = (x) -> {
int num = x * 3;
System.out.println(num);
};
consumer.andThen(consumer1).accept(10);
}
先執行瞭 consumer.accept(10) 然後執行瞭 consumer1.accept(10)
ifPresent
針對一個optional 如果有值的話就執行否則不執行。
IntStream
.builder()
.add(1)
.add(3)
.add(5)
.add(7)
.add(11)
.build()
.average()
.ifPresent(System.out::println);
average 執行結果就是一個 optional
Collect
他有兩種調用方式
<R> R collect(Supplier<R> supplier,
BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner);
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
下面主要介紹一下這兩種方式的使用方法：
1. 函數
第一種調用方式的接口如下
<R> R collect(Supplier<R> supplier,
BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
BiConsumer<R, R> combiner);
- supplier 這個參數就是提供一個容器，可以看到最後 collect 操作的結果是一個 R 類型變量，而 supplier 接口最後需要返回的也是一個 R 類型的變量，所以說這裡返回的是收集元素的容器。
- accumulator 參數，看到這個函數的定義是傳入一個 R 容器，後面則是 T 類型的元素，需要將這個 T 放到 R 容器中，即這一步是用來將元素添加到容器中的操作。
- conbiner 這個參數是兩個容器，即當出現多個容器的時候容器如何進行聚合。
一個簡單的例子：
String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append,StringBuilder::append).toString(); //等價於上面,這樣看起來應該更加清晰 String concat = stringStream.collect(() -> new StringBuilder(),(l, x) -> l.append(x), (r1, r2) -> r1.append(r2)).toString();
2. Collector 接口
第二種方案是更高級的用法采用瞭 Collector 接口：
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
可以看到他返回的還是一個 R 類型的變量，也就是容器。
Collector接口是使得collect操作強大的終極武器,對於絕大部分操作可以分解為旗下主要步驟,提供初始容器->加入元素到容器->並發下多容器聚合->對聚合後結果進行操作
static class CollectorImpl<T, A, R> implements Collector<T, A, R> {
private final Supplier<A> supplier;
private final BiConsumer<A, T> accumulator;
private final BinaryOperator<A> combiner;
private final Function<A, R> finisher;
private final Set<Characteristics> characteristics;
CollectorImpl(Supplier<A> supplier,
BiConsumer<A, T> accumulator,
BinaryOperator<A> combiner,
Function<A,R> finisher,
Set<Characteristics> characteristics) {
this.supplier = supplier;
this.accumulator = accumulator;
this.combiner = combiner;
this.finisher = finisher;
this.characteristics = characteristics;
}
CollectorImpl(Supplier<A> supplier,
BiConsumer<A, T> accumulator,
BinaryOperator<A> combiner,
Set<Characteristics> characteristics) {
this(supplier, accumulator, combiner, castingIdentity(), characteristics);
}
@Override
public BiConsumer<A, T> accumulator() {
return accumulator;
}
@Override
public Supplier<A> supplier() {
return supplier;
}
@Override
public BinaryOperator<A> combiner() {
return combiner;
}
@Override
public Function<A, R> finisher() {
return finisher;
}
@Override
public Set<Characteristics> characteristics() {
return characteristics;
}
}
可以看到我們可以直接 new CollectorImpl 然後將這些函數傳入，另外還有一種簡單的方式就是 使用 Collector.of()依然可以直接傳入函數。和 new CollectorImpl 是等價的。
3. 工具函數
1. toList()
容器: ArrayList::new
加入容器操作: List::add
多容器合並: left.addAll(right); return left;
public static <T>
Collector<T, ?, List<T>> toList() {
return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) 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
多容器合並: r1.append(r2); return r1;
聚合後的結果操作: StringBuilder::toString
public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() {
return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(
StringBuilder::new, StringBuilder::append,
(r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
StringBuilder::toString, CH_NOID);
}
3.groupingBy()
roupingBy是toMap的一種高級方式,彌補瞭toMap對值無法提供多元化的收集操作,比如對於返回Map<T,List<E>>這樣的形式toMap就不是那麼順手,那麼groupingBy的重點就是對Key和Value值的處理封裝.分析如下代碼,其中classifier是對key值的處理,mapFactory則是指定Map的容器具體類型,downstream為對Value的收集操作.
public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
Supplier<M> mapFactory,
Collector<? super T, A, D> downstream) {
.......
}
一個簡單的例子
//原生形式
Lists.<Person>newArrayList().stream()
.collect(() -> new HashMap<Integer,List<Person>>(),
(h, x) -> {
List<Person> value = h.getOrDefault(x.getType(), Lists.newArrayList());
value.add(x);
h.put(x.getType(), value);
},
HashMap::putAll
);
//groupBy形式
Lists.<Person>newArrayList().stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.toList()));
//因為對值有瞭操作,因此我可以更加靈活的對值進行轉換
Lists.<Person>newArrayList().stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.mapping(Person::getName,Collectors.toSet())));
// 還有一種比較簡單的使用方式 隻需要傳遞一個參數按照key來劃分
Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));
4.reducing()
reducing是針對單個值的收集,其返回結果不是集合傢族的類型,而是單一的實體類T
容器: boxSupplier(identity),這裡包裹用的是一個長度為1的Object[]數組,至於原因自然是不可變類型的鍋
加入容器操作: a[0] = op.apply(a[0], t)
多容器合並: a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a;
聚合後的結果操作: 結果自然是Object[0]所包裹的數據a -> a[0]
優化操作狀態字段: CH_NOID
public static <T> Collector<T, ?, T>
reducing(T identity, BinaryOperator<T> 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);
}
簡單來說這個地方做的事情和 reduce 是一樣的，第一個 id 傳入的就是 reduce 的初始值，隻是他把它包裝成一個 長度為1的數組瞭。
//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));
//當然Stream也提供瞭reduce操作
final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
.stream().reduce(0, Integer::sum)
總結
到此這篇關於Java提效神器Stream的一些冷門技巧的文章就介紹到這瞭,更多相關Java Stream技巧內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！
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