Java 提效神器 Stream 的冷門技巧

Java 提效神器 Stream 的冷門技巧

Stream

使用這個方法建立一個 Stream 物件。

new ArrayList<>()。stream()

Filter

過濾器,裡面傳遞一個函式,這個函式的返回結果如果為 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 不能夠鏈式呼叫,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,裡面傳遞的函式就是一個比較器,也可以不傳遞引數,使用預設的就好。

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 物件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

這個函式就是類似於斐波那契數列,每次傳遞的引數是上一次的結果和從集合中取出的新元素。第一次預設取出了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的結果作為第一個引數,取出 2 作為第二個引數,以此類推。

Optional 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時這個遍歷沒有執行緒安全問題,但是使用parallelStream就會有執行緒安全問題,所有在parallelStream裡面使用的外部變數,比如集合一定要使用執行緒安全集合,不然就會引發多執行緒安全問題。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程式語言的大多數約定,那就是含頭不含尾。

IntStream。range(0, 10) 。forEach(System。out::println);

輸出的結果是

0123456789

new Random()。ints()

獲取一系列的隨機值,這個接口出來的資料是連續不斷的,所以需要用limit來限制一下。

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

Supplier

Supplier stringSupplier=String::new;stringSupplier。get();

該介面就一個抽象方法get方法,不用傳入任何引數,直接返回一個泛型T的例項。就如同無參構造一樣

Consumer

1。 accept方法

該函式式介面的唯一的抽象方法,接收一個引數,沒有返回值。

2。 andThen方法

​ 在執行完呼叫者方法後再執行傳入引數的方法。

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); }

先執行了 consumer。accept(10) 然後執行了 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

他有兩種呼叫方式

R collect(Supplier supplier, BiConsumer accumulator, BiConsumer combiner); 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。 函式

第一種呼叫方式的介面如下

R collect(Supplier supplier, BiConsumer accumulator, BiConsumer combiner);

supplier 這個引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 型別變數,而 supplier 介面最後需要返回的也是一個 R 型別的變數,所以說這裡返回的是收集元素的容器。

accumulator 引數,看到這個函式的定義是傳入一個 R 容器,後面則是 T 型別的元素,需要將這個 T 放到 R 容器中,即這一步是用來將元素新增到容器中的操作。

conbiner 這個引數是兩個容器,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 介面

第二種方案是更高階的用法採用了 Collector 介面:

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

可以看到他返回的還是一個 R 型別的變數,也就是容器。

Collector

介面是使得

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->併發下多容器聚合->對聚合後結果進行操作

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; } }

可以看到我們可以直接

new CollectorImpl

然後將這些函式傳入,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式。和

new CollectorImpl

是等價的。

3。 工具函式

1。 toList()

容器:

ArrayList::new

加入容器操作:

List::add

多容器合併:

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

多容器合併:

r1。append(r2); return r1;

聚合後的結果操作:

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

toMap

的一種高階方式,彌補了

toMap

對值無法提供多元化的收集操作,比如對於返回

Map>

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。分析如下程式碼,其中

classifier

是對key值的處理,

mapFactory

則是指定Map的容器具體型別,

downstream

為對Value的收集操作。

public static > Collector groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier, Supplier mapFactory, Collector<? super T, A, D> downstream) { ……。 }

一個簡單的例子

//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()));//因為對值有了操作,因此我可以更加靈活的對值進行轉換Lists。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 只需要傳遞一個引數按照key來劃分Map> 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家族的型別,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[]陣列,至於原因自然是不可變型別的鍋

加入容器操作:

a[0] = op。apply(a[0], t)

多容器合併:

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]所包裹的資料

a -> a[0]

最佳化操作狀態欄位:

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); }

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,只是他把它包裝成一個 長度為1的陣列了。

//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)); //當然Stream也提供了reduce操作final Integer collect = Lists。newArrayList(1, 2, 3, 4, 5) 。stream()。reduce(0, Integer::sum)