Java 8中Stream API的这些奇技淫巧！你都Get到了吗？

2019 年 10 月 6 日
筆記

Stream简介

1、Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类，但行为和集合类又有所不同。

2、stream是对集合对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或者大批量数据操作。

3、只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。

为什么要使用Stream

1、函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图，而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。

2、高端

实例数据源

public class Data {      private static List<PersonModel> list = null;        static {          PersonModel wu = new PersonModel("wu qi", 18, "男");          PersonModel zhang = new PersonModel("zhang san", 19, "男");          PersonModel wang = new PersonModel("wang si", 20, "女");          PersonModel zhao = new PersonModel("zhao wu", 20, "男");          PersonModel chen = new PersonModel("chen liu", 21, "男");          list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen);      }        public static List<PersonModel> getData() {          return list;      }  }

Filter

1、遍历数据并检查其中的元素时使用。

2、filter接受一个函数作为参数，该函数用Lambda表达式表示。

    /**       * 过滤所有的男性       */      public static void fiterSex(){          List<PersonModel> data = Data.getData();            //old          List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();          for (PersonModel person:data) {              if ("男".equals(person.getSex())){                  temp.add(person);              }          }          System.out.println(temp);          //new          List<PersonModel> collect = data                  .stream()                  .filter(person -> "男".equals(person.getSex()))                  .collect(toList());          System.out.println(collect);      }        /**       * 过滤所有的男性 并且小于20岁       */      public static void fiterSexAndAge(){          List<PersonModel> data = Data.getData();            //old          List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();          for (PersonModel person:data) {              if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){                  temp.add(person);              }          }            //new 1          List<PersonModel> collect = data                  .stream()                  .filter(person -> {                      if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){                          return true;                      }                      return false;                  })                  .collect(toList());          //new 2          List<PersonModel> collect1 = data                  .stream()                  .filter(person -> ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20))                  .collect(toList());        }

Map

1、map生成的是个一对一映射,for的作用

2、比较常用

3、而且很简单

   /**       * 取出所有的用户名字       */      public static void getUserNameList(){          List<PersonModel> data = Data.getData();            //old          List<String> list=new ArrayList<>();          for (PersonModel persion:data) {              list.add(persion.getName());          }          System.out.println(list);            //new 1          List<String> collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList());          System.out.println(collect);            //new 2          List<String> collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList());          System.out.println(collect1);            //new 3          List<String> collect2 = data.stream().map(person -> {              System.out.println(person.getName());              return person.getName();          }).collect(toList());      }

FlatMap

1、顾名思义，跟map差不多,更深层次的操作

2、但还是有区别的

3、map和flat返回值不同

4、Map 每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。

5、Map一对一

6、Flatmap一对多

7、map和flatMap的方法声明是不一样的

(1) <r> Stream<r> map(Function mapper);

(2) <r> Stream<r> flatMap(Function> mapper);

(3) map和flatMap的区别：我个人认为，flatMap的可以处理更深层次的数据，入参为多个list，结果可以返回为一个list，而map是一对一的，入参是多个list，结果返回必须是多个list。通俗的说，如果入参都是对象，那么flatMap可以操作对象里面的对象，而map只能操作第一层。

public static void flatMapString() {          List<PersonModel> data = Data.getData();          //返回类型不一样          List<String> collect = data.stream()                  .flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());            List<Stream<String>> collect1 = data.stream()                  .map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());            //用map实现          List<String> collect2 = data.stream()                  .map(person -> person.getName().split(" "))                  .flatMap(Arrays::stream).collect(toList());          //另一种方式          List<String> collect3 = data.stream()                  .map(person -> person.getName().split(" "))                  .flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList());      }

Reduce

1、感觉类似递归

2、数字(字符串)累加

3、个人没咋用过

 public static void reduceTest(){          //累加，初始化值是 10          Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4)                  .reduce(10, (count, item) ->{              System.out.println("count:"+count);              System.out.println("item:"+item);              return count + item;          } );          System.out.println(reduce);            Integer reduce1 = Stream.of(1, 2, 3, 4)                  .reduce(0, (x, y) -> x + y);          System.out.println(reduce1);            String reduce2 = Stream.of("1", "2", "3")                  .reduce("0", (x, y) -> (x + "," + y));          System.out.println(reduce2);      }

Collect

1、collect在流中生成列表，map，等常用的数据结构

2、toList()

3、toSet()

4、toMap()

5、自定义

/**       * toList       */         * toList       */      public static void toListTest(){          List<PersonModel> data = Data.getData();          List<String> collect = data.stream()                  .map(PersonModel::getName)                  .collect(Collectors.toList());      }        /**       * toSet       */      public static void toSetTest(){          List<PersonModel> data = Data.getData();          Set<String> collect = data.stream()                  .map(PersonModel::getName)                  .collect(Collectors.toSet());      }        /**       * toMap       */      public static void toMapTest(){          List<PersonModel> data = Data.getData();          Map<String, Integer> collect = data.stream()                  .collect(                          Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge)                  );            data.stream()                  .collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{              return value+"1";          }));      }        /**       * 指定类型       */      public static void toTreeSetTest(){          List<PersonModel> data = Data.getData();          TreeSet<PersonModel> collect = data.stream()                  .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));          System.out.println(collect);      }        /**       * 分组       */      public static void toGroupTest(){          List<PersonModel> data = Data.getData();          Map<Boolean, List<PersonModel>> collect = data.stream()                  .collect(Collectors.groupingBy(per -> "男".equals(per.getSex())));          System.out.println(collect);      }        /**       * 分隔       */      public static void toJoiningTest(){          List<PersonModel> data = Data.getData();          String collect = data.stream()                  .map(personModel -> personModel.getName())                  .collect(Collectors.joining(",", "{", "}"));          System.out.println(collect);      }        /**       * 自定义       */      public static void reduce(){          List<String> collect = Stream.of("1", "2", "3").collect(                  Collectors.reducing(new ArrayList<String>(), x -> Arrays.asList(x), (y, z) -> {                      y.addAll(z);                      return y;                  }));          System.out.println(collect);      }

Optional

1、Optional 是为核心类库新设计的一个数据类型，用来替换 null 值。

2、人们对原有的 null 值有很多抱怨，甚至连发明这一概念的Tony Hoare也是如此，他曾说这是自己的一个“价值连城的错误”

3、用处很广，不光在lambda中，哪都能用

4、Optional.of(T)，T为非空，否则初始化报错

5、Optional.ofNullable(T)，T为任意，可以为空

6、isPresent()，相当于！=null

7、ifPresent(T)， T可以是一段lambda表达式，或者其他代码，非空则执行

public static void main(String[] args) {              PersonModel personModel=new PersonModel();            //对象为空则打出 -          Optional<Object> o = Optional.of(personModel);          System.out.println(o.isPresent()?o.get():"-");            //名称为空则打出 -          Optional<String> name = Optional.ofNullable(personModel.getName());          System.out.println(name.isPresent()?name.get():"-");            //如果不为空，则打出xxx          Optional.ofNullable("test").ifPresent(na->{              System.out.println(na+"ifPresent");          });            //如果空，则返回指定字符串          System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElse("-"));          System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElse("-"));            //如果空，则返回 指定方法，或者代码          System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElseGet(()->{              return "hahah";          }));          System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseGet(()->{              return "hahah";          }));            //如果空，则可以抛出异常          System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseThrow(()->{              throw new RuntimeException("ss");          }));      //        Objects.requireNonNull(null,"is null");              //利用 Optional 进行多级判断          EarthModel earthModel1 = new EarthModel();          //old          if (earthModel1!=null){              if (earthModel1.getTea()!=null){                  //...              }          }          //new          Optional.ofNullable(earthModel1)                  .map(EarthModel::getTea)                  .map(TeaModel::getType)                  .isPresent();      //        Optional<EarthModel> earthModel = Optional.ofNullable(new EarthModel());  //        Optional<List<PersonModel>> personModels = earthModel.map(EarthModel::getPersonModels);  //        Optional<Stream<String>> stringStream = personModels.map(per -> per.stream().map(PersonModel::getName));              //判断对象中的list          Optional.ofNullable(new EarthModel())                  .map(EarthModel::getPersonModels)                  .map(pers->pers                          .stream()                          .map(PersonModel::getName)                          .collect(toList()))                  .ifPresent(per-> System.out.println(per));              List<PersonModel> models=Data.getData();          Optional.ofNullable(models)                  .map(per -> per                          .stream()                          .map(PersonModel::getName)                          .collect(toList()))                  .ifPresent(per-> System.out.println(per));        }

并发

1、stream替换成parallelStream或 parallel

2、输入流的大小并不是决定并行化是否会带来速度提升的唯一因素，性能还会受到编写代码的方式和核的数量的影响

3、影响性能的五要素是:数据大小、源数据结构、值是否装箱、可用的CPU核数量，以及处理每个元素所花的时间

 //根据数字的大小，有不同的结果      private static int size=10000000;      public static void main(String[] args) {          System.out.println("-----------List-----------");          testList();          System.out.println("-----------Set-----------");          testSet();      }        /**       * 测试list       */      public static void testList(){          List<Integer> list = new ArrayList<>(size);          for (Integer i = 0; i < size; i++) {              list.add(new Integer(i));          }            List<Integer> temp1 = new ArrayList<>(size);          //老的          long start=System.currentTimeMillis();          for (Integer i: list) {              temp1.add(i);          }          System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);            //同步          long start1=System.currentTimeMillis();          list.stream().collect(Collectors.toList());          System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);            //并发          long start2=System.currentTimeMillis();          list.parallelStream().collect(Collectors.toList());          System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);      }        /**       * 测试set       */      public static void testSet(){          List<Integer> list = new ArrayList<>(size);          for (Integer i = 0; i < size; i++) {              list.add(new Integer(i));          }            Set<Integer> temp1 = new HashSet<>(size);          //老的          long start=System.currentTimeMillis();          for (Integer i: list) {              temp1.add(i);          }          System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);            //同步          long start1=System.currentTimeMillis();          list.stream().collect(Collectors.toSet());          System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);            //并发          long start2=System.currentTimeMillis();          list.parallelStream().collect(Collectors.toSet());          System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);      }

调试

1、list.map.fiter.map.xx 为链式调用，最终调用collect(xx)返回结果

2、分惰性求值和及早求值

3、判断一个操作是惰性求值还是及早求值很简单:只需看它的返回值。如果返回值是 Stream，那么是惰性求值;如果返回值是另一个值或为空，那么就是及早求值。使用这些操作的理想方式就是形成一个惰性求值的链，最后用一个及早求值的操作返回想要的结果。

4、通过peek可以查看每个值，同时能继续操作流

private static void peekTest() {          List<PersonModel> data = Data.getData();            //peek打印出遍历的每个per          data.stream().map(per->per.getName()).peek(p->{              System.out.println(p);          }).collect(toList());      }

作者：我是你的小眼睛儿

链接：https://www.jianshu.com/p/9fe8632d0bc2

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