Java流中的map運算元和flatMap運算元的區別

• 2020 年 3 月 28 日
• 筆記

map運算元和flatMap運算元

map和flatMap都是映射（轉換），那麼他們之間究竟有什麼區別呢？

1.我們先簡單了解下map運算元：

 @org.junit.Test   public void test1(){  	List<String> words = Arrays.asList("hello","world");  	words.stream()  	.map(String::length)  //使用了方法引用，將String類型轉換為int類型  	.forEach(System.out::println);   }  //輸出：5   5  

map是流的中間操作， Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper)

傳入一個Function函數式介面，返回一個流。關於函數式介面和lambda表達式可以看我之前的隨筆。

2.再看個例子，來簡單了解下兩者間的區別，先著重思考一下下面的案例用map會有什麼問題？

​ 需求：傳入一個集合 list = Arrays.asList("hello","Hello")

​ 要求：輸出：h,e,l,o,H （單詞裡面的每一個字母去重 ，並且進行列印）

 @org.junit.Test   public void test2(){  //錯誤演示  	 List<String> list = Arrays.asList("hello","Hello");//h,e,l,o,H  	 list.stream()  	 .map(m->m.split(""))  	 .distinct()  	 .collect(toList())  	 .stream()  	 .forEach(System.out::println);   }  

那麼輸出結果符合我們的需求嗎？

//輸出結果：這倆行是個什麼鬼？  [Ljava.lang.String;@51e2adc7  [Ljava.lang.String;@1a8a8f7c  

這顯然不符合我們的要求，那究竟是哪裡出錯了呢？我們一步一步分析一下：

1.Stream baseRDD = list.stream(); 將集合轉換為流

2.Stream<String[]> mapRDD= baseRDD.map(w->w.split("")); 調用map運算元，轉換

3.Stream<String[]> distinctRDD= mapRDD.distinct(); 調用distinct運算元，去重

4.List<String[]> collectRDD = distinctRDD.collect(toList()); 流轉換為集合，最後輸出

我們一步一步分析下來，看起來是不是還是沒問題呢？接下來讓我們再改寫一下：

@org.junit.Test  public void test3(){    	List<String> words =  Arrays.asList("hello","Hello");//h,e,l,o,H  	Stream<String[]> mapRDD =  words.stream()  	.map(word->word.split(""));  	mapRDD.map(Arrays::stream)  	.distinct()  	.collect(toList())  	.stream()  	.forEach(System.out::println);    }  

//輸出：這又是個什麼鬼？？？是不是越來越迷糊了，不要著急  java.util.stream.ReferencePipeline$Head@2353b3e6  java.util.stream.ReferencePipeline$Head@631330c  

再來一步一步分析一下：

Stream<String[]> map1RDD = words.stream().map(word->word.split("")); 轉換

Stream<Stream> map2RDD = map1RDD.map(d->Arrays.stream(d));

Stream<Stream> distinctRDD = map2RDD.distinct();

List<Stream> finalList = distinctRDD.collect(toList());

這裡我們需要注意的是：map轉化（輸入一個類型，返回另外一個類型）

​ 輸入類型的值（值的類型是上一個數據集的泛型）

​ 輸出數據的類型會作為下一個數據集的泛型

還是不理解？沒關係，等會我們通過圖來深刻理解一下。

那flatMap運算元呢？

@org.junit.Test  public void test4(){  	List<String> words =  Arrays.asList("hello","Hello");//h,e,l,o,H  	words.stream()  	.map(word->word.split(""))  	.flatMap(d->{  		      Stream<String> stream = Arrays.stream(d);  		return Arrays.stream(d);  	})  	.distinct()  	.forEach(System.out::println);  }  

//輸出  heloH  

居然成功實現了需求，這兩者究竟有什麼區別呢？我們通過圖畫來更加生動形象的了解下（畫圖不易，值得一贊）

對比一下flatMap運算元：

這樣就一目了然了！！！

總結一下：

​ map運算元：map返回值類型就是新的數據集的泛型

​ flatMap運算元: flatMap運算元返回類型就是新的數據集的類型

最後再看個案例：

​ 需求：輸入：【1，2，3】【3，4】

​ 輸出：【（1，3），（1，4），（2，3），（2，4），（3，3），（3，4）】

@org.junit.Test  public void test7(){  	//集合（.stream()）  	List<Integer> number1 = Arrays.asList(1,2,3);  	List<Integer> number2 = Arrays.asList(4,5);  	/**  	 * 倒著推理一下 ：  	 *   最終的結果（終端）： List<int[]>  	 *   終端操作的上一個操作：Stream<int[]>  	 *  	 */      List<int[]> pairs = number1.stream()      .flatMap(i->{  //	    	 Stream<int[]> stream =  //	    			 number2.stream().map(j->new int[]{i,j});      	return number2.stream().map(j->new int[]{i,j});      })      .collect(toList());        Stream<int[]> intArrayRDD =  pairs.stream();      intArrayRDD.forEach(arr->{      	for(int i : arr){      		System.out.print(i+" ");      	}      	System.out.println();      });  }//OK  

至此，map運算元和flatMap運算元就介紹完畢了！