Java8中的 lambda 和Stream API

前言

由于项目中用到了比较多有关于 Java8 中新的东西，一开始自己只是会写，但是写起来不太顺，然后就在网上找到了一个很好的关于Java8新特性的视频，所以就进行了学习了一下，以下是自己对 lambda 表达式和 Stream API 的笔记和相应的理解。视频地址，有兴趣的可以自行观看。

Java8 新特性

速度更快更换了数据结构，内存结构（JVM）
*代码更少了（Lambda表达式） *
*强大的Stream API *
便于并行 fork join (串行切换并行)
最大化减少空指针异常 Optional

Lambda表达式

在说 Lambda 之前，首先要说的是函数式接口。这个可以说是为了 Lambda 表达式而存在的一个东西。那么什么是函数式接口？

函数式接口

定义：接口中只有一个抽象接口。
像 java.util.function 下的所有接口都是函数式接口。Java1.8提供@FunctionalInterface检测一个接口是否是一个函数式接口。
eg: java.util.function 包下的 Consumer 接口代码

@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {

    void accept(T t);

// jdk 1.8 接口可以有默认实现
    default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) {
        Objects.requireNonNull(after);
        return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); };
    }
}

了解了什么是函数式接口后，lambda 表达式就很好理解了。

"->" 是 lambda 表达式的符号左侧表示函数式接口中抽象方法的参数列表，右侧表示你对这个方法的实现。
举个例子eg：

public class Test{
	public static void main(String[] args){
		 Consumer consumer = x-> System.out.println(x);
         consumer.accept(1);
	}
}

输出 1；

四大函数式接口

我们一般对函数式接口的使用的时候，都会对其进行封装。

消费性接口

Consumer 只有一个抽象方法名为 accept，参数列表只有一个泛型t，无返回值。参数的数据类型有类决定
eg:

/**
 * @ClassName ConsumerTest
 * @Description 消费型接口， 消费字符串字段 打印输出
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 15:46
 **/
public class ConsumerTest {

    public static void main(String[] args) {
        test("hello",x-> System.out.println(x));
    }

    public static <T> void test(T t, Consumer<T> consumer) {
        consumer.accept(t);
    }
}

输出：hello
如果需要多个参数列表的话，也可以在 java.util.function 包下找到相应的函数式接口比如 ObjLongConsumer。其他的可以自行查看

供给型接口

Supplier 只有一个抽象方法名为 get，参数列表为空，有返回值，返回值得数据类型为T。

/**
 * @ClassName SupplerTest
 * @Description 供给型接口 字符串拼接
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 15:53
 **/
public class SupplerTest {

    public static void main(String[] args) {
        String hello = test("hello ", () -> "word!");
        System.out.println(hello);
    }

    public static String test(String str,Supplier<String> supplier){
        return str + supplier.get();
    }
}

输出为：hello word!
如果需要返回得数据为基本数据类型，可以在 java.util.function 包下找到相应的函数式接口比如：getAsLong 其他的可以自行查看

函数型接口

Function<T, R> 只有一个抽象方法名为 apply，参数列表只有一个参数为T，有返回值，返回值的数据类型为R。

/**
 * @ClassName FunctionTest
 * @Description 函数式接口 将字符串转换成大写的
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 16:01
 **/
public class FunctionTest {


    public static void main(String[] args) {
        String test = test("hello", x -> x.toUpperCase());
        System.out.println(test);
    }


    public static String test(String str , Function<String,String> function){
        return function.apply(str);
    }
}

输出为：HELLO
如果需要多个入参，然后又返回值的话，可以在 java.util.function 包下找到相应的函数式接口比如 BiFunction。其他的可以自行查看

断言型接口

断言型又名判断型。 Predicate 只有一个抽象方法名为 test，参数列表只有一个参数为 T，有返回值，返回值类型为 boolean。

/**
 * @ClassName PredicateTest
 * @Description 断言型接口，判断字符串大小是否大于6
 * @Author ouyangkang
 * @Date 2019-02-18 16:16
 **/
public class PredicateTest {
    public static void main(String[] args) {
        boolean hello = test("hello", x -> x.length() > 6);
        System.out.println(hello);
    }
    public static boolean test(String str, Predicate<String> predicate){
        return predicate.test(str);
    }
}

输出为： false

Stream API

Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。Stream中间操作，多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发了终止操作，否则中间不会执行任何处理！而终止操作时会一次性全部处理，称为惰性处理。要进行流操作首先要获取流。有4中方法可以获取流。

获取流通过集合系列提供的stream方法和 parallelStream()（并行流）方法获取流

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        // 常用获取流的方式
        Stream<Integer> stream = list.stream();
    }

通过Arrays.stream() 将数组转换成流

    public static void main(String[] args) {
        int[] a = new int[]{1,2,3,4};
        IntStream stream = Arrays.stream(a);
        
    }

通过Stream.of今天方法创建流

    public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
    }

创建无限流

    public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
    }

所有的对流的操作可以分为4种，分别为筛选与分片，映射，排序，终结（归约，收集）

筛选与分片

操作有filter,distant,limit,skip。
filter ：过滤操作,方法参数为断言型接口
eg:

 public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
        stream.filter(x->x != 2).forEach(x-> System.out.println(x));
    }

输出：

1
3

distinct ：去重操作，方法无参数
limit ：获取前几条数据，方法参数为long
skip ：跳过前多少条数据，然后获取后面所有的。方法参数为long

映射

常用操作有 map ，flatMap。
map: 对原数据进行处理，并返回处理后的数据。方法参数为函数型接口。
eg:

  public static void main(String[] args) {
       Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
       stream.map(x->x*2).forEach(System.out::println);
    }

输出：

2
4
6

flatMap ：使原来流种的原有数据一个一个整合在另一个流中。方法参数为函数型接口，但是返回值为流。
eg:

    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
        List<String> list2 = Arrays.asList("f","d");
        list.stream().flatMap(x->list2.stream().map(y-> x + y)).forEach(System.out::println);
    }

排序

常用操作有sort自然排序，合sort参数为排序器的定制排序
自然排序eg:

public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
        stream.sorted().forEach(System.out::println);
    }

输出：

1
2
3

定制排序

    public static void main(String[] args) {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3);
        stream.sorted((x,y)->-Integer.compare(x,y)).forEach(System.out::println);
    }

输出：

3
2
1

终止操作

allMatch 检查是否匹配所有元素方法参数为断言型接口
anyMatch 检查是否匹配所有元素方法参数为断言型接口
noneMatch 检查是否没有匹配所有元素方法参数为断言型接口
findFirst 返回第一个元素无方法参数
findAny 返回当前流的任意元素无方法参数
count 返回流中的元素总个数无方法参数
max 返回流的最大值无方法参数
min 返回流中的最小值无方法参数

归约

reduce : 归约 -- 可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值。
eg:

 public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list1 = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        Integer reduce = list1.stream().reduce(11, (x, y) -> x + y);
        System.out.println(reduce);
    }

输出： 66

收集

这个是非常常用的一个操作。将流装换为其他形式。接收到一个Collector接口的实现，用于给Stream中的元素汇总的方法。用collect方法进行收集。方法参数为Collector。Collector可以由Collectors中的toList()，toSet(),toMap(Function(T,R) key,Function(T,R) value)等静态方法实现。

toList() 返回一个 Collector ，它将输入元素 List到一个新的 List 。
toMap(Function<? super T,? extends K> keyMapper, Function<? super T,? extends U> valueMapper) 返回一个 Collector ，它将元素累加到一个 Map ，其键和值是将所提供的映射函数应用于输入元素的结果。
toSet() 返回一个 Collector ，将输入元素 Set到一个新的 Set 。
eg:

User类

@Data
@ToString
public class User {
    private String name;

    private Integer age;

    private Integer salary;
}

   public static void main(String[] args) {
         List<User> users = Arrays.asList(new User("张三", 19, 1000),
                new User("张三", 58, 2000),
                new User("李四", 38, 3000),
                new User("赵五", 48, 4000)
        );
        List<String> collect = users.stream().map(x -> x.getName()).collect(Collectors.toList());
        Set<String> collect1 = users.stream().map(x -> x.getName()).collect(Collectors.toSet());
        Map<Integer, String> collect2 = users.stream().collect(Collectors.toMap(x -> x.getAge(), x -> x.getName()));
        System.out.println(collect);
        System.out.println(collect1);
        System.out.println(collect2);
    }

输出：

[张三, 张三, 李四, 赵五]
[李四, 张三, 赵五]
{48=赵五, 19=张三, 38=李四, 58=张三}

分组

Collectors.groupingBy()方法是返回 Collector “由基团”上的类型的输入元件操作实现 T ，根据分类功能分组元素。这个是非常常用的操作。
比如你要对名字相同的进行分组。
groupingBy(Function<? super T,? extends K> classifier)
eg:

    public static void main(String[] args) {
        List<User> users = Arrays.asList(new User("张三", 19, 1000),
                new User("张三", 58, 2000),
                new User("李四", 38, 3000),
                new User("赵五", 48, 4000)
        );
        Map<String, List<User>> collect3 = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(x -> x.getName()));
        System.out.println(collect3);
    }

输出：{李四=[User{name='李四', age=38, salary=3000}], 张三=[User{name='张三', age=19, salary=1000}, User{name='张三', age=58, salary=2000}], 赵五=[User{name='赵五', age=48, salary=4000}]}

当然还有其他的一些比较复杂的分组操作，实际代码看业务来进行实现。

总结

java8中的lambda表达式可能一开始用的时候还不是很熟悉，但是只要熟悉了，你会发现非常的好用，而且lambda表达式结合stream API可以进行编写自己的工具类。在平常项目中可以非常的省时间，提高写代码的效率。我现在给出一个List转Map的工具类。

public class CollectionStream {
    public static void main(String[] args) {
        List<User> users = Arrays.asList(new User("张三", 19, 1000),
                new User("张三", 58, 2000),
                new User("李四", 38, 3000),
                new User("赵五", 48, 4000)
        );
        Map<Integer, Integer> map = listToMap(users, x -> x.getAge(), x -> x.getSalary());
        System.out.println(map);
    }

    /**
     * @Author ouyangkang
     * @Description list 转map key不能相同 ，如果相同会报错。 方法对 源数据，key，value过滤null。
     * @Date 9:27 2019/2/19
     * @param source 源数据
     * @param key
     * @param value
     * @return java.util.Map<K,V>
    **/
    public static <DTO, K, V> Map<K, V> listToMap(List<DTO> source, Function<? super DTO, ? extends K> key, Function<? super DTO, ? extends V> value) {
        Objects.requireNonNull(source, "source not null");
        Objects.requireNonNull(key, "key not null");
        Objects.requireNonNull(value, "value not null");
        Map<K, V> map = source.stream()
                .filter(dto -> dto != null)
                .filter(dto -> key.apply(dto) != null)
                .filter(dto -> value.apply(dto) != null)
                .collect(Collectors.toMap(key, value));
        return map;
    }
}

posted @ 2019-02-19 09:35 家里那只橘猫阅读(1376) 评论(13) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

家里那只橘猫