Java 8 流库学习笔记（一）

【core Java学习笔记】Java SE8 流库 Stream Library

从迭代到流

如果要计算一个文本中有多少长单词(字母>12)。

迭代式:

words = getlist();//虚构方法，获得一个List<String>
long count = 0;
for(String w:words)
{
    if(w.length()>12) count++;
}

流式:

words = getlist();//虚构方法，获得一个List<String>
long count = words.stream()
    .filter(w->w.length() > 12)
    .count();

流式表达式相对于迭代式的好处:
1. 易于阅读。
2. 易于优化，例如将steam()方法换为parallelStream()方法就可以进行并行计算。
3. 遵循"what, not how"原则，抽象层次更高。
流的特征：
1. 流不存储元素，元素可能存储在按需生成的匿名集合中。
2. 流操作绝不会改变源数据。例如filter()方法不会移除数据，而是产生新的流。
3. 流操作是lazy的，意味着直到流操作的结果被需要时才会进行运算。
流操作的范式:
1. 建立流。例如上例的stream()
2. 应用intermediate operations使用原流去产生其他需要的流，可以进行多步。例如上例的filter()
3. 应用terminal operation去产生结果。之后流将不可用。例如count()

建立流

如果有Collection类，调用其stream()或其他流方法。
如果有数组，使用Stream.of(Array array)方法。
创建空流，调用Stream.empty()方法。
创建无限长流，调用Stream.generate(Supplier supplier<T> s)方法。

    Stream<String> echos = Stream.generate(()->"Echo");
    //上方lambda表达式可写为如下完整表达式
    Stream<String> echos = Stream.generate(new Supplier<String>() {
            @Override
            public String get() {
                return "echo";
            }
        });

Stream<Double> randoms = Stream.generate(Math::random);
    //产生随机数,双冒号是lambda表达式中的方法引用

创建迭代的无限长流，使用Stream.iterate(T seed,UnaryOperator f)

Stream<BigInteger> integers = 
    Stream.iterate(BigInteger.ZERO,n->n.addd(BigInteger.ONE))
    //流的第一个元素为seed，后续元素为f(seed),f(f(seed))...

字符串创建流，调用Pattern类中的spliteAsStream(CharSequence input)方法

Pattern pattern = Pattern.compile(" ");
Stream<String> s = pattern.splitAsStream("A B C");

`filter`,`map`和`flatmap`方法

最常用的三种intermediate operations

Stream<T> filter 方法：选择源流中符合一定条件的元素组成新流。

List<String> wordList = ...;    //省略初始化
Stream<String> longWords = wordList.Stream().filter(w -> w.length() > 12);

<R> Stream<R> map方法：对源流中所有元素执行同一操作后组成新流。

List<String> words = ...;       //省略初始化
Stream<String> lowercaseWords = words.stream().map(String::toLowerCase);

<R> Stream<R> flatmap方法：和map方法的效果大致相同，但对多个流组成的流操作会得到合并的一个流。即对Stream<Stream>类型的对象进行操作，结果是一个Stream。

提取子流以及合并流

调用Stream<T> limit(n)来提取前n个元素的子流。

Stream<Double> randoms = Stream.generate(Math::random).limit(100);

调用Stream<T> skip(n)来获得跳过前n个元素的子流

Stream<String> words = Stream.of(contents.split("\\PL+")).skip(1);

调用Stream<T> concate(Stream a,Stream b)来创建a,b流合并后的流，b在a后。

其他流转换操作

Stream<T> distinct()获得相同顺序，但是只保留一个相同项的流。

Stream<String> uniqueWords = Stream.of("a","a","b","c","a").distinct();

使用Stream<T> sorted()对comparable排序，或使用Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator)对普通对象元素排序。

Stream<String> longestFirst = words
                            .stream()
                            .sorted(Comparator.comparing(String::length))
                            .reversed();

使用Stream<T> peek(Consumer<? super T> action)在每次元素实际被访问时触发动作(action)，利于debug。

Object[] powers = Stream.iterate(1.0,p -> p * 2)
            .peek(e - > System.out.println("Peeking"+e))
            .limit(20).toArrays();

简单的还原(reduction)操作

还原操作是将流对象转换为非流对象的操作。
还原操作是终止操作(terminal operations)，操作之后流不可用。
count()计算流中元素个数。(上例有)
max(Comparator<? super T> comparator)和min(Comparator<? super T> comparator)获得最大/最小元素。他们返回一个Optional<? super T>类。

Optional<String> largest = words.max(String::compareToIgnoreCase);
System.out.println("largest:" + largest.orElse(""));

findFirst()和findAny()获得过滤器过滤到的第一个/所有元素。他们返回一个Optional<? super T>类。

Optional<String> startsWithQ = words.filter(s -> s.startWith("Q")).findFirst();

anyMatch(Predicate<? super T> p),allMatch(Predicate<? super T> p),noneMatch(Predicate<? super T> p)返回匹配结果(boolean)。

boolean aWordStartsWithQ = words.parallel().anyMatch(s -> s.startWith("Q"));

`Optional`类

Optional类是流还原操作的常用返回值。Optional<T>持有(wrap)T类型对象或null的对象。这样的设计思路是为了安全，避免空引用。

简单地处理`Optional`对象中持有的对象。

T orElse(T other)如果该Optional对象非空，就返回持有的对象，否则返回other。

String result = optionalString.orElse("");
//return wrapped string, or "" if null

T orElseGet(Supplier<? extends T> other)如果该Optional对象非空，就返回持有对象，否则返回other.get()
T orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier)，如果该Optional对象非空，就返回持有的对象，否则抛出一个exceptionSupplier.get()异常。
ifPresent接受一个函数，如果option持有对象，则用该函数处理；否则无事发生。
optionValue.ifPresent(v -> Process v);。该方法无返回值。
map方法和ifPresent类似，但是有一个Optional<T>的返回值，原Optional<T>对象不变。

正确地使用`Optional`类

随时警惕Optional对象可能不持有对象。这种特性可能造成NoSuchElementException错误的抛出。

Optional<T> optionValue = ...;
optionValue.get().someMethod();
//not safe, cause get() may produce null

Optional<T> optionValue = ...;
if(optionValue.isPresent())
    optionValue.get().someMethod();
//safe, cause isPresent() reports whether an Optional object has a value

创建`Optional`类的对象

创建Optional对象的主要方法是调用Optional类的静态工厂方法。

static <T> Optional<T> of(T value)
产生一个Optional对象，如果value是null，则抛出异常
static <T> Optional<T> ofNullable(T value)
产生一个Optional对象。
static<T> Optional

通过`flatMap`方法调用`Optional<T>`对象持有的T对象的方法。

//f() yields an Optional<T>
//T has a method g() yields an Optional<U> 
Optional<U> result = s.f().flatMap(T::g)

收集流到集合中

展示流

stream.forEach(System.out::println);

获得数组

String[] result = stream.toArray(String::new);
//toArray get Object[], pass it to constructor to get the right type.

使用collect方法和Collectors类中众多的工厂方法来获得不同容器中的对象集合。

List<String> result = stream.collect(Collectors.toList());
Set<String> result = stream.collect(Collectors.toSet());
TreeSet<String> result = stream.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
//control which type of implementation of Collection

String result = stream.collect(Collectors.joining());
String result = stream.collect(Collectors.joining(", "));
//joing to one String

Iterator<T> iterator = stream.iterator();

IntSummaryStatistics summary = stream.collect(
    Collectors.summarizingInt(String::length));
double averageWordLength = summary.getAverage();
double maxWordLength = summary.getMax();
//summarizing(Int|Long|double) -> (Int|Long|Double)SummaryStatistisc

收集流到字典中

例如有一个Person类

Person{
    private int id;
    private String name;
    public getId(){
        return id;
    }
    public getName(){
        return name;
    }
    public Person(int id,String name){
        this.id = id;
        this.name = name;
    }
}

一般情况

Map<Integer, String> keyToValue = stream.collect(
    Collectors.toMap(Person::getID,Person::getName));
    //(Function keyMapper, Function valueMapper)

将对象整个作为键/值

Map<Integer, Person> idToPerson = stream.collect(
    Collectors.toMap(Person::getID,Function.identity()));

posted @ 2018-02-27 18:35 我也想学编程阅读(237) 评论(0) 编辑收藏举报

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