Lambda & Stream API
lambda和stream Api 都是Java8的新特性 首先 简单介绍一下java8
Java8 (jdk 1.8) 是Java语言开发的一个主要版本
Java8 是Oracle 公司于2014年3月发布,可以看成是自Java5以来最具革命性的版本。
Java8为Java语言、编译器、类库、开发工具与JVM带来了大量新特性。
简介:
- 速度更快
- 代码更少 :增加新的语法 lambda表达式
- 强大的 Stream API
- 便于并行
- 最大化减少空指针异常 Optional
- Nashorn引擎,允许在JVM上运行JS应用
1 Lambda表达式
1.1 为什么要使用lambda表达式
Lambda是一个匿名函数,我们可以把lambda表达式理解为是 一段可以传递的代码,即代码像数据一样进行传递。使用它可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格。
先来看一个简单案例:
需求:开启一个线程,在控制台输出 hello sky
下面分别使用三种方法实现
- 实现runnable接口
- 先定义一个类实现Runnable接口
public class MyRunnable implements Runnable {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello sky !!!");
}
}
- 调用
//方式一 :实现runable接口
MyRunnable myRunable = new MyRunnable();
Thread t1 = new Thread(myRunable);
t1.start();
- 匿名内部类
//方式二 :匿名内部类
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Hello sky !!!");
}
}).start();
- lambda表达式
//方式三:lambda
new Thread(() -> System.out.println("Hello sky !!!")).start();
1.2 Lambda表达式语法
在Java8语言中引入了一种新的语法元素和操作符 “->” ,该操作符被称为 Lambda操作符 或 箭头操作符 。它将Lambda分为两个部分
左侧:指定了Lambda表达式需要的参数列表
右侧:指定了Lambda体,是抽象方法的实现逻辑,也即是Lambda表达式要执行的功能。
//语法格式一:无参,无返回值
Runnable r = () -> {
System.out.println("Hello Lambda !");
};
//语法格式二:一个参数 没有返回值
Consumer<String> con1 = (String str) -> {
System.out.println(str);
};
//语法格式三:数据类型可以省略,可由编译器推断得出,称为 “类型推断”
Consumer<String> con2 = (str) -> {
System.out.println(str);
};
//语法格式四:若只有一个参数,参数的小括号可以省略
Consumer<String> con3 = str -> {
System.out.println(str);
};
//语法格式五:多个参数 并有返回值
Comparator<Integer> com = (x,y) -> {
System.out.println("两个参数,有返回值");
return Integer.compare(x,y);
};
//语法格式六:当只有一条语句时,return和{} 都可以省略
Comparator<Integer> com2 = (x,y) -> Integer.compare(x,y);
类型推断:
上述Lambda表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。Lambda表达式中无需指定类型,程序依然可以编译,这是因为javac根据程序的上下文,在后台推断得出了参数的类型,Lambda表达式的类型推断依赖于上下文环境,如上述语法格式三,就是根据Consumer中指定的泛型,可推断出参数类型为String.
1.3 函数式接口
1.3.1 什么是函数式接口?
- 只包含一个抽象方法的接口,称之为 函数式接口
- 你可以通过 Lambda 表达式来创建该接口的对象。(若 Lambda 表达式 抛出一个受检异常(即:非运行时异常),那么该异常需要在目标接口的抽 象方法上进行声明)。
- 我们可以在一个接口上使用@FuntionalInterface注解,这样就可以检查它是否是一个函数式接口。
- 在java.util.function包下定义了Java8的丰富的函数式接口
1.3.2 如何理解函数式接口
- Java从诞生之日起就是一直倡导“一切皆对象”,在Java里面,面向对象(OOP)是一切。但是随着python、Scala等语言的兴起和新技术的挑战,java不得不做出调整以便支持更加广泛的技术要求,也即java不但可以支持OOP还可以支持OOF(面向函数编程)
- 在函数式编程语言当中,函数被当做一等公民对待。在将函数作为一等公民的 编程语言中,Lambda表达式的类型是函数。但是在Java8中,有所不同。在 Java8中,Lambda表达式是对象,而不是函数,它们必须依附于一类特别的 对象类型——函数式接口。
- 简单来说,在Java8中,Lambda表达式就是一个函数式接口的实例。这就是Lambda表达式和函数式接口的关系。也就是说,只要一个对象是函数式接口的实例,那么该对象就可以用Lambda表达式类表示
- 所有以前用匿名函数实现类表示的现在都可以用Lambda表达式来写
1.3.3 定义函数式接口
- 先看一个源码中的案例,用上面我们用到的Runnable为例
@FunctionalInterface
public interface Runnable {
/**
* When an object implementing interface <code>Runnable</code> is used
* to create a thread, starting the thread causes the object's
* <code>run</code> method to be called in that separately executing
* thread.
* <p>
* The general contract of the method <code>run</code> is that it may
* take any action whatsoever.
*
* @see java.lang.Thread#run()
*/
public abstract void run();
}
- 自定义函数式接口
@FunctionalInterface
public interface MyInterface {
int add(int a, int b);
}
注意:
@FunctionalInterface 注解的作用只是检查这个接口是否为 函数式接口,并不是一定要加上这个注解
在idea中,如果接口不符合函数式接口的规范,编辑器会直接报错
在Java8中,接口中方法可以有默认实现,通过default关键字修饰的方法 就不是一个必须被实现的抽象方法,这种接口也是符合函数式接口规范的
/**
* @Author sky
* @Site cmtianxie163.com 2020/4/10 16:42
*/
@FunctionalInterface
public interface MyInterface {
int add(int a, int b);
default void test1(){}
}
1.3.4 函数式接口作为参数传递
/**
* @Author sky
* @Site cmtianxie163.com 2020/4/10 22:00
*/
public class LambdaTest4 {
public static void main(String[] args) {
happyMoney(100, m -> System.out.println("今天花了"+m));
List<String> list = Arrays.asList("北京", "上海", "南京", "六安", "合肥", "东京");
List<String> list1 = filterString2(list, s -> s.contains("京"));
System.out.println(list1);
}
static void happyMoney(double money, Consumer<Double> con){
con.accept(money);
}
static List<String> filterString(List<String> list, Predicate<String> pre){
List<String> newlist = new ArrayList<>();
for (String s : list) {
if (pre.test(s)){
newlist.add(s);
}
}
return newlist;
}
static List<String> filterString2(List<String> list, Predicate<String> pre){
List<String> newlist = new ArrayList<>();
list.forEach(s -> {if (pre.test(s)){
newlist.add(s);
}});
return newlist;
}
}
Java 四大内置核心函数式接口
函数式接口 | 参数类型 | 返回值类型 | 用途 |
---|---|---|---|
Consumer 消费型接口 |
T | void | 对类型为T的对象应用操作,包含方法: void accept(T t) |
Supplier 供给型接口 |
无 | T | 返回类型为T的对象,包含方法:T get() |
Function<T,R> 函数型接口 |
T | R | 对类型为T的对象应用操作,并返回结果。结 果是R类型的对象。包含方法:R apply(T t) |
Predicate 断定型接口 |
T | boolean | 确定类型为T的对象是否满足某约束,并返回 boolean 值。包含方法:boolean test(T t) |
其他接口
函数式接口 | 参数类型 | 返回类型 | 用途 |
---|---|---|---|
BiFunction<T,U,R> | T,U | R | 对类型为 T, U 参数应用操作,返回 R 类型的结 果。包含方法为: R apply(T t, U u); |
UnaryOperator (Function子接口) |
T | T | 对类型为T的对象进行一元运算,并返回T类型的 结果。包含方法为:T apply(T t); |
BinaryOperator (BiFunction子接口) |
T,T | T | 对类型为T的对象进行二元运算,并返回T类型的 结果。包含方法为: T apply(T t1, T t2); |
BiConsumer<T,U> | T,U | void | 对类型为T, U 参数应用操作。 包含方法为: void accept(T t, U u) |
BiPredicate<T,U> | T,U | boolean | 包含方法为: boolean test(T t,U u) |
ToIntFunction ToLongFunction ToDoubleFunction |
T | int long double |
分别计算int、long、double值的函数 |
IntFunction LongFunction DoubleFunction |
int long double |
R | 参数分别为int、long、double 类型的函数 |
1.4 方法引用与构造器引用
1.4.1 方法引用
- 当要传递给Lambda体的操作,已经有实现的方法了,可以使用方法引用
- 方法引用可以看做是Lambda表达式深层次的表达。换句话说,方法引用就 是Lambda表达式,也就是函数式接口的一个实例,通过方法的名字来指向 一个方法,可以认为是Lambda表达式的一个语法糖。
- 要求:实现接口的抽象方法的参数列表和返回值类型,必须与方法引用的 方法的参数列表和返回值类型保持一致!
- 格式:使用操作符 “::” 将类(或对象) 与 方法名分隔开来。
- 如下三种主要使用情况:
- 对象::实例方法名
- 类::静态方法名
- 类::实例方法名
先定义一个Employee类和EmployeeData类(提供假数据)
package org.itsky.study.test2;
import com.sun.org.apache.xpath.internal.operations.Equals;
import java.util.Objects;
public class Employee {
private int id;
private String name;
private int age;
private double salary;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public double getSalary() {
return salary;
}
public void setSalary(double salary) {
this.salary = salary;
}
public Employee() {
System.out.println("Employee().....");
}
public Employee(int id) {
this.id = id;
System.out.println("Employee(int id).....");
}
public Employee(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
public Employee(int id, String name, int age, double salary) {
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
this.salary = salary;
}
@Override
public String toString() {
return "Employee{" + "id=" + id + ", name='" + name + '\'' + ", age=" + age + ", salary=" + salary + '}';
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o)
return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass())
return false;
Employee employee = (Employee) o;
if (id != employee.id)
return false;
if (age != employee.age)
return false;
if (Double.compare(employee.salary, salary) != 0)
return false;
return name != null ? name.equals(employee.name) : employee.name == null;
}
@Override
public int hashCode() {
int result;
long temp;
result = id;
result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
result = 31 * result + age;
temp = Double.doubleToLongBits(salary);
result = 31 * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
return result;
}
}
public class EmployeeData {
public static List<Employee> getEmployees(){
List<Employee> list = new ArrayList<>();
list.add(new Employee(1001, "鲁班七号", 34, 6000.38));
list.add(new Employee(1002, "黄忠", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1003, "孙尚香", 33, 3000.82));
list.add(new Employee(1004, "后羿", 26, 7657.37));
list.add(new Employee(1005, "成吉思汗", 65, 5555.32));
list.add(new Employee(1006, "狄仁杰", 42, 9500.43));
list.add(new Employee(1007, "伽罗", 26, 4333.32));
list.add(new Employee(1008, "马可波罗", 35, 2500.32));
list.add(new Employee(1008, "马可波罗", 35, 2500.32));
return list;
}
}
方法引用测试代码:
// 情况一:对象 :: 实例方法
//Consumer中的void accept(T t)
//PrintStream中的void println(T t)
public static void test1() {
Consumer<String> con1 = str -> System.out.println(str);
con1.accept("北京");
System.out.println("*******************");
PrintStream ps = System.out;
Consumer<String> con2 = ps::println;
con2.accept("beijing");
}
//Supplier中的T get()
//Employee中的String getName()
public static void test2() {
Employee emp = new Employee(1001,"Tom",23,5600);
Supplier<String> sup1 = () -> emp.getName();
System.out.println(sup1.get());
System.out.println("*******************");
Supplier<String> sup2 = emp::getName;
System.out.println(sup2.get());
}
// 情况二:类 :: 静态方法
//Comparator中的int compare(T t1,T t2)
//Integer中的int compare(T t1,T t2)
public static void test3() {
Comparator<Integer> com1 = (t1,t2) -> Integer.compare(t1,t2);
System.out.println(com1.compare(12,21));
System.out.println("*******************");
Comparator<Integer> com2 = Integer::compare;
System.out.println(com2.compare(12,3));
}
//Function中的R apply(T t)
//Math中的Long round(Double d)
public static void test4() {
Function<Double,Long> func = new Function<Double, Long>() {
@Override
public Long apply(Double d) {
return Math.round(d);
}
};
System.out.println("*******************");
Function<Double,Long> func1 = d -> Math.round(d);
System.out.println(func1.apply(12.3));
System.out.println("*******************");
Function<Double,Long> func2 = Math::round;
System.out.println(func2.apply(12.6));
}
// 情况三:类 :: 实例方法
// Comparator中的int comapre(T t1,T t2)
// String中的int t1.compareTo(t2)
public static void test5() {
Comparator<String> com1 = (s1,s2) -> s1.compareTo(s2);
System.out.println(com1.compare("abc","abd"));
System.out.println("*******************");
Comparator<String> com2 = String :: compareTo;
System.out.println(com2.compare("abd","abm"));
}
//BiPredicate中的boolean test(T t1, T t2);
//String中的boolean t1.equals(t2)
public static void test6() {
BiPredicate<String,String> pre1 = (s1,s2) -> s1.equals(s2);
System.out.println(pre1.test("abc","abc"));
System.out.println("*******************");
BiPredicate<String,String> pre2 = String :: equals;
System.out.println(pre2.test("abc","abd"));
}
// Function中的R apply(T t)
// Employee中的String getName();
public static void test7() {
Employee employee = new Employee(1001, "Jerry", 23, 6000);
Function<Employee,String> func1 = e -> e.getName();
System.out.println(func1.apply(employee));
System.out.println("*******************");
Function<Employee,String> func2 = Employee::getName;
System.out.println(func2.apply(employee));
}
1.4.2 构造器引用
格式: ClassName::new
与函数式接口相结合,自动与函数式接口中方法兼容。 可以把构造器引用赋值给定义的方法,要求构造器参数列表要与接口中抽象 方法的参数列表一致!且方法的返回值即为构造器对应类的对象。
例如:
Function<Integer,MyClass> fun = (n) -> new MyClass(n);
等同于:
Function<Integer,MyClass> fun = MyClass::new;
1.4.3 数组引用
格式:type[]::new
例如:
Function<Integer,Integer[]> fun = (n) -> new Integer[n];
等同于:
Function<Integer,Integer[]> fun = (n) -> Integer[]::new;
//构造器引用
//Supplier中的T get()
//Employee的空参构造器:Employee()
public static void test1(){
Supplier<Employee> sup = new Supplier<Employee>() {
@Override
public Employee get() {
return new Employee();
}
};
System.out.println("*******************");
Supplier<Employee> sup1 = () -> new Employee();
System.out.println(sup1.get());
System.out.println("*******************");
Supplier<Employee> sup2 = Employee :: new;
System.out.println(sup2.get());
}
//Function中的R apply(T t)
public static void test2(){
Function<Integer,Employee> func1 = id -> new Employee(id);
Employee employee = func1.apply(1001);
System.out.println(employee);
System.out.println("*******************");
Function<Integer,Employee> func2 = Employee :: new;
Employee employee1 = func2.apply(1002);
System.out.println(employee1);
}
//BiFunction中的R apply(T t,U u)
public static void test3(){
BiFunction<Integer,String,Employee> func1 = (id,name) -> new Employee(id,name);
System.out.println(func1.apply(1001,"Tom"));
System.out.println("*******************");
BiFunction<Integer,String,Employee> func2 = Employee :: new;
System.out.println(func2.apply(1002,"Tom"));
}
//数组引用
//Function中的R apply(T t)
public static void test4(){
Function<Integer,String[]> func1 = length -> new String[length];
String[] arr1 = func1.apply(5);
System.out.println(Arrays.toString(arr1));
System.out.println("*******************");
Function<Integer,String[]> func2 = String[] :: new;
String[] arr2 = func2.apply(10);
System.out.println(Arrays.toString(arr2));
}
2 Stream API
2.1 Stream API说明
- Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式;另外一个则 是 Stream API
- Stream API(java.util.stream)把真正的函数式编程风格引入到java中。这 是目前为止对Java类库最好的补充,因为Stream API可以极大提供Java程 序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
- Stream API 是Java8中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤、和映射数据等操作。使用Stream API对集合进行操作,就类似于使用SQL执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之,Stream API 提供了一种 高效且易于使用的处理数据的方式。
2.2 为什么要使用Stream API
- 实际开发中,项目中多数数据源都来自于Mysql,Oracle等。但现在数据源可以更多了,有MongoDB,Redis等,而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理了。
- Stream 和 Collection 的区别:
- Collection 是一种静态的内存数据结构,而Stream 是有关计算的
- 前者主要面向内存,存储在内存中,后者主要面向CPU,通过CPU计算实现。
2.3 什么是Stream
是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。
集合讲的是数据,Stream讲的是计算
- Stream 自己不会存储元素。
- Stream 自己不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
- Stream 操作时延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
2.4 Stream 操作的三个步骤
- 创建Stream
- 中间操作
- 终止操作
一旦执行终止操作,就执行中间操作链,并产生结果。之后将不会再被使用
2.4.1 创建Stream
-
通过集合创建
- default Stream
stream() 返回一个顺序流 - default Stream
parallelStream() 返回一个并行流
/** * @Author sky * @Site cmtianxie163.com 2020/4/13 10:24 */ public class StreamAPITest1 { public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asList("java","python","go"); Stream<String> stream = list.stream(); Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); stream.forEach(s -> System.out.println(s)); System.out.println("----------------------"); parallelStream.forEach(s -> System.out.println(s)); } }
- default Stream
-
通过数组创建
Java8中的Arrays的静态方法 stream() 可以获取数组流
/** * Returns a sequential {@link Stream} with the specified array as its * source. * * @param <T> The type of the array elements * @param array The array, assumed to be unmodified during use * @return a {@code Stream} for the array * @since 1.8 */ public static <T> Stream<T> stream(T[] array) { return stream(array, 0, array.length); }
重载形式,能够处理对应基本类型的数组:
- public static IntStream stream(int[] array)
- public static LongStream stream(long[] array)
- public static DoubleStream stream(double[] array)
int[] array1 = new int[]{1,2,3,4,5}; IntStream intStream = Arrays.stream(array1); double[] array2 = new double[]{11,22,33,44}; DoubleStream doubleStream = Arrays.stream(array2); intStream.forEach(s -> System.out.println(s)); doubleStream.forEach(s -> System.out.prinln(s));
-
通过stream的 of()
可以调用Stream类静态方法of() ,通过显示值创建一个流,它可以接收任意数量的参数。
- public static
Stream of(T t)
Stream<Object> objectStream = Stream.of("1", 1, 1.0, intStream);
objectStream.forEach(s -> System.out.println(s));
- 创建无限流
可以使用静态方法Stream.iterate() 和 Stream.generate(),创建无限流。
-
迭代
public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
-
生成
public static Stream generate(Supplier s)
//创建无限流
//从10开始 遍历前十个偶数
Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10);
iterateStream.forEach(s -> System.out.println(s));
//生成
//生成十个随机数
Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(10);
generateStream.forEach(System.out::println);
2.4.2 Stream 中间操作
多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理,而在终止操作执行时一次性全部处理,称为 惰性求值
2.4.2.1 筛选与切片
方法 | 描述 |
---|---|
filter(Predicate p) | 接收 Lambda , 从流中排除某些元素 |
distinct() | 筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 |
limit(long maxSize) | 截断流,使其元素不超过给定数量 |
skip(long n) | 跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一 个空流。与 limit(n) 互补 |
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
//练习:查询员工表中薪资大于7000的员工信息
list.stream().filter(employee -> employee.getSalary()>7000).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//截断流,使其元素不超过给定数量
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
2.4.2.2 映射
方法 | 描述 |
---|---|
map(Function f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,并将其映射成一个新的元素。 |
mapToDouble(ToDoubleFunction f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,产生一个新的 DoubleStream。 |
mapToInt(ToTIntFunction f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,产生一个新的 IntStream。 |
mapToLong(ToLongFunction f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,产生一个新的 LongStream。 |
flatMap(Function f) | 接收一个函数作为参数,将流中每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流 |
List<String> list1 = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd", "ee");
list1.stream().skip(1).map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//获取员工姓名长度大于3的员工的姓名
list.stream().map(Employee::getName).filter(name -> name.length()>3).forEach(System.out::println);
Stream<Stream<Character>> streamStream = list1.stream().map(StreamAPITest2::fromStringToStream);
streamStream.forEach(System.out::println);
System.out.println("-------------------");
//flatMap
Stream<Character> characterStream = list1.stream().flatMap(StreamAPITest2::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for (Character c : str.toCharArray()) {
list.add(c);
}
return list.stream();
}
flatMap 有个类似的例子
如 list集合 如果想添加一个元素 这个元素本身也是集合
- 元素就是集合
- 相当于集合(元素)先遍历出来 再一个个添加到集合中
ArrayList list1 = new ArrayList();
list1.add(1);
list1.add(2);
list1.add(3);
ArrayList list2 = new ArrayList();
list2.add(4);
list2.add(5);
list2.add(6);
//集合长度加一
//list1.add(list2);
//集合长度加三
list1.addAll(list2);
2.4.2.3 排序
方法 | 描述 |
---|---|
sorted | 产生一个新流,其中按自然顺序排序 |
sorted(Comparator c) | 产生一个新流,其中按比较器顺序排序 |
//自然排序
List<Integer> list2 = Arrays.asList(1,4,7,3,2,8,111,4);
list2.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//定制排序
//安装年龄排序 年龄相同的再安装薪资排序
list.stream().sorted(((o1, o2) -> {
int compare = Integer.compare(o1.getAge(), o2.getAge());
if(compare == 0){
return Double.compare(o1.getSalary(),o2.getSalary());
}else{
return compare;
}
})).forEach(System.out::println);
2.4.3 Stream 的终止操作
- 终止操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,如:List、Integer、void
- 流进行终止操作后,不能再次使用
2.4.3.1 匹配与查找
方法 | 描述 |
---|---|
allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配所有元素 |
anyMatch(Predicate p) | 检查是否至少匹配一个元素 |
noneMatch(Predicate p) | 检查是否没有匹配所有元素 |
findFirst() | 返回第一个元素 |
findAny() | 返回当前流中的任意元素 |
count() | 返回流中元素总数 |
max(Comparator c) | 返回流中最大值 |
min(Comparator c) | 返回流中最小值 |
forEach(Consumer c) | 内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代, 称为外部迭代。相反,Stream API 使用内部迭 代——它帮你把迭代做了) |
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//是否所有员工年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
System.out.println(allMatch);
//是否存在员工姓 孙
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("孙"));
System.out.println(noneMatch);
//返回第一个元素
Optional<Employee> first = employees.stream().findFirst();
Employee employee = first.get();
System.out.println(employee);
//返回当前流中的任意元素
Employee employee1 = employees.parallelStream().findAny().get();
System.out.println(employee1);
//返回流中元素总个数
long count = employees.stream().count();
System.out.println(count);
//返回最高工资
Stream<Double> doubleStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Double maxSalary = doubleStream.max(Double::compare).get();
System.out.println(maxSalary);
//返回最低工资的员工
Employee minSalaryEmp = employees.stream().min((o1, o2) -> Double.compare(o1.getSalary(), o2.getSalary())).get();
System.out.println(minSalaryEmp);
//内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
//集合遍历
employees.forEach(System.out::println);
2.4.3.2 规约
方法 | 描述 |
---|---|
reduce(T iden, BInaryOperator b) | 可以将流中的元素反复结合起来,得到一个值。返回T |
reduce(BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来,得到一 个值。返回 Optional |
map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式,因 Google 用它来进行网络搜索而出名。
//计算 1-10 的自然数之和
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
//计算公司所有员工工资的总和
Optional<Double> sumSalary = employees.stream().map(e -> e.getSalary()).reduce((s1, s2) -> s1 + s2);
System.out.println(sumSalary.get());
2.4.3.3 收集
方法 | 描述 |
---|---|
collect(Collector c) | 将流转换为其他形式。接收一个Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法 |
//练习1:查找工资大于6000的员工,结果返回为一个List或Set
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
employeeList.forEach(System.out::println);
System.out.println();
Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
employeeSet.forEach(System.out::println);
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、 Map)。 另外, Collectors 实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例, 具体方法与实例如下表:
方法 | 返回类型 | 作用 |
---|---|---|
toList | List |
把流中元素收集到List |
toSet | Set |
把流中元素收集到Set |
toCollection | Collection |
把流中元素收集到创建的集合 |
counting | Long | 计算流中元素的个数 |
summingInt | Integer | 对流中元素的整数属性求和 |
averagingInt | Double | 计算流中元素Integer属性的平均值 |
summarizingInt | IntSummaryStatistics | 收集流中Integer属性的统计值。如:平 均值 |
joining | String | 连接流中每个字符串 |
maxBy | Optional |
根据比较器选择最大值 |
minBy | Optional |
根据比较器选择最小值 |
reducing | 归约产生的类型 | 从一个作为累加器的初始值开始, 利用BinaryOperator与流中元素逐 个结合,从而归约成单个值 |
collectingAndThen | 转换函数返回的类型 | 包裹另一个收集器,对其结果转 换函数 |
groupingBy | Map<K,List |
根据某属性值对流分组,属性为K, 结果为V |
partitioningBy | Map<Boolean,List |
根据true或false进行分区 |
List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());
Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());
Collection<Employee> emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));
int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));