10.常用的lambda表达式
1. list转map
工作中，我们经常遇到list转map的案例。Collectors.toMap就可以把一个list数组转成一个Map。代码如下：
1 public class TestLambda { 2 3 public static void main(String[] args) { 4 5 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>(); 6 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18)); 7 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27)); 8 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "捡瓶子的小男孩", 26)); 9 10 /** 11 * list 转 map 12 * 使用Collectors.toMap的时候，如果有可以重复会报错，所以需要加(k1, k2) -> k1 13 * (k1, k2) -> k1 表示，如果有重复的key,则保留第一个，舍弃第二个 14 */ 15 Map<Long, UserInfo> userInfoMap = userInfoList.stream().collect(Collectors.toMap(UserInfo::getUserId, userInfo -> userInfo, (k1, k2) -> k1)); 16 userInfoMap.values().forEach(a->System.out.println(a.getUserName())); 17 } 18 } 19 20 //运行结果 21 捡田螺的小男孩 22 程序员田螺
类似的，还有Collectors.toList()、Collectors.toSet()，表示把对应的流转化为list或者Set。
2. filter()过滤
从数组集合中，过滤掉不符合条件的元素，留下符合条件的元素。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>(); 2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18)); 3 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27)); 4 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26)); 5 6 /** 7 * filter 过滤，留下超过18岁的用户 8 */ 9 List<UserInfo> userInfoResultList = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).collect(Collectors.toList()); 10 userInfoResultList.forEach(a -> System.out.println(a.getUserName())); 11 12 //运行结果 13 程序员田螺 14 捡瓶子的小男孩
3. foreach遍历
foreach 遍历list，遍历map，真的很丝滑。
1 /** 2 * forEach 遍历集合List列表 3 */ 4 List<String> userNameList = Arrays.asList("捡田螺的小男孩", "程序员田螺", "捡瓶子的小男孩"); 5 userNameList.forEach(System.out::println); 6 7 HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>(); 8 hashMap.put("公众号", "捡田螺的小男孩"); 9 hashMap.put("职业", "程序员田螺"); 10 hashMap.put("昵称", "捡瓶子的小男孩"); 11 /** 12 * forEach 遍历集合Map 13 */ 14 hashMap.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":\t" + v)); 15 16 //运行结果 17 捡田螺的小男孩 18 程序员田螺 19 捡瓶子的小男孩 20 职业: 程序员田螺 21 公众号: 捡田螺的小男孩 22 昵称: 捡瓶子的小男孩
4. groupingBy分组
提到分组，相信大家都会想起SQL的group by。我们经常需要一个List做分组操作。比如，按城市分组用户。在Java8之前，是这么实现的：
1 List<UserInfo> originUserInfoList = new ArrayList<>(); 2 originUserInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18,"深圳")); 3 4 originUserInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26,"湛江")); 5 originUserInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27,"深圳")); 6 Map<String, List<UserInfo>> result = new HashMap<>(); 7 for (UserInfo userInfo : originUserInfoList) { 8 String city = userInfo.getCity(); 9 List<UserInfo> userInfos = result.get(city); 10 if (userInfos == null) { 11 userInfos = new ArrayList<>(); 12 result.put(city, userInfos); 13 } 14 userInfos.add(userInfo); 15 }
而使用Java8的groupingBy分组器，清爽无比:
1 Map<String, List<UserInfo>> result = originUserInfoList.stream() 2 .collect(Collectors.groupingBy(UserInfo::getCity));
5. sorted+Comparator 排序
工作中，排序的需求比较多，使用sorted+Comparator排序，真的很香。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>(); 2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18)); 3 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26)); 4 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27)); 5 6 /** 7 * sorted + Comparator.comparing 排序列表， 8 */ 9 userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge)).collect(Collectors.toList()); 10 userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString())); 11 12 System.out.println("开始降序排序"); 13 14 /** 15 * 如果想降序排序，则可以使用加reversed() 16 */ 17 userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList()); 18 userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString())); 19 20 //运行结果 21 UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18} 22 UserInfo{userId=3, userName='捡瓶子的小男孩', age=26} 23 UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27} 24 开始降序排序 25 UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27} 26 UserInfo{userId=3, userName='捡瓶子的小男孩', age=26} 27 UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}
6.distinct去重
distinct可以去除重复的元素:
1 List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "F", "A", "C"); 2 List<String> temp = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); 3 temp.forEach(System.out::println);
7. findFirst 返回第一个
findFirst 很多业务场景，我们只需要返回集合的第一个元素即可：
1 List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "F", "A", "C"); 2 list.stream().findFirst().ifPresent(System.out::println);
8. anyMatch是否至少匹配一个元素
anyMatch 检查流是否包含至少一个满足给定谓词的元素。
1 Stream<String> stream = Stream.of("A", "B", "C", "D"); 2 boolean match = stream.anyMatch(s -> s.contains("C")); 3 System.out.println(match); 4 //输出 5 true
10. map转换
map方法可以帮我们做元素转换，比如一个元素所有字母转化为大写，又或者把获取一个元素对象的某个属性，demo如下：
1 List<String> list = Arrays.asList("jay", "tianluo"); 2 //转化为大写 3 List<String> upperCaselist = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList()); 4 upperCaselist.forEach(System.out::println);
11. Reduce
Reduce可以合并流的元素，并生成一个值
1 int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (a, b) -> a + b); 2 System.out.println(sum);
12. peek 打印个日志
peek()方法是一个中间Stream操作，有时候我们可以使用peek来打印日志。
1 List<String> result = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩") 2 .filter(a -> a.contains("田螺")) 3 .peek(a -> System.out.println("关注公众号:" + a)).collect(Collectors.toList()); 4 System.out.println(result); 5 //运行结果 6 关注公众号:程序员田螺 7 关注公众号:捡田螺的小男孩 8 [程序员田螺, 捡田螺的小男孩]
13. Max，Min最大最小
使用lambda流求最大，最小值，非常方便。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>(); 2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18)); 3 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26)); 4 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27)); 5 6 Optional<UserInfo> maxAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().max(Comparator.comparing(UserInfo::getAge)); 7 maxAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("max age user:" + userInfo)); 8 9 Optional<UserInfo> minAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().min(Comparator.comparing(UserInfo::getAge)); 10 minAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("min age user:" + userInfo)); 11 12 //运行结果 13 max age user:UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27} 14 min age user:UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}
14. count统计
一般count()表示获取流数据元素总数。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>(); 2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18)); 3 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26)); 4 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27)); 5 6 long count = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).count(); 7 System.out.println("大于18岁的用户:" + count); 8 //输出 9 大于18岁的用户:2
15. 常用函数式接口
其实lambda离不开函数式接口，我们来看下JDK8常用的几个函数式接口：
Function<T, R>（转换型）: 接受一个输入参数，返回一个结果Consumer<T>（消费型）: 接收一个输入参数，并且无返回操作Predicate<T>（判断型）: 接收一个输入参数，并且返回布尔值结果Supplier<T>（供给型）: 无参数，返回结果
Function<T, R> 是一个功能转换型的接口，可以把将一种类型的数据转化为另外一种类型的数据
1 private void testFunction() { 2 //获取每个字符串的长度，并且返回 3 Function<String, Integer> function = String::length; 4 Stream<String> stream = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩"); 5 Stream<Integer> resultStream = stream.map(function); 6 resultStream.forEach(System.out::println); 7 }
Consumer<T>是一个消费性接口，通过传入参数，并且无返回的操作
1 private void testComsumer() { 2 //获取每个字符串的长度，并且返回 3 Consumer<String> comsumer = System.out::println; 4 Stream<String> stream = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩"); 5 stream.forEach(comsumer); 6 }
Predicate<T>是一个判断型接口,并且返回布尔值结果.
1 private void testPredicate() { 2 //获取每个字符串的长度，并且返回 3 Predicate<Integer> predicate = a -> a > 18; 4 UserInfo userInfo = new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27); 5 System.out.println(predicate.test(userInfo.getAge())); 6 }
Supplier<T>是一个供给型接口,无参数，有返回结果。
1 private void testSupplier() { 2 Supplier<Integer> supplier = () -> Integer.valueOf("666"); 3 System.out.println(supplier.get()); 4 }
这几个函数在日常开发中，也是可以灵活应用的，比如我们DAO操作完数据库，是会有个result的整型结果返回。我们就可以用Supplier<T>来统一判断是否操作成功。如下：
1 private void saveDb(Supplier<Integer> supplier) { 2 if (supplier.get() > 0) { 3 System.out.println("插入数据库成功"); 4 }else{ 5 System.out.println("插入数据库失败"); 6 } 7 } 8 9 @Test 10 public void add() throws Exception { 11 Course course=new Course(); 12 course.setCname("java"); 13 course.setUserId(100L); 14 course.setCstatus("Normal"); 15 saveDb(() -> courseMapper.insert(course)); 16 }
