Java中Stream的一些技巧分享

这篇文章主要介绍“Java中Stream的一些技巧分享”，在日常操作中，相信很多人在Java中Stream的一些技巧分享问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Java中Stream的一些技巧分享”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

目录

• Stream
  

• Filter
  

• Foreach

• Map

• Sorted

• Match

• count

• reduce

• parallelStream

• IntStream.range(a,b)

• new Random().ints()

• Supplier

• Consumer

•     accept方法

•     andThen方法

• ifPresent

• Collect

• 函数

• Collector 接口

• 工具函数

• toList()

• joining()

• groupingBy()

• reducing()

• 总结

Stream

使用这个方法创建一个 Stream 对象。

new ArrayList<>().stream()

Filter

过滤器，里面传递一个函数，这个函数的返回结果如果为 true 则保留这个元素，否则的话丢弃这个元素。

strinGCollection                .stream()                .filter((s) -> s.startsWith("a"))                .forEach(System.out::println);

Foreach

遍历，消费。

stringCollection                .stream()                .filter((s) -> s.startsWith("a"))                .forEach(System.out::println);

Map

这个功能也是遍历，但是他是有返回值的，而上面的 Foreach 是没有返回值的，仅仅是单纯的消费。而且 Foreach 不能够链式调用，因为没有返回值，但是 Map 没问题。

stringCollection                .stream()                .map(String::toUpperCase)                .sorted(Comparator.reverseOrder())                .forEach(System.out::println);

Sorted

这个方法是用来排序的，里面传递的函数就是一个比较器，也可以不传递参数，使用默认的就好。

stringCollection                .stream()                .sorted(( x, y)-> y.length()-x.length())                .filter((s) -> s.startsWith("a"))                .forEach(System.out::println);

Match

根据在给定的 stream 对象中是否含有指定内容返回 true 或者 false 。

具体的有：

• allMatch

• anyMatch

• noneMatch

boolean anyStartsWithA = stringCollection                .stream()                .anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));        boolean allStartsWithA = stringCollection                .stream()                .allMatch((s) -> s.startsWith("a"));        boolean noneStartsWithZ = stringCollection                .stream()                .noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));

count

计算集合中的元素的个数。

long startsWithB = stringCollection        .stream()        .filter((s) -> s.startsWith("b"))        .count();

reduce

这个函数就是类似于斐波那契数列，每次传递的参数是上一次的结果和从集合中取出的新元素。第一次默认取出了第一个元素和第二个元素。

简单的例子就是，第一次取出 0,1 第二次取出 第一次reduce的结果作为第一个参数，取出 2 作为第二个参数，以此类推。

Optional<String> reduced =        stringCollection                .stream()                .sorted()                .reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);

parallelStream

并行的 steam 流，可以进行并行处理，这样会效率更高。在使用stream.foreach时这个遍历没有线程安全问题，但是使用parallelStream就会有线程安全问题，所有在parallelStream里面使用的外部变量，比如集合一定要使用线程安全集合，不然就会引发多线程安全问题。如果说需要保证安全性需要使用 reduce 和 collect，不过这个用起来超级麻烦！！！

long count = values.parallelStream().sorted().count();

IntStream.range(a,b)

可以直接生成 从 a 到 b 的整数这里还是遵循编程语言的大多数约定，那就是含头不含尾。

IntStream.range(0, 10)    .forEach(System.out::println);

输出的结果是

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

new Random().ints()

获取一系列的随机值，这个接口出来的数据是连续不断的，所以需要用limit来限制一下。

new Random().ints().limit(10).forEach(System.out::println);

Supplier

Supplier<String> stringSupplier=String::new;stringSupplier.get();

该接口就一个抽象方法get方法,不用传入任何参数,直接返回一个泛型T的实例.就如同无参构造一样

Consumer

1.    accept方法

        该函数式接口的唯一的抽象方法,接收一个参数,没有返回值.

2.    andThen方法

        在执行完调用者方法后再执行传入参数的方法.

public class ConsumerTest {    public static void main(String[] args) {        Consumer<Integer> consumer = (x) -> {            int num = x * 2;            System.out.println(num);        };        Consumer<Integer> consumer1 = (x) -> {            int num = x * 3;            System.out.println(num);        };        consumer.andThen(consumer1).accept(10);    }

先执行了 consumer.accept(10) 然后执行了 consumer1.accept(10)

ifPresent

针对一个optional 如果有值的话就执行否则不执行。

IntStream    .builder()    .add(1)    .add(3)    .add(5)    .add(7)    .add(11)    .build()    .average()    .ifPresent(System.out::println);

average 执行结果就是一个 optional

Collect

他有两种调用方式

  <R> R collect(Supplier<R> supplier,                  BiConsumer<R, ? super T> accumulator,                  BiConsumer<R, R> combiner); <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

下面主要介绍一下这两种方式的使用方法：

1. 函数

第一种调用方式的接口如下

  <R> R collect(Supplier<R> supplier,                  BiConsumer<R, ? super T> accumulator,                  BiConsumer<R, R> combiner);

• supplier 这个参数就是提供一个容器，可以看到最后 collect 操作的结果是一个 R 类型变量，而 supplier 接口最后需要返回的也是一个 R 类型的变量，所以说这里返回的是收集元素的容器。

• accumulator 参数，看到这个函数的定义是传入一个 R 容器，后面则是 T 类型的元素，需要将这个 T 放到 R 容器中，即这一步是用来将元素添加到容器中的操作。

• conbiner 这个参数是两个容器，即当出现多个容器的时候容器如何进行聚合。

一个简单的例子：

String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append,StringBuilder::append).toString();//等价于上面,这样看起来应该更加清晰String concat = stringStream.collect(() -> new StringBuilder(),(l, x) -> l.append(x), (r1, r2) -> r1.append(r2)).toString();

2. Collector 接口

第二种方案是更高级的用法采用了 Collector 接口：

 <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

可以看到他返回的还是一个 R 类型的变量，也就是容器。

Collector接口是使得collect操作强大的终极武器,对于绝大部分操作可以分解为旗下主要步骤,提供初始容器->加入元素到容器->并发下多容器聚合->对聚合后结果进行操作

static class CollectorImpl<T, A, R> implements Collector<T, A, R> {        private final Supplier<A> supplier;        private final BiConsumer<A, T> accumulator;        private final BinaryOperator<A> combiner;        private final Function<A, R> finisher;        private final Set<Characteristics> characteristics;        CollectorImpl(Supplier<A> supplier,                      BiConsumer<A, T> accumulator,                      BinaryOperator<A> combiner,                      Function<A,R> finisher,                      Set<Characteristics> characteristics) {            this.supplier = supplier;            this.accumulator = accumulator;            this.combiner = combiner;            this.finisher = finisher;            this.characteristics = characteristics;        }        CollectorImpl(Supplier<A> supplier,                      BiConsumer<A, T> accumulator,                      BinaryOperator<A> combiner,                      Set<Characteristics> characteristics) {            this(supplier, accumulator, combiner, castingIdentity(), characteristics);        }        @Override        public BiConsumer<A, T> accumulator() {            return accumulator;        }        @Override        public Supplier<A> supplier() {            return supplier;        }        @Override        public BinaryOperator<A> combiner() {            return combiner;        }        @Override        public Function<A, R> finisher() {            return finisher;        }        @Override        public Set<Characteristics> characteristics() {            return characteristics;        }    }

可以看到我们可以直接 new CollectorImpl 然后将这些函数传入，另外还有一种简单的方式就是 使用 Collector.of()依然可以直接传入函数。和 new CollectorImpl 是等价的。

3. 工具函数

1. toList()

容器: ArrayList::new

加入容器操作: List::add

多容器合并: left.addAll(right); return left;

   public static <T>    Collector<T, ?, List<T>> toList() {        return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,                                   (left, right) -> { left.addAll(right); return left; },                                   CH_ID);    }

2.joining()

容器: StringBuilder::new

加入容器操作: StringBuilder::append

多容器合并: r1.append(r2); return r1;

聚合后的结果操作: StringBuilder::toString

public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() {        return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(                StringBuilder::new, StringBuilder::append,                (r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },                StringBuilder::toString, CH_NOID);    }

3.groupingBy()

roupingBy是toMap的一种高级方式,弥补了toMap对值无法提供多元化的收集操作,比如对于返回Map<T,List<E>>这样的形式toMap就不是那么顺手,那么groupingBy的重点就是对Key和Value值的处理封装.分析如下代码,其中classifier是对key值的处理,mapFactory则是指定Map的容器具体类型,downstream为对Value的收集操作.

   public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>    Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,                                  Supplier<M> mapFactory,                                  Collector<? super T, A, D> downstream) {       .......    }

一个简单的例子

//原生形式   Lists.<Person>newArrayList().stream()        .collect(() -> new HashMap<Integer,List<Person>>(),            (h, x) -> {              List<Person> value = h.getOrDefault(x.getType(), Lists.newArrayList());              value.add(x);              h.put(x.getType(), value);            },            HashMap::putAll        );//groupBy形式Lists.<Person>newArrayList().stream()        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.toList()));//因为对值有了操作,因此我可以更加灵活的对值进行转换Lists.<Person>newArrayList().stream()        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.mapping(Person::getName,Collectors.toSet())));// 还有一种比较简单的使用方式 只需要传递一个参数按照key来划分Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons            .stream()    .collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));

4.reducing()

reducing是针对单个值的收集,其返回结果不是集合家族的类型,而是单一的实体类T

容器: boxSupplier(identity),这里包裹用的是一个长度为1的Object[]数组,至于原因自然是不可变类型的锅

加入容器操作: a[0] = op.apply(a[0], t)

多容器合并: a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a;

聚合后的结果操作: 结果自然是Object[0]所包裹的数据a -> a[0]

优化操作状态字段: CH_NOID

  public static <T> Collector<T, ?, T>    reducing(T identity, BinaryOperator<T> op) {        return new CollectorImpl<>(                boxSupplier(identity),                (a, t) -> { a[0] = op.apply(a[0], t); },                (a, b) -> { a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a; },                a -> a[0],                CH_NOID);    }

简单来说这个地方做的事情和 reduce 是一样的，第一个 id 传入的就是 reduce 的初始值，只是他把它包装成一个 长度为1的数组了。

//原生操作final Integer[] integers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)        .stream()        .collect(() -> new Integer[]{0}, (a, x) -> a[0] += x, (a1, a2) -> a1[0] += a2[0]);//reducing操作final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)        .stream()        .collect(Collectors.reducing(0, Integer::sum));    //当然Stream也提供了reduce操作final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)        .stream().reduce(0, Integer::sum)

到此，关于“Java中Stream的一些技巧分享”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！