java8中流處理的示例分析

這篇文章主要為大家展示了“java8中流處理的示例分析”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“java8中流處理的示例分析”這篇文章吧。

我就隨便舉個例子,看看Stream有多優雅。

// 對蘋果按顏色匯總并績數量
Map<String, Long> appleCount = apples.stream()
 .collect(groupingBy(Apple::getColor, counting()));
// 過濾掉顏色為黑色的蘋果，并匯總好蘋果的總金額
Double sum = apples.stream()
 .filter(i->"black".equals(i.getColor()))
 .collect(toList);

一、lambda表達式

雖然本文重點是stream，但是stream中需要傳遞lambda表達式，所以簡單介紹一下lambda表達式。lambda表達式其實就是匿名函數(anonymous function),是指一類無需定義標識符的函數或子程序。

java中匿名函數的表現形式，只留下入參和方法體中的內容

// 普通函數
public void run(String s){
 System.out.print(s+"哈哈");
}
// 我不要名字啦！！！
(s)->System.out.print(s+"哈哈")

誒，過去我們都用對象調方法的，你弄這個沒名的東西啥時候用啊?

java中我們通過函數式接口來使用這種匿名函數。

函數式接口

1.java中只包含一個未實現方法的接口。其中可以有與Object中同名的方法和默認方法（java8中接口方法可以有默認實現）。

2.java中函數式接口使用@FunctionalInterface進行注解。Runnable、Comparator都是函數式接口。

3.java.util.function包下為我們提供很多常用的函數式接口，例如Function等。

用法舉例：

// 實現Runnable中的run方法，替代匿名內部類。
Runnable r = ()->System.out.print("哈哈");
// 作為參數傳遞。
new Thread(()-> System.out.println("haha")).start();

ArrayList<Apple> list = new ArrayList<>();
list.forEach(i-> System.out.println(i.getWeight()));


// 簡化策略模式
public static List<Apple> filterApples(List<Apple> inventory,ApplePredicate p){
 List<Apple> apples = new ArrayList<>();
 for(Apple apple : inventory){
 if(p.test(apple)){
 apples.add(apple);
 }
 }
 return apples;
}
public class BigApple implement ApplePredicate{
 @Override
 public boolean test(Apple a){
 if(a.getWeight>10){
 return a
 }
 }
}
// 這是個簡單的策略模式，根據用戶的需要，創建不同的接口ApplePredicate實現類,調用時傳入不同的實現類就可以，但問題是如果需求過多，創建的實現類也會很多，過于臃腫不方便管理。
xx.filterApple(inventory,new BigApple);
// 使用lambda表達式，不在需要創建BigApple類
xx.filterApple(inventory,i->(i.getWeight>10));

使用lambda表達式可以簡化大量的模板代碼，并且可以向方法直接傳遞代碼。

總之

方法出參入參來自函數式接口

//入參s,返回void
(s)->System.out.println(s);
//入參空，返回void
()->System.out.print("haha");
//入參i,返回i+1
i->i+1
//后面寫代碼塊
apple->{if(apple.getWeiht>5) return "BIG";
 else return "small";
 }

好了，不多啰嗦了，如果感興趣推薦下面的文章或《Java8實戰》的前三章。

1.Lambda表達式有何用處？如何使用？

2.java8實戰

二、Stream

流是什么？

Java API的新成員，它允許你使用聲明式方式處理數據集合（類似sql，通過查詢語句表達，而不是臨時編寫一個實現）。

如果有人說lambda表達式不易于理解，那還勉強可以接受（其實過于復雜的lambda缺失不好閱讀，但通常lambda不會做太復雜的實現），但流真的非常的易懂易用。這個語法糖真的是甜死了。

注意事項：

1.流只能使用一次，遍歷結束就代表這個流被消耗掉了

2.流對集合的操作屬于內部迭代，是流幫助我們操作，而不是外部迭代

3.流操作包含：數據源，中間操作鏈，終端操作三個部分。

基礎流操作

List<Double> collect = list.stream()
 // 過濾掉黑色的蘋果
 .filter(i -> "black".equals(i.getColor()))
 // 讓蘋果按照重量個價格排序
 .sorted(Comparator.comparing(Apple::getWeight)
 .thenComparing(i->i.getPrice()))
 // 篩選掉重復的數據
 .distinct()
 // 只要蘋果的價格
 .map(Apple::getPrice)
 // 只留下前兩條數據
 .limit(2)
 // 以集合的形式返回
 .collect(toList());
// 循環打印列表中元素
list.forEach(i->System.out.print(i));

Apple::getPrince<=>i -> i.getPrince()可以看做是僅涉及單一方法的語法糖,效果與lambda表達式相同，但可讀性更好。

同理

下面列表為常見操作

中間

終端

篩選與切片

List<String> strings = Arrays.asList("Hello", "World");
List<String> collect1 = strings.stream()
 // String映射成String[]
 .map(i -> i.split(""))
 // Arrays::Stream 數據數組，返回一個流String[]->Stream<String>
 // flatMap各數組并不分別映射成一個流，而是映射成流的內容 Stream<String>->Stream
 .flatMap(Arrays::stream)
 .collect(toList());
System.out.println(collect);
----->輸出 [H, e, l, l, o, W, o, r, l, d]

歸約操作reduce

List<Integer> integers = Arrays.asList(12, 3, 45, 3, 2,-1);
// 有初始值的疊加操作
Integer reduce = integers.stream().reduce(3, (i, j) -> i + j);
Integer reduce2 = integers.stream().reduce(5, (x, y) -> x < y ? x : y);
// 無初始值的疊加操作
Optional<Integer> reduce1 = integers.stream().reduce((i, j) -> i + j);
// 無初始值的最大值
Optional<Integer> reduce4 = integers.stream().reduce(Integer::min);
// 無初始值的最大值
Optional<Integer> reduce5 = integers.stream().reduce(Integer::max);
// 求和
Optional<Integer> reduce6 = integers.stream().reduce(Integer::sum);

reduce做的事情是取兩個數進行操作，結果返回取下一個數操作，以次類推。

Optional是java8引入的新類，避免造成空指針異常，在集合為空時，結果會包在Optional中，可以用isPresent()方法來判斷是否為空值。

無初始值的情況下可能為空，故返回Optional

中間

終端

數值流

包裝類型的各種操作都會有拆箱操作和裝箱操作，嚴重影響性能。所以Java8為我們提供了原始數值流。

// 數值流求平均值
OptionalDouble average = apples.stream()
 .mapToDouble(Apple::getPrice)
 .average();
// 數值流求和
OptionalDouble average = apples.stream()
 .mapToDouble(Apple::getPrice)
 .sum();
// 數值流求最大值，沒有則返回2
double v = apples.stream()
 .mapToDouble(Apple::getPrice)
 .max().orElse(2);
// 生成隨機數
IntStream s = IntStream.rangeClosed(1,100);

下面列表為常見數值流操作操作

中間

終端，終端操作與List一般流類似

構建流

值創建

Stream<String> s = Stream.of("java","python");

數組創建

int[] i = {2,3,4,5};
Stream<int> = Arrays.stream(i);

由文件生成,NIO API已經更新，以便利用Stream API

Stream<String> s = Files.lines(Paths.get("data.txt"),Charset.defaultCharset());

由函數創建流：無限流

// 迭代
Stream.iterate(0,n->n+2)
 .limit(10)
 .forEach(System.out::println);
// 生成,需要傳遞實現Supplier<T>類型的Lambda提供的新值
Stream.generate(Math.random)
 .limit(5)
 .forEach(System.out::println);

以上是“java8中流處理的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！