当前位置: 代码迷 >> 综合 >> jdk8 lambda和stream
  详细解决方案

jdk8 lambda和stream

热度:81   发布时间:2023-12-27 05:36:42.0

最近写代码被同事嘲讽,只会写if else,for 循环,现在来了解下jdk8新特性lambda和stream的使用。

lambda表达式

 语法:

(parameters) -> expression

(parameters) ->{ statements; }

 parameters是参数,expression是表达式,statements是代码块。

比如 x->x+5,表示接收参数x,返回x+5,(x, y) -> x + y ,表示接收参数x和y,返回x+y的和。

:: 双冒号用法

通过 :: 来使用类的方法。

语法:

类名::方法名

比如 Integer::valueOf,就相当于Integer.valueOf() ,person -> person.getName() ,可写成 Person::getName 

forEach() 方法迭代集合中的数据

简单例子:

  • 遍历List:
    List<String> list=Arrays.asList("abc","def","","123");
    list.forEach(System.out::println);
  • 遍历Map:
    List<Worker> list = new ArrayList<>();list.add(new Worker("123",18,"lin"));list.add(new Worker("456",28,"chen"));list.add(new Worker("789",38,"wu"));Map<String, Integer> map = new HashMap<>();//forEach()内的方法参数为work,执行的操作是将Worker对象的id作为key,age作为valuelist.forEach(worker -> map.put(worker.getId(),worker.getAge()));//遍历map,打印key和value// map.forEach((key,value)->System.out.println(key+","+value));map.forEach((key,value)-> {System.out.println(key+","+value);if ("456".equals(key)) {System.out.println("TargetValue:"+value);}});

 stream流

它是java对集合操作的优化,相较于迭代器,使用Stream的速度非常快,并且它支持并行方式处理集合中的数据,默认情况能充分利用cpu的资源。同时支持函数式编程,代码非常简洁。

一个java 8的stream是由三部分组成的。数据源,零个或一个或多个中间操作,一个或零个终止操作。

中间操作是对数据的加工,注意,中间操作是lazy操作,并不会立马启动,需要等待终止操作才会执行。

终止操作是stream的启动操作,只有加上终止操作,stream才会真正的开始执行。

流方法

含义

示例

filter

(中间操作)该操作会接受一个谓词(一个返回boolean的函数)作为参数,并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。

List<Dish> vegetarianMenu = menu.stream()

.filter(Dish::isVegetarian)

.collect(toList());

System.out.println(vegetarianMenu);

distinct

(中间操作)返回一个元素各异(根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现)的流。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);

numbers.stream()

.filter(i -> i % 2 == 0)

.distinct()

.forEach(System.out::println);

limit

(中间操作)会返回一个不超过给定长度的流。

List<Dish> dishes = menu.stream()

.filter(d -> d.getCalories() > 300)

.limit(3)

.collect(toList());

System.out.println(dishes);

skip

(中间操作)返回一个扔掉了前n个元素的流。

List<Dish> dishes = menu.stream()

.filter(d -> d.getCalories() > 300)

.skip(2)

.collect(toList());

System.out.println(dishes);

map

(中间操作)接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素(使用映射一词,是因为它和转换类似,但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”)。

list<Dish> menu =List.of(DishObject1,DishObject2);

List<String> dishNames = menu.stream()

.map(Dish::getName)

.collect(toList());

System.out.println(dishNames);

flatMap

(中间操作)使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流。

List<String> words = Arrays.asList("Goodbye", "World");

List<String> uniqueCharacters = words.stream()

.map(w -> w.split(""))

.flatMap(Arrays::stream)

.distinct()

.collect(Collectors.toList());

System.out.println(uniqueCharacters);

sorted

(中间操作)返回排序后的流

List<String> traderStr = menu.stream()

.map(transaction -> transaction.getName())

.sorted()

.collect(toList());

System.out.println(traderStr);

anyMatch

(终端操作)可以回答“流中是否有一个元素能匹配给定的谓词”。

if (menu.stream().anyMatch(Dish::isVegetarian)) {

System.out.println("The menu is (somewhat) vegetarian friendly!!");

}

allMatch

(终端操作)会看看流中的元素是否都能匹配给定的谓词。

boolean isHealthy = menu.stream()

.allMatch(d -> d.getCalories() < 1000);

System.out.println(isHealthy);

noneMatch

(终端操作)可以确保流中没有任何元素与给定的谓词匹配。

boolean isHealthy = menu.stream()

.noneMatch(d -> d.getCalories() >= 1000);

System.out.println(isHealthy);

findAny

(终端操作)将返回当前流中的任意元素。

Optional<Dish> dish = menu.stream()

.filter(Dish::isVegetarian)

.findAny();

System.out.println(dish);

findFirst

(终端操作)有些流有一个出现顺序(encounter order)来指定流中项目出现的逻辑顺序(比如由List或排序好的数据列生成的流)。对于这种流,可能想要找到第一个元素。

List<Integer> someNumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

Optional<Integer> firstSquareDivisibleByThree = someNumbers.stream()

.map(x -> x * x)

.filter(x -> x % 3 == 0)

.findFirst();

System.out.println(firstSquareDivisibleByThree);

forEach

(终端操作)遍历流

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);

numbers.stream()

.filter(i -> i % 2 == 0)

.distinct()

.forEach(System.out::println);

collect

(终端操作)收集器

List<String> traderStr = menu.stream()

.map(transaction -> transaction.getName())

.sorted()

.collect(toList());

reduce

(终端操作)归约reduce接受两个参数:

?一个初始值,这里是0;

?一个BinaryOperator<T>来将两个元素结合起来产生一个新值,这里我们用的是lambda (a, b) -> a + b。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);

int sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);

System.out.println(sum);

count

(终端操作)返回此流中元素的计数。

long evenNumbers = IntStream.rangeClosed(1, 100)

.filter(n -> n % 2 == 0)

.count();

System.out.println(evenNumbers);

实例:

  • map() 方法用于映射每个元素到对应的结果。
/*** 映射*/
public void mapDemo(){List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);// 获取对应的平方数。distinct()用于去重。List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());squaresList.forEach(System.out::println);
}
//list转map
Map<String,Integer> map = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getName,Person::getAge));
//在Collectors.toMap()中,要注意:
//key不可重复,否则toMap()会报错"Duplicate key"。
//value不可为null,否则toMap()会报错"空指针异常"。
Map<String,Integer> map = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getName,Person::getAge,(key1,key2)->key2));//重复则key2替换key1的值
Map<String,Integer> map = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getName,Person::getAge,(key1,key2)->key2+key1));//重复则key2值加key1值

peek和map修改Stream的元素

map函数对Stream中元素执行的是映射操作,会以新的元素(map的结果)填充新的Stream,严格的讲map不是修改原来的元素。peek只能消费Stream中的元素,是否可以更该Stream中的元素,取决于Stream中的元素是否是不可变对象。如果是不可变对象,则不可修改Stream中的元素;如果是可变对象,则可以修改对象的值,但是无法修改对象的引用。显而易见,当我们只需要对元素内部处理,使用peek是比较合适的,如果我们需要返回一个自定义的Stream时候,需要使用map。

//不可改变
List<String> list = Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(s -> {s = s + "-" + s;System.out.println(s);}).map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)).collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);
//可变对象
Company apple = new Company("apple", 44);
Company huawei = new Company("huawei", 33);
Company qualcomm = new Company("Qualcomm ", 35);
List<Company> list = Stream.of(apple, huawei, qualcomm).filter(company -> company.getAge() < 35).peek(company -> company.setAge(company.getAge() - 10)).map(company -> new Company(company.getName().toUpperCase(),company.getAge())).peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)).collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);//输出[Person{name='HUAWEI', age=23}]
  • mapToInt()、mapToLong()用于转换流的数据类型:
    mapToInt()将映射转成int类型,转化后还可以接上max(),min(),sum()等函数。

public void mapToIntDemo() {List<String> numberList= Arrays.asList("3", "2","2","3");//将集合中的字符串转化数字,并进行加一操作,最后求和。int sum = numberList.stream().mapToInt(Integer::valueOf).map(x->x+1).sum();System.out.println(sum);
}

filter()

/*** 过滤*/
public void filterDemo(){List<String> list=Arrays.asList("abc","def","","123");//筛选出不为空的数据List<String> filterList =         list.stream().filter(StringUtils::isNotEmpty).collect(Collectors.toList());filterList.forEach(System.out::println);//多条件List<Person> filterList = list.stream().filter(p-> (p!=null && p.getPersonName()!=null )).collect(Collectors.toList());
}

sorted()

List<Person> list = personList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge)).collect(Collectors.toList());//倒叙
List<Person> list = personList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge)..reverseOrder()).collect(Collectors.toList());

collect()

collect() 可以将流转化为集合以及字符串等其他形式

public void listStringtoInteger() {List<String> strList=new ArrayList<>();strList.add("1");strList.add("2");strList.add("abc");//将list转化为流,然后过滤掉非数字的字符串,再将字符串转化为数字,最后转化回list。List<Integer> integerList = strList.stream().filter(StringUtils::isNumeric).map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());integerList.forEach(System.out::println);
}
/***  将集合转化成符号分隔的字符串**/
public void collectJoiningDemo(){List<String> list=Arrays.asList("abc","def","","123");
//		String contents=String.join(",",list);//表示通过 ,号分隔String contents = list.stream().filter(StringUtils::isNotEmpty).collect(Collectors.joining(","));System.out.println(contents);
}

  相关解决方案