Java 8 - Stream 集合操作快速上手

08/08 10:00
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目录

  • Stream 简介
  • 为什么要使用 Stream
  • 实例数据源
  • Filter
  • Map
  • FlatMap
  • Reduce
  • Collect
  • Optional
  • 并发
  • 调试

Stream 简介

  • Java 8 引入了全新的 Stream API。这里的 Stream 和 I/O 流不同,它更像具有 Iterable 的集合类,但行为和集合类又有所不同。
  • stream 是对集合对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作,或者大批量数据操作。
  • 只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。

为什么要使用 Stream

  • 函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图,而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
  • 高端

实例数据源

    public class Data {
        private static List<PersonModel> list = null;

        static {
            PersonModel wu = new PersonModel("wu qi", 18, "男");
            PersonModel zhang = new PersonModel("zhang san", 19, "男");
            PersonModel wang = new PersonModel("wang si", 20, "女");
            PersonModel zhao = new PersonModel("zhao wu", 20, "男");
            PersonModel chen = new PersonModel("chen liu", 21, "男");
            list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen);
        }

        public static List<PersonModel> getData() {
            return list;
        }
    }

Filter

  • 遍历数据并检查其中的元素时使用。
  • filter 接受一个函数作为参数,该函数用 Lambda 表达式表示。
        /**
         * 过滤所有的男性
         */
        public static void fiterSex(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();

            //old
            List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();
            for (PersonModel person:data) {
                if ("男".equals(person.getSex())){
                    temp.add(person);
                }
            }
            System.out.println(temp);
            //new
            List<PersonModel> collect = data
                    .stream()
                    .filter(person -> "男".equals(person.getSex()))
                    .collect(toList());
            System.out.println(collect);
        }

        /**
         * 过滤所有的男性 并且小于20岁
         */
        public static void fiterSexAndAge(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();

            //old
            List<PersonModel> temp=new ArrayList<>();
            for (PersonModel person:data) {
                if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
                    temp.add(person);
                }
            }

            //new 1
            List<PersonModel> collect = data
                    .stream()
                    .filter(person -> {
                        if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){
                            return true;
                        }
                        return false;
                    })
                    .collect(toList());
            //new 2
            List<PersonModel> collect1 = data
                    .stream()
                    .filter(person -> ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20))
                    .collect(toList());

        }

Map

  • map 生成的是个一对一映射,for 的作用
  • 比较常用
  • 而且很简单
       /**
         * 取出所有的用户名字
         */
        public static void getUserNameList(){
            List<PersonModel> data = Data.getData();

            //old
            List<String> list=new ArrayList<>();
            for (PersonModel persion:data) {
                list.add(persion.getName());
            }
            System.out.println(list);

            //new 1
            List<String> collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList());
            System.out.println(collect);

            //new 2
            List<String> collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList());
            System.out.println(collect1);

            //new 3
            List<String> collect2 = data.stream().map(person -> {
                System.out.println(person.getName());
                return person.getName();
            }).collect(toList());
        }

FlatMap

  • 顾名思义,跟 map 差不多,更深层次的操作

  • 但还是有区别的

  • map 和 flat 返回值不同

  • Map 每个输入元素,都按照规则转换成为另外一个元素。
    还有一些场景,是一对多映射关系的,这时需要 flatMap。

  • Map 一对一

  • Flatmap 一对多

  • map 和 flatMap 的方法声明是不一样的


    • Stream map(Function mapper);

    • Stream flatMap(Function> mapper);
  • map 和 flatMap 的区别:我个人认为,flatMap 的可以处理更深层次的数据,入参为多个 list,结果可以返回为一个 list,而 map 是一对一的,入参是多个 list,结果返回必须是多个 list。通俗的说,如果入参都是对象,那么 flatMap 可以操作对象里面的对象,而 map 只能操作第一层。

    public static void flatMapString() {
            List<PersonModel> data = Data.getData();
            //返回类型不一样
            List<String> collect = data.stream()
                    .flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());

            List<Stream<String>> collect1 = data.stream()
                    .map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList());

            //用map实现
            List<String> collect2 = data.stream()
                    .map(person -> person.getName().split(" "))
                    .flatMap(Arrays::stream).collect(toList());
            //另一种方式
            List<String> collect3 = data.stream()
                    .map(person -> person.getName().split(" "))
                    .flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList());
        }

Reduce

  • 感觉类似递归
  • 数字(字符串)累加
  • 个人没咋用过
     public static void reduceTest(){
            //累加,初始化值是 10
            Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                    .reduce(10, (count, item) ->{
                System.out.println("count:"+count);
                System.out.println("item:"+item);
                return count + item;
            } );
            System.out.println(reduce);

            Integer reduce1 = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                    .reduce(0, (x, y) -> x + y);
            System.out.println(reduce1);

            String reduce2 = Stream.of("1""2""3")
                    .reduce("0", (x, y) -> (x + "," + y));
            System.out.println(reduce2);
        }

Collect

  • collect 在流中生成列表,map,等常用的数据结构
  • toList()
  • toSet()
  • toMap()
  • 自定义
  /\*\*
  _ toList
  _/
  public static void toListTest(){
    List<PersonModel> data = Data.getData();
    List<String> collect = data.stream()
    .map(PersonModel::getName)
    .collect(Collectors.toList());
  }

      /**
       * toSet
       */
      public static void toSetTest(){
          List<PersonModel> data = Data.getData();
          Set<String> collect = data.stream()
                  .map(PersonModel::getName)
                  .collect(Collectors.toSet());
      }

      /**
       * toMap
       */
      public static void toMapTest(){
          List<PersonModel> data = Data.getData();
          Map<String, Integer> collect = data.stream()
                  .collect(
                          Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge)
                  );

          data.stream()
                  .collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{
              return value+"1";
          }));
      }

      /**
       * 指定类型
       */
      public static void toTreeSetTest(){
          List<PersonModel> data = Data.getData();
          TreeSet<PersonModel> collect = data.stream()
                  .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
          System.out.println(collect);
      }

      /**
       * 分组
       */
      public static void toGroupTest(){
          List<PersonModel> data = Data.getData();
          Map<Boolean, List<PersonModel>> collect = data.stream()
                  .collect(Collectors.groupingBy(per -> "男".equals(per.getSex())));
          System.out.println(collect);
      }

      /**
       * 分隔
       */
      public static void toJoiningTest(){
          List<PersonModel> data = Data.getData();
          String collect = data.stream()
                  .map(personModel -> personModel.getName())
                  .collect(Collectors.joining(",""{""}"));
          System.out.println(collect);
      }

      /**
       * 自定义
       */
      public static void reduce(){
          List<String> collect = Stream.of("1""2""3").collect(
                  Collectors.reducing(new ArrayList<String>(), x -> Arrays.asList(x), (y, z) -> {
                      y.addAll(z);
                      return y;
                  }));
          System.out.println(collect);
      }

Optional

  • Optional 是为核心类库新设计的一个数据类型,用来替换 null 值。
  • 人们对原有的 null 值有很多抱怨,甚至连发明这一概念的 Tony Hoare 也是如此,他曾说这是自己的一个“价值连城的错误”
  • 用处很广,不光在 lambda 中,哪都能用
  • Optional.of(T),T 为非空,否则初始化报错
  • Optional.ofNullable(T),T 为任意,可以为空
  • isPresent(),相当于 !=null
  • ifPresent(T), T 可以是一段 lambda 表达式 ,或者其他代码,非空则执行
  public static void main(String[] args) {

          PersonModel personModel=new PersonModel();

          //对象为空则打出 -
          Optional<Object> o = Optional.of(personModel);
          System.out.println(o.isPresent()?o.get():"-");

          //名称为空则打出 -
          Optional<String> name = Optional.ofNullable(personModel.getName());
          System.out.println(name.isPresent()?name.get():"-");

          //如果不为空,则打出xxx
          Optional.ofNullable("test").ifPresent(na->{
              System.out.println(na+"ifPresent");
          });

          //如果空,则返回指定字符串
          System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElse("-"));
          System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElse("-"));

          //如果空,则返回 指定方法,或者代码
          System.out.println(Optional.ofNullable(null).orElseGet(()->{
              return "hahah";
          }));
          System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseGet(()->{
              return "hahah";
          }));

          //如果空,则可以抛出异常
          System.out.println(Optional.ofNullable("1").orElseThrow(()->{
              throw new RuntimeException("ss");
          }));

  // Objects.requireNonNull(null,"is null");

          //利用 Optional 进行多级判断
          EarthModel earthModel1 = new EarthModel();
          //old
          if (earthModel1!=null){
              if (earthModel1.getTea()!=null){
                  //...
              }
          }
          //new
          Optional.ofNullable(earthModel1)
                  .map(EarthModel::getTea)
                  .map(TeaModel::getType)
                  .isPresent();

  // Optional<EarthModel> earthModel = Optional.ofNullable(new EarthModel());
  // Optional<List<PersonModel>> personModels = earthModel.map(EarthModel::getPersonModels);
  // Optional<Stream<String>> stringStream = personModels.map(per -> per.stream().map(PersonModel::getName));

          //判断对象中的list
          Optional.ofNullable(new EarthModel())
                  .map(EarthModel::getPersonModels)
                  .map(pers->pers
                          .stream()
                          .map(PersonModel::getName)
                          .collect(toList()))
                  .ifPresent(per-> System.out.println(per));


          List<PersonModel> models=Data.getData();
          Optional.ofNullable(models)
                  .map(per -> per
                          .stream()
                          .map(PersonModel::getName)
                          .collect(toList()))
                  .ifPresent(per-> System.out.println(per));

      }

并发

  • stream 替换成 parallelStream 或 parallel

  • 输入流的大小并不是决定并行化是否会带来速度提升的唯一因素,性能还会受到编写代码的方式和核的数量的影响

  • 影响性能的五要素是:数据大小、源数据结构、值是否装箱、可用的 CPU 核数量,以及处理每个元素所花的时间


     //根据数字的大小,有不同的结果
        private static int size=10000000;
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("-----------List-----------");
            testList();
            System.out.println("-----------Set-----------");
            testSet();
        }

        /**
         * 测试list
         */

        public static void testList(){
            List<Integer> list = new ArrayList<>(size);
            for (Integer i = 0; i < size; i++) {
                list.add(new Integer(i));
            }

            List<Integer> temp1 = new ArrayList<>(size);
            //老的
            long start=System.currentTimeMillis();
            for (Integer i: list) {
                temp1.add(i);
            }
            System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);

            //同步
            long start1=System.currentTimeMillis();
            list.stream().collect(Collectors.toList());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);

            //并发
            long start2=System.currentTimeMillis();
            list.parallelStream().collect(Collectors.toList());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);
        }

        /**
         * 测试set
         */

        public static void testSet(){
            List<Integer> list = new ArrayList<>(size);
            for (Integer i = 0; i < size; i++) {
                list.add(new Integer(i));
            }

            Set<Integer> temp1 = new HashSet<>(size);
            //老的
            long start=System.currentTimeMillis();
            for (Integer i: list) {
                temp1.add(i);
            }
            System.out.println(+System.currentTimeMillis()-start);

            //同步
            long start1=System.currentTimeMillis();
            list.stream().collect(Collectors.toSet());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start1);

            //并发
            long start2=System.currentTimeMillis();
            list.parallelStream().collect(Collectors.toSet());
            System.out.println(System.currentTimeMillis()-start2);
        }

调试

  • list.map.fiter.map.xx 为链式调用,最终调用 collect(xx)返回结果

  • 分惰性求值和及早求值

  • 判断一个操作是惰性求值还是及早求值很简单:只需看它的返回值。如果返回值是 Stream,那么是惰性求值;如果返回值是另一个值或为空,那么就是及早求值。使用这些操作的理想方式就是形成一个惰性求值的链,最后用一个及早求值的操作返回想要的结果。

  • 通过 peek 可以查看每个值,同时能继续操作流

    private static void peekTest() {
            List<PersonModel> data = Data.getData();

            //peek打印出遍历的每个per
            data.stream().map(per->per.getName()).peek(p->{
                System.out.println(p);
            }).collect(toList());
        }


END



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