Java8新特性 Stream 快速上手
- 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，装逼
基础测试数据
先来个实体类
package com.example.echartsdemo.pojo;
/**
* @program: ECharts
* @author: fulin
* @create: 2018-09-25 16:55
**/
public class User {
private int id;
private String name;
private String sex;
.....省略get set
public User(int id, String name, String sex) {
this.count = id;
this.brand = name;
this.month = sex;
}
}
然后弄出个list
List<User> list = Arrays.asList(
new User(1, "fulin", "男"),
new User(2, "dog", "女"),
new User(3, "mao", "男"),
new User(4, "cat", "女")
);
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<User> data = list;
//old
List<User> temp = new ArrayList<>();
for (User user : data) {
if ("男".equals(user.getSex())) {
temp.add(user);
}
}
System.out.println(temp);
//new
List<User> collect = data
.stream()
.filter(user -> "男".equals(user.getSex()))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
}
/**
* 过滤所有的男性 并且符合姓名的数据
*/
public static void fiterSexAndAge() {
List<User> data = list;
//old
List<User> temp = new ArrayList<>();
for (User user : data) {
if ("男".equals(user.getSex()) && user.getName().equals("fulin")) {
temp.add(user);
}
}
//new 1
List<User> collect = data
.stream()
.filter(user -> {
if ("男".equals(user.getSex()) && user.getName().equals("fulin")) {
return true;
}
return false;
})
.collect(Collectors.toList());
//new 2
List<User> collect1 = data
.stream()
.filter(user -> ("男".equals(user.getSex()) && user.getName().equals("fulin")))
.collect(Collectors.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<User> data = list;
//old
List<String> list = new ArrayList<>();
for (User user : data) {
list.add(user.getName());
}
System.out.println(list);
//new 1
List<String> collect = data.stream().map(user -> user.getName()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
//new 2
List<String> collect1 = data.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect1);
//new 3
List<String> collect2 = data.stream().map(person -> {
System.out.println(person.getName());
return person.getName();
}).collect(Collectors.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<User> data = list;
//返回类型不一样
List<String> collect = data.stream()
.flatMap(user -> Arrays.stream(user.getName().split("l"))).collect(Collectors.toList());
List<Stream<String>> collect1 = data.stream()
.map(person -> Arrays.stream(person.getName().split("l"))).collect(Collectors.toList());
//用map实现
List<String> collect2 = data.stream()
.map(person -> person.getName().split("l"))
.flatMap(Arrays::stream).collect(Collectors.toList());
//另一种方式
List<String> collect3 = data.stream()
.map(person -> person.getName().split("l"))
.flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(Collectors.toList());
}
Reduce
感觉类似递归，字符串数字相加，感觉以后会用到
public static void reduceTest() {
//累加，初始化值是 10,然后 10+1+2+3+4
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);
//累加，初始化值是 0,然后 0+1+2+3+4
Integer reduce1 = Stream.of(1, 2, 3, 4)
.reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println(reduce1);
//查不多就类似字符串相加
String reduce2 = Stream.of("1", "2", "3")
.reduce("0", (x, y) -> (x + "," + y));
System.out.println(reduce2);
//那个集合试试水
List<Integer> ll = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8);
Optional<Integer> reduce3 = ll.stream().reduce((x, y) -> x + y);
System.out.println(reduce3.get().intValue());
}
Collect
collect在流中生成列表，map，等常用的数据结构，常见的有toList()，toSet()，toMap() 甚至可以自定义
/**
* toList
*/
public static void toListTest() {
List<User> data = list;
List<String> collect = data
.stream()
.map(User::getName)
.collect(Collectors.toList());
}
/**
* toSet
*/
public static void toSetTest() {
List<User> data = list;
Set<String> collect = data
.stream()
.map(User::getName)
.collect(Collectors.toSet());
}
/**
* toMap
*/
public static void toMapTest() {
List<User> data = list;
Map<String, String> collect = data.stream()
.collect(
Collectors.toMap(User::getName, User::getName)
);
Map<String, String> collect1 = data.stream()
.collect(Collectors.toMap(User::getName, value -> value + "1"));
}
/**
* 指定类型
*/
public static void toStackTest() {
List<User> data = list;
Collection<User> collect = data.stream()
.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
System.out.println(collect);
}
/**
* 分组
*/
public static void toGroupTest() {
List<User> data = list;
Map<Boolean, List<User>> collect = data.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(user -> "男".equals(user.getSex())));
System.out.println(collect);
}
/**
* 分隔
*/
public static void toJoiningTest() {
List<User> data = list;
String collect = data.stream()
.map(User::getName)
.collect(Collectors.joining(",", "{", "}"));
System.out.println(collect);
}
/**
* 自定义
*/
public static void reduce() {
List<String> collect = Stream.of("1", "2", "3").map(Arrays::asList).reduce(new ArrayList<String>(), (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类的Javadoc描述如下：
这是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。
of:
为非null的值创建一个Optional。
of方法通过工厂方法创建Optional类。需要注意的是，创建对象时传入的参数不能为null。如果传入参数为null，则抛出NullPointerException 。
//调用工厂方法创建Optional实例
Optional<String> name = Optional.of("fulinlin");
//传入参数为null，抛出NullPointerException.
Optional<String> someNull = Optional.of(null);
ofNullable:
为指定的值创建一个Optional，如果指定的值为null，则返回一个空的Optional。
ofNullable与of方法相似，唯一的区别是可以接受参数为null的情况。示例如下：
//下面创建了一个不包含任何值的Optional实例
//例如，值为'null'
Optional empty = Optional.ofNullable(null);
ifPresent:
如果Optional实例有值则为其调用consumer，否则不做处理
如果Optional实例有值，调用ifPresent()可以接受接口段或lambda表达式。类似下面的代码：
//ifPresent方法接受lambda表达式作为参数。
//lambda表达式对Optional的值调用consumer进行处理。
name.ifPresent((value) -> {
System.out.println("长度为: " + value.length());
});
orElse:
如果有值则将其返回，否则返回指定的其它值。
如果Optional实例有值则将其返回，否则返回orElse方法传入的参数。示例如下：
//如果值不为null，orElse方法返回Optional实例的值。
//如果为null，返回传入的消息。
//输出：这是空的!
System.out.println(empty.orElse("这是空的!"));
//输出：fulinlin
System.out.println(name.orElse("这有值!"));
orElseGet
orElseGet与orElse方法类似，区别在于得到的默认值。orElse方法将传入的字符串作为默认值，orElseGet方法可以接受Supplier接口的实现用来生成默认值。示例如下：
//orElseGet与orElse方法类似，区别在于orElse传入的是默认值，
//orElseGet可以接受一个lambda表达式生成默认值。
//输出：Default Value
System.out.println(empty.orElseGet(() -> "Default Value"));
//输出：fulinlin
System.out.println(name.orElseGet(() -> "Default Value"));
并发
stream替换成parallelStream或 parallel就行了，现在科技真发达·····
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);
}
差不多就这些吧，用到了在补帖，科技在进步~~~~~~~更新太快了学不过来了啊啊啊啊啊啊