《java8函数式编程》——流

对于集合的处理

外部迭代器:

这是一种串行化操作（什么是串行化呢）

     int count=0;
     Interator iterator=aallArtists.iterator();
     while(iterator.hasNext()){
        Artist artist = iterator.next();
        if(artist.isFrom("London")){
            count++;
        }
     }

内部迭代器:

这是一种流式操作

 long count =allArtists.stream().filter(artist->artist.
 isFrom("London")).count();

实现原理

allArtists.stream().filter(artist->artist.isFrom("London"));

这里filter只是刻画了stream，但是并没有产生新的集合。像filter这种只描述stream，最终不产生新集合的方法叫做惰性求值法。
而像count这样最终会从Stream产生值的方法叫做及早求值法
使用这些操作的理想方式就是形成一个惰性求值链，最后用一个及早求值的操作返回想要的结果。

Stream的相关方法

1.创建Stream

最常用的创建Stream有两种途径：

• 通过Stream接口的静态工厂方法（注意：Java8里接口可以带静态方法；

• 通过Collection接口的默认方法,就是接口中的一个带有实现的方法stream()，把一个Collection（集合）对象转换成Stream(这是java8的Collection接口的新特性)

使用Stream静态方法来创建Stream

a. of方法：有两个overload方法，一个接受变长参数，一个接口单一值

    Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
    Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao");

b. generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier（这个接口可以看成一个对象的工厂，每次调用返回一个给定类型的对象）

Stream.generate(new Supplier() {
    @Override
    public Double get() {
        return Math.random();
    }
});
Stream.generate(() -> Math.random());
Stream.generate(Math::random);

三条语句的作用都是一样的，只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream，其中值是随机的。这个无限长度Stream是懒加载，一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。

c. iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环

Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);

这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream，然后取出前10个打印。千万记住使用limit方法，不然会无限打印下去。

通过Collection子类获取Stream

查看Java doc就可以发现Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
    //其他方法省略
    default Stream stream() {
        return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
    }
}

2.转换Stream

distinct: 对于Stream中包含的元素进行去重操作（去重逻辑依赖元素的equals方法），新生成的Stream中没有重复的元素；
filter: 对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作，新生成的Stream只包含符合条件的元素；
map: 对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解，比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream，这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法，可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗；
flatMap：和map类似，不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中
peek: 生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，同时会提供一个消费函数（Consumer实例），新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数；
limit: 对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；
skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；

List nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).distinct().mapToInt(num -> num * 2).
            peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());

这段代码演示了上面介绍的所有转换方法（除了flatMap），简单解释一下这段代码的含义：给定一个Integer类型的List，获取其对应的Stream对象，然后进行过滤掉null，再去重，再每个元素乘以2，再每个元素被消费的时候打印自身，在跳过前两个元素，最后去前四个元素进行加和运算
性能问题
有些细心的同学可能会有这样的疑问：在对于一个Stream进行多次转换操作，每次都对Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N（转换的次数）倍啊。其实不是这样的，转换操作都是lazy的，多个转换操作只会在汇聚操作（见下节）的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数

3.汇聚 归约（Reduce）

汇聚操作（也称为折叠）接受一个元素序列为输入，反复使用某个合并操作，把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值，或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream对象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。

下面会分两部分来介绍汇聚操作：

• 可变汇聚：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
• 其他汇聚：除去可变汇聚剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；

可变汇聚

a.可变汇聚对应的只有一个方法：collect，正如其名字显示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定义（还有其他override方法）：

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

先来看看这三个参数的含义：Supplier supplier是一个工厂函数，用来生成一个新的容器；BiConsumer accumulator也是一个函数，用来把Stream中的元素添加到结果容器中；BiConsumer combiner还是一个函数，用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个（并发的时候会用到）

List nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
List numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).collect(() -> new ArrayList(),
            (list, item) -> list.add(item),
            (list1, list2) -> list1.addAll(list2));

上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List，先过滤掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一个新的List中。进一步看一下collect方法的三个参数，都是lambda形式的函数.

• 第一个函数生成一个新的ArrayList实例；
• 第二个函数接受两个参数，第一个是前面生成的ArrayList对象，二个是stream中包含的元素，函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；
• 第三个函数也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；

b.来看一下collect方法另外一个override的版本

 R collect(Collectorsuper T, A, R> collector);

Java8还给我们提供了Collector的工具类–[Collectors].其中已经定义了一些静态工厂方法，比如：Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中

List numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).collect(Collectors.toList());

其他汇聚

reduce方法

reduce方法非常的通用，后面介绍的count，sum等都可以使用其实现。reduce方法有三个override的方法，这里介绍两个最常用的.先来看reduce方法的 第一种形式，其方法定义如下：

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);

接受一个BinaryOperator类型的参数，在使用的时候我们可以用lambda表达式来。

List ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce((sum, item) -> sum + item).get());

可以看到reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数，第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。要注意的是：第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素，第二个参数是Stream的第二个元素。这个方法返回值类型是Optional，这是Java8防止出现NPE的一种可行方法，后面的文章会详细介绍，这里就简单的认为是一个容器，其中可能会包含0个或者1个对象。

reduce方法还有一个很常用的变种：

    T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

这个定义上上面已经介绍过的基本一致，不同的是：它允许用户提供一个循环计算的初始值，如果Stream为空，就直接返回该值。而且这个方法不会返回Optional，因为其不会出现null值。

List ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce(0, (sum, item) -> sum + item));

count方法

获取Stream中元素的个数。比较简单，这里就直接给出例子，不做解释了

List ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().count());

搜索相关

• allMatch：是不是Stream中的所有元素都满足给定的匹配条件
• anyMatch：Stream中是否存在任何一个元素满足匹配条件
• findFirst: 返回Stream中的第一个元素，如果Stream为空，返回空Optional
• noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不满足给定的匹配条件
• max和min：使用给定的比较器（Operator），返回Stream中的最大|最小值

List; ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(ints.stream().allMatch(item -> item < 100));
ints.stream().max((o1, o2) -> o1.compareTo(o2)).ifPresent(System.out::println);