//查询未成年作家的评分在70以上的书籍 由于洋流影响所以作家和书籍可能出现重复,需要进行去重
List<Book> bookList = new ArrayList<>();
Set<Book> uniqueBookValues = new HashSet<>();
Set<Author> uniqueAuthorValues = new HashSet<>();
for (Author author : authors) {
if (uniqueAuthorValues.add(author)) {
if (author.getAge() < 18) {
List<Book> books = author.getBooks();
for (Book book : books) {
if (book.getScore() > 70) {
if (uniqueBookValues.add(book)) {
bookList.add(book);
}
}
}
}
}
}
System.out.println(bookList);
List<Book> collect = authors.stream()
.distinct()
.filter(author -> author.getAge() < 18)
.map(author -> author.getBooks())
.flatMap(Collection::stream)
.filter(book -> book.getScore() > 70)
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
概念
面向对象思想需要关注用什么对象完成什么事情。而函数式编程思想就类似于我们数学中的函数。它主要关注的是对数据进行了什么操作。
优点
Lambda是JDK8中一个语法糖。他可以对某些匿名内部类的写法进行简化。它是函数式编程思想的一个重要体现。让我们不用关注是什么对象。而是更关注我们对数据进行了什么操作。
JDK8引入的3个特别功能
函数式接口:一个接口只有一个抽象方法
接口的default普通方法
public interface defaultMethodTest {
void test();
default void test1(){
System.out.println("接口中的普通方法");
}
}
class defaultMethodTestImpl implements defaultMethodTest{
@Override
public void test() {
}
}
函数式接口
@FunctionalInterface
public interface defaultMethodTest {
void test();
default void test1(){
System.out.println("接口中的普通方法");
}
}
核心原则
可推导可省略
基本格式
(参数列表)->{代码}
其前身就是匿名内部类,我们来对比这两个的区别(但是Lambda的实现的接口前提必须是函数式接口)
@FunctionalInterface
interface FuncInterface{
void test();
}
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
fun(new FuncInterface() {
@Override
public void test() {
System.out.println("测试匿名内部类的写法");
}
});
}
public static void fun(FuncInterface f){
f.test();
}
}
Lambda实现
public class LambdaTest {
public static void main(String[] args) {
fun(() -> System.out.println("测试匿名内部类的写法"));
}
public static void fun(FuncInterface f){
f.test();
}
}
无返回值无参数
public Thread(Runnable target) {
init(null, target, "Thread-" + nextThreadNum(), 0);
}
@FunctionalInterface
public interface Runnable {
public abstract void run();
}
public class LambdaTest2 {
public static void main(String[] args) {
//匿名类写法
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("演示无参数无返回值的Lambda表达式");
}
}).start();
//无参数无返回值写法
new Thread(()->{
System.out.println("演示无参数无返回值的Lambda表达式");
}).start();
//若只有一句语句,可省略大括号
new Thread(()-> System.out.println("演示无参数无返回值的Lambda表达式")).start();
}
}
无返回值有参数
@FunctionalInterface
public interface IntConsumer {
void accept(int value);
default IntConsumer andThen(IntConsumer after) {
Objects.requireNonNull(after);
return (int t) -> { accept(t); after.accept(t); };
}
}
public class LambdaTest3 {
public static void foreachArr(IntConsumer consumer){
int[] arr = {1,2,3};
for (int i : arr) {
consumer.accept(i);
}
}
public static void main(String[] args) {
//匿名内部类写法
foreachArr(new IntConsumer() {
@Override
public void accept(int value) {
System.out.println("测试有参无返回值的Lambda表达式"+value);
}
});
//Lambda表达式
foreachArr((int value)->{
System.out.println("测试有参无返回值的Lambda表达式"+value);
});
//只有一个参数省略括号
foreachArr(value -> {
System.out.println("测试有参无返回值的Lambda表达式"+value);
});
}
}
有返回值无参数
public class LambdaTest4 {
public static void main(String[] args) {
//匿名内部类实现方式
test(new Supplier<String>() {
@Override
public String get() {
return "测试无参数有返回值的Lambda表达式";
}
});
//lambda实现方式
test(()->{
return "测试无参数有返回值的Lambda表达式";
});
//省略版本 因为只有一条return语句
test(()->"测试无参数有返回值的Lambda表达式");
}
public static void test(Supplier<String> supplier){
System.out.println(supplier.get());
}
}
有参数有返回值
public class LambdaTest5 {
public static int calculateNum(IntBinaryOperator operator){
int a = 10;
int b = 20;
return operator.applyAsInt(a, b);
}
public static void main(String[] args) {
//匿名内部类写法
int i = calculateNum(new IntBinaryOperator() {
@Override
public int applyAsInt(int left, int right) {
return left + right;
}
});
System.out.println(i);
//lambda写法
int i1 = calculateNum((int left, int right) -> {
return left + right;
});
System.out.println(i1);
//lambda省略版写法
int i2 = calculateNum(((left, right) -> left + right));
System.out.println(i2);
}
}
Java8的Stream使用的是函数式编程模式,如同它的名字一样,它可以被用来对集合或数组进行链状流式的操作。可以更方便的让我们对集合或数组操作。
作者类
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@EqualsAndHashCode//用于后期的去重使用
public class Author {
//id
private Long id;
//姓名
private String name;
//年龄
private Integer age;
//简介
private String intro;
//作品
private List<Book> books;
}
书籍类
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@EqualsAndHashCode//用于后期的去重使用
public class Book {
//id
private Long id;
//书名
private String name;
//分类
private String category;
//评分
private Integer score;
//简介
private String intro;
}
数据初始化
private static List getAuthors() {
//数据初始化
Author author = new Author(1L,"蒙多",33,"一个从菜刀中明悟哲理的祖安人",null);
Author author2 = new Author(2L,"亚拉索",15,"狂风也追逐不上他的思考速度",null);
Author author3 = new Author(3L,"易",14,"是这个世界在限制他的思维",null);
Author author4 = new Author(3L,"易",14,"是这个世界在限制他的思维",null);
//书籍列表
List books1 = new ArrayList<>();
List books2 = new ArrayList<>();
List books3 = new ArrayList<>();
books1.add(new Book(1L,"刀的两侧是光明与黑暗","哲学,爱情",88,"用一把刀划分了爱恨"));
books1.add(new Book(2L,"一个人不能死在同一把刀下","个人成长,爱情",99,"讲述如何从失败中明悟真理"));
books2.add(new Book(3L,"那风吹不到的地方","哲学",85,"带你用思维去领略世界的尽头"));
books2.add(new Book(3L,"那风吹不到的地方","哲学",85,"带你用思维去领略世界的尽头"));
books2.add(new Book(4L,"吹或不吹","爱情,个人传记",56,"一个哲学家的恋爱观注定很难把他所在的时代理解"));
books3.add(new Book(5L,"你的剑就是我的剑","爱情",56,"无法想象一个武者能对他的伴侣这么的宽容"));
books3.add(new Book(6L,"风与剑","个人传记",100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢?"));
books3.add(new Book(6L,"风与剑","个人传记",100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢?"));
author.setBooks(books1);
author2.setBooks(books2);
author3.setBooks(books3);
author4.setBooks(books3);
List authorList = new ArrayList<>(Arrays.asList(author,author2,author3,author4));
return authorList;
}
单列集合: 集合对象.stream()
List authors = getAuthors();
Stream stream = authors.stream();
数组:Arrays.stream(数组)
或者使用Stream.of
来创建
Integer[] arr = {1,2,3,4,5};
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);
Stream<Integer> stream2 = Stream.of(arr);
双列集合:转换成单列集合后再创建
Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
map.put("蜡笔小新",19);
map.put("黑子",17);
map.put("日向翔阳",16);
Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();
filter
例如:
打印所有姓名长度大于1的作家的姓名
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//打印所有姓名长度大于1的作家的姓名
//匿名内部类写法
List authors = getAuthors();
authors.stream().
filter(new Predicate() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getName().length()>1;
}
}).forEach(new Consumer() {
@Override
public void accept(Author author) {
System.out.println(author.getName());
}
});
//打印所有姓名长度大于1的作家的姓名
List authors = getAuthors();
authors.stream()
.filter(author -> author.getName().length()>1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
}
}
map
例如:
打印所有作家的姓名
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//打印所有作家的姓名
//匿名内部类写法
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(new Function<Author, String>() {
@Override
public String apply(Author author) {
return author.getName();
}
}).forEach(new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) {
System.out.println(s);
}
});
//打印所有作家的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.forEach(name-> System.out.println(name));
}
}
distinct
例如:
打印所有作家的姓名,并且要求其中不能有重复元素。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//打印所有作家的姓名,并且要求其中不能有重复元素。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.forEach(author-> System.out.println(author.getName()));
}
}
sorted
例如:
对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素。
//匿名内部类写法
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted(new Comparator<Author>() {
@Override
public int compare(Author o1, Author o2) {
return o2.getAge()-o1.getAge();
}
}).forEach(author -> System.out.println(author));
authors.stream()
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge())
.forEach(author -> System.out.println(author));
}
}
注意:如果调用空参的sorted()方法,需要流中的元素是实现了Comparable。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted()
.forEach(author -> System.out.println(author));
}
}
public class Author implements Comparable<Author>{
//id
private Long id;
//姓名
private String name;
//年龄
private Integer age;
//简介
private String intro;
//作品
private List<Book> books;
@Override
public int compareTo(Author o) {
return this.getAge()-o.getAge();
}
}
limit
例如:
对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素,然后打印其中年龄最大的两个作家的姓名。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素,然后打印其中年龄最大的两个作家的姓名。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge())
.map(author -> author.getName())
.limit(2)
.forEach(name-> System.out.println(name));
}
}
skip
例如:
打印除了年龄最大的作家外的其他作家,要求不能有重复元素,并且按照年龄降序排序。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//打印除了年龄最大的作家外的其他作家,要求不能有重复元素,并且按照年龄降序排序。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge())
.skip(1)
.forEach(author -> System.out.println(author));
}
}
flatMap
例一:
打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
List<Author> authors = getAuthors();
//打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。
authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.distinct()
.forEach(book -> System.out.println(book.getName()));
}
}
例二:
打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式:哲学,爱情
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式:哲学,爱情
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.flatMap(author->author.getBooks().stream())
.distinct()
.flatMap(book -> Arrays.stream(book.getCategory().split(",")))
.distinct()
.forEach(category-> System.out.println(category));
}
}
forEach
例子:
输出所有作家的名字
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//输出所有作家的名字
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
}
}
count
例子:
打印这些作家的所出书籍的数目,注意删除重复元素。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//打印这些作家的所出书籍的数目,注意删除重复元素。
List<Author> authors = getAuthors();
long count = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.distinct()
.count();
System.out.println(count);
}
}
max&min
例子:
分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Integer> max = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.max((o1, o2) -> o1 - o2);
Optional<Integer> min = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.min(((o1, o2) -> o1 - o2));
System.out.println(max.get());
System.out.println(min.get());
}
}
collect
例子:
获取一个存放所有作者名字的List集合。
//获取一个存放所有作者名字的List集合。
List<Author> authors = getAuthors();
List<String> nameList = authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(nameList);
获取一个所有书名的Set集合。
List authors = getAuthors();
//获取一个所有书名的Set集合。
Set books = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getName())
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(books);
获取一个Map集合,map的key为作者名,value为List
List authors = getAuthors();
//获取一个Map集合,map的key为作者名,value为List
Map> map = authors.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBooks()));
System.out.println(map);
查找与匹配
anyMatch
例子:
判断是否有年龄在29以上的作家
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//判断是否有年龄在29以上的作家
List<Author> authors = getAuthors();
boolean b = authors.stream()
.anyMatch(author -> author.getAge() > 29);
System.out.println(b);
}
}
allMatch
例子:
判断是否所有的作家都是成年人
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//判断是否所有的作家都是成年人
List<Author> authors = getAuthors();
boolean b = authors.stream()
.allMatch(author -> author.getAge() >= 18);
System.out.println(b);
}
}
noneMatch
例子:
判断作家是否都没有超过100岁的。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
// 判断作家是否都没有超过100岁的。
List<Author> authors = getAuthors();
boolean b = authors.stream()
.noneMatch(author -> author.getAge() > 100);
System.out.println(b);
}
}
findAny
例子:
获取任意一个年龄大于18的作家,如果存在就输出他的名字
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//获取任意一个年龄大于18的作家,如果存在就输出他的名字
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Author> any = authors.stream()
.filter(author -> author.getAge() > 18)
.findAny();
System.out.println(any.get());
}
}
findFirst
例子:
获取一个年龄最小的作家,并输出他的姓名。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//获取一个年龄最小的作家,并输出他的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Author> first = authors.stream()
.sorted((o1, o2) -> o1.getAge() - o2.getAge())
.findFirst();
System.out.println(first.get().getName());
}
}
reduce的作用是把stream中的元素给组合起来,我们可以传入一个初始值,它会按照我们的计算方式依次拿流中的元素和初始化值进行计算,计算结果再和后面的元素计算。
reduce两个参数的重载形式内部的计算方式如下:
T result = identity;
for (T element : this stream)
result = accumulator.apply(result, element)
return result;
例子:
使用reduce求所有作者年龄的和
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
//使用reduce求所有作者年龄的和
List<Author> authors = getAuthors();
Integer reduce = authors.stream()
.distinct()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(0, ((result, element) -> result + element));
System.out.println(reduce);
}
}
使用reduce求所有作者中年龄的最大值
List<Author> authors = getAuthors();
//使用reduce求所有作者中年龄的最大值
Integer reduce1 = authors.stream()
.distinct()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MIN_VALUE, ((result, element) -> result > element ? result : element));
System.out.println(reduce1);
使用reduce求所有作者中年龄的最小值
List<Author> authors = getAuthors();
//使用reduce求所有作者中年龄的最小值
Integer reduce2 = authors.stream()
.distinct()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MAX_VALUE, ((result, element) -> result > element ? element : result));
System.out.println(reduce2);
reduce一个参数的重载形式内部的计算
boolean foundAny = false;
T result = null;
for (T element : this stream) {
if (!foundAny) {
foundAny = true;
result = element;
}
else
result = accumulator.apply(result, element);
}
return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();
如果用一个参数的重载方法去求最小值代码如下:
// 使用reduce求所有作者中年龄的最小值
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Integer> minOptional = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce((result, element) -> result > element ? element : result);
minOptional.ifPresent(age-> System.out.println(age));
我们在编写代码的时候出现最多的就是空指针异常。所以在很多情况下我们需要做各种非空的判断。
例如:
Author author = getAuthor();
if(author!=null){
System.out.println(author.getName());
}
尤其是对象中的属性还是一个对象的情况下。这种判断会更多。
而过多的判断语句会让我们的代码显得臃肿不堪。
所以在JDK8中引入了Optional,养成使用Optional的习惯后你可以写出更优雅的代码来避免空指针异常。
并且在很多函数式编程相关的API中也都用到了Optional,如果不会使用Optional也会对函数式编程的学习造成影响。
Optional就好像是包装类,可以把我们的具体数据封装Optional对象内部。然后我们去使用Optional中封装好的方法操作封装进去的数据就可以非常优雅的避免空指针异常。
我们一般使用Optional的静态方法ofNullable来把数据封装成一个Optional对象。无论传入的参数是否为null都不会出现问题。
public class OptionalTest {
public static void main(String[] args) {
Author author = getAuthor();
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(author);
}
}
如果你确定一个对象不是空的则可以使用Optional的静态方法of来把数据封装成Optional对象。
Author author = new Author();
Optional<Author> authorOptional = Optional.of(author);
但是一定要注意,如果使用of的时候传入的参数必须不为null。
我们获取到一个Optional对象后肯定需要对其中的数据进行使用。这时候我们可以使用其ifPresent方法对来消费其中的值。
例如,以下写法就优雅的避免了空指针异常。
public class OptionalTest {
public static void main(String[] args) {
Author author = getAuthor();
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(author);
authorOptional.ifPresent(author1 -> System.out.println(author1.getName()));
}
}
public class OptionalTest {
public static void main(String[] args) {
Optional<Author> author1 = Optional.ofNullable(null);
Author author2 = author1.get();
}
}
Exception in thread "main" java.util.NoSuchElementException: No value present
at java.util.Optional.get(Optional.java:135)
at com.lsc.optional.OptionalTest.main(OptionalTest.java:23)
如果我们期望安全的获取值。我们不推荐使用get方法,而是使用Optional提供的以下方法。
orElseGet
public class OptionalTest {
public static void main(String[] args) {
Optional<Author> author1 = Optional.ofNullable(null);
Author author = author1.orElseGet(new Supplier<Author>() {
@Override
public Author get() {
return new Author(10L, "lsc", 23, "帅比", null);
}
});
System.out.println(author);
}
}
// Author(id=10, name=lsc, age=23, intro=帅比, books=null)
orElseThrow
public class OptionalTest {
public static void main(String[] args) {
Optional<Author> author1 = Optional.ofNullable(null);
Author author = author1.orElseThrow(new Supplier<RuntimeException>() {
@Override
public RuntimeException get() {
return new RuntimeException("对象为null");
}
});
System.out.println(author);
}
}
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: 对象为null
at com.lsc.optional.OptionalTest.lambda$main$0(OptionalTest.java:24)
at java.util.Optional.orElseThrow(Optional.java:290)
at com.lsc.optional.OptionalTest.main(OptionalTest.java:24)
public class OptionalTest {
public static void main(String[] args) {
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(getAuthor());
authorOptional.filter(author->author.getAge()>100).ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
}
}
例如我们想获取作家的书籍集合。
public class OptionalTest {
public static void main(String[] args) {
Optional<Author> authorOptional = Optional.ofNullable(getAuthor());
Optional<List<Book>> optionalBooks = authorOptional.map(author -> author.getBooks());
optionalBooks.ifPresent(books -> System.out.println(books) );
}
}
只有一个抽象方法的接口我们称之为函数接口。
JDK的函数式接口都加上了 @FunctionalInterface 注解进行标识。但是无论是否加上该注解只要接口中只有一个抽象方法,都是函数式接口。
常见的函数式接口
Runnable
@FunctionalInterface
public interface Runnable {
public abstract void run();
}
Function 计算转换接口
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
}
Consumer 消费接口
@FunctionalInterface
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
}
Supplier 生产型接口
@FunctionalInterface
public interface Supplier<T> {
/**
* Gets a result.
*
* @return a result
*/
T get();
}
Predicate 判断接口
@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {
boolean test(T t);
}
Biconsumer(Bi代表两个的意思,我们要传入两个参数,在上面的案例中是v和e)
@FunctionalInterface
public interface BiConsumer<T, U> {
void accept(T t, U u);
}
函数式接口名称 | 方法名称 | 参数 | 返回值 |
---|---|---|---|
Runnable | run | 无参数 | 无返回值 |
Function | apply | 1个参数 | 有返回值 |
Consume | accept | 1个参数 | 无返回值 |
Supplier | get | 没有参数 | 有返回值 |
Biconsumer | accept | 2个参数 | 无返回值 |
我们在使用Predicate接口时候可能需要进行判断条件的拼接。而and方法相当于是使用&&来拼接两个判断条件
例如:
打印作家中年龄大于17并且姓名的长度大于1的作家。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
List authors = getAuthors();
Stream stream = authors.stream();
stream.filter(new Predicate() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getAge()>17;
}
}.and(new Predicate() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getName().length()>1;
}
})).forEach(author -> System.out.println(author));
}
}
我们在使用lambda时,如果方法体中只有一个方法的调用的话(包括构造方法),我们可以用方法引用进一步简化代码。
我们在使用lambda时不需要考虑什么时候用方法引用,用哪种方法引用,方法引用的格式是什么。我们只需要在写完lambda方法发现方法体只有一行代码,并且是方法的调用时使用快捷键尝试是否能够转换成方法引用即可。
当我们方法引用使用的多了慢慢的也可以直接写出方法引用。
类名或者对象名::方法名
引用类的静态方法
其实就是引用类的静态方法
格式
使用前提
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
authorStream.map(author -> author.getAge())
.map(age->String.valueOf(age));
注意,如果我们所重写的方法是没有参数的,调用的方法也是没有参数的也相当于符合以上规则。
优化后如下:
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
authorStream.map(author -> author.getAge())
.map(String::valueOf);
引用对象的实例方法
格式
使用前提
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> authorStream = authors.stream();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
authorStream.map(author -> author.getName())
.forEach(name->sb.append(name));
优化后:
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> stream = authors.stream();
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
stream.map(author -> author.getName())
.forEach(stringBuilder::append);
System.out.println(stringBuilder);
引用类的实例方法
格式
使用前提
interface UseString{
String use(String str,int start,int length);
}
public static String subAuthorName(String str, UseString useString){
int start = 0;
int length = 1;
return useString.use(str,start,length);
}
public static void main(String[] args) {
subAuthorName("三更草堂", new UseString() {
@Override
public String use(String str, int start, int length) {
return str.substring(start,length);
}
});
}
优化后如下:
public static void main(String[] args) {
subAuthorName("三更草堂", String::substring);
}
构造器引用
如果方法体中的一行代码是构造器的话就可以使用构造器引用。
格式
使用前提
例如:
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.map(name->new StringBuilder(name))
.map(sb->sb.append("-三更").toString())
.forEach(str-> System.out.println(str));
优化后:
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.map(StringBuilder::new)
.map(sb->sb.append("-三更").toString())
.forEach(str-> System.out.println(str));
我们之前用到的很多Stream的方法由于都使用了泛型。所以涉及到的参数和返回值都是引用数据类型。
即使我们操作的是整数小数,但是实际用的都是他们的包装类。JDK5中引入的自动装箱和自动拆箱让我们在使用对应的包装类时就好像使用基本数据类型一样方便。但是你一定要知道装箱和拆箱肯定是要消耗时间的。虽然这个时间消耗很下。但是在大量的数据不断的重复装箱拆箱的时候,你就不能无视这个时间损耗了。
所以为了让我们能够对这部分的时间消耗进行优化。Stream还提供了很多专门针对基本数据类型的方法。
例如:mapToInt,mapToLong,mapToDouble,flatMapToInt,flatMapToDouble等。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age -> age+10)
.filter(age-> age>18)
.map(age-> age+2)
.forEach(System.out::println);
authors.stream()
.mapToInt(author -> author.getAge())
.map(age -> age+10)
.filter(age-> age>18)
.map(age-> age+2)
.forEach(System.out::println);
}
}
当流中有大量元素时,我们可以使用并行流去提高操作的效率。其实并行流就是把任务分配给多个线程去完全。如果我们自己去用代码实现的话其实会非常的复杂,并且要求你对并发编程有足够的理解和认识。而如果我们使用Stream的话,我们只需要修改一个方法的调用就可以使用并行流来帮我们实现,从而提高效率。
parallel方法可以把串行流转换成并行流。
public class StreamTest1 {
public static void main(String[] args) {
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer sum = stream.parallel()
.peek(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer num) {
System.out.println(num + Thread.currentThread().getName());
}
})
.filter(num -> num > 5)
.reduce(((result, element) -> result + element))
.get();
System.out.println(sum);
}
3ForkJoinPool.commonPool-worker-9
5ForkJoinPool.commonPool-worker-11
6ForkJoinPool.commonPool-worker-9
4ForkJoinPool.commonPool-worker-6
1ForkJoinPool.commonPool-worker-4
2ForkJoinPool.commonPool-worker-2
7main
8ForkJoinPool.commonPool-worker-9
10ForkJoinPool.commonPool-worker-11
9ForkJoinPool.commonPool-worker-13
40
也可以通过parallelStream直接获取并行流对象。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.parallelStream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age -> age + 10)
.filter(age->age>18)
.map(age->age+2)
.forEach(System.out::println);