函数式编程-stream
概述
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。
# 案例数据准备
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.16</version>
</dependency>
</dependencies>
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@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;
}
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@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;
}
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private static List<Author> 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<Book> books1 = new ArrayList<>();
List<Book> books2 = new ArrayList<>();
List<Book> 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<Author> authorList = new ArrayList<>(Arrays.asList(author,author2,author3,author4));
return authorList;
}
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# 快速入门
# 需求
我们可以调用getAuthors方法获取到作家的集合。现在需要打印所有年龄小于18的作家的名字,并且要注意去重。
# 实现
//打印所有年龄小于18的作家的名字,并且要注意去重
List<Author> authors = getAuthors();
authors.
stream()//把集合转换成流
.distinct()//先去除重复的作家
.filter(author -> author.getAge()<18)//筛选年龄小于18的
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));//遍历打印名字
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# 常用操作
# 创建流
单列集合: 集合对象.stream()
List<Author> authors = getAuthors();
Stream<Author> stream = authors.stream();
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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);
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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();
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# 中间操作
# filter
可以对流中的元素进行条件过滤,符合过滤条件的才能继续留在流中。
例如:
打印所有姓名长度大于1的作家的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.filter(author -> author.getName().length()>1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
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# map
可以把对流中的元素进行计算或转换。
例如:
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));
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// 打印所有作家的姓名
List<Author> authors = getAuthors();
// authors.stream()
// .map(author -> author.getName())
// .forEach(s -> System.out.println(s));
authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age->age+10)
.forEach(age-> System.out.println(age));
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# distinct
可以去除流中的重复元素。
例如:
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()));
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注意:distinct方法是依赖Object的equals方法来判断是否是相同对象的。所以需要注意重写equals方法。
# sorted
可以对流中的元素进行排序。
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。
List<Author> authors = getAuthors();
// 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。
authors.stream()
.distinct()
.sorted()
.forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
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List<Author> authors = getAuthors();
// 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。
authors.stream()
.distinct()
.sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge())
.forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
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注意:如果调用空参的sorted()方法,需要流中的元素是实现了Comparable。
# limit
可以设置流的最大长度,超出的部分将被抛弃。
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。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted()
.limit(2)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
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# skip
跳过流中的前n个元素,返回剩下的元素
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。
// 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()
.skip(1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
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# flatMap
map只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。
例一:
打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。
// 打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.distinct()
.forEach(book -> System.out.println(book.getName()));
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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
// 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 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));
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# 终结操作
# forEach
对流中的元素进行遍历操作,我们通过传入的参数去指定对遍历到的元素进行什么具体操作。
例子:
输出所有作家的名字
// 输出所有作家的名字
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.distinct()
.forEach(name-> System.out.println(name));
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# count
可以用来获取当前流中元素的个数。
例子:
打印这些作家的所出书籍的数目,注意删除重复元素。
// 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);
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# max&min
可以用来或者流中的最值。
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。
// 分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。
//Stream<Author> -> Stream<Book> ->Stream<Integer> ->求值
List<Author> authors = getAuthors();
Optional<Integer> max = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.max((score1, score2) -> score1 - score2);
Optional<Integer> min = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.map(book -> book.getScore())
.min((score1, score2) -> score1 - score2);
System.out.println(max.get());
System.out.println(min.get());
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# collect
把当前流转换成一个集合。
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())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(nameList);
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获取一个所有书名的Set集合。
// 获取一个所有书名的Set集合。
List<Author> authors = getAuthors();
Set<Book> books = authors.stream()
.flatMap(author -> author.getBooks().stream())
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(books);
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获取一个Map集合,map的key为作者名,value为List
// 获取一个Map集合,map的key为作者名,value为List<Book>
List<Author> authors = getAuthors();
Map<String, List<Book>> map = authors.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBooks()));
System.out.println(map);
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# 查找与匹配
# anyMatch
可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素,结果为boolean类型。
例子:
判断是否有年龄在29以上的作家
// 判断是否有年龄在29以上的作家
List<Author> authors = getAuthors();
boolean flag = authors.stream()
.anyMatch(author -> author.getAge() > 29);
System.out.println(flag);
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# allMatch
可以用来判断是否都符合匹配条件,结果为boolean类型。如果都符合结果为true,否则结果为false。
例子:
判断是否所有的作家都是成年人
// 判断是否所有的作家都是成年人
List<Author> authors = getAuthors();
boolean flag = authors.stream()
.allMatch(author -> author.getAge() >= 18);
System.out.println(flag);
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# noneMatch
可以判断流中的元素是否都不符合匹配条件。如果都不符合结果为true,否则结果为false
例子:
判断作家是否都没有超过100岁的。
// 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);
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# findAny
获取流中的任意一个元素。该方法没有办法保证获取的一定是流中的第一个元素。
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
// 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> optionalAuthor = authors.stream()
.filter(author -> author.getAge()>18)
.findAny();
optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
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# findFirst
获取流中的第一个元素。
例子:
获取一个年龄最小的作家,并输出他的姓名。
// 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();
first.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
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# reduce归并
对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。(缩减操作)
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;
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其中identity就是我们可以通过方法参数传入的初始值,accumulator的apply具体进行什么计算也是我们通过方法参数来确定的。
例子:
使用reduce求所有作者年龄的和
// 使用reduce求所有作者年龄的和
List<Author> authors = getAuthors();
Integer sum = authors.stream()
.distinct()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(0, (result, element) -> result + element);
System.out.println(sum);
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使用reduce求所有作者中年龄的最大值
// 使用reduce求所有作者中年龄的最大值
List<Author> authors = getAuthors();
Integer max = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MIN_VALUE, (result, element) -> result < element ? element : result);
System.out.println(max);
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使用reduce求所有作者中年龄的最小值
// 使用reduce求所有作者中年龄的最小值
List<Author> authors = getAuthors();
Integer min = authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.reduce(Integer.MAX_VALUE, (result, element) -> result > element ? element : result);
System.out.println(min);
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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();
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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));
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# 注意事项
- 惰性求值(如果没有终结操作,没有中间操作是不会得到执行的)
- 流是一次性的(一旦一个流对象经过一个终结操作后。这个流就不能再被使用)
- 不会影响原数据(我们在流中可以多数据做很多处理。但是正常情况下是不会影响原来集合中的元素的。这往往也是我们期望的)