👳我亲爱的各位大佬们好😘😘😘
♨️本篇文章记录的为 Stream流、函数式编程 相关内容，适合在学Java的小白,帮助新手快速上手,也适合复习中，面试中的大佬🙉🙉🙉。
♨️如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教❤️🧡💛
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🔥 上期内容👉👉👉 : 都2023年了,如果不会Lambda表达式、函数式编程？你确定能看懂公司代码？
都2023年了,如果你不会Stream流、函数式编程？你确定能看懂同事写的代码？ 那么建议来了解一下Stream流, 因为它使用简单,易操作,易上手而代码简洁，开发快速,一看就令人很爽😎😎😎 .
其实Stream流式编程表达式接近自然语言，易于理解 , 集万千优点与一身, 语法优美👉👉👉.下面来简单认识一下今天的主角Stream流吧
@[toc]
介绍
Java8的Stream使用的是函数式编程模式，但是此流非彼流, 不像我们以前认识到的I/O流等, 既不是字节流也不是字符流. 如同它的名字一样，Stream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。
环境准备
引入lombok依赖, 可以方便我们后期对实体类的操作
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.12</version>
</dependency>
</dependencies>
Author 实体类和Book实体类
Author和Book之间是一对多关系, 每个Author包含多个Book
@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;
}
@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<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;
}
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();
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("天邪龙王",19);
map.put("天启帝君",17);
map.put("圣灵谱尼",16);
Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();
中间操作
filter
作用 : 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。
//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()
.distinct()
.filter(new Predicate<Author>() {
@Override
public boolean test(Author author) {
return author.getAge() < 18;
}
})//筛选年龄小于18的
.forEach(new Consumer<Author>() {
@Override
public void accept(Author author) {
System.out.println(author.getName());
}
});//遍历打印名字
其中authors.stream()操作把authors集合转化为stream流对象, .distinct()的作用是去除重复, .filter()中通过使用匿名内部类重写Predicate接口中的test()方法对条件进行过滤, .forEach()是终结操作(下面会进行解释说明)
有了这几个条件, 我们可以使用lambda表达式的方法将其进一步简化一下
对lambda表达式不太了解的小老弟小老妹儿可以点击这儿了
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.filter(author -> author.getName().length()>1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
map
作用 : 可以把对流中的元素进行计算或转换。
官方文档的解释是 :
返回由将给定函数应用于此流元素的结果组成的流。
这是一个中间操作。
参数：mapper–应用于每个元素的无干扰无状态函数
类型参数： –新流的元素类型
返回：新流
此map非彼map ，这里的map方法不是转换为Map对象的意思，谨记谨记。
map本意就是映射，只不过java中map更多指代集合，说的是一个键根据映射可以找到一个值，这里map只是又回归了本来的含义。
例如：
打印所有作家的姓名
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 name) {
System.out.println(name);
}
});
在更多的时候我们见到的都是lambda表达式写法,
//获取所有作者的名字
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.map(author -> author.getName())
.forEach(name->System.out.println(name));
//获取所有作者的年龄并加上10
authors.stream()
.map(author -> author.getAge())
.map(age->age+10)
.forEach(age-> System.out.println(age));
对于复杂的中间操作, 相同的方法可以使用多次
distinct
作用 : 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()));
执行流程
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。
Object的equals方法是直接使用"=="来进行比较的, 也就是说如果两个对象的地址值相同则会判定是同一个对象, 但是在实际的生产过程中并不是只判定地址是否相同, 如果两个对象的所有属性都相同我们就也可以判定是同一个对象, 所以我们要重写equals方法和hashCode方法.
sorted
作用 : 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()));
sorted()使用:
- 实现compare接口
- 传一个匿名对象 目的：实现比较逻辑
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()));
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
作用 : 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()));
skip
作用 : 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。
List<Author> authors = getAuthors();
authors.stream()
.distinct()
.sorted()
.skip(1)
.forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
(硬核分页)
给大家整个活, 我们既然知道了limit和skip的作用, 那么我们加上一点点细节就可以实现分页功能了(比较硬核)
分页公式 :
skip((page-1)*row).limit(row)
其中 page为页数, row为每一页行数
废话不多说, 上代码
//共10条数据, 分2页每页4条数据
List<Author> authors = getAuthors();
int page = 2;
int row = 5;
authors.stream()
.skip((page-1)*row).limit(row)
.forEach(s-> System.out.println(s));
效果如下
flatMap
作用 : 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。
API注释：
flatMap（）操作的效果是对流的元素应用一对多转换，然后将生成的元素展平为新的流。
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()));
效果如下
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));
终结操作
forEach
作用 : 对流中的元素进行历操作，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));
count
作用 : 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);
max&min
作用 : 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());
collect
作用 : 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);
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);
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);
查找与匹配
anyMatch
作用 : 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);
allMatch
作用 : 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);
noneMatch
作用 : 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);
findAny
作用 : 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()));
findFirst
作用 : 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()));
reduce归并
作用 : 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;
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);
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);
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);
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));
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spring感兴趣的朋友,请多多关注💖💖💖
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