Java中的十个”单行代码编程”(One Liner)

本文列举了十个使用一行代码即可独立完成(不依赖其他代码)的业务逻辑，主要依赖的是Java8中的Lambda和Stream等新特性以及try-with-resources、JAXB等。

1、对列表/数组中的每个元素都乘以2

// Range是半开区间 
 int[] ia = range(1, 10).map(i -> i * 2).toArray(); 
 List<Integer> result = range(1, 10).map(i -> i * 2).boxed().collect(toList()); 

 int[] ia = range(1, 10).map(i -> i * 2).toArray(); 
 List<Integer> result = range(1, 10).map(i -> i * 2).boxed().collect(toList()); 

2、计算集合/数组中的数字之和

range(1, 1000).sum(); 
range(1, 1000).reduce(0, Integer::sum); 
Stream.iterate(0, i -> i + 1).limit(1000).reduce(0, Integer::sum); 
IntStream.iterate(0, i -> i + 1).limit(1000).reduce(0, Integer::sum); 
(1, 1000).sum(); 
range(1, 1000).reduce(0, Integer::sum); 
Stream.iterate(0, i -> i + 1).limit(1000).reduce(0, Integer::sum); 
IntStream.iterate(0, i -> i + 1).limit(1000).reduce(0, Integer::sum); 

3、验证字符串是否包含集合中的某一字符串

final List<String> keywords = Arrays.asList("brown", "fox", "dog", "pangram"); 
final String tweet = "The quick brown fox jumps over a lazy dog. #pangram http://www.rinkworks.com/words/pangrams.shtml"; 
 
keywords.stream().anyMatch(tweet::contains); 
keywords.stream().reduce(false, (b, keyword) -> b || tweet.contains(keyword), (l, r) -> l || r); 
"brown", "fox", "dog", "pangram"); 
final String tweet = "The quick brown fox jumps over a lazy dog. #pangram http://www.rinkworks.com/words/pangrams.shtml"; 
 
keywords.stream().anyMatch(tweet::contains); 
keywords.stream().reduce(false, (b, keyword) -> b || tweet.contains(keyword), (l, r) -> l || r); 

4、读取文件内容

• 原作者认为try with resources也是一种单行代码编程。

try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) { 
  String fileText = reader.lines().reduce("", String::concat); 
} 
 
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) { 
  List<String> fileLines = reader.lines().collect(toCollection(LinkedList<String>::new)); 
} 
 
try (Stream<String> lines = Files.lines(new File("data.txt").toPath(), Charset.defaultCharset())) { 
  List<String> fileLines = lines.collect(toCollection(LinkedList<String>::new)); 
} 
 (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) { 
  String fileText = reader.lines().reduce("", String::concat); 
} 
 
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) { 
  List<String> fileLines = reader.lines().collect(toCollection(LinkedList<String>::new)); 
} 
 
try (Stream<String> lines = Files.lines(new File("data.txt").toPath(), Charset.defaultCharset())) { 
  List<String> fileLines = lines.collect(toCollection(LinkedList<String>::new)); 
} 

5、输出歌曲《Happy Birthday to You!》 – 根据集合中不同的元素输出不同的字符串

range(1, 5).boxed().map(i -> { out.print("Happy Birthday "); if (i == 3) return "dear NAME"; else return "to You"; }).forEach(out::println); 
(1, 5).boxed().map(i -> { out.print("Happy Birthday "); if (i == 3) return "dear NAME"; else return "to You"; }).forEach(out::println); 

6、过滤并分组集合中的数字

Map> result = Stream.of(49, 58, 76, 82, 88, 90).collect(groupingBy(forPredicate(i -> i > 60, "passed", "failed"))); 
> result = Stream.of(49, 58, 76, 82, 88, 90).collect(groupingBy(forPredicate(i -> i > 60, "passed", "failed"))); 

7、获取并解析xml协议的Web Service

FeedType feed = JAXB.unmarshal(new URL("http://search.twitter.com/search.atom?&q=java8"), FeedType.class); 
JAXB.marshal(feed, System.out); 
new URL("http://search.twitter.com/search.atom?&q=java8"), FeedType.class); 
JAXB.marshal(feed, System.out); 

8、获得集合中最小/最大的数字

int min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).reduce(Integer::min).get(); 
 min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).min(Integer::compare).get(); 
 min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt(Integer::new).min(); 
 
 int max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).reduce(Integer::max).get(); 
 max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).max(Integer::compare).get(); 
 max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt(Integer::new).max(); 
of(14, 35, -7, 46, 98).reduce(Integer::min).get(); 
 min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).min(Integer::compare).get(); 
 min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt(Integer::new).min(); 
 
 int max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).reduce(Integer::max).get(); 
 max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).max(Integer::compare).get(); 
 max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt(Integer::new).max(); 

9、并行处理

long result = dataList.parallelStream().mapToInt(line -> processItem(line)).sum(); 
 result = dataList.parallelStream().mapToInt(line -> processItem(line)).sum(); 

10、集合上的各种查询(LINQ in Java)

 <Album> albums = Arrays.asList(unapologetic, tailgates, red); 
 
//筛选出至少有一个track评级4分以上的专辑，并按照名称排序后打印出来。 
albums.stream() 
  .filter(a -> a.tracks.stream().anyMatch(t -> (t.rating >= 4))) 
  .sorted(comparing(album -> album.name)) 
  .forEach(album -> System.out.println(album.name)); 
 
//合并所有专辑的track 
List<Track> allTracks = albums.stream() 
  .flatMap(album -> album.tracks.stream()) 
  .collect(toList()); 
 
//根据track的评分对所有track分组 
Map<Integer, List<Track>> tracksByRating = allTracks.stream() 
  .collect(groupingBy(Track::getRating)); 

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