清单 14. Optional 的两个用例
String strA = " abcd ", strB = null; print(strA); print(""); print(strB); getLength(strA); getLength(""); getLength(strB); public static void print(String text) { // Java 8 Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println); // Pre-Java 8 if (text != null) { System.out.println(text); } } public static int getLength(String text) { // Java 8 return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1); // Pre-Java 8 // return if (text != null) ? text.length() : -1; }; 复制代码
在更复杂的 if (xx != null) 的情况中,使用 Optional 代码的可读性更好,而且它提供的是编译时检查,能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响,或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题,而不是留到运行时再发现和调试。
Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等。
reduce
这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值(种子),然后依照运算规则(BinaryOperator),和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说,字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的
reduce。例如 Stream 的 sum 就相当于
Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或
Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);
也有没有起始值的情况,这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来,返回的是 Optional。
清单 15. reduce 的用例
// 字符串连接,concat = "ABCD" String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat); // 求最小值,minValue = -3.0 double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); // 求和,sumValue = 10, 有起始值 int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum); // 求和,sumValue = 10, 无起始值 sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get(); // 过滤,字符串连接,concat = "ace" concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F"). filter(x -> x.compareTo("Z") > 0). reduce("", String::concat); 复制代码
上面代码例如第一个示例的 reduce(),第一个参数(空白字符)即为起始值,第二个参数(String::concat)为 BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce(),由于可能没有足够的元素,返回的是 Optional,请留意这个区别。
limit/skip
limit 返回 Stream 的前面 n 个元素;skip 则是扔掉前 n 个元素(它是由一个叫 subStream 的方法改名而来)。
清单 16. limit 和 skip 对运行次数的影响
public void testLimitAndSkip() { List<Person> persons = new ArrayList(); for (int i = 1; i <= 10000; i++) { Person person = new Person(i, "name" + i); persons.add(person); } List<String> personList2 = persons.stream(). map(Person::getName).limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList()); System.out.println(personList2); } private class Person { public int no; private String name; public Person (int no, String name) { this.no = no; this.name = name; } public String getName() { System.out.println(name); return name; } } 输出结果为: name1 name2 name3 name4 name5 name6 name7 name8 name9 name10 [name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10] 复制代码
这是一个有 10,000 个元素的 Stream,但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下,管道中 map 操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次,而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。
有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的,就是把它们放在 Stream 的排序操作后,原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关:此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何,所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样。
清单 17. limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响
List<Person> persons = new ArrayList(); for (int i = 1; i <= 5; i++) { Person person = new Person(i, "name" + i); persons.add(person); } List<Person> personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList()); System.out.println(personList2); 复制代码
上面的示例对清单 13 做了微调,首先对 5 个元素的 Stream 排序,然后进行 limit 操作。输出结果为:
name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW Person@816f27d,stream.StreamDW P e r s o n @ 816 f 27 d , s t r e a m . S t r e a m D W Person@87aac27]
即虽然最后的返回元素数量是 2,但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。
最后有一点需要注意的是,对一个 parallel 的 Steam 管道来说,如果其元素是有序的,那么 limit 操作的成本会比较大,因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序,或者不要用 parallel Stream。
sorted
对 Stream 的排序通过 sorted 进行,它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后,再排序,这能帮助程序明显缩短执行时间。我们对清单 14 进行优化:
清单 18. 优化:排序前进行 limit 和 skip
点击查看代码清单
结果会简单很多:
name2
name1
[stream.StreamDW Person@6ce253f1,stream.StreamDW P e r s o n @ 6 c e 253 f 1 , s t r e a m . S t r e a m D W Person@53d8d10a]
当然,这种优化是有 business logic 上的局限性的:即不要求排序后再取值。
min/max/distinct
min 和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序,再 findFirst 来实现,但前者的性能会更好,为 O(n),而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。
清单 19. 找出最长一行的长度
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log")); int longest = br.lines(). mapToInt(String::length). max(). getAsInt(); br.close(); System.out.println(longest); 复制代码
下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词。
清单 20. 找出全文的单词,转小写,并排序
List<String> words = br.lines(). flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))). filter(word -> word.length() > 0). map(String::toLowerCase). distinct(). sorted(). collect(Collectors.toList()); br.close(); System.out.println(words); Match 复制代码
Stream 有三个 match 方法,从语义上说:
allMatch:Stream 中全部元素符合传入的 predicate,返回 true
anyMatch:Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate,返回 true
noneMatch:Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate,返回 true
它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件,就 skip 剩下的所有元素,返回 false。对清单 13 中的 Person 类稍做修改,加入一个 age 属性和 getAge 方法。
清单 21. 使用 Match
List<Person> persons = new ArrayList(); persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10)); persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21)); persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34)); persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6)); persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55)); boolean isAllAdult = persons.stream(). allMatch(p -> p.getAge() > 18); System.out.println("All are adult? " + isAllAdult); boolean isThereAnyChild = persons.stream(). anyMatch(p -> p.getAge() < 12); System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild); 复制代码
输出结果:
All are adult? false
Any child? true
进阶:自己生成流
Stream.generate
通过实现 Supplier 接口,你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream,或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream,默认是串行(相对 parallel 而言)但无序的(相对 ordered 而言)。由于它是无限的,在管道中,必须利用 limit 之类的操作限制
Stream 大小。
清单 22. 生成 10 个随机整数
Random seed = new Random(); Supplier<Integer> random = seed::nextInt; Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println); //Another way IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)). limit(10).forEach(System.out::println); 复制代码
Stream.generate() 还接受自己实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候,用某种自动的规则给每一个变量赋值;或者依据公式计算 Stream 的每个元素值。这些都是维持状态信息的情形。
清单 23. 自实现 Supplier
Stream.generate(new PersonSupplier()). limit(10). forEach(p -> System.out.println(p.getName() + ", " + p.getAge())); private class PersonSupplier implements Supplier<Person> { private int index = 0; private Random random = new Random(); @Override public Person get() { return new Person(index++, "StormTestUser" + index, random.nextInt(100)); } } 复制代码
输出结果:
StormTestUser1, 9
StormTestUser2, 12
StormTestUser3, 88
StormTestUser4, 51
StormTestUser5, 22
StormTestUser6, 28
StormTestUser7, 81
StormTestUser8, 51
StormTestUser9, 4
StormTestUser10, 76
Stream.iterate
iterate 跟 reduce 操作很像,接受一个种子值,和一个 UnaryOperator(例如 f)。然后种子值成为 Stream 的第一个元素,f(seed) 为第二个,f(f(seed)) 第三个,以此类推。
清单 24. 生成一个等差数列
Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " ")); 复制代码
输出结果:
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 复制代码
与 Stream.generate 相仿,在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。
进阶:用 Collectors 来进行 reduction 操作
java.util.stream.Collectors 类的主要作用就是辅助进行各类有用的 reduction 操作,例如转变输出为 Collection,把 Stream 元素进行归组。
groupingBy/partitioningBy
清单 25. 按照年龄归组
Map<Integer, List<Person>> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier()). limit(100). collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge)); Iterator it = personGroups.entrySet().iterator(); while (it.hasNext()) { Map.Entry<Integer, List<Person>> persons = (Map.Entry) it.next(); System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size()); } 复制代码
上面的 code,首先生成 100 人的信息,然后按照年龄归组,相同年龄的人放到同一个 list 中,可以看到如下的输出:
Age 0 = 2
Age 1 = 2
Age 5 = 2
Age 8 = 1
Age 9 = 1
Age 11 = 2
……
清单 26. 按照未成年人和成年人归组
Map<Boolean, List<Person>> children = Stream.generate(new PersonSupplier()). limit(100). collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() < 18)); System.out.println("Children number: " + children.get(true).size()); System.out.println("Adult number: " + children.get(false).size()); 复制代码
输出结果:
Children number: 23 Adult number: 77 复制代码
在使用条件“年龄小于 18”进行分组后可以看到,不到 18 岁的未成年人是一组,成年人是另外一组。partitioningBy 其实是一种特殊的 groupingBy,它依照条件测试的是否两种结果来构造返回的数据结构,get(true) 和 get(false) 能即为全部的元素对象。
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