【精通函数式编程】(五) Stream实战大全

简介: 本章详解讲解大量常用 Stream的API的使用、原理和一些注意事项,对复杂场景的Stream+lambda表达式的使用。

前言:

📫 作者简介:小明 java 问道之路,专注于研究计算机底层,就职于金融公司后端高级工程师,擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的设计和架构📫

🏆 Java 领域优质创作者、阿里云专家博主、华为云享专家🏆

🔥 如果此文还不错的话,还请👍关注、点赞、收藏三连支持👍一下博主哦

本文导读

本章详解讲解Stream的API的使用、原理和一些注意事项,对复杂场景的Stream+lambda表达式的使用。

一、过滤、去重(filter、distinct)

filter方法,过滤元素相当于 if;distinct方法是去重会返回一个元素各异的流,原理就是根据流里面的元素的hashCode和equals方法实现的,下面的代码和原理图会带你进一步了解

List<OrderInfo> orderInfos = Arrays.asList(new OrderInfo("123", BigDecimal.TEN), new OrderInfo("456", BigDecimal.ONE));
    // distinct — 订单号去重
    List<String> collect = orderInfos.stream().map(OrderInfo::getOrderId)
            .distinct().collect(toList());
    // filter — 过滤大于0元的订单
    List<OrderInfo> collect1 = orderInfos.stream()
            .filter(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0)
            .collect(toList());
    System.out.println(collect);   // [123, 456]
    System.out.println(collect1);  // [OrderInfo{orderId='123', orderAmt=10}, OrderInfo{orderId='456', orderAmt=1}]

二、切片、截断、跳过(takeWhile、dropWhile、limit、skip)

Java9中引入了takeWhile、dropWhile,可以高效选择流中的元素,takeWhile相当于 if + return,当遇到第一个不符合要求的元素的时候停止流;dropWhile 是takeWhile 的补充,他丢弃 false的元素,一旦结果为true,流就会停止,并返回所有剩余元素。

网络异常,图片无法展示
|

limit就是 截断,返回一个长度不超过 n 的流,n 是前n的元素,跳过元素,skip  返回一个扔掉 n 个元素的流,limit skip属于互补的两个方法。

// java9 takeWhil/dropWhile - 切片
    List<OrderInfo> collect2 = orderInfos.stream()
            .takeWhile(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0).collect(toList());
    List<OrderInfo> collect3 = orderInfos.stream()
            .dropWhile(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0).collect(toList());
    System.out.println(collect2);  // [OrderInfo{orderId='123', orderAmt=10}]
    System.out.println(collect3);  // [OrderInfo{orderId='456', orderAmt=1}]
    // limit - 截断,返回一个长度不超过10的流
    List<OrderInfo> collect4 = orderInfos.stream().limit(10).collect(toList());
    // skip - 跳过元素,返回一个前端扔点10个元素的流
    List<OrderInfo> collect5 = orderInfos.stream().skip(10).collect(toList());
    System.out.println(collect4);  // [OrderInfo{orderId='123', orderAmt=10}, OrderInfo{orderId='456', orderAmt=1}]
    System.out.println(collect5);  // []

三、映射(map、flatMap)

map方法会接受一个函数作为参数,函数被应用到每个元素上,并创建一个新的元素(map是创建一个新的元素,而不是修改);

将流扁平化flatMap,将每个集合、数组合称为一个流

List<OrderInfo> orderInfoList = Arrays.asList(new OrderInfo("123", BigDecimal.ONE, "2020123"),
            new OrderInfo("456", BigDecimal.TEN, "2020456"));
    // flatMap - 将代码中 List 中的 List 合并为一个List
    List<SubOrderInfo> collect6 = orderInfos.stream().map(OrderInfo::getSubOrderInfoList).flatMap(subOrderInfos -> subOrderInfos.stream()).collect(toList());
    System.out.println(collect6);  // [SubOrderInfo{subOrderId='2020123'}, SubOrderInfo{subOrderId='2020456'}]
    // map - 映射一个新的数据结构
    List<List<SubOrderInfo>> collect7 = orderInfos.stream().map(OrderInfo::getSubOrderInfoList).collect(toList());
    System.out.println(collect7);  // [[SubOrderInfo{subOrderId='2020123'}], [SubOrderInfo{subOrderId='2020456'}]]

四、查找、匹配(allMatch、anyMatch、noneMatch、findFirst、findAny)

anyMatch查找流中是否有匹配的元素;allMatch判断是否匹配所有元素;noneMatch是allMatch的反向逻辑,查找是否都不匹配

findFirst和findAny,查找元素,findFirst找到第一个元素返回,findAny可以返回任意元素

List<OrderInfo> orderInfoList = Arrays.asList(new OrderInfo("123", BigDecimal.ONE, "2020123"),
            new OrderInfo("456", BigDecimal.TEN, "2020456"), new OrderInfo("456", BigDecimal.TEN, "2020456"));
    // findAny/findFirst 查找支付金额大于1的,并返回
    Optional<OrderInfo> collect8 = orderInfoList.stream()
            .filter(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0)
            .findAny();
    System.out.println(collect8.map(OrderInfo::getOrderId));  // Optional[456]
    Optional<OrderInfo> collect9 = orderInfoList.stream()
            .filter(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0)
            .findFirst();
    System.out.println(collect9.map(OrderInfo::getOrderId));  // Optional[123]
    // allMatch/anyMatch/noneMatch 校验金额是否大于1,并返回boolean值
    boolean a = orderInfoList.stream().allMatch(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0);
    boolean b = orderInfoList.stream().anyMatch(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0);
    boolean c = orderInfoList.stream().noneMatch(orderInfo -> orderInfo.getOrderAmt().compareTo(BigDecimal.ONE) > 0);
    System.out.println(a + " " + b + " " + c);  // false true false

五、归约、汇总、计算(reduce、Collectors、IntStream、DoubleStream、LongStream)

reduce支持更复杂的合并(归约、汇总)、可以求和、最大值最小值等等,这个在计算金额的时候经常会用到

// 计算全部子订单的交易金额
    BigDecimal totalSubOrderAmt = orderInfos.stream()
            .map(OrderInfo::getSubOrderInfoList)
            .flatMap(subOrderInfos -> subOrderInfos.stream())
            .filter(subOrderInfo -> null != subOrderInfo.getSubOrderAmt())
            .map(SubOrderInfo::getSubOrderAmt)
            .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
    System.out.println(totalSubOrderAmt);

IntStream、DoubleStream、LongStream是java8提供的,避免拆箱装箱用的,实际工作中用处不大,因为一般计算会使用BigDecimal。

六、创建流(Stream.of、Stream.ofNullable、Arrays.stream)

流创建有很多种, 例如 :集合.stream,同时我们还可以使用一些其他的方式创建,Stream.of() 通过显示值创建流、Stream.ofNullable,创建一个可以是空的流、Arrays.stream、Files.lines

Stream<OrderInfo> of = Stream.of(new OrderInfo("123", BigDecimal.ONE, "2020123"));
    Stream<OrderInfo> of1 = Stream.ofNullable(null);
    int[] num = {1, 2, 3, 4, 5};
    int sum = Arrays.stream(num).sum();

总结

本讲讲解了大量且常用必用的Stream api使用,filter、distinct、takeWhile、dropWhile、limit、skip、map、flatMap、allMatch、anyMatch、noneMatch、findFirst、findAny、reduce、IntStream、DoubleStream、LongStream、Stream.of、Stream.ofNullable、Arrays.stream,至此Stream的api讲解完毕

相关文章
|
2月前
|
安全 Java API
Stream流式编程,让代码变优雅
Stream流式编程,让代码变优雅
|
6月前
|
Java API 开发者
【专栏】Java 8的Stream API是处理集合数据的新方式,强调简洁和声明式编程
【4月更文挑战第27天】Java 8的Stream API是处理集合数据的新方式,强调简洁和声明式编程。它基于延迟执行和惰性求值,提供创建、中间操作(如filter、map)和终端操作(如forEach、collect)。示例展示了如何通过Stream排序、过滤、映射和聚合数据。
50 3
|
Java 测试技术 编译器
java8/Stream流式计算从入门到精通/函数式编程实战
java8/Stream流式计算从入门到精通/函数式编程实战
221 0
|
Java 编译器 容器
Lambda&Stream入门到实战
Lambda&Stream入门到实战
54 0
|
存储 Java
Stream流式编程
Stream流式编程
137 0
|
Java API
Java高级特性之Lambda表达式:简洁优雅的函数式编程范式(目录篇)
Java高级特性之Lambda表达式:简洁优雅的函数式编程范式(目录篇)
98 0
|
自然语言处理 Java API
都2023年了,如果不会Stream流、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
118 0
|
存储 算法 搜索推荐
自从用了 Stream,代码更简洁优雅了!
自从用了 Stream,代码更简洁优雅了!
113 0
|
监控 安全 Java
【精通函数式编程】(十一) CompletableFuture、反应式编程源码解析与实战
Future异步编程和CompletableFuture 接口都可以实现异步编程,我们通过源码深入理解其原理和设计的思想,Java9中提供了反应式编程(Flow API)我们分析其源码并提供一个响应式查询实战。
|
存储 并行计算 算法
Java并发编程学习系列五:函数式接口、Stream流等
Java并发编程学习系列五:函数式接口、Stream流等
266 0
Java并发编程学习系列五:函数式接口、Stream流等
下一篇
无影云桌面