引言
Java8 最大的特性就是引入 Lambda 表达式,即函数式编程,可以将行为进行传递。总结就是:使用不可变值与函数,函数对不可变值进行处理,映射成另一个值。
Java 重要的函数式接口
什么是函数式接口
函数接口是只有一个抽象方法的接口,用作 Lambda 表达式的类型。使用 @FunctionalInterface
注解修饰的类,编译器会检测该类是否只有一个抽象方法或接口,否则,会报错。可以有多个默认方法,静态方法。
Java8 自带的常用函数式接口
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以上演示了 Lambda 接口的使用及自定义一个函数式接口并使用。下面,我们看看 Java8 将函数式接口封装到流中如何高效的帮助我们处理集合。
注意:Student::getName
例子中这种编写 Lambda 表达式的方式称为方法引用。格式为 ClassNmae::methodName
。是不是很神奇,Java8 就是这么迷人。
示例:本篇所有示例都基于以下三个类。OutstandingClass:班级;Student:学生;SpecialityEnum:特长。
惰性求值与及早求值
惰性求值:只描述 Stream,操作的结果也是 Stream,这样的操作称为惰性求值。惰性求值可以像建造者模式一样链式使用,最后再使用及早求值得到最终结果。
及早求值:得到最终的结果而不是 Stream,这样的操作称为及早求值。
常用的流
collect(Collectors.toList())
将流转换为 list。还有 toSet()
,toMap()
等。及早求值。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 public class TestCase { public static void main (String[] args) { List<Student> studentList = Stream.of(new Student("路飞" , 22 , 175 ), new Student("红发" , 40 , 180 ), new Student("白胡子" , 50 , 185 )).collect(Collectors.toList()); System.out.println(studentList); } }
filter
顾名思义,起过滤筛选的作用。内部就是 Predicate 接口。惰性求值。
比如我们筛选出出身高小于180的同学。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 public class TestCase { public static void main (String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3 ); students.add(new Student("路飞" , 22 , 175 )); students.add(new Student("红发" , 40 , 180 )); students.add(new Student("白胡子" , 50 , 185 )); List<Student> list = students.stream() .filter(stu -> stu.getStature() < 180 ) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(list); } }
map
转换功能,内部就是 Function 接口。惰性求值
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 public class TestCase { public static void main (String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3 ); students.add(new Student("路飞" , 22 , 175 )); students.add(new Student("红发" , 40 , 180 )); students.add(new Student("白胡子" , 50 , 185 )); List<String> names = students.stream() .map(student -> student.getName()) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(names); } }
例子中将 student 对象转换为 String 对象,获取 student 的名字。
flatMap
将多个 Stream 合并为一个 Stream。惰性求值。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 public class TestCase { public static void main (String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3 ); students.add(new Student("路飞" , 22 , 175 )); students.add(new Student("红发" , 40 , 180 )); students.add(new Student("白胡子" , 50 , 185 )); List<Student> studentList = Stream.of(students, asList(new Student("艾斯" , 25 , 183 ), new Student("雷利" , 48 , 176 ))) .flatMap(students1 -> students1.stream()).collect(Collectors.toList()); System.out.println(studentList); } }
调用 Stream.of 的静态方法将两个 list 转换为 Stream,再通过 flatMap 将两个流合并为一个。
max
和 min
我们经常会在集合中求最大或最小值,使用流就很方便。及早求值。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 public class TestCase { public static void main (String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3 ); students.add(new Student("路飞" , 22 , 175 )); students.add(new Student("红发" , 40 , 180 )); students.add(new Student("白胡子" , 50 , 185 )); Optional<Student> max = students.stream() .max(Comparator.comparing(stu -> stu.getAge())); Optional<Student> min = students.stream() .min(Comparator.comparing(stu -> stu.getAge())); if (max.isPresent()) { System.out.println(max.get()); } if (min.isPresent()) { System.out.println(min.get()); } } }
max、min接收一个 Comparator(例子中使用 Java8 自带的静态函数,只需要传进需要比较值即可。)并且返回一个 Optional 对象,该对象是 Java8 新增的类,专门为了防止 null 引发的空指针异常。
可以使用 max.isPresent()
判断是否有值;可以使用 max.orElse(new Student())
,当值为 null 时就使用给定值;也可以使用 max.orElseGet(() -> new Student())
;这需要传入一个 Supplier 的 Lambda 表达式。
count
统计功能,一般都是结合filter使用,因为先筛选出我们需要的再统计即可。及早求值。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 public class TestCase { public static void main (String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3 ); students.add(new Student("路飞" , 22 , 175 )); students.add(new Student("红发" , 40 , 180 )); students.add(new Student("白胡子" , 50 , 185 )); long count = students.stream().filter(s1 -> s1.getAge() < 45 ).count(); System.out.println("年龄小于45岁的人数是:" + count); } }
reduce
reduce 操作可以实现从一组值中生成一个值。在上述例子中用到的 count 、 min 和 max 方法,因为常用而被纳入标准库中。事实上,这些方法都是 reduce 操作。及早求值。
1 2 3 4 5 6 7 8 public class TestCase { public static void main (String[] args) { Integer reduce = Stream.of(1 , 2 , 3 , 4 ).reduce(0 , (acc, x) -> acc+ x); System.out.println(reduce); } }
我们看得 reduce 接收了一个初始值为0的累加器,依次取出值与累加器相加,最后累加器的值就是最终的结果。
高级集合类及收集器
转换成值
收集器,一种通用的、从流生成复杂值的结构。只要将它传给 collect 方法,所有的流就都可以使用它了。标准类库已经提供了一些有用的收集器,以下示例代码中的收集器都是从 java.util.stream.Collectors
类中静态导入的。
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maxBy
或者 minBy
就是求最大值与最小值。
转换成块
常用的流操作是将其分解成两个集合,Collectors.partitioningBy
帮我们实现了,接收一个 Predicate 函数式接口。
将示例学生分为会唱歌与不会唱歌的两个集合。
1 2 3 4 5 6 7 8 public class PartitioningByTest { public static void main (String[] args) { Map<Boolean, List<Student>> listMap = students.stream().collect( Collectors.partitioningBy(student -> student.getSpecialities(). contains(SpecialityEnum.SING))); } }
数据分组
数据分组是一种更自然的分割数据操作,与将数据分成 ture 和 false 两部分不同,可以使用任意值对数据分组。Collectors.groupingBy
接收一个Function做转换。
如图,我们使用 groupingBy
将根据进行分组为圆形一组,三角形一组,正方形一组。
例子:根据学生第一个特长进行分组
1 2 3 4 5 6 7 8 public class GroupingByTest { public static void main (String[] args) { Map<SpecialityEnum, List<Student>> listMap = students.stream().collect( Collectors.groupingBy(student -> student.getSpecialities().get(0 ))); } }
Collectors.groupingBy
与SQL 中的 group by
操作是一样的。
字符串拼接
如果将所有学生的名字拼接起来,怎么做呢?通常只能创建一个 StringBuilder,循环拼接。使用Stream,使用 Collectors.joining()
简单容易。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 public class JoiningTest { public static void main (String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3 ); students.add(new Student("路飞" , 22 , 175 )); students.add(new Student("红发" , 40 , 180 )); students.add(new Student("白胡子" , 50 , 185 )); String names = students.stream() .map(Student::getName).collect(Collectors.joining("," ,"[" ,"]" )); System.out.println(names); } }
joining
接收三个参数,第一个是分界符,第二个是前缀符,第三个是结束符。也可以不传入参数 Collectors.joining()
,这样就是直接拼接。
总结
本篇主要从实际使用讲述了常用的方法及流,使用 Java8 可以很清晰表达你要做什么,代码也很简洁。本篇例子主要是为了讲解较为简单,大家可以去使用 Java8 重构自己现有的代码,自行领会 Lambda 的奥妙。
参考:https://mp.weixin.qq.com/s/fyaAo9yOtMqKHCxPhnLn4Q
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