Java提效神器Stream的一些冷门技巧汇总

目录

• Stream
• Filter
• Foreach
• Map
• Sorted
• Match
• count
• reduce
• parallelStream
• IntStream.range(a,b)
• new Random().ints()
• Supplier
• Consumer
• 1.    accept方法
• 2.    andThen方法
• ifPresent
• Collect
• 1. 函数
• 2. Collector 接口
• 3. 工具函数
• 1. toList()
• 2.joining()
• 3.groupingBy()
• 4.reducing()
• 总结

Stream

使用这个方法创建一个 Stream 对象。

new ArrayList<>().stream()

Filter

过滤器，里面传递一个函数，这个函数的返回结果如果为 true 则保留这个元素，否则的话丢弃这个元素。

        stringCollection
                .stream()
                .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                .forEach(System.out::println);

Foreach

遍历，消费。

        stringCollection
                .stream()
                .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                .forEach(System.out::println);

Map

这个功能也是遍历，但是他是有返回值的，而上面的 Foreach 是没有返回值的，仅仅是单纯的消费。而且 Foreach 不能够链式调用，因为没有返回值，但是 Map 没问题。

        stringCollection
                .stream()
                .map(String::toUpperCase)
                .sorted(Comparator.reverseOrder())
                .forEach(System.out::println);

Sorted

这个方法是用来排序的，里面传递的函数就是一个比较器，也可以不传递参数，使用默认的就好。

        stringCollection
                .stream()
                .sorted(( x, y)-> y.length()-x.length())
                .filter((s) -> s.startsWith("a"))
                .forEach(System.out::println);

Match

根据在给定的 stream 对象中是否含有指定内容返回 true 或者 false 。

具体的有：

• allMatch
• anyMatch
• noneMatch

        boolean anyStartsWithA = stringCollection
                .stream()
                .anyMatch((s) -> s.startsWith("a"));

        boolean allStartsWithA = stringCollection
                .stream()
                .allMatch((s) -> s.startsWith("a"));

        boolean noneStartsWithZ = stringCollection
                .stream()
                .noneMatch((s) -> s.startsWith("z"));

count

计算集合中的元素的个数。

long startsWithB = stringCollection
        .stream()
        .filter((s) -> s.startsWith("b"))
        .count();

reduce

这个函数就是类似于斐波那契数列，每次传递的参数是上一次的结果和从集合中取出的新元素。第一次默认取出了第一个元素和第二个元素。

简单的例子就是，第一次取出 0,1 第二次取出 第一次reduce的结果作为第一个参数，取出 2 作为第二个参数，以此类推。

Optional<String> reduced =
        stringCollection
                .stream()
                .sorted()
                .reduce((s1, s2) -> s1 + "#" + s2);

parallelStream

并行的 steam 流，可以进行并行处理，这样会效率更高。在使用stream.foreach时这个遍历没有线程安全问题，但是使用parallelStream就会有线程安全问题，所有在parallelStream里面使用的外部变量，比如集合一定要使用线程安全集合，不然就会引发多线程安全问题。如果说需要保证安全性需要使用 reduce 和 collect，不过这个用起来超级麻烦！！！

long count = values.parallelStream().sorted().count();

IntStream.range(a,b)

可以直接生成 从 a 到 b 的整数这里还是遵循编程语言的大多数约定，那就是含头不含尾。

IntStream.range(0, 10)
    .forEach(System.out::println);

输出的结果是

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

new Random().ints()

获取一系列的随机值，这个接口出来的数据是连续不断的，所以需要用limit来限制一下。

new Random().ints().limit(10).forEach(System.out::println);

Supplier

Supplier<String> stringSupplier=String::new;
stringSupplier.get();

该接口就一个抽象方法get方法,不用传入任何参数,直接返回一个泛型T的实例.就如同无参构造一样

Consumer

1.    accept方法

​        该函数式接口的唯一的抽象方法,接收一个参数,没有返回值.

2.    andThen方法

在执行完调用者方法后再执行传入参数的方法.

public class ConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        Consumer<Integer> consumer = (x) -> {
            int num = x * 2;
            System.out.println(num);
        };
        Consumer<Integer> consumer1 = (x) -> {
            int num = x * 3;
            System.out.println(num);
        };
        consumer.andThen(consumer1).accept(10);
    }

先执行了 consumer.accept(10) 然后执行了 consumer1.accept(10)

ifPresent

针对一个optional 如果有值的话就执行否则不执行。

IntStream
    .builder()
    .add(1)
    .add(3)
    .add(5)
    .add(7)
    .add(11)
    .build()
    .average()
    .ifPresent(System.out::println);

average 执行结果就是一个 optional

Collect

他有两种调用方式

  <R> R collect(Supplier<R> supplier,
                  BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
                  BiConsumer<R, R> combiner);

 <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

下面主要介绍一下这两种方式的使用方法：

1. 函数

第一种调用方式的接口如下

  <R> R collect(Supplier<R> supplier,
                  BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
                  BiConsumer<R, R> combiner);

• supplier 这个参数就是提供一个容器，可以看到最后 collect 操作的结果是一个 R 类型变量，而 supplier 接口最后需要返回的也是一个 R 类型的变量，所以说这里返回的是收集元素的容器。
• accumulator 参数，看到这个函数的定义是传入一个 R 容器，后面则是 T 类型的元素，需要将这个 T 放到 R 容器中，即这一步是用来将元素添加到容器中的操作。
• conbiner 这个参数是两个容器，即当出现多个容器的时候容器如何进行聚合。

一个简单的例子：

String concat = stringStream.collect(StringBuilder::new, StringBuilder::append,StringBuilder::append).toString();
//等价于上面,这样看起来应该更加清晰
String concat = stringStream.collect(() -> new StringBuilder(),(l, x) -> l.append(x), (r1, r2) -> r1.append(r2)).toString();

2. Collector 接口

第二种方案是更高级的用法采用了 Collector 接口：

 <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

可以看到他返回的还是一个 R 类型的变量，也就是容器。

Collector接口是使得collect操作强大的终极武器,对于绝大部分操作可以分解为旗下主要步骤,提供初始容器->加入元素到容器->并发下多容器聚合->对聚合后结果进行操作

static class CollectorImpl<T, A, R> implements Collector<T, A, R> {
        private final Supplier<A> supplier;
        private final BiConsumer<A, T> accumulator;
        private final BinaryOperator<A> combiner;
        private final Function<A, R> finisher;
        private final Set<Characteristics> characteristics;

        CollectorImpl(Supplier<A> supplier,
                      BiConsumer<A, T> accumulator,
                      BinaryOperator<A> combiner,
                      Function<A,R> finisher,
                      Set<Characteristics> characteristics) {
            this.supplier = supplier;
            this.accumulator = accumulator;
            this.combiner = combiner;
            this.finisher = finisher;
            this.characteristics = characteristics;
        }

        CollectorImpl(Supplier<A> supplier,
                      BiConsumer<A, T> accumulator,
                      BinaryOperator<A> combiner,
                      Set<Characteristics> characteristics) {
            this(supplier, accumulator, combiner, castingIdentity(), characteristics);
        }

        @Override
        public BiConsumer<A, T> accumulator() {
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Supplier<A> supplier() {
            return supplier;
        }

        @Override
        public BinaryOperator<A> combiner() {
            return combiner;
        }

        @Override
        public Function<A, R> finisher() {
            return finisher;
        }

        @Override
        public Set<Characteristics> characteristics() {
            return characteristics;
        }
    }

可以看到我们可以直接 new CollectorImpl 然后将这些函数传入，另外还有一种简单的方式就是 使用 Collector.of()依然可以直接传入函数。和 new CollectorImpl 是等价的。

3. 工具函数

1. toList()

容器: ArrayList::new

加入容器操作: List::add

多容器合并: left.addAll(right); return left;

   public static <T>
    Collector<T, ?, List<T>> toList() {
        return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
                                   (left, right) -> { left.addAll(right); return left; },
                                   CH_ID);
    }

2.joining()

容器: StringBuilder::new

加入容器操作: StringBuilder::append

多容器合并: r1.append(r2); return r1;

聚合后的结果操作: StringBuilder::toString

    public static Collector<CharSequence, ?, String> joining() {
        return new CollectorImpl<CharSequence, StringBuilder, String>(
                StringBuilder::new, StringBuilder::append,
                (r1, r2) -> { r1.append(r2); return r1; },
                StringBuilder::toString, CH_NOID);
    }

3.groupingBy()

roupingBy是toMap的一种高级方式,弥补了toMap对值无法提供多元化的收集操作,比如对于返回Map<T,List<E>>这样的形式toMap就不是那么顺手,那么groupingBy的重点就是对Key和Value值的处理封装.分析如下代码,其中classifier是对key值的处理,mapFactory则是指定Map的容器具体类型,downstream为对Value的收集操作.

   public static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
    Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
                                  Supplier<M> mapFactory,
                                  Collector<? super T, A, D> downstream) {
       .......
    }

一个简单的例子

//原生形式
   Lists.<Person>newArrayList().stream()
        .collect(() -> new HashMap<Integer,List<Person>>(),
            (h, x) -> {
              List<Person> value = h.getOrDefault(x.getType(), Lists.newArrayList());
              value.add(x);
              h.put(x.getType(), value);
            },
            HashMap::putAll
        );
//groupBy形式
Lists.<Person>newArrayList().stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.toList()));
//因为对值有了操作,因此我可以更加灵活的对值进行转换
Lists.<Person>newArrayList().stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getType, HashMap::new, Collectors.mapping(Person::getName,Collectors.toSet())));
// 还有一种比较简单的使用方式 只需要传递一个参数按照key来划分
Map<Integer, List<Person>> personsByAge = persons
            .stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));

4.reducing()

reducing是针对单个值的收集,其返回结果不是集合家族的类型,而是单一的实体类T

容器: boxSupplier(identity),这里包裹用的是一个长度为1的Object[]数组,至于原因自然是不可变类型的锅

加入容器操作: a[0] = op.apply(a[0], t)

多容器合并: a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a;

聚合后的结果操作: 结果自然是Object[0]所包裹的数据a -> a[0]

优化操作状态字段: CH_NOID

  public static <T> Collector<T, ?, T>
    reducing(T identity, BinaryOperator<T> op) {
        return new CollectorImpl<>(
                boxSupplier(identity),
                (a, t) -> { a[0] = op.apply(a[0], t); },
                (a, b) -> { a[0] = op.apply(a[0], b[0]); return a; },
                a -> a[0],
                CH_NOID);
    }

简单来说这个地方做的事情和 reduce 是一样的，第一个 id 传入的就是 reduce 的初始值，只是他把它包装成一个 长度为1的数组了。

//原生操作
final Integer[] integers = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
        .stream()
        .collect(() -> new Integer[]{0}, (a, x) -> a[0] += x, (a1, a2) -> a1[0] += a2[0]);
//reducing操作
final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
        .stream()
        .collect(Collectors.reducing(0, Integer::sum));
//当然Stream也提供了reduce操作
final Integer collect = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5)
        .stream().reduce(0, Integer::sum)

总结

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