文章目录

  • 函数式编程、stream流
    • 1.概述
      • 1.1 学习目的
      • 1.2 函数式编程思想
    • 2.lambda表达式
      • 2.1 概述
      • 2.2 省略规则
    • 3. stream流
      • 3.1 概述
      • 3.2 功能
      • 3.3 常用方法说明 com/jonny/stream/StreamDemo.java
      • 3.4 常用操作
        • 3.4.1 创建流
        • 3.4.2 中间操作
        • 3.4.3 终结操作
      • 3.5 注意事项

函数式编程、stream流

1.概述

1.1 学习目的

  • 代码可读性
  • 避免过分嵌套
  • 看懂别人写的代码
  • 大数据量下集合处理效率
  • 底层使用多线程处理并线程安全可以保障?

1.2 函数式编程思想

  • 面向对象思想主要是关注对象能完成什么事情,函数式编程思想就像函数式,主要是针对数据操作;
  • 代码简洁容易理解,方便于并发编程,不需要过分关注线程安全问题

2.lambda表达式

2.1 概述

  • lambda是JDK8中的一个语法糖,可以对某些匿名内部类的写法进行优化,让函数式编程只关注数据而不是对象。
  • 基本格式:(参数列表)->{方法体}

2.2 省略规则

  • 参数类型可以省略
  • 方法体只有一句代码时,大括号和 return 以及 唯一代码的分号可以省略
  • 方法只有一个参数时[即,参数列表只有一个参数时] 小括号可以省略
  • 如果上面这些记不住,可以不省略也行

3. stream流

3.1 概述

  • stream使用的是函数式编程模式,可以被用来对集合或数组进行链状流式的操作
  • 有别于其他输入输出流,这里是针对集合操作数据的流哦
  • 创建流实战:com.jonny.stream.StreamDemo
    • 练习一:

      • 打印年龄小于18岁的作者名字,并去重
      •   /**  练习一: 打印年龄小于18的作者姓名,并且去重*/getAuthors().stream().distinct().filter(new Predicate<Author>() {@Overridepublic boolean test(Author author) {return author.getAge() < 18;}}).forEach(new Consumer<Author>() {@Overridepublic void accept(Author author) {System.out.println(author.getName());}});
        

3.2 功能

  • 流不存储元素。它只是通过计算操作的流水线从数据结构, 数组或I/O通道等源中传递元素。
  • 流本质上是功能性的。对流执行的操作不会修改其源。例如, 对从集合中获取的流进行过滤会产生一个新的不带过滤元素的流, 而不是从源集合中删除元素。
  • Stream是惰性的, 仅在需要时才评估代码。
  • 在流的生存期内, 流的元素只能访问一次。像Iterator一样, 必须生成新的流以重新访问源中的相同元素。

3.3 常用方法说明 com/jonny/stream/StreamDemo.java

抽取方法快捷键: Mac:[⌘ + ⌥ + M] Win: ctrl + alt + M

显示方法参数提示快捷键 : ⌘ + P

  • map:相当于对数据进行一个操作,可以自定义返回值等
  • distinct:可以去除流中的相同元素,注意(该方法依赖的Object的equals方法来判断是否是相同对象,所以要重写equals方法,否则只有对象地址一样时才会被认为是重复
  • sorted:可以对流中的元素进行排序,传入空参时使用的是实体类的比较方法
  • limit:设置流的最大长度,超出部分将被抛弃
  • skip:跳过流中的前n个元素,返回剩下的元素
  • flatMap:map能把一个对象转换成另外一个对象来作为流中的元素,而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素
  • 中间操作(filter,map,distinct,sorted,limit,skip,flatMap)
  • 终结操作(forEach,collect,count,max,min,reduce归并,查找与匹配)
  • forEach:遍历所有元素
  • count:计算元素数量
  • min&max:返回的是option对象,这里和sorted一样,得指定比较规则
  • collect:把当前流转换成一个集合(list, set, map)
    • Collectors.toList()
    • Collectors.toSet()
    • Collectors.toMap(key, value)
  • anyMatch:可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素,结果为boolean类型
  • allMatch:可以用来判断是否都匹配条件,结果也是boolean类型,都符合则为true
  • noneMatch:是否都不符合,都不符合则为true
  • findAny:获取流中的任意一个元素,该方法无法保证获取的是流中的第一个元素,只是匹配到
  • findFirst:获取流中的第一个元素
  • reduce:对流中的数据按照你制定的计算方式计算出一个结果,并返回一个Optional描述归约值(如果有)
    T result = identity;
    for(T element : this stream) {result = accumulator.apply(result, element); // 执行具体数据操作
    }
    return result;
    // 还有一种三个方法的重载方法,后面还需要补充
    

3.4 常用操作

3.4.1 创建流
  • 单列集合:集合对象.stream()

    •     List<Author> authors = getAuthors();Stream<Author> stream = authors.stream();
      
  • 数组: Arrays.stream(数组)或者Stream.of(数组)
    •   Integer[] arr = {1,2,3,4,5};Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);Stream<Integer> stream2 = Stream.of(arr);
      
  • 双列集合:转换成单列集合再创建
    •     Map<String, Integer> map = new HashMap<>();map.put("蜡笔小新",19);map.put("黑子",17);map.put("日向翔阳",16);Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();
      
3.4.2 中间操作
  • filter

    • 对流中元素进行过滤,符合条件的元素才可以留在流中
    • // 例如打印作家姓名长度小于 3 的作家名
      authors.stream().filter(author -> author.getName().length() < 3).forEach(author -> System.out.println("作家名: " + author.getName()));
      
  • map

    • 可以对流中的元素进行计算或者转换
    • // 例如:打印所有作家的姓名List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().map(author -> author.getName()).forEach(name -> System.out.println(name));// 将所有的作家年龄➕10并输出authors.stream().map(author -> author.getAge()).map(age -> age+10 ).forEach(age -> System.out.println(age));
      
  • distinct

    • 可以去除流中的重复元素

      • 注意:

        • distinct方法是依赖于Object 方法的equals 方法来判断是否相同对象的
        • 而 Object 的equals 方法是 == 判断的是两个对象的地址是否相同
        • 所以要看传入类型是否有重写 equals 方法,
        • 没有重写则是继承 Object 的 equals 方法,需要手动重写
    •    // 打印所有作家的姓名,并且不能有重复元素List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
      
  • sorted

    • 可以对流中的元素进行排序
    •   // 对流中的元素按年龄进行排序,并且去除重复项
      List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().sorted((o1, o2) -> {//  return o1.getAge() - o2.getAge(); // 升序return o2.getAge() - o1.getAge(); // 降序}).forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
      
    • 注意
      • 如果调用空参的 sorted 的方法,需要流中的元素实现 Comparable接口
  • limit

    • 可以设置流的最大长度,超出部分将被抛弃
    • 例如:
      对流中的元素按照年龄进行降序排序,并且要求不能有重复的元素,然后打印其中年龄最大的两个作家的姓名。

      •   List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().sorted((o1, o2) -> o2.getAge() - o1.getAge()).limit(2).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));}
        
  • skip

    • 跳过流中的前n个元素,返回剩下的元素
    • 例如:
      打印除了年龄最大的作家外的其他作家,要求不能有重复元素,并且按照年龄降序排序。

      •   List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().sorted((o1, o2) -> o2.getAge() - o1.getAge()).skip(1).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));
        
  • flatMap

    • map只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。
    • 而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。
    • 例一:
      打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。

      •   List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().flatMap(author -> author.getBookList().stream()) // 将Author流转换成Book流.distinct() // 去重.forEach(book -> System.out.println(book.getName()));
        
    • 例二:
      打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式:哲学,爱情

      •    List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().flatMap(author -> author.getBookList().stream()).distinct().flatMap(book -> Arrays.stream(book.getCategory().split(","))).distinct().filter(category -> "哲学".equals(category) || "爱情".equals(category) ? false : true).forEach(category -> System.out.println(category));
        
3.4.3 终结操作
  • forEach

    • 对流中的元素进行遍历操作,我们通过传入的参数去指定对遍历到的元素进行什么具体操作。
    • 例子:输出所有作家的名字
      •     List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().map(author -> author.getName()).distinct().forEach(name -> System.out.println(name));
        
  • count

    • 可以用来获取当前流中元素的个数。
    • 例子:
      打印这些作家的所出书籍的数目,注意删除重复元素。

      •    List<Author> authors = getAuthors();long count = authors.stream().flatMap(author -> author.getBookList().stream()).distinct().count();System.out.println(count);
        
  • max & min

    • 可以用来或者流中的最值。
    • 例子:
      分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。

      •  // 分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。List<Author> authors = getAuthors();Optional<Integer> max = authors.stream().flatMap(author -> author.getBookList().stream()).map(book -> book.getScore()).max((score1, score2) -> { return score1 - score2; });Optional<Integer> min = authors.stream().flatMap(author -> author.getBookList().stream()).map(book -> book.getScore()).min((score1, score2) -> { return score1 - score2; });System.out.println(max.get());System.out.println(min.get());
        
  • collectr

    • 把当前流转换成一个集合。
    • 例子:
      • 获取一个存放所有作者名字的List集合。
      •   // 获取一个存放所有作者名字的List集合。List<Author> authors = getAuthors();List<String> list = authors.stream().distinct() // 去重.map(author -> author.getName())    // 获得所有作家的名字.collect(Collectors.toList());  // 转换成ListSystem.out.println(list);
        
      • 获取一个所有书名的Set集合。
      •    // 获取一个所有书名的Set集合。List<Author> authors = getAuthors();Set<Book> set = authors.stream().flatMap(author -> author.getBookList().stream()).collect(Collectors.toSet());// 转换成Set 集合System.out.println(set);
        
      • 获取一个map集合,map的key为作者名,value为List
      •   // 获取一个map集合,map的key为作者名,value为List<Book>List<Author> authors = getAuthors();Map<String, List<Book>> collect = authors.stream().distinct() // 去重.collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBookList())); // 转换成Map 集合System.out.println(collect);
        
  • 查找与匹配

    • anyMatch

      • 可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素,结果为boolean类型。
      • 例子:
        判断是否有年龄在17以上的作家
      •   List<Author> authors = getAuthors();boolean match = authors.stream().anyMatch(author -> author.getAge() > 17);System.out.println(match);
        
    • allMatch

      • 可以用来判断是否都符合匹配条件,结果为boolean类型。如果都符合结果为true,否则结果为false。
      • 例子:
        判断是否所有的作家都是成年人
      •   List<Author> authors = getAuthors();boolean match = authors.stream().allMatch(author -> author.getAge() >= 18);System.out.println(match);
        
    • noneMatch

      • 可以判断流中的元素是否都不符合匹配条件。如果都不符合结果为true,否则结果为false
      • 例子:
        判断作家是否都没有超过100岁的。
      •   List<Author> authors = getAuthors();boolean match = authors.stream().noneMatch(author -> author.getAge() > 100);System.out.println(match);
        
    • findAny

      • 获取流中的任意一个元素。该方法没有办法保证获取的一定是流中的第一个元素。
      • 例子:
        获取任意一个年龄大于18的作家,如果存在就输出他的名字
      •   List<Author> authors = getAuthors();Optional<Author> optionalAuthor = authors.stream().filter(author -> author.getAge() > 18).findAny();optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
        
    • findFirst

      • 获取流中的第一个元素。
      • 例子:
        获取一个年龄最小的作家,并且输出他的名字
      •   List<Author> authors = getAuthors();Optional<Author> optionalAuthor = authors.stream().sorted((o1, o2) -> o1.getAge() - o2.getAge()).findFirst();optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));
        
  • reduce 归并

    • 对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。
    • reduce的作用是把stream中的元素给组合起来,我们可以传入一个初始值,它会按照我们的计算方式依次拿流中的元素和初始化值 的基础上进行计算,计算结果再和后面的元素计算。
    • reduce 两个参数内部的重载形式 内部的计算方式如下:
      •     T result = identity;for(T element this stream)result = accumulator .apply(result, element)return result;
        
      • 其中identity就是我们可以通过方法参数传入的初始值,accumulator的apply具体进行什么计算也是我们通过方法参数来确定的。
    • 例子
      • 使用reduce求所有作者年龄的和

        • List<Author> authors = getAuthors();
          Integer sum = authors.stream().distinct().map(author -> author.getAge()).reduce(0, (result, element) -> result + element);
          System.out.println(sum);
          
      • 使用reduce求所有作者中年龄的最大值
        • List<Author> authors = getAuthors();
          Integer max = authors.stream().distinct().map(author -> author.getAge()).reduce(Integer.MIN_VALUE, (result, element) -> result < element ? element : result);
          System.out.println(max);
          
      • 使用reduce求所有作者中年龄的最小值
        • List<Author> authors = getAuthors();
          Integer min = authors.stream().distinct().map(author -> author.getAge()).reduce(Integer.MAX_VALUE, (result, element) -> result < element ? result : element);
          System.out.println(min);
          
    • reduce 一个参数的重载形式内部的计算
      •   boolean foundAny = false;T result = null;for (T element : this stream) {if (!foundAny) {foundAny = true;result = element;}elseresult = accumulator.apply(result, element);}return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();
        
      • 如果用 reduce 一个参数重载形式,求所有作家年龄的最小值和最大值代码如下
        • List<Author> authors = getAuthors();
          // 使用reduce求所有作者中年龄的最小值
          Optional<Integer> minOptional = authors.stream().distinct().map(author -> author.getAge()).reduce((result, element) -> result < element ? result : element);
          minOptional.ifPresent(age -> System.out.println(age));
          // 使用reduce求所有作者中年龄的最大值
          Optional<Integer> maxOptional = authors.stream().distinct().map(author -> author.getAge()).reduce((result, element) -> result > element ? result : element);
          maxOptional.ifPresent(age -> System.out.println(age));
          

3.5 注意事项

  • 惰性求值(如果没有终结操作没有中间操作是不会得到执行的)
  • 流是一次性的(一旦一个流对象经过终结操作之后,这个流对象就不能再被使用)
    • 如果再次被使用回报以下异常
    • Exception in thread "main〞 java. 1ang. IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
  • 不会影响元数据(我们在流中可以多数据做很多处理。但是正常情况下是不会影响原来集合中的元素的。这往往也是我们期望的)
    • 示例代码验证

      • 正常情况下,不会影响原来元素如下:
      •   List<Author> authors = getAuthors();// 正常情况下,不会影响原来元素如下:authors.stream().map(author -> author.getAge()).map(age -> age += 10).forEach(age -> System.out.println(age));authors.forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
        
      • 非正常情况下会影响原来的元素如下:
      •   List<Author> authors = getAuthors();// 非正常情况下会影响原来的元素如下:authors.stream().map(author -> {author.setAge(author.getAge() + 10);return author;}).forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));authors.forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));
        
    • 只要不主动修改元素的堆栈地址,就不会改变原数据

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