java8 api简介(一)

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• 摘要：函数式编程详解:前言:现在有很多公司都用了jdk8,但是函数式编程也许没有用上,jdk8也提供了很多API,比喻StreamAPI,等等。流式编程是它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程。非函数式编程是串行操作。也就是jdk8之前的操作。可以说性能提升不少。但是使用的姿势也要多注意,坑也是有的。使用Stream的好处?Stream流式函数编程作为Java8的一大亮点,好多概念完全不同,
• 函数式编程详解: 前言:

  现在有很多公司都用了jdk8,但是函数式编程也许没有用上,jdk8也提供了很多API,比喻Stream API,等等。流式编程是它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势,使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。非函数式编程是串行操作。也就是jdk8之前的操作。可以说性能提升不少。但是使用的姿势也要多注意,坑也是有的。

  使用Stream的好处? 
  Stream流式函数编程作为Java 8 的一大亮点,好多概念完全不同,比喻java.io包里的InputSteam和OutputStream,后续会在博客中,详细讲得到。尤其,java 8 中的Stream是对集合(Collection)对象功能的增强,代码可以写的非常的优雅,什么直接遍历过滤去重分组等等。它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码,就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说,Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
  什么是聚合操作

  在传统的 J2EE 应用中,Java 代码经常不得不依赖于关系型数据库的聚合操作来完成诸如:

  • 客户每月平均消费金额
  • 最昂贵的在售商品
  • 本周完成的有效订单(排除了无效的)
  • 取十个数据样本作为首页推荐

  这类的操作。

  但在当今这个数据大爆炸的时代,在数据来源多样化、数据海量化的今天,很多时候不得不脱离 RDBMS,或者以底层返回的数据为基础进行更上层的数据统计。而 Java 的集合 API 中,仅仅有极少量的辅助型方法,更多的时候是程序员需要用 Iterator 来遍历集合,完成相关的聚合应用逻辑。这是一种远不够高效、笨拙的方法。在 Java 7 中,如果要发现 type 为 grocery 的所有交易,然后返回以交易值降序排序好的交易 ID 集合,我们需要这样写:

  清单 1. Java 7 的排序、取值实现

  List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>();for(Transaction t: transactions){ if(t.getType() == Transaction.GROCERY){ groceryTransactions.add(t); }}Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){ public int compare(Transaction t1, Transaction t2){ return t2.getValue().compareTo(t1.getValue()); }});List<Integer> transactionIds = new ArrayList<>();for(Transaction t: groceryTransactions){ transactionsIds.add(t.getId());}

  而在 Java 8 使用 Stream,代码更加简洁易读;而且使用并发模式,程序执行速度更快。

  清单 2. Java 8 的排序、取值实现

  List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream(). filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY). sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()). map(Transaction::getId). collect(toList());

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  Stream 总览什么是流

  Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator,用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作;高级版本的 Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。

  Stream 就如同一个迭代器(Iterator),单向,不可往复,数据只能遍历一次,遍历过一次后即用尽了,就好比流水从面前流过,一去不复返。

  而和迭代器又不同的是,Stream 可以并行化操作,迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义,当使用串行方式去遍历时,每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时,数据会被分成多个段,其中每一个都在不同的线程中处理,然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的 Fork/Join 框架(JSR166y)来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本如下:

  1. 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread
  2. 5.0 中的 java.util.concurrent
  3. 6.0 中的 Phasers 等
  4. 7.0 中的 Fork/Join 框架
  5. 8.0 中的 Lambda

  Stream 的另外一大特点是,数据源本身可以是无限的。

  流的构成

  当我们使用一个流的时候,通常包括三个基本步骤:

  获取一个数据源(source)→ 数据转换→执行操作获取想要的结果,每次转换原有 Stream 对象不改变,返回一个新的 Stream 对象(可以有多次转换),这就允许对其操作可以像链条一样排列,变成一个管道,如下图所示。

  图 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的构成

  

  有多种方式生成 Stream Source:

  • 从 Collection 和数组
  • • Collection.stream()
    • Collection.parallelStream()
    • Arrays.stream(T array) or Stream.of()
    从 BufferedReader
    • java.io.BufferedReader.lines()
  • 静态工厂
  • java.util.stream.IntStream.range()
  • java.nio.file.Files.walk()
  • 自己构建
  • • java.util.Spliterator
    其它
    • Random.ints()
    • BitSet.stream()
    • Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)
    • JarFile.stream()

  流的操作类型分为两种:

  • Intermediate:一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的(lazy),就是说,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历。
  • Terminal:一个流只能有一个 terminal 操作,当这个操作执行后,流就被使用“光”了,无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行,才会真正开始流的遍历,并且会生成一个结果,或者一个 side effect。

  在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作),每次都对 Stream 的每个元素进行转换,而且是执行多次,这样时间复杂度就是 N(转换次数)个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗?其实不是这样的,转换操作都是 lazy 的,多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来,一次循环完成。我们可以这样简单的理解,Stream 里有个操作函数的集合,每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中,在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合,然后对每个元素执行所有的函数。

  还有一种操作被称为 short-circuiting。用以指:

  • 对于一个 intermediate 操作,如果它接受的是一个无限大(infinite/unbounded)的 Stream,但返回一个有限的新 Stream。
  • 对于一个 terminal 操作,如果它接受的是一个无限大的 Stream,但能在有限的时间计算出结果。

  当操作一个无限大的 Stream,而又希望在有限时间内完成操作,则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。

  清单 3. 一个流操作的示例

  int sum = widgets.stream().filter(w -> w.getColor() == RED) .mapToInt(w -> w.getWeight()) .sum();

  stream() 获取当前小物件的 source,filter 和 mapToInt 为 intermediate 操作,进行数据筛选和转换,最后一个 sum() 为 terminal 操作,对符合条件的全部小物件作重量求和。

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  流的使用详解

  简单说,对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程,产生一个最终结果,或者导致一个副作用(side effect)。

  流的构造与转换

  下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。

  清单 4. 构造流的几种常见方法

  // 1. Individual valuesStream stream = Stream.of("a", "b", "c");// 2. ArraysString [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};stream = Stream.of(strArray);stream = Arrays.stream(strArray);// 3. CollectionsList<String> list = Arrays.asList(strArray);stream = list.stream();

  需要注意的是,对于基本数值型,目前有三种对应的包装类型 Stream:

  IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream<Integer>、Stream<Long> >、Stream<Double>,但是 boxing 和 unboxing 会很耗时,所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。

  Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream,因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。

  清单 5. 数值流的构造

  IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);

  清单 6. 流转换为其它数据结构

  // 1. ArrayString[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);// 2. CollectionList<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));// 3. StringString str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();

  一个 Stream 只可以使用一次,上面的代码为了简洁而重复使用了数次。

  流的操作

  接下来,当把一个数据结构包装成 Stream 后,就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。

  • Intermediate:

  map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

  • Terminal:

  forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

  • Short-circuiting:

  anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

  我们下面看一下 Stream 的比较典型用法。

  map/flatMap

  我们先来看 map。如果你熟悉 Scala 这类函数式语言,对这个方法应该很了解,它的作用就是把 input Stream 的每一个元素,映射成 output Stream 的另外一个元素。

  清单 7. 转换大写

  List<String> output = wordList.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

  这段代码把所有的单词转换为大写。

  清单 8. 平方数

  List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);List<Integer> squareNums = nums.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList());

  这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}。

  从上面例子可以看出,map 生成的是个 1:1 映射,每个输入元素,都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景,是一对多映射关系的,这时需要 flatMap。

  清单 9. 一对多

  Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of( Arrays.asList(1), Arrays.asList(2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6) );Stream<Integer> outputStream = inputStream.flatMap((childList) -> childList.stream());

  flatMap 把 input Stream 中的层级结构扁平化,就是将最底层元素抽出来放到一起,最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了,都是直接的数字。

  filter

  filter 对原始 Stream 进行某项测试,通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。

  清单 10. 留下偶数

  Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};Integer[] evens =Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);

  经过条件“被 2 整除”的 filter,剩下的数字为 {2, 4, 6}。

  清单 11. 把单词挑出来

  List<String> output = reader.lines(). flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))). filter(word -> word.length() > 0). collect(Collectors.toList());

  这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream,然后保留长度不为 0 的,就是整篇文章中的全部单词了。

  forEach

  forEach 方法接收一个 Lambda 表达式,然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。

  清单 12. 打印姓名(forEach 和 pre-java8 的对比)

  // Java 8roster.stream() .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE) .forEach(p -> System.out.println(p.getName()));// Pre-Java 8for (Person p : roster) { if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) { System.out.println(p.getName()); }}

  对一个人员集合遍历,找出男性并打印姓名。可以看出来,forEach 是为 Lambda 而设计的,保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的,非常方便。当需要为多核系统优化时,可以 parallelStream().forEach(),只是此时原有元素的次序没法保证,并行的情况下将改变串行时操作的行为,此时 forEach 本身的实现不需要调整,而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。

  但一般认为,forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能,它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。

  另外一点需要注意,forEach 是 terminal 操作,因此它执行后,Stream 的元素就被“消费”掉了,你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的:

  stream.forEach(element -> doOneThing(element)); stream.forEach(element -> doAnotherThing(element));

  相反,具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。

  清单 13. peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream

  Stream.of("one", "two", "three", "four") .filter(e -> e.length() > 3) .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e)) .map(String::toUpperCase) .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)) .collect(Collectors.toList());

  forEach 不能修改自己包含的本地变量值,也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。

  findFirst

  这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作,它总是返回 Stream 的第一个元素,或者空。

  这里比较重点的是它的返回值类型:Optional。这也是一个模仿 scala 语言中的概念,作为一个容器,它可能含有某值,或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。

  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 8return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1); // Pre-Java 8// return if (text != null) ? text.length() : -1; };

  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 = -3.0double 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);

  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:

  name1name2name3name4name5name6name7name8name9name10[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]

  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);

  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:

  name2name1name3name2name4name3name5name4[aliyunzixun@xxx.com, aliyunzixun@xxx.com]

  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:

  name2name1[aliyunzixun@xxx.com, aliyunzixun@xxx.com]

  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);

  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

  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);

  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 wayIntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).limit(10).forEach(System.out::println);

  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)); }}

  输出结果:

  StormTestUser1, 9StormTestUser2, 12StormTestUser3, 88StormTestUser4, 51StormTestUser5, 22StormTestUser6, 28StormTestUser7, 81StormTestUser8, 51StormTestUser9, 4StormTestUser10, 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 + " "));.

  输出结果:

  0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

  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());}

  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 = 2Age 1 = 2Age 5 = 2Age 8 = 1Age 9 = 1Age 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());

  输出结果:

  Children number: 23 Adult number: 77

  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。

  结束语

  总之,Stream 的特性可以归纳为:

  • 不是数据结构
  • 它没有内部存储,它只是用操作管道从 source(数据结构、数组、generator function、IO channel)抓取数据。
  • 它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream,而不是从 source 删除那些元素。
  • 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数
  • 不支持索引访问
  • 你可以请求第一个元素,但无法请求第二个,第三个,或最后一个。不过请参阅下一项。
  • 很容易生成数组或者 List
  • 惰性化
  • 很多 Stream 操作是向后延迟的,一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。
  • Intermediate 操作永远是惰性化的。
  • 并行能力
  • 当一个 Stream 是并行化的,就不需要再写多线程代码,所有对它的操作会自动并行进行的。
  • 可以是无限的
    • 集合有固定大小,Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。

  相关主题

  • Oracle Java 8 官方文档对 java.util.stream package 的说明。
  • 一篇教程:Java 8 Tutorials, Resources, Books and Examples to learn Lambdas, Stream API and Functional Interfaces。
  • 关于这篇 Lambda 和 Stream 更多介绍的教程。
  • 访问 developerWorks Java 专区,了解关于信息管理的更多信息,获取技术文档、how-to 文章、培训、下载、产品信息以及其他资源。