Java函數(shù)式編程之如何使用流Stream

這篇文章主要講解了“Java函數(shù)式編程之如何使用流Stream”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Java函數(shù)式編程之如何使用流Stream”吧！

 List<String> words = Arrays.asList("hello","world");
 List<String> chars = words.stream()
     .flatMap(word ->  Stream.of(word.split("")))
     .collect(Collectors.toList());

   Jdk8中新增的特性旨在幫助程序員寫出更好的代碼，其中對核心類庫的改進(jìn)是很關(guān)鍵的一部分。對核心類庫的改進(jìn)主要包括集合類的API和新引入的流(Stream)。流使程序員得以站在更高的抽象層次上對集合進(jìn)行操作。

1.什么是流(Stream)?

Stream是特定類型的對象形成的一個(gè)隊(duì)列并支持聚合操作。 Java中的Stream并不會存儲元素，而是按需計(jì)算。流的來源可以是集合，數(shù)組，I/O channel， 產(chǎn)生器generator 等。聚合操作類似SQL語句一樣的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。和以前的Collection操作不同， Stream操作還有兩個(gè)基礎(chǔ)的特征：Pipelining中間操作都會返回流對象本身。 這樣多個(gè)操作可以串聯(lián)成一個(gè)管道，如同流式風(fēng)格（fluent style）。 這樣做可以對操作進(jìn)行優(yōu)化， 比如延遲執(zhí)行(laziness)和短路( short-circuiting)。
在 Java 8 中, 集合接口有兩個(gè)方法來生成流：

• stream() ? 為集合創(chuàng)建串行流。

• parallelStream() ? 為集合創(chuàng)建并行流。

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", null);
List<String> filtered = list.stream().filter(e -> Objects.nonNull(e)).collect(Collectors.toList());
long count = list.parallelStream().filter(e -> Objects.nonNull(e)).count();

2.內(nèi)部迭代

Java程序員在使用集合時(shí)，一個(gè)通用的模式時(shí)在集合上進(jìn)行迭代，在迭代過程中處理每一個(gè)元素并返回處理結(jié)果。通常代碼時(shí)這樣的:

 List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
 int sum = 0;
 Iterator<Integer> iterator = list.iterator();
 while (iterator.hasNext()) {
    sum += iterator.next();
 }
System.out.println(sum);

這段代碼本身沒什么問題就寫起來有點(diǎn)麻煩，就其背后原理來看其實(shí)就是一個(gè)封裝了迭代的語法糖，首先調(diào)用iterator方法產(chǎn)生一個(gè)新的Iterator對象進(jìn)而控制整個(gè)迭代過程，這就是外部迭代。

然而外部迭代的問題在于首先，很難抽象出后續(xù)提到的復(fù)雜操作，另外從本質(zhì)上來講只是一種串行化操作?？傮w來看使用for循環(huán)會將行為和方法混為一談。另一種方法是內(nèi)部迭代，和調(diào)用iterator()作用一樣使用stream()方法，該方法不是返回一個(gè)控制迭代的Iterator對象，而是返回內(nèi)部迭代中的相應(yīng)接口：Stream。示例如下：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer sum = list.stream().filter(e -> e > 5).reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);

3.實(shí)現(xiàn)機(jī)制

通常在Java 中調(diào)用一個(gè)方法計(jì)算機(jī)會隨即執(zhí)行操作：比如，System.out.println("hello world!")會在終端上輸出一條信息。Stream里的一些方法略有不同，它們雖是普通Java方法但是返回的Stream對象并不是一個(gè)新的集合，而是創(chuàng)建新集合的配方。

list.stream().filter(e -> e > 5);

上述代碼并未做什么實(shí)際性的工作，filter只是刻畫出了Stream但是并沒有產(chǎn)生新的集合，像filter這樣只描述Stream，最終不產(chǎn)生新集合的方法惰性求值方法，而像sum()這樣最終從Stream產(chǎn)出值的方法叫做及早求值方法。如果在filter方法中添加一條輸出語句就會比較清楚的看出差異。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.stream().filter(e -> {
            System.out.println(e);
            return e > 5;
          });

如果將上述語句添加一個(gè)及早求值方法就可以看到集合中的元素被打印出來。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.stream().filter(e -> {
            System.out.println(e);
            return e > 5;
        }).findFirst();

判斷一個(gè)操作是惰性求值還是及早求值很簡單，只要返回值是Stream那么是惰性求值。使用這些操作的理想方式就是形成一個(gè)惰性求值鏈，最后用一個(gè)及早求值的操作返回想要的結(jié)果，這正是他的合理之處。那為什么要區(qū)分惰性求值和及早求值呢？原因很簡單只需要一次迭代就可以得到全部結(jié)果,例如 :上述代碼只需要找到第一個(gè)大于5的數(shù)而不需要比較所有集合元素。

4.常用的流操作

為了更好的學(xué)習(xí)Stream，我們接下來學(xué)習(xí)一些常用的stream操作。

•  filter

如果需要在遍歷集合元素時(shí)清洗非法元素可以使用filter方法，我們在上述討論過程中已經(jīng)使用過該方法。filter接收一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)使用lambda表達(dá)式表示，如果被清洗元素符合預(yù)期則返回true，其實(shí)看源碼會發(fā)現(xiàn)這個(gè)lambda表達(dá)式是我們之前講過的 Predicate<T>函數(shù)。

• collect

這個(gè)方法是由Stream生成一個(gè)List，是一個(gè)及早求值操作。Jdk8中借鑒了很多Scala的設(shè)計(jì)思想，Stream的of方法可以用來生成一個(gè)新的Stream，我們來看下邊的一個(gè)例子。

List<String> list = Stream.of("a", "b", "c","d","e").collect(Collectors.toList());

• map

map函數(shù)是用來講一個(gè)類型轉(zhuǎn)換為另外一種類型，參數(shù)同樣是一個(gè)lambda表達(dá)式對應(yīng)我們之前講過的 Function<T, R> 函數(shù)。因?yàn)閙ap是一個(gè)惰性求值方法我們配合之前的collect看一個(gè)例子。

  List<String> list = Stream.of("a", "b", "c").map(e -> e.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
  System.out.println(list);

• flatMap

和map類似，不同的是其每個(gè)元素轉(zhuǎn)換得到的是Stream對象，最終會把轉(zhuǎn)換得到的多個(gè)Stream連接成一個(gè)Stream。

 List<String> words = Arrays.asList("hello","world");
 List<String> chars = words.stream()
     .flatMap(word ->  Stream.of(word.split("")))
     .collect(Collectors.toList());

上述代碼我們可以得到輸出結(jié)果 ：[h, e, l, l, o, w, o, r, l, d]，如果將flatMap換成map會發(fā)現(xiàn)我們得到了一個(gè)List<Stream<String>> ，大家感興趣可以上手一試。

• max和min

和之前講的函數(shù)不同，這兩個(gè)方法要求參數(shù)是一個(gè)比較器 Comparator<T> 

Integer min = Stream.of(1,2,3,4,5).min(Integer::compare).get();System.out.println(min);Integer max = Stream.of(1,2,3,4,5).max(Integer::compare).get();System.out.println(max);

• reduce

該函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)從一組值中生成一個(gè)值，在上述例子中用到的 sum、max、min本質(zhì)上都是reduce操作。Stream的求和結(jié)果每一步都將Stream中的元素累加至accumulator，遍歷至Stream中的最后一個(gè)元素時(shí)，accumulator的值就是所有元素的和。我們看如下例子

 Integer sum = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).reduce(0, (acc, e) -> acc + e);
 System.out.println(sum);

這段代碼如果你對scala熟悉那么會很容易理解，acc作為累加器存儲了中間計(jì)算結(jié)果，整個(gè)lambda函數(shù)本質(zhì)上是我們之前講過的BinaryOperator。

感謝各位的閱讀，以上就是“Java函數(shù)式編程之如何使用流Stream”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對Java函數(shù)式編程之如何使用流Stream這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！