之前看了許多介紹Java8 Stream的文章,但是初次接觸真的是難以理解(我悟性比較低),沒辦法只能"死記硬背",但是昨天我打王者榮耀(那一局我贏了,牛魔全場MVP)的時候,突然迸發了靈感,感覺之前沒有理解透徹的一下子就理解透徹了。所以決定用簡單的方式來回憶下我認為的java8 Stream.

lambda表示式

語法

lambda表示式是Stream API的基石，所以想要學會Stream API的使用，必須先要理解lambda表示式,這裡對lambda做一個簡單回顧。

我們常常會看到這樣的程式碼

Arrays.sort(new Integer[]{1,8,7,4},new Comparator<Integer>() {
   @Override
 

   public int compare(Integer first,Integer second) {
       return first.compareTo(second);
   }
});
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上面這種寫法就是使用了匿名類，我們經常會使用匿名類的方式，因為我們只執行一次，不想它一直存在。雖然說lambda表示式是為了什麼所謂的函式語言程式設計，也是大家在社群千呼萬喚才出來的，但是在我看來就是為了方(偷)便(懶)。

上面的程式碼寫著麻煩，但是轉換成下面這樣的呢？

Arrays.sort(new Integer[]{1,(first,second) -> first.compareTo(second));
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這樣看著多清爽，而且把一些不必要的細節都遮蔽了。對於這種只包含一個抽象方法的介面，你可以通過lambda介面來建立該介面的物件，這種介面被稱為函式式介面。

lambda表示式引入了一個新的操作符：->,它把lambda表示式分為了2部分

(n) -> n*n
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左側指定表示式所需的引數，如果不需要引數，也可以為空。右側是lambda程式碼塊,它指定lambda表示式的動作。

需要注意的是如果方法中只有一個返回的時候不用宣告，預設會返回。如果有分支返回的時候需要都進行宣告。

(n) -> {
	if( n <= 10) 
		return n*n;
	return
 
 n * 10;
}
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方法引用以及構造器引用

方法引用

有些時候，先要傳遞給其他程式碼的操作已經有實現的方法了。比如GUI中先要在按鈕被點選時列印event物件，那麼可以這樣呼叫

button.setOnAction(event -> System.out.println(event));
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這個時候我想偷懶，我不想寫event引數，因為只有一個引數，jvm不能幫幫我嗎?下面是修改好的程式碼

button.setOnAction(System.out::println);
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表示式System.out::println是一個方法引用，等同於lambda表示式x -> System.out.println(x)。**::**操作符將方法名和物件或類的名字分割開來，以下是三種主要的使用情況:

1. 物件::例項方法
2. 類::靜態方法
3. 類::例項方法

前兩種情況，方法引用等同於提供方法引數的lambda表示式。比如Math::pow ==== (x,y) -> Math.pow(x,y)。

第三種情況，第一個引數會稱為執行方法的物件。比如String::compareToIgnoreCase ==== (x,y) -> x.compareToIgnoreCase(y)。

還有this::equals ==== x -> this.equals(x),super::equals ==== super.equals(x)。

構造器引用

List<String> strList = Arrays.asList("1","2","3");
Stream<Integer> stream =  strList.stream().map(Integer::new);
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上面程式碼的Integer::new就是構造器引用，不同的是在構造器引用中方法名是new。如果存在多個構造器，編譯器會從上下文推斷並找出合適的那一個。

StreamAPI

Stream這個單詞翻譯過來就是流的意思，溪流的流，水流的流。

在我看來stream就像是上面的圖一樣，最開始的資料就是小水滴，它經過各種"攔截器"的處理之後,有的小水滴被丟棄，有的變大了，有的加上了顏色，有的變成了三角形。最後它們都變成了帶有顏色的圓。最後被我們放到結果集中。我們很多時候寫的程式碼是這樣的：遍歷一個集合,然後對集合的元素進行判斷或者轉換，滿足條件的加入到新的集合裡面去,這種處理方式就和上面的圖是一樣的。先來看一段程式碼

Map<String,Map<String,Integer>> resultMap = new HashMap<>();
Map<String,Integer> maleMap = new HashMap<>();
Map<String,Integer> femaleMap = new HashMap<>();

resultMap.put("male",maleMap);
resultMap.put("female",femaleMap);

for(int i = 0; i < list.size(); i++) {
    Person person = list.get(i);
    String gender = person.getGender();
    String level = person.getLevel();
    switch (gender) {
        case "male":
            Integer maleCount;
            if("gold".equals(level)) {
                maleCount = maleMap.get("gold");
                maleMap.put("gold",null != maleCount ? maleCount + 1 : 1);
            } else if("soliver".equals(level)){
                maleCount = maleMap.get("soliver");
                maleMap.put("soliver",null != maleCount ? maleCount + 1 : 1);
            }
            break;

        case "female":
            Integer femaleCount;
            if("gold".equals(level)) {
                femaleCount = femaleMap.get("gold");
                femaleMap.put("gold",null != femaleCount ? femaleCount + 1 : 1);
            } else if("soliver".equals(level)){
                femaleCount = femaleMap.get("soliver");
                femaleMap.put("soliver",null != femaleCount ? femaleCount + 1 : 1);
            }
            break;

    }
}

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上面的程式碼作用是統計不同性別的工程師職級的人數,在Java StreamAPI出來之前，這樣類似的業務程式碼在系統中應該是隨處可見的,手打上面的程式碼我大概花了兩分鐘,有了Stream之後，我偷了個懶

Map<String,Integer>> result = list.stream().collect(
    Collectors.toMap(
	    person -> person.getGender(),person -> Collections.singletonMap(person.getLevel(),1),(existValue,newValue) -> {
	        HashMap<String,Integer> newMap = new HashMap<>(existValue);
	        newValue.forEach((key,value) ->{
	            if(newMap.containsKey(key)) {
	                newMap.put(key,newMap.get(key) + 1);
	            } else {
	                newMap.put(key,value);
	            }
	        });
	        return newMap;
	    })
);

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或者改成這樣的程式碼

Map<String,Integer>> result =  stream.collect(
    Collectors.groupingBy(
        Person::getGender,Collectors.toMap(
            person->person.getLevel(),person -> 1,newValue) -> existValue + newValue
        )
    )
);

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不僅程式碼塊減少了許多，甚至邏輯也更清晰了。真的是用stream一時爽，一直用一直爽呀。

Stream作為流，它可以是有限的可以是無限的，當然我們用得最多的還是有限的流(for迴圈就是有限的流),如上面那張圖一樣，我們可以對流中的元素做各種各樣常見的處理。比如求和，過濾，分組，最大值，最小值等常見處理，所以現在就開始使用Stream吧

Stream的特性

1. Stream自己不會儲存元素,元素可能被儲存在底層集合中，或者被生產出來。
2. Stream操作符不會改變源物件,相反，他們會返回一個持有新物件的stream
3. Stream操作符是延遲執行的，可能會等到需要結果的時候才去執行。

Stream API

map()和flatMap()的區別

使用map方法的時候，相當於對每個元素應用一個函式，並將返回的值收集到新的Stream中。

Stream<String[]>	-> flatMap ->	Stream<String>
Stream<Set<String>>	-> flatMap ->	Stream<String>
Stream<List<String>>	-> flatMap ->	Stream<String>
Stream<List<Object>>	-> flatMap ->	Stream<Object>

{{1,2},{3,4},{5,6} } -> flatMap -> {1,2,3,4,5,6}
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中間操作以及結束操作

Stream上的所有操作分為兩類：中間操作和結束操作，中間操作只是一種標記(呼叫到這類方法，並沒有真正開始流的遍歷。)，只有結束操作才會觸發實際計算。簡單的說就是API返回值仍然是Stream的就是中間操作，否則就是結束操作。

如何debug

1. 請使用程式碼段,比如IntStream.of(1,5).fiter(i -> {return i%2 == 0;})將斷點打在程式碼段上即可。
2. 引用方法也可以進行除錯，在isDouble中打上斷點比如IntStream.of(1,5).fiter(MyMath::isDouble)

那些不好理解的API

1. reduce() 我們以前做累加是如何完成的呢？

int sum = 0;
for(int value in values) {
	sum = sum + value;
}

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現在改成stream的方式來實現

values.stream().reduce(Integer::sum);
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這個reduce()方法就是一個二元函式:從流的前兩個元素開始，不斷將它應用到流中的其他元素上。

如何寫好Stream程式碼

stream API就是為了方便而設計的,在sql層面並不方便處理的資料可以通過stream來實現分組，聚合，最大值，最小值，排序，求和等等操作。所以不要把它想得太複雜，只管寫就好了。總有那麼一天你熟練了就可以寫出簡潔得程式碼。或者從現在開始把你專案中的大量for迴圈改造成stream方式。

程式碼示例

本來想寫大段程式碼來樣式到stream API的轉換，但是想了想完全沒有必要,github上找了hutool工具類的部分程式碼來完成轉換示例。(可以通過這種方式來提高stream api的能力)

1. 計算每個元素出現的次數(請先想象下jdk7怎麼實現)

程式碼效果：[a,b,c,c]  -> a:1,b:1,c:3

Arrays.asList("a","b","c","c").stream().collect(Collectors.groupingBy(str->str,Collectors.counting()));
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2. 以特定分隔符將集合轉換為字串，並新增字首和字尾(請先想象下jdk7怎麼實現)

List<String> myList = Arrays.asList("a","c");
myList.stream().collect(Collectors.joining(",","{","}"));

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3. 判斷列表不全為空(請先想象下jdk7怎麼實現)

myList.stream().anyMatch(s -> !s.isEmpty());
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