Java8 Streams API 學習筆記
主要的使用/處理物件(資料來源):
陣列、列表等集合(Collection)物件,比如:
程式碼1:
// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList (strArray);
stream = list.stream();
// 4. Int Stream
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);
不過,Steam的資料來源本身可以是無限的,比如Stream Generator、IO channel(例如java.io.BufferedReader.lines())等等……
Stream的主要功能:
- 聚合操作(aggregate operation)
- 大批量資料操作 (bulk data operation)
例如:
- 求平均值
- 求最大值
- 篩選(去除無效記錄、按條件過濾、等)
- 排序
這些操作不會修改原來的Stream,而是生成新的;並且支援多執行緒並行處理。
一個簡單的例子:
程式碼2:
List<Integer> transactionsIds =
transactions.parallelStream(). //支援並行操作的流
filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY). //篩選
sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()). //排序
map(Transaction::getId). //對映(投影)操作,只選取id
collect(toList()); //生成一個新的集合
簡單地說,對Stream的使用就是實現一個 filter-map-reduce 過程,產生一個最終結果,或者導致一個副作用(side effect)。
Stream和Iterator的異同:
相同之處:
- 都是用來遍歷和處理陣列和列表等集合
- 都只能是單向的遍歷
不同之處:
- Stream可以並行地利用多執行緒操作;而Iterator只能單執行緒操作
- Stream支援的資料來源比Iterator多
Stream轉換為其他資料結構的方法:
程式碼3:
// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List<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. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
// 4. toMap
Map<Integer, Integer> map = stream.collect(
Collectors.toMap(
e -> e.get("key"),
e -> e.get("value")
)
);
可見,主要是toArray()和collect()兩個方法。
Stream的操作型別:
- Intermediate: 一個流可以後面跟隨零個或多個 intermediate 操作。其目的主要是開啟流,做出某種程度的資料對映/過濾,然後返回一個新的流,交給下一個操作使用。這類操作都是惰性化的(lazy),就是說,僅僅呼叫到這類方法,並沒有真正開始流的遍歷。
- Terminal: 一個流只能有一個 terminal 操作,當這個操作執行後,流就被使用“光”了,無法再被操作。所以這必定是流的最後一個操作。Terminal 操作的執行,才會真正開始流的遍歷,並且會生成一個結果,或者一個 side effect。
- short-circuiting:
- 對於一個intermediate操作,如果它接受的是一個無限大(infinite/unbounded)的 Stream,但返回一個有限的新 Stream。
- 對於一個terminal操作,如果它接受的是一個無限大的Stream,但能在有限的時間計算出結果。
那麼,對一個Stream進行多次Intermediate操作,是不是需要執行多次for迴圈?
不是的。因為Intermediate操作是lazy的,多個這樣的操作只會在Terminal操作的時候才融合起來,在一次迴圈中就可以完成了。
常見的操作可以歸類:
- 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
各種操作的例項:
map/flatMap: 對映、投影
程式碼4
//字串列表轉換成大寫:
List<String> output = wordList.stream().
map(String::toUpperCase).
collect(Collectors.toList());
//整數轉換為平方數:
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().
map(n -> n * n).
collect(Collectors.toList());
//把多個List合併成一個List:
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());
filter: 篩選、過濾
程式碼5
//只留下偶數:
Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);
//從檔案中獲取所有單詞
List<String> output = reader.lines(). //資料來源,可以是檔案的reader
flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))). //對每行拆分出單詞
filter(word -> word.length() > 0). //過濾掉無效的單詞
collect(Collectors.toList());
forEach: 接收一個Lambda表示式,然後在Stream的每一個元素上執行該表示式
程式碼6
//從花名冊中篩選出男性然後打印出來
roster.stream()
.filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
.forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
注意: forEach是terminal操作,如果要對Stream做多次輸出操作,可以使用peek(偷窺)代替:
程式碼7
//peek對每個元素執行操作並返回一個新的 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());
reduce: 把Stream中的元素組合起來
它接收一個起始值(種子,第一個引數),然後依照運算規則(BinaryOperator),和前面 Stream 的第一個、第二個、第n個元素組合。字串拼接、數值的sum、min、max、average都是特殊的reduce。例如Stream的sum就相當於
Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或
Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);
也有沒有起始值的情況,這時會把Stream的前面兩個元素組合起來,返回的是Optional物件。
程式碼8
// 字串連線,concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
// 求最小值,minValue = -3.0
double 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, 無起始值,這裡reduce返回的是Optional,需要get()一下
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 過濾,字串連線,concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
reduce("", String::concat);
limit/skip: 返回Stream的前面n個元素 / 扔掉前n個元素
程式碼9
List<String> personList2 = persons.stream()
.map(Person::getName)
.limit(10)
.skip(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
sorted: 排序
程式碼10
List<Person> personList2 = persons.stream()
.limit(2)
.sorted((p1, p2)->p1.getName().compareTo(p2.getName()))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
min/max/distinct 找出最小、最大、排除重複
程式碼11
//找出最長的一行:
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log"));
int longest = br.lines().
mapToInt(String::length).
max().
getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);
// 找出全文的單詞,合併重複的,轉小寫,並排序
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:allMatch/anyMatch/noneMatch 根據是否match返回true/false
程式碼12
boolean isAllAdult = persons.stream().
allMatch(p -> p.getAge() > 18);
boolean isThereAnyChild = persons.stream().
anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
其他高階操作:
generate/Supplier/iterate 生成一個流:
程式碼13
//生成10個0~100之間的隨機數:
IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).
limit(10).
forEach(System.out::println);
//生成一個有10個Person物件的流
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));
}
}
//生成一個等差數列
Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));
groupingBy/partitioningBy 分組/歸組:
程式碼14
//按照年齡歸組:
Map<Integer, List<Person>> personGroups =
Stream.generate(new PersonSupplier()).
limit(100).
collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
//按照是否小於18歲進行分組:
Map<Boolean, List<Person>> children =
Stream.generate(new PersonSupplier()).
limit(100).
collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() < 18));