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JAVA8 Stream 和Lambda表达式使用

lambda 来源:大树168 1次浏览

 Lambda也叫函数式编程   包括此方法都是(Function<? super R, ? extends V> after)

 1 首生 Lambd表达式简化了方法的定义,匿名的方法直接实现逻辑  使用方式  (x, y) -> x + y; 返回x+y之和,有参数的匿名 ,无参方法,  () -> { System.out.println(“Hello Lambda!”); } ,不需要写方法单独去实现。

表达式赋值的话,必须是final 类型的数组

    //中国的IP,记录下来,跳过此IP去分配内网IP
        final String[] cn_ip_str = {""};
        list_ip.stream().forEach(nodeip -> {
            try {
                InetAddress ipAddress = InetAddress.getByName(nodeip);
                CityResponse response = reader.city(ipAddress);
                Country country = response.getCountry();
                CountryModel model = new CountryModel();
                model.setName(country.getNames().get("zh-CN"));
                model.setIsoCode(country.getIsoCode());
                model.setCountryIp(nodeip);
                nodelist.add(model);
                if (country.getIsoCode().equals("CN")) {
                    cn_ip_str[0] = nodeip;
                }
                System.out.println(model.getName() + ", EN: " + model.getIsoCode() + " IP: " + model.getCountryIp());
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (GeoIp2Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });

 

PS  类名.方法名  =  ::  ,   Arraylist::new  , ClassName:getName

 例1   list.forEach(o -> {System.out.println(o);}); //forEach函数实现内部迭代  System.out::println 效果一样

集合类(包括List)现在都有一个forEach方法,对元素进行迭代(遍历),所以我们不需要再写for循环了。forEach方法接受一个函数接口Consumer做参数

 list.stream().filter(smap -> null != smap.get("ip") && !"".equals(smap.get("ip"))).forEach(imp -> {
            listipzone.add(wry.findIP(imp.get("ip").toString()));
        });

2  结全Stream  的流式处理,对于list的遍历更加节省代码量,简洁高效

Java8为集合类引入了另一个重要概念:流(stream)。一个流通常以一个集合类实例为其数据源,然后在其上定义各种操作。流的API设计使用了管道(pipelines)模式。对流的一次操作会返回另一个流。如同IO的API或者StringBuffer的append方法那样,从而多个不同的操作可以在一个语句里串起来。看下面的例子:

    List<Shape> shapes = …
    shapes.stream()
      .filter(s -> s.getColor() == BLUE)
      .forEach(s -> s.setColor(RED));
首先调用stream方法,以集合类对象shapes里面的元素为数据源,生成一个流。然后在这个流上调用filter方法,挑出蓝色的,返回另一个流。最后调用forEach方法将这些蓝色的物体喷成红色。

还有一个方法叫parallelStream(),顾名思义它和stream()一样,只不过指明要并行处理,以期充分利用现代CPU的多核特性。

    shapes.parallelStream(); // 或shapes.stream().parallel()

 PS 下面是典型的大数据处理方法,Filter-Map-Reduce:

 

来看更多的例子。下面是典型的大数据处理方法,Filter-Map-Reduce:

    //给出一个String类型的数组,找出其中所有不重复的素数
    public void distinctPrimary(String… numbers) {
        List<String> l = Arrays.asList(numbers);
        List<Integer> r = l.stream()
                .map(e -> new Integer(e))
                .filter(e -> Primes.isPrime(e))
                .distinct()  //去重
                .collect(Collectors.toList());   //(reduce)代入
        System.out.println(“distinctPrimary result is: ” + r);
    }

第一步:传入一系列String(假设都是合法的数字),转成一个List,然后调用stream()方法生成流。

第二步:调用流的map方法把每个元素由String转成Integer,得到一个新的流。map方法接受一个Function类型的参数,上面介绍了,Function是个函数接口,所以这里用λ表达式。

第三步:调用流的filter方法,过滤那些不是素数的数字,并得到一个新流。filter方法接受一个Predicate类型的参数,上面介绍了,Predicate是个函数接口,所以这里用λ表达式。

第四步:调用流的distinct方法,去掉重复,并得到一个新流。这本质上是另一个filter操作。

第五步:用collect方法将最终结果收集到一个List里面去。collect方法接受一个Collector类型的参数,这个参数指明如何收集最终结果。在这个例子中,结果简单地收集到一个List中。我们也可以用Collectors.toMap(e->e, e->e)把结果收集到一个Map中,它的意思是:把结果收到一个Map,用这些素数自身既作为键又作为值。toMap方法接受两个Function类型的参数,分别用以生成键和值,Function是个函数接口,所以这里都用λ表达式。

你可能会觉得在这个例子里,List l被迭代了好多次,map,filter,distinct都分别是一次循环,效率会不好。实际并非如此。这些返回另一个Stream的方法都是“懒(lazy)”的,而最后返回最终结果的collect方法则是“急(eager)”的。在遇到eager方法之前,lazy的方法不会执行。

当遇到eager方法时,前面的lazy方法才会被依次执行。而且是管道贯通式执行。这意味着每一个元素依次通过这些管道。例如有个元素“3”,首先它被map成整数型3;然后通过filter,发现是素数,被保留下来;又通过distinct,如果已经有一个3了,那么就直接丢弃,如果还没有则保留。这样,3个操作其实只经过了一次循环
 

reduce方法用来产生单一的一个最终结果  .distinct().reduce(0, (x,y) -> x+y); // equivalent to .sum()。
流有很多预定义的reduce操作,如sum(),max(),min()等。

 int sum = l.stream()
            .map(e -> new Integer(e))
            .filter(e -> Primes.isPrime(e))
            .distinct()
            .reduce(0, (x,y) -> x+y); // equivalent to .sum()
 

方法引用(Method reference)

 Integer::parseInt //静态方法引用
    System.out::print //实例方法引用
    Person::new       //构造器引用

PS  下面求和的简洁方法,聚合函数都可以实现

public void distinctPrimarySum(String… numbers) {
        List<String> l = Arrays.asList(numbers);
        int sum = l.stream().map(Integer::new).filter(Primes::isPrime).distinct().sum();
        System.out.println(“distinctPrimarySum result is: ” + sum);
    }
 

生成器函数

打印5个随机数:

Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println);

注意这个limit(5),如果没有这个调用,那么这条语句会永远地执行下去。也就是说这个生成器是无穷的。这种调用叫做终结操作,或者短路(short-circuiting)操作。

jdk1.8,  rt.jar包下面的函数式编程和流式处理包  流式处理是用的管道

 


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