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Java8 Stream API

java 来源:fmm_sunshine 4次浏览

StreamAPI

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()

流的使用讲解

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

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
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List 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
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List nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List 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
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Stream


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