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Java8新特性Stream API与Lambda表达式详解(2)

Lambda表达式 来源:chs0113 1次浏览

3 流与Lambda表达式的使用详解

简单说,对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程,产生一个最终结果,或者导致一个副作用(side effect)。

3.1流的构造

Stream在Java SE 8中非常重要,我们希望可以在JDK中尽可能广的使用Stream。我们为Collection提供了stream()和parallelStream(),以便把集合转化为流;此外数组可以通过Arrays.stream()被转化为流。

除此之外,Stream中还有一些静态工厂方法(以及相关的原始类型流实现),这些方法被用来创建流,例如Stream.of(),Stream.generate以及IntStream.range。其它的常用类型也提供了流相关的方法,例如String.chars,BufferedReader.lines,Pattern.splitAsStream,Random.ints和BitSet.stream。

下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。

 

// 构造流的几种常见方法
// 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();

需要注意的是,对于基本数值型,目前有三种对应的包装类型 Stream:

IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream<Integer>、Stream<Long> >、Stream<Double>,但是 boxing 和 unboxing 会很耗时,所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。

Java8 中还没有提供其它数值型 Stream,因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。

// 数值流的构造
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);

3.2流转换为其它数据结构

// 流转换为其它数据结构
// 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();

一个 Stream 只可以使用一次,上面的代码为了简洁而重复使用了数次。

3. 3 流的Intermediate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 ) filter distinct sorted peek limit skip parallel sequential unordered


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。

// 转换大写
List<String> output =wordList.stream().
map(String::toUpperCase).
collect(Collectors.toList());

下面看一个完整示例:

package lambda;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class MapAndReduceTest {
	// applying 12% VAT on each purchase
	// Without lambda expressions:
	List<Integer> costBeforeTax = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
	public void applying(){
		for (Integer cost : costBeforeTax) {
		      double price = cost + .12*cost;
		      System.out.print(price + " ");
		}
	}
	// Applying 12% VAT on each purchase
	// Old way:
	public void total(){
		double total = 0;
		for (Integer cost : costBeforeTax) {
		 double price = cost + .12*cost;
		 total = total + price;		 
		}
		System.out.println("Total : " + total);
	}
	
	// With Lambda expression:
	List<Integer> costBeforeTax2 = Arrays.asList(100, 200, 300, 400, 500);
	public void applying2(){
		costBeforeTax2.stream().map((cost) -> cost + .12*cost)
        .forEach(System.out::print);
	}
	public void total2(){
		//reduce() 是将集合中所有值结合进一个,Reduce类似SQL语句中的sum(), avg() 或count()
		double bill = costBeforeTax2.stream().map((cost) -> cost + .12*cost)
                .reduce((sum, cost) -> sum + cost)
                .get();
		System.out.println("Total : " + bill);
	}
	public static void main(String[] args) {
		MapAndReduceTest mr = new MapAndReduceTest();
		mr.applying();
		mr.total();
		System.out.println("=========================================");
		mr.applying2();
		mr.total2();
	}
}
/*Output:
112.0 224.0 336.0 448.0 560.0 Total : 1680.0
=========================================
112.0224.0336.0448.0560.0Total : 1680.0
 * */

// 平方数
List<Integer> nums =Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> 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

//  一对多
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());

flatMap把 input Stream 中的层级结构扁平化,就是将最底层元素抽出来放到一起,最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了,都是直接的数字。

filter

filter 对原始 Stream 进行某项测试,通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream

package lambda;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class FilterTest {
	// Create a List with String more than 2 characters
	List<String> strList = Arrays.asList("Lambdas", "Default Method", 
			"Stream API", "Date and Time API");
	/*Filtering是对大型Collection操作的一个通用操作,Stream提供filter()方法,
	 * 接受一个Predicate对象,意味着你能传送lambda表达式作为一个过滤逻辑进入这个方法:
	*/
	List<String> filtered = strList.stream().filter(x -> x.length()> 12)
	                                        .collect(Collectors.toList());
	public void display(){
		System.out.printf("Original List : %s, \nfiltered list : %s %n", 
                strList, filtered);
	}

	public static void main(String[] args) {	
		FilterTest ft = new FilterTest();
		ft.display();
	}
}

// 留下偶数
Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 ==0).toArray(Integer[]::new);

经过条件“被 2 整除”的 filter,剩下的数字为 {2, 4, 6}

// 把单词挑出来
List<String> output =reader.lines().
 flatMap(line ->Stream.of(line.split(REGEXP))).
 filter(word -> word.length() > 0).
 collect(Collectors.toList());

这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream,然后保留长度不为 0 的,就是整篇文章中的全部单词了。

limit/skip

limit返回 Stream 的前面 n 个元素;skip 则是扔掉前 n 个元素(它是由一个叫 subStream 的方法改名而来)。

package lambda;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class LimitAndSkipTest {
	public void testLimitAndSkip() {
		List<Person> persons = new ArrayList();
		for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
			Person person = new Person(i, "name" + i);
			persons.add(person);
		}
		List<String> personList2 = persons.stream().map(Person::getName)
				.limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList());
		System.out.println(personList2);
	}
	private class Person {
		public int no;
		private String name;

		public Person(int no, String name) {
			this.no = no;
			this.name = name;
		}

		public String getName() {
			System.out.println(name);
			return name;
		}
	}
	public void limitAndSortedTest1(){
		List<Person> persons = new ArrayList();
		 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
		 Person person = new Person(i, "name" + i);
		 persons.add(person);
		 }
		List<Person> personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) -> 
		p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList());
		System.out.println(personList2);
	}
	public void limitAndSortedTest2(){
		List<Person> persons = new ArrayList();
		 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
		 Person person = new Person(i, "name" + i);
		 persons.add(person);
		 }
		List<Person> personList2 = persons.stream().limit(2).sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());
		System.out.println(personList2);
	}
	public static void main(String[] args) {
		LimitAndSkipTest ls = new LimitAndSkipTest();
		ls.testLimitAndSkip();
		System.out.println("==========");
		ls.limitAndSortedTest1();
		System.out.println("==========");
		ls.limitAndSortedTest2();
	}
}
/* Output
name1
name2
name3
name4
name5
name6
name7
name8
name9
name10
[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]
 * */

这是一个有 10,000 个元素的 Stream,但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下,管道中 map 操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次,而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。

有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的,就是把它们放在 Stream 的排序操作后,原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关:此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何,所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样。

//limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响
List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
 Person person = new Person(i, "name" + i);
 persons.add(person);
 }
List<Person> personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) -> 
p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
/*Output
name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW$Person@816f27d, stream.StreamDW$Person@87aac27]
**/

上面的示例对代码做了微调,首先对 5 个元素的 Stream 排序,然后进行 limit 操作。

即虽然最后的返回元素数量是 2,但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。

最后有一点需要注意的是,对一个 parallel 的 Steam 管道来说,如果其元素是有序的,那么 limit 操作的成本会比较大,因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序,或者不要用 parallel Stream。

 

3.4 流的Terminal操作

常见流的Terminal操作有:forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

 

forEach

forEach方法接收一个 Lambda 表达式,然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。

//打印姓名(forEach 和 pre-java8 的对比)
// Java 8
roster.stream()
 .filter(p -> p.getGender() ==Person.Sex.MALE)
 .forEach(p ->System.out.println(p.getName()));
// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
 if(p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
 System.out.println(p.getName());
 }
}

对一个人员集合遍历,找出男性并打印姓名。可以看出来,forEach 是为 Lambda 而设计的,保持了最紧凑的风格。而且 Lambda 表达式本身是可以重用的,非常方便。当需要为多核系统优化时,可以parallelStream().forEach(),只是此时原有元素的次序没法保证,并行的情况下将改变串行时操作的行为,此时 forEach 本身的实现不需要调整,而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。

但一般认为,forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能,它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。

另外一点需要注意,forEach 是 terminal 操作,因此它执行后,Stream 的元素就被“消费”掉了,你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面的代码是错误的:

相反,具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。

package lambda;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class PeekTest {
	public static void main(String[] args) {
		List<String> list = 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());
		System.out.println(list);
	}
}
/*Output:
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR
[THREE, FOUR]
*/


forEach不能修改自己包含的本地变量值,也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。

// Optional 的两个用例
String strA = " abcd ", strB = null;
print(strA);
print("");
print(strB);
getLength(strA);
getLength("");
getLength(strB);
public static void print(String text) {
 // Java 8
 Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);
 // Pre-Java 8
 if (text != null) {
 System.out.println(text);
 }
 }
public static int getLength(String text) {
 // Java 8
return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1);
 // Pre-Java 8
// return if (text != null) ? text.length() : -1;
 };

在更复杂的 if (xx != null) 的情况中,使用 Optional 代码的可读性更好,而且它提供的是编译时检查,能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响,或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题,而不是留到运行时再发现和调试。

Stream中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等。

reduce

这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值(种子),然后依照运算规则(BinaryOperator),和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说,字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就相当于

Integersum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或

Integersum = integers.reduce(0, Integer::sum);

也有没有起始值的情况,这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来,返回的是 Optional。

//reduce 的用例

// 字符串连接,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, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤,字符串连接,concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
 filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
 reduce("", String::concat);

上面代码例如第一个示例的 reduce(),第一个参数(空白字符)即为起始值,第二个参数(String::concat)为 BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce(),由于可能没有足够的元素,返回的是 Optional,请留意这个区别。

sorted

对 Stream 的排序通过 sorted 进行,它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后,再排序,这能帮助程序明显缩短执行时间。我们对代码 14 进行优化:

// 优化:排序前进行 limit 和 skip

List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
 Person person = new Person(i, "name" + i);
 persons.add(person);
 }
List<Person> personList2 = persons.stream().limit(2).sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
/*Output:
name2
name1
[stream.StreamDW$Person@6ce253f1, stream.StreamDW$Person@53d8d10a]
**/

当然,这种优化是有 business logic 上的局限性的:即不要求排序后再取值。

min/max/distinct

min和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序,再 findFirst 来实现,但前者的性能会更好,为 O(n),而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。

// 找出最长一行的长度
BufferedReader br = new BufferedReader(newFileReader("c:\\SUService.log"));
int longest = br.lines().
 mapToInt(String::length).
 max().
 getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);

下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词。

// 找出全文的单词,转小写,并排序
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);

3.5 流的Short-circuiting操作

·        Short-circuiting

anyMatch allMatch noneMatch findFirst findAny limit

我们下面看一下 Stream 的比较典型用法。

Match

Stream 有三个 match 方法,从语义上说:

·        allMatchStream 中全部元素符合传入的 predicate,返回 true

·        anyMatchStream 中只要有一个元素符合传入的 predicate,返回 true

·        noneMatchStream 中没有一个元素符合传入的 predicate,返回 true

它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件,就 skip 剩下的所有元素,返回 false

package lambda;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MatchTest {
	public void matchTest(){
		List<Person> persons = new ArrayList();
		persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10));
		persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21));
		persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34));
		persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6));
		persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55));
		boolean isAllAdult = persons.stream().
		 allMatch(p -> p.getAge() > 18);
		System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);
		boolean isThereAnyChild = persons.stream().
		 anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
		System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);
	}
	private class Person {
		public int no;
		private int age;
		private String name;

		public Person(int no, String name, int age) {
			this.no = no;
			this.name = name;
			this.age = age;
		}

		public int getAge(){
			return age;
		}
	}
	public static void main(String[] args) {
		new MatchTest().matchTest();
	}
}

findFirst

这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作,它总是返回 Stream 的第一个元素,或者空。

这里比较重点的是它的返回值类型:Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念,作为一个容器,它可能含有某值,或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。

 

3.6 生成自己的流

Stream.generate

通过实现 Supplier 接口,你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream,或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream,默认是串行(相对 parallel 而言)但无序的(相对 ordered 而言)。由于它是无限的,在管道中,必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。

Stream.generate()还接受自己实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候,用某种自动的规则给每一个变量赋值;或者依据公式计算 Stream 的每个元素值。这些都是维持状态信息的情形。

  

Stream.iterate

iterate跟 reduce 操作很像,接受一个种子值,和一个 UnaryOperator(例如 f)。然后种子值成为 Stream 的第一个元素,f(seed) 为第二个,f(f(seed)) 第三个,以此类推。

代码 24. 生成一个等差数列

     Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));.

输出结果:

     0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

Stream.generate 相仿,在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制Stream 大小。

用 Collectors 来进行 reduction 操作

java.util.stream.Collectors 类的主要作用就是辅助进行各类有用的 reduction 操作,例如转变输出为 Collection,把 Stream 元素进行归组。

groupingBy/partitioningBy

// 按照年龄归组<strong>

</strong>Map<Integer, List<Person>> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier()).
 limit(100).
 collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
 Map.Entry<Integer, List<Person>> persons = (Map.Entry) it.next();
 System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size());
}

上面的 code,首先生成 100 人的信息,然后按照年龄归组,相同年龄的人放到同一个 list 中,可以看到如下的输出:

Age 0 = 2
Age 1 = 2
Age 5 = 2
Age 8 = 1
Age 9 = 1
Age 11 = 2
……

在使用条件年龄小于 18”进行分组后可以看到,不到 18 岁的未成年人是一组,成年人是另外一组。partitioningBy 其实是一种特殊的 groupingBy,它依照条件测试的是否两种结果来构造返回的数据结构,get(true) get(false) 能即为全部的元素对象。

 

// 按照未成年人和成年人归组

Map<Boolean, List<Person>> children = Stream.generate(new PersonSupplier()).
 limit(100).
 collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() < 18));
System.out.println("Children number: " + children.get(true).size());
System.out.println("Adult number: " + children.get(false).size());
/*Output
Children number: 23 
Adult number: 77
*/

4 流Stream小结

总之,Stream 的特性可以归纳为:

·        不是数据结构

·        它没有内部存储,它只是用操作管道从 source(数据结构、数组、generator functionIO channel)抓取数据。

·        它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream,而不是从 source 删除那些元素。

·        所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数

·        不支持索引访问

·        你可以请求第一个元素,但无法请求第二个,第三个,或最后一个。不过请参阅下一项。

·        很容易生成数组或者 List

·        惰性化

·        很多 Stream 操作是向后延迟的,一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。

·        Intermediate 操作永远是惰性化的。

·        并行能力

·        当一个 Stream 是并行化的,就不需要再写多线程代码,所有对它的操作会自动并行进行的。

·        可以是无限的

o    集合有固定大小,Stream 则不必。limit(n) findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。


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