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使用Stream API优化代码

作者:互联网

Java8的新特性主要是Lambda表达式和流,当流和Lambda表达式结合起来一起使用时,因为流申明式处理数据集合的特点,可以让代码变得简洁易读

原文:https://juejin.cn/post/6844903945005957127 

放大招,流如何简化代码

如果有一个需求,需要对数据库查询到的菜肴进行一个处理:

菜肴:Dish.java

public class Dish {
    private String name;
    private boolean vegetarian;
    private int calories;
    private Type type;

    // getter and setter
}
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Java8以前的实现方式

private List<String> beforeJava7(List<Dish> dishList) {
        List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>();
        
        //1.筛选出卡路里小于400的菜肴
        for (Dish dish : dishList) {
            if (dish.getCalories() < 400) {
                lowCaloricDishes.add(dish);
            }
        }
        
        //2.对筛选出的菜肴进行排序
        Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator<Dish>() {
            @Override
            public int compare(Dish o1, Dish o2) {
                return Integer.compare(o1.getCalories(), o2.getCalories());
            }
        });
        
        //3.获取排序后菜肴的名字
        List<String> lowCaloricDishesName = new ArrayList<>();
        for (Dish d : lowCaloricDishes) {
            lowCaloricDishesName.add(d.getName());
        }
        
        return lowCaloricDishesName;
    }
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Java8之后的实现方式

 private List<String> afterJava8(List<Dish> dishList) {
        return dishList.stream()
                .filter(d -> d.getCalories() < 400)  //筛选出卡路里小于400的菜肴
                .sorted(comparing(Dish::getCalories))  //根据卡路里进行排序
                .map(Dish::getName)  //提取菜肴名称
                .collect(Collectors.toList()); //转换为List
    }
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不拖泥带水,一气呵成,原来需要写24代码实现的功能现在只需5行就可以完成了

 

高高兴兴写完需求这时候又有新需求了,新需求如下:

这要是放在jdk8之前肯定会头皮发麻

Java8以前的实现方式

private static Map<Type, List<Dish>> beforeJdk8(List<Dish> dishList) {
    Map<Type, List<Dish>> result = new HashMap<>();

    for (Dish dish : dishList) {
        //不存在则初始化
        if (result.get(dish.getType())==null) {
            List<Dish> dishes = new ArrayList<>();
            dishes.add(dish);
            result.put(dish.getType(), dishes);
        } else {
            //存在则追加
            result.get(dish.getType()).add(dish);
        }
    }

    return result;
}
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还好jdk8有Stream,再也不用担心复杂集合处理需求

Java8以后的实现方式

private static Map<Type, List<Dish>> afterJdk8(List<Dish> dishList) {
    return dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
}
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又是一行代码解决了需求,忍不住大喊Stream API牛批 看到流的强大功能了吧,接下来将详细介绍流

 

什么是流

流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列,源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它的主要目的在于计算

如何生成流

生成流的方式主要有五种

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream();
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通过集合的stream方法生成流

通过Arrays.stream方法生成流,并且该方法生成的流是数值流【即IntStream】而不是Stream<Integer>。补充一点使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱,提高性能。Stream API提供了mapToIntmapToDoublemapToLong三种方式将对象流【即Stream<T>】转换成对应的数值流,同时提供了boxed方法将数值流转换为对象流

通过Streamof方法生成流,通过Streamempty方法可以生成一个空流

通过Files.line方法得到一个流,并且得到的每个流是给定文件中的一行

流的操作类型

流的操作类型主要分为两种

流使用

流的使用将分为终端操作和中间操作进行介绍

中间操作

filter筛选

 List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
 Stream<Integer> stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);
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通过使用filter方法进行条件筛选,filter的方法参数为一个条件

distinct去除重复元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().distinct();
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通过distinct方法快速去除重复的元素

limit返回指定流个数

 List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
 Stream<Integer> stream = integerList.stream().limit(3);
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通过limit方法指定返回流的个数,limit的参数值必须>=0,否则将会抛出异常

skip跳过流中的元素

 List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
 Stream<Integer> stream = integerList.stream().skip(2);
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通过skip方法跳过流中的元素,上述例子跳过前两个元素,所以打印结果为2,3,4,5skip的参数值必须>=0,否则将会抛出异常

map流映射

所谓流映射就是将接受的元素映射成另外一个元素

List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas",  "In", "Action");
Stream<Integer> stream = stringList.stream().map(String::length);
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通过map方法可以完成映射,该例子完成中String -> Integer的映射,之前上面的例子通过map方法完成了Dish->String的映射

flatMap流转换

将一个流中的每个值都转换为另一个流

List<String> wordList = Arrays.asList("Hello", "World");
List<String> strList = wordList.stream()
        .map(w -> w.split(" "))
        .flatMap(Arrays::stream)
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());
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map(w -> w.split(" "))的返回值为Stream<String[]>,我们想获取Stream<String>,可以通过flatMap方法完成Stream<String[]> ->Stream<String>的转换

元素匹配

提供了三种匹配方式

通过allMatch方法实现

存在大于3的值则打印,java8中通过anyMatch方法实现这个功能

终端操作

统计流中元素个数

通过使用count方法统计出流中元素个数

最后一种统计元素个数的方法在与collect联合使用的时候特别有用

查找

提供了两种查找方式

reduce将流中的元素组合起来

假设我们对一个集合中的值进行求和

获取流中最小最大值

求和

在上面求和、求最大值、最小值的时候,对于相同操作有不同的方法可以选择执行。可以选择collectreducemin/max/sum方法,推荐使用minmaxsum方法。因为它最简洁易读,同时通过mapToInt将对象流转换为数值流,避免了装箱和拆箱操作

通过averagingInt求平均值

double average = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories));
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如果数据类型为doublelong,则通过averagingDoubleaveragingLong方法进行求平均

通过summarizingInt同时求总和、平均值、最大值、最小值

IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish::getCalories));
double average = intSummaryStatistics.getAverage();  //获取平均值
int min = intSummaryStatistics.getMin();  //获取最小值
int max = intSummaryStatistics.getMax();  //获取最大值
long sum = intSummaryStatistics.getSum();  //获取总和
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如果数据类型为doublelong,则通过summarizingDoublesummarizingLong方法

通过foreach进行元素遍历

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
integerList.stream().forEach(System.out::println);
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而在jdk8之前实现遍历:

for (int i : integerList) {
    System.out.println(i);
}
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jdk8之后遍历元素来的更为方便,原来的for-each直接通过foreach方法就能实现了

返回集合

List<String> strings = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toList());
Set<String> sets = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toSet());
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只举例了一部分,还有很多其他方法 jdk8之前

 List<String> stringList = new ArrayList<>();
    Set<String> stringSet = new HashSet<>();
    for (Dish dish : menu) {
        stringList.add(dish.getName());
        stringSet.add(dish.getName());
}
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通过遍历和返回集合的使用发现流只是把原来的外部迭代放到了内部进行,这也是流的主要特点之一。内部迭代可以减少好多代码量

通过joining拼接流中的元素

String result = menu.stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining(", "));
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默认如果不通过map方法进行映射处理拼接的toString方法返回的字符串,joining的方法参数为元素的分界符,如果不指定生成的字符串将是一串的,可读性不强

进阶通过groupingBy进行分组

Map<Type, List<Dish>> result = dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
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collect方法中传入groupingBy进行分组,其中groupingBy的方法参数为分类函数。还可以通过嵌套使用groupingBy进行多级分类

Map<Type, List<Dish>> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType,
        groupingBy(dish -> {
            if (dish.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET;
                else if (dish.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL;
                else return CaloricLevel.FAT;
        })));
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进阶通过partitioningBy进行分区

分区是特殊的分组,它分类依据是true和false,所以返回的结果最多可以分为两组

Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(partitioningBy(Dish :: isVegetarian))
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等同于

Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian))
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这个例子可能并不能看出分区和分类的区别,甚至觉得分区根本没有必要,换个明显一点的例子:

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, List<Integer>> result = integerList.stream().collect(partitioningBy(i -> i < 3));
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返回值的键仍然是布尔类型,但是它的分类是根据范围进行分类的,分区比较适合处理根据范围进行分类

总结

通过使用Stream API可以简化代码,同时提高了代码可读性,赶紧在项目里用起来。讲道理在没学Stream API之前,谁要是给我在应用里写很多LambdaStream API,飞起就想给他一脚。我想,我现在可能爱上他了【嘻嘻】。同时使用的时候注意不要将声明式和命令式编程混合使用,前几天刷segment刷到一条:

 

imango老哥说的很对,别用声明式编程的语法干命令式编程的勾


作者:何甜甜在吗
链接:https://juejin.cn/post/6844903945005957127
来源:稀土掘金
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标签:Stream,stream,integerList,代码,List,API,复制,Dish
来源: https://blog.csdn.net/haifei0926/article/details/122423671