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Java Stream 流操作有什么作用

发布时间:2021-06-18 11:33:39 来源:亿速云 阅读:186 作者:chen 栏目:编程语言

这篇文章主要讲解了“Java Stream 流操作有什么作用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Java Stream 流操作有什么作用”吧!

一、介绍

我们都知道,从 Java8 开始,jdk 新增加了一个 Stream  类,用来补充集合类,它的强大,相信用过它的朋友,能明显的感受到,不用使用for循环就能对集合作出很好的操作。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

这种风格将要处理的元素集合看作一种流, 流在管道中传输, 并且可以在管道的节点上进行处理, 比如筛选, 排序,聚合等。

元素流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由最终操作(terminal  operation)得到前面处理的结果。

操作流程如下:

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+ | stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect| +--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

采用 Stream API 可以极大提高 Java 程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

下面,我们就以实际的日常开发编程风格做对比,学习完 Stream 的编程风格之后,我敢保证,你会爱上它!

二、遍历操作

2.1、遍历集合

日常开发中,我们经常需要需要遍历集合对象中的元素,例如,我们会采用如下方式进行遍历元素,然后过滤出某个字段的集合,jdk7 的操作:

/**  * jdk7 从集合对象中获取用户ID集合  * @param userList  * @return  */ public List<Long> getUserIds(List<User> userList){     List<Long> userIds = new ArrayList<>();     for (User user : userList) {         userIds.add(user.getUserId());     }     return userIds; }

当采用 Stream 编程之后,只需要通过一行代码,即可实现:

/**  * jdk8 从集合对象中获取用户ID集合  * @param userList  * @return  */ public List<Long> getUserIds(List<User> userList){     List<Long> userIds = userList.stream().map(User::getUserId).collect(Collectors.toList());     return userIds; }

2.2、筛选元素

筛选元素,是日常开发中经常会碰到,例如在 jdk7,我们会这么操作:

/**  * jdk7 从集合对象中过滤出用户ID不为空的数据  * @param userList  * @return  */ public List<Long> getUserIds7(List<User> userList){     List<Long> userIds = new ArrayList<>();     for (User user : userList) {         if(user.getUserId() != null){             userIds.add(user.getUserId());         }     }     return userIds; }

采用 Stream api,我们只需要通过filter方法来筛选出需要的数据,即可过滤出用户ID不为空的数据。

/**  * jdk8 从集合对象中筛选出用户ID不为空的数据  * @param userList  * @return  */ public List<Long> getUserIds8(List<User> userList){     List<Long> userIds = userList.stream().filter(item -> item.getUserId() != null).map(User::getUserId).collect(Collectors.toList());     return userIds; }

2.3、删除重复的内容

如果你想对返回的集合内容排除重复的数据,操作也很简单,在合并的时候使用Collectors.toSet()即可!

/**  * jdk8 从集合对象中筛选出用户ID不为空的数据,并进行去重  * @param userList  * @return  */ public Set<Long> getUserIds(List<User> userList){     Set<Long> userIds = userList.stream().filter(item -> item.getUserId() != null).map(User::getUserId).collect(Collectors.toSet());     return userIds; }

2.4、数据类型转换

在实际的开发过程中,经常会出现数据类型定义不一致的问题,例如有的系统,使用String接受,有的是用Long,对于这种场景,我们需要将其转换,操作也很简单

/**  * jdk8 将Long类型数据转换成String类型  * @param userIds  * @return  */ public List<String> getUserIds10(List<Long> userIds){     List<String> userIdStrs = userIds.stream().map(x -> x.toString()).collect(Collectors.toList());     return userIdStrs; }

2.5、数组转集合

我们还会碰到,前端传给我们的是一个数组,但是我们需要转成集合,采用 stream api 操作也很简单!

public static void main(String[] args) {         //创建一个字符串数组         String[] strArray = new String[]{"a","b","c"};         //转换后的List 属于 java.util.ArrayList 能进行正常的增删查操作         List<String> strList = Stream.of(strArray).collect(Collectors.toList()); }

三、集合转Map操作

在实际的开发过程中,还有一个使用最频繁的操作就是,将集合元素中某个主键字段作为key,元素作为value,来实现集合转map的需求,这种需求在数据组装方面使用的非常多,尤其是在禁止连表  sql 查询操作的公司,视图数据的拼装只能在代码层面来实现。

例如下面这段代码,角色表里面关联角色组ID信息,当查询角色信息的时候,需要把角色组名称也展示处理,采用map方式来匹配,效率会非常高。

实际代码案例分享

//角色组ID集合 Set<Long> roleGroupIds = new HashSet<>(); //查询所有的角色信息 List<RoleInfo> dbList = roleInfoMapper.findByPage(request); for (RoleInfo source : dbList) {     roleGroupIds.add(source.getRoleGroupId());     RoleInfoDto result = new RoleInfoDto();     BeanUtils.copyProperties(source, result);     resultList.add(result); } //查询角色组信息 if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupIds)) {     List<RoleGroupInfo> roleGroupInfoList = roleGroupInfoMapper.selectByIds(new ArrayList<>(roleGroupIds));     if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupInfoList)) {      //将List转换成Map,其中id主键作为key,对象作为value         Map<Long, RoleGroupInfo> sourceMap = new HashMap<>();         for (RoleGroupInfo roleGroupInfo : roleGroupInfoList) {             sourceMap.put(roleGroupInfo.getId(), roleGroupInfo);         }   //封装角色组名称         for (RoleInfoDto result : resultList) {             if (sourceMap.containsKey(result.getRoleGroupId())) {                 result.setRoleGroupName(sourceMap.get(result.getRoleGroupId()).getName());             }         }     } }

3.1、集合转 map(不分组)

在 jdk7 中,将集合中的元素转 map,我们通常会采用如下方式。

/**  * jdk7 将集合转换成Map,其中用户ID作为主键key  * @param userList  * @return  */ public Map<Long, User> getMap(List<User> userList){     Map<Long, User> userMap = new HashMap<>();     for (User user : userList) {         userMap.put(user.getUserId(), user);     }     return userMap; }

在 jdk8 中,采用 stream api的方式,我们只需要一行代码即可实现

/**  * jdk8 将集合转换成Map,其中用户ID作为主键key,如果集合对象有重复的key,以第一个匹配到的为主  * @param userList  * @return  */ public Map<Long, User> getMap(List<User> userList){     Map<Long, User> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) -> k1));     return userMap; }

打开Collectors.toMap方法源码,一起来看看到底是啥。

public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper,                                 Function<? super T, ? extends U> valueMapper,                                 BinaryOperator<U> mergeFunction) {     return toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction, HashMap::new); }

从参数表可以看出:

  • 第一个参数:表示 key

  • 第二个参数:表示 value

  • 第三个参数:表示某种规则

上文中的Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) ->  k1),表达的意思就是将userId的内容作为key,v -> v是表示将元素user作为value,其中(k1,k2) ->  k1表示如果存在相同的key,将第一个匹配的元素作为内容,第二个舍弃!

3.2、集合转map(分组)

在实际的操作中,有一些场景需要我们将相同的key,加入到一个集合,而不是覆盖,哪改如何做呢?

如果是采用 jdk7,我们大概会这么做。

/**  * jdk7 将集合转换成Map,将相同的key,加入到一个集合中,实现分组  * @param userList  * @return  */ public Map<Long, List<User>> getMapGroup(List<User> userList){     Map<Long, List<User>> userListMap = new HashMap<>();     for (User user : userList) {         if(userListMap.containsKey(user.getUserId())){             userListMap.get(user.getUserId()).add(user);         } else {             List<User> users = new ArrayList<>();             users.add(user);             userListMap.put(user.getUserId(), users);         }     }     return userListMap; }

而在 jdk8 中,采用 stream api的方式,我们只需要一行代码即可实现

/**  * jdk8 将集合转换成Map,将相同的key,加入到一个集合中,实现分组  * @param userList  * @return  */ public Map<Long, List<User>> getMapGroup(List<User> userList){     Map<Long, List<User>> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserId));     return userMap; }

四、分页操作

stream api 的强大之处还不仅仅是对集合进行各种组合操作,还支持分页操作。

例如,将如下的数组从小到大进行排序,排序完成之后,从第1行开始,查询10条数据出来,操作如下:

//需要查询的数据 List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5,10, 6, 20, 30, 40, 50, 60, 100); List<Integer> dataList= numbers.stream().sorted((x, y) -> x.compareTo(y)).skip(0).limit(10).collect(Collectors.toList()); System.out.println(dataList.toString());

其中skip参数表示第几行,limit表示查询的数量,类似页容量!

五、查找与匹配操作

stream api 还支持对集合进行查找,同时还支持正则匹配模式。

  • allMatch(检查是否匹配所有元素)

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); boolean allMatch = list.stream()//         .allMatch(x -> x > 2);//是否全部元素都大于2 System.out.println(allMatch);
  • findFirst(返回第一个元素)

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); Optional<Integer> first = list.stream()//         .findFirst(); Integer val = first.get(); System.out.println(val);//输出10

reduce(可以将流中元素反复结合起来,得到一个值)

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); Integer result = list.stream()//     .reduce(2, Integer::sum); System.out.println(result);//输出27,其实相当于2+10+5+7+3,就是一个累加

stream api 支持的操作方法非常多,这里只列举了几种类型,具体在使用的时候,可以参考官网接口文档说明!

六、并行操作

所谓并行,指的是多个任务在同一时间点发生,并由不同的cpu进行处理,不互相抢占资源;而并发,指的是多个任务在同一时间点内同时发生了,但由同一个cpu进行处理,互相抢占资源。

这点上大家一定要区分清楚,别弄混了!

stream api 的并行操作和串行操作,只有一个方法区别,其他都一样,例如下面我们使用parallelStream来输出空字符串的数量:

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl"); // 采用并行计算方法,获取空字符串的数量 long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

在实际使用的时候,并行操作不一定比串行操作快!对于简单操作,数量非常大,同时服务器是多核的话,建议使用Stream并行!反之,采用串行操作更可靠!

感谢各位的阅读,以上就是“Java Stream 流操作有什么作用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Java Stream 流操作有什么作用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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