56.Stream流式编程
Stream流
- 说到Stream便容易想到I/O Stream,而实际上,谁规定“流”就一定是“IO流”呢?在Java 8中,得益于Lambda所带来的函数式编程,引入了一个全新的Stream概念,用于解决已有集合类库既有的弊端。
- 当需要对多个元素进行操作(特别是多步操作)的时候,考虑到性能及便利性,我们应该首先拼好一个“模型”步骤方案,然后再按照方案去执行它。
- 诸如
filter
、map
、skip
都是在对函数模型进行操作,集合元素并没有真正被处理。只有当终结方法 类似于count
,forEach
执行的时候,整个模型才会按照指定策略执行操作。而这得益于Lambda的延迟执行特性。就相当于现将流水线硬件先建立好,然后再启动流水线!
“Stream流”其实是一个集合元素的函数模型(处理的步骤方法),它并不是集合,也不是数据结构,其本身并不存储任何元素(或其地址值)。
Stream
(流)是一个来自数据源的元素队列- 元素是特定类型的对象,形成一个队列,Java中的Stream并不会存储元素,而是按需计算。
- 数据源流的来源,可以使集合、数组等。
- Pipelining:中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道, 如同流式风格(
fluentstyle
)。 这样做可以对操作进行优化, 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting) - 内部迭代:以前对集合遍历都是通过
Iterator
或者增强for
的方式, 显式的在集合外部进行迭代, 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式,流可以直接调用遍历方法。
- 获取一个数据源(Source)
- 数据转换
- 执行操作获取险要的结果
一、获取流
java.util.stream.Stream
是Java 8新加入的最常用的流接口。【这并不是一个函数式接口。】,获取流有一下几种方式- 所有的
Collection
集合都可以通过stream
默认方法获取流 -
Stream
接口的静态方法of
可以获取数组对应的流
java.util.Collection
接口中加入了默认方法default stream
用来获取流,所以其所有实现类均可获取流List list = new ArrayList<>();
Stream st1 = list.stream();
Set set = new HashSet<>();
Stream st2 = set.stream();
Vector vector = new Vector<>();
Stream st3 = vector.stream();
2.根据Map获取流
【56.Stream流式编程】
java.util.Map
接口不是 Collection
的子接口,且其K-V
数据结构不符合流元素的单一特征,所以获取对应的流需要分key
、value
或entry
等情况Map map = new HashMap<>();
Stream keyStream = map.keySet().stream();
Stream valueStream = map.values().stream();
Stream entryStream = map.entrySet().stream();
3.根据数组获取流
如果使用的不是集合或映射而是数组,由于数组对象不可能添加默认方法,所以
Stream
接口中提供了静态方法of
,使用很简单of方法的签名是可变长参数
String[] array = {"张三","李四","王二","麻子"};
Stream st1 = Stream.of(array);
二、常用方法 流模型的操作很丰富,这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种:
- 延迟方法:返回值任然是Stream接口自身类型的方法,因此支持链式调用(除了终结方法外,其他都是方法均为延迟方法)
- 终结方法:返回值类型不再是Stream接口自身类型的方法,因此不再支持类似StringBuilder【add的链式调用】那样的链式调用,这里介绍
count
和forEach
方法其他终结方法请参考API
虽然方法名字叫
forEach
,但是与for
循环中的“for-each
”昵称不同。void forEach(Consumer super T> action);
基本使用:java.util.function.Consumer
接口是一个消费型接口。Consumer
接口中包含抽象方法void accept(T t)
,意为消费一个指定泛型的数据。
Stream st1 = Stream.of("张三","李四","王二","麻子");
st1.forEach(System.out::println);
// 等同于如下代码
// st1.forEach(s -> System.out.println(s));
2.过滤:filter
可以通过
filter
方法将一个流转换成另一个子集流。方法签名Stream filter(Predicate super T> predicate);
该接口接收一个
Predicate
函数式接口参数(可以是一个Lambda或方法引用)作为筛选条件。基本使用:java.util.stream.Predicate
函数式接口唯一的抽象方法为boolean test(T t);
,该方法将会产生一个boolean值结果,代表指定的条件是否满足。如果结果为true,那么Stream流的 filter 方法将会留用元素;如果结果为false,那么 filter 方法将会舍弃元素。
Stream.of("张三","李四","王二","麻子","张三丰","张无忌")
.filter(s -> s.startsWith("张"))
.forEach(System.out::println);
3.映射:map
如果需要将流中的元素映射到另一个流中,可以使用map方法,方法签名:
Stream map(Function super T, ? extends R> mapper);
该接口需要一个Function函数式接口,可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流
此前我们已经学习过 java.util.stream.Function 函数式接口,其中唯一的抽象方法为:R apply(T t);
,这可以将一种T类型转换成为R类型,而这种转换的动作,就称为“映射”。
Stream.of("1","2","3","4","5","6")
.map(Integer::parseInt)
.forEach(s -> System.out.println(s*10));
这段代码中, map 方法的参数通过方法引用,将字符串类型转换成为了int类型(并自动装箱为 Integer 类对象)。
4.统计个数:count
正如旧集合
Collection
当中的size
方法一样,流提供count
方法来数一数其中的元素个数:long count();
该方法返回一个long值代表元素个数(不再像旧集合那样是int值)。基本使用:
System.out.println(Stream.of("1", "2", "3", "4", "5", "6")
.map(Integer::parseInt)
.count());
5.取前几个:limit
limit
方法可以对流进行截取,只取用前n个。方法签名:Stream limit(long maxSize);
参数是一个long型,如果集合当前长度大于参数则进行截取;否则不进行操作。基本使用
Stream.of("1", "2", "3", "4", "5", "6")
.limit(1)
.forEach(System.out::println);
6.跳过前几个:skip
如果希望跳过前几个元素,可以使用skip方法获取一个截取之后的新流;
Stream skip(long n);
如果流的当前长度大于n,则跳过前n个;否则将会得到一个长度为0的空流。
Stream.of("1", "2", "3", "4", "5", "6")
.skip(5)
.forEach(System.out::println);
7.组合:cocat
如果有两个流,希望合并成为一个流,那么可以使用
Stream
接口的静态方法concat
static Stream concat(Stream extend T> a, Stream extends T> b)
这是一个静态方法,与java.lang.String
当中的concat
方法是不同的。
Stream.concat(
Stream.of("1", "2", "3", "4", "5", "6"),
Stream.of("7")
).forEach(System.out::println);
8.验证流的工作方式
流的工作方式为:先建立流水线[Lambda表达式的延迟执行],然后通过内部迭代迭代一个走一个,。。。
ArrayList arr = new ArrayList<>();
arr.add("张翠山");
arr.add("张无忌");
arr.add("张大侠");
arr.add("张三丰");
arr.add("张傻屌");
arr.stream().filter(s -> {
System.out.println("@1");
return s.startsWith("张");
}).filter(s -> {
System.out.println("#2");
return s.length() == 3;
}).forEach(System.out::println);
运行结果
@1
#2
张翠山
@1
#2
张无忌
@1
#2
张大侠
@1
#2
张三丰
@1
#2
张傻屌
9.并发流的两种获取方式
并发流就是把多扩展几个流水线,将数据成几段交给这些流水线执行。每个流水线拿到上每次只有一个数据在跑。
并发流的两种获取方式:
Collection coll = new ArrayList<>();
Stream parallelStream1 = coll.parallelStream();
Stream parallelStram2 = Stream.of(100,200,300,400,500).parallel();
单线程流和并发流的案例
int n = 100000000;
Integer[] arr = new Integer[n];
for (int i = 0;
i < arr.length;
i++) {
arr[i] = i;
}ArrayList first = new ArrayList<>();
ArrayList second = new ArrayList<>();
long start1 = System.currentTimeMillis();
Stream.of(arr)
.filter(a -> a % 2 == 0)
.filter(b -> b % 3 == 0)
.filter(c -> c % 5 == 0)
.filter(d -> d % 7 == 0)
.forEach(first::add);
long end1 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("单线程流:" + (end1 - start1) + "ms");
long start2 = System.currentTimeMillis();
Stream.of(arr).parallel()
.filter(a -> a % 2 == 0)
.filter(b -> b % 3 == 0)
.filter(c -> c % 5 == 0)
.filter(d -> d % 7 == 0)
.forEach(second::add);
long end2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("并发流耗时:" + (end2 - start2) + "ms");
执行结果
单线程流:1890ms
并发流耗时:828ms
三、综合应用
- 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名;存储到一个新集合中。
- 第一个队伍筛选之后只要前3个人;存储到一个新集合中。
- 第二个队伍只要姓张的成员姓名;存储到一个新集合中。
- 第二个队伍筛选之后不要前2个人;存储到一个新集合中。
- 将两个队伍合并为一个队伍;存储到一个新集合中。
- 根据姓名创建 Person 对象;存储到一个新集合中。
- 打印整个队伍的Person对象信息。
import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;
public class Main {
public static void main(String[] args) {List one = new ArrayList<>();
one.add("迪丽热巴");
one.add("宋远桥");
one.add("苏星河");
one.add("石破天");
one.add("石中玉");
one.add("老子");
one.add("庄子");
one.add("洪七公");
List two = new ArrayList<>();
two.add("古力娜扎");
two.add("张无忌");
two.add("赵丽颖");
two.add("张三丰");
two.add("尼古拉斯赵四");
two.add("张天爱");
two.add("张二狗");
Stream.concat(
one.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3),
two.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).skip(2)
).map(Person::new).forEach(System.out::println);
}
}class Person{
private String name;
public Person(String name) {
this.name = name;
}@Override
public String toString() {
return "person{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
}
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