深度掌握java stream 流操作,让你的代码高出一个逼格!
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!
七、小结
本文主要,围绕 jdk stream api 操作,结合实际的日常开发需求,做了简单总结和分享,鉴于笔者才疏学浅,可能也有理解不到位的地方,欢迎网友们批评指出!
文章转载自公众号:Java极客技术