Java8中stream和functional interface怎么用

這篇文章主要為大家展示了“Java8中stream和functional interface怎么用”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Java8中stream和functional interface怎么用”這篇文章吧。

generate 與 Supplier

stream 最常見的來源是 Collection。Collection 是一組可遍歷元素的抽象容器。它有兩大類實現：不允許重復元素的 Set 和允許重復的 List。只要在某個 Collection 對象后面加上 .stream() 或者 .parallelStream() 就可以得到相應的 stream 了。

如果沒有現成的 Collection，或者 Collection 太大根本存不下，還有什么辦法可以生成 stream 么？如果知道生成 stream 中每個元素的算法，就可以無中生有造出一個 stream 來。這里用到的是方法 Stream.generate()，它依賴于一個函數式接口 Supplier。

static <T> Stream<T> generate(Supplier<T> s);

Supplier 的方法 get() 在每次調用時都返回一個 T 的對象。因為 get() 方法不接收任何參數，所以使用 generate 時，代碼總是會寫成類似 () -> returnValue 的樣子。

另外，由于 get() 可以被調用無限多次，因此通過 generate 生成的 stream 也是無限長的，必要時可以通過 .limit() 截取前若干個元素。

例如，如果想獲得一個無限長的隨機 UUID 序列，可以使用下面的方法：

Stream<UUID> infiniteUUIDStream = Stream.generate(() -> UUID.randomUUID());

想要獲取諸如 1 ~ 10 這樣的序列也是可行的，但需要一個 helper class 記錄當前狀態，這里就不提供案例了。

forEach 與 Consumer

知道了如何生成 stream，也要知道如何消費它。既然 stream 可以從 Collection 來，那么最后應該也能變成 Collection，這就是 collect() 的功勞了。collect() 接收一個 Collector 作為參數，返回從 stream 生成的 Collection 對象。不過這個 Collector 不是函數式接口，所以不屬于本文的重點。下面著重講解的是 forEach 方法。

void forEach(Consumer<? super T> action);

forEach 與函數式接口 Consumer 配合工作，Consumer 的 void accept(T t) 方法就是來消費 stream 中的各個元素的。因為 accept 接收單個元素 T 作為參數，forEach 會寫成 e -> statement 的形式，其中 statement 不返回任何值。

比如，逐行打印 stream 中的每一個元素，就可以寫作：

stream.forEach(e -> System.out.println(e));

或者通過方法引用進一步簡化：

stream.forEach(System.out::println);

reduce 與 BinaryOperator

除了 forEach 這種吞噬元素的終結型操作以外，使用 stream 中的元素還有兩種常見的模式。第一種依舊是終結型操作：整合所有的元素，最后返回一個單一的值，我們把這個操作稱作 reduce。第二種則是過程性操作，它讓每個元素都有自己對應的返回值，之后重組成為新的 stream，以便下一步繼續利用。我們把第二種操作稱為 map。把剛剛提及的這兩個操作結合起來，就是大名鼎鼎的 MapReduce 了（誤）。

reduce 與一種特殊的函數式接口搭配使用，它叫 BinaryOperator。BinaryOperator<T> 的原型是 BiFunction<T, T, T>，那這個 BiFunction 又是怎么回事呢？原來，BiFunction<T, U, R> 是一個寬泛的函數式接口，它的方法 R apply(T t, U u) 接受類型為 T 和 U 的兩個參數，并返回一個類型為 R 的值。如果 T U R 這三者的類型相同，就可以寫作 BiFunction<T, T, T>。因為這種用法尤其常見，于是它有了自己專屬的名字，即 BinaryOperator<T>。最常見的 BinaryOperator 當屬二元算術操作，我們熟知的加減乘除都屬于這個范疇。

講解 reduce 時最常見的例子就是求一個 stream 中所有元素之和了：

// stream: Stream<Integer>
Optional<Integer> sum = stream.reduce((a, b) -> a + b);

我們可以看出，reduce 方法的特征是 (a, b) -> returnValue。它返回的結果是 Optional，我們可以用 .isPresent() 查看是否為空值；當值不為空時，用 .get() 獲取數據。

map 與 Function

map 或許是 stream 中使用最為廣泛的一個操作了。與 reduce 涉及的 BiFunction 不同，與 map 配套使用的函數式接口是略為簡單的 Function。它同樣是一個寬泛的函數式接口，同時也是函數式接口最著名的代表。Function<T, R> 的方法 R apply(T t) 接受一個類型為 T 的參數，并返回一個類型為 R 的值。map 所做的事情，就是把這個 Function 應用于 stream 中的每一個元素，以得到一個新的全部由 R 組成的 stream。

比如說，把一個 stream 中的每一個字符串都變成大寫：

// original: Stream<String>
Stream<String> transformed = original.map(e -> e.toUpperCase());

map 方法的特征是 e -> returnValue。正如我們之前用過的 System.out::println 一樣，這里也可以使用方法引用簡化代碼，只要引用的方法符合 map 預期的類型即可：傳入一個 T 參數，返回一個 R 值。

// original: Stream<String>
Stream<String> transformed = original.map(String::toUpperCase);

filter 與 Predicate

介紹了 forEach，reduce 和 map 這些重量級的操作，下面我們來處理一個尷尬的問題：如果這個 stream 中有我們不想要的元素怎么辦？答案是使用 filter 把他們踢出去。

與 filter 搭配使用的函數式接口是 Predicate。Predicate<T> 的方法 boolean test(T t) 接受一個類型為 T 的參數，并返回 true 或是 false。我們可以認為 Predicate<T> 就是特異化的 Function<T, boolean>，因為它使用得足夠廣泛，所以自立門戶成為一套單獨的接口。

在下面的例子中，程序只打印 stream 中的偶數：

// stream: Stream<Integer>
stream.filter(e -> e % 2 == 0).forEach(System.out::println);

可以看出，由于 Predicate 是一種特異的 Function，所以 filter 方法的特征與 map 在外觀上如出一轍。不過 filter 要保證 e -> returnValue 中的 returnValue 是一個 boolean，否則編譯會報錯。

sorted 與 Comparator

最后來看看 stream 中非常強大的 sorted 方法，它允許我們自定義比較規則對 stream 中的元素排序。與 sorted 搭配的函數式接口是 Comparator，Comparator<T> 使用 int compare(T o1, T o2) 方法比較兩個 T 類型的對象。排序正是通過比較對象之間的相對大小實現的。

接下來的例子將 stream 中的浮點數按絕對值的升序排列，并打印出來：

// stream: Stream<Double>
stream.sorted((a, b) -> {
 double diff = a - b;
 if (diff < 0) return -1;
 else if (diff > 0) return 1;
 else return 0;
 }).forEach(System.out::println);

不難看出，sorted 方法的特征與 reduce 比較相似，都是 (a, b) -> returnValue 的結構，但是要保證 returnValue 是 int 類型。

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