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Java Stream 流操作有什么作用

發布時間:2021-06-18 11:33:39 來源:億速云 閱讀:180 作者:chen 欄目:編程語言

這篇文章主要講解了“Java Stream 流操作有什么作用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Java Stream 流操作有什么作用”吧!

一、介紹

我們都知道,從 Java8 開始,jdk 新增加了一個 Stream  類,用來補充集合類,它的強大,相信用過它的朋友,能明顯的感受到,不用使用for循環就能對集合作出很好的操作。

Stream 使用一種類似用 SQL 語句從數據庫查詢數據的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象。

這種風格將要處理的元素集合看作一種流, 流在管道中傳輸, 并且可以在管道的節點上進行處理, 比如篩選, 排序,聚合等。

元素流在管道中經過中間操作(intermediate operation)的處理,最后由最終操作(terminal  operation)得到前面處理的結果。

操作流程如下:

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

采用 Stream API 可以極大提高 Java 程序員的生產力,讓程序員寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。

下面,我們就以實際的日常開發編程風格做對比,學習完 Stream 的編程風格之后,我敢保證,你會愛上它!

二、遍歷操作

2.1、遍歷集合

日常開發中,我們經常需要需要遍歷集合對象中的元素,例如,我們會采用如下方式進行遍歷元素,然后過濾出某個字段的集合,jdk7 的操作:

/**  * jdk7 從集合對象中獲取用戶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; }

當采用 Stream 編程之后,只需要通過一行代碼,即可實現:

/**  * jdk8 從集合對象中獲取用戶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、篩選元素

篩選元素,是日常開發中經常會碰到,例如在 jdk7,我們會這么操作:

/**  * jdk7 從集合對象中過濾出用戶ID不為空的數據  * @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,我們只需要通過filter方法來篩選出需要的數據,即可過濾出用戶ID不為空的數據。

/**  * jdk8 從集合對象中篩選出用戶ID不為空的數據  * @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、刪除重復的內容

如果你想對返回的集合內容排除重復的數據,操作也很簡單,在合并的時候使用Collectors.toSet()即可!

/**  * jdk8 從集合對象中篩選出用戶ID不為空的數據,并進行去重  * @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、數據類型轉換

在實際的開發過程中,經常會出現數據類型定義不一致的問題,例如有的系統,使用String接受,有的是用Long,對于這種場景,我們需要將其轉換,操作也很簡單

/**  * jdk8 將Long類型數據轉換成String類型  * @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、數組轉集合

我們還會碰到,前端傳給我們的是一個數組,但是我們需要轉成集合,采用 stream api 操作也很簡單!

public static void main(String[] args) {         //創建一個字符串數組         String[] strArray = new String[]{"a","b","c"};         //轉換后的List 屬于 java.util.ArrayList 能進行正常的增刪查操作         List<String> strList = Stream.of(strArray).collect(Collectors.toList()); }

三、集合轉Map操作

在實際的開發過程中,還有一個使用最頻繁的操作就是,將集合元素中某個主鍵字段作為key,元素作為value,來實現集合轉map的需求,這種需求在數據組裝方面使用的非常多,尤其是在禁止連表  sql 查詢操作的公司,視圖數據的拼裝只能在代碼層面來實現。

例如下面這段代碼,角色表里面關聯角色組ID信息,當查詢角色信息的時候,需要把角色組名稱也展示處理,采用map方式來匹配,效率會非常高。

實際代碼案例分享

//角色組ID集合 Set<Long> roleGroupIds = new HashSet<>(); //查詢所有的角色信息 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); } //查詢角色組信息 if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupIds)) {     List<RoleGroupInfo> roleGroupInfoList = roleGroupInfoMapper.selectByIds(new ArrayList<>(roleGroupIds));     if (CollectionUtils.isNotEmpty(roleGroupInfoList)) {      //將List轉換成Map,其中id主鍵作為key,對象作為value         Map<Long, RoleGroupInfo> sourceMap = new HashMap<>();         for (RoleGroupInfo roleGroupInfo : roleGroupInfoList) {             sourceMap.put(roleGroupInfo.getId(), roleGroupInfo);         }   //封裝角色組名稱         for (RoleInfoDto result : resultList) {             if (sourceMap.containsKey(result.getRoleGroupId())) {                 result.setRoleGroupName(sourceMap.get(result.getRoleGroupId()).getName());             }         }     } }

3.1、集合轉 map(不分組)

在 jdk7 中,將集合中的元素轉 map,我們通常會采用如下方式。

/**  * jdk7 將集合轉換成Map,其中用戶ID作為主鍵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,我們只需要一行代碼即可實現

/**  * jdk8 將集合轉換成Map,其中用戶ID作為主鍵key,如果集合對象有重復的key,以第一個匹配到的為主  * @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; }

打開Collectors.toMap方法源碼,一起來看看到底是啥。

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); }

從參數表可以看出:

  • 第一個參數:表示 key

  • 第二個參數:表示 value

  • 第三個參數:表示某種規則

上文中的Collectors.toMap(User::getUserId, v -> v, (k1,k2) ->  k1),表達的意思就是將userId的內容作為key,v -> v是表示將元素user作為value,其中(k1,k2) ->  k1表示如果存在相同的key,將第一個匹配的元素作為內容,第二個舍棄!

3.2、集合轉map(分組)

在實際的操作中,有一些場景需要我們將相同的key,加入到一個集合,而不是覆蓋,哪改如何做呢?

如果是采用 jdk7,我們大概會這么做。

/**  * jdk7 將集合轉換成Map,將相同的key,加入到一個集合中,實現分組  * @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,我們只需要一行代碼即可實現

/**  * jdk8 將集合轉換成Map,將相同的key,加入到一個集合中,實現分組  * @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、分頁操作

stream api 的強大之處還不僅僅是對集合進行各種組合操作,還支持分頁操作。

例如,將如下的數組從小到大進行排序,排序完成之后,從第1行開始,查詢10條數據出來,操作如下:

//需要查詢的數據 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參數表示第幾行,limit表示查詢的數量,類似頁容量!

五、查找與匹配操作

stream api 還支持對集合進行查找,同時還支持正則匹配模式。

  • allMatch(檢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(返回第一個元素)

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

reduce(可以將流中元素反復結合起來,得到一個值)

List<Integer> list = Arrays.asList(10, 5, 7, 3); Integer result = list.stream()//     .reduce(2, Integer::sum); System.out.println(result);//輸出27,其實相當于2+10+5+7+3,就是一個累加

stream api 支持的操作方法非常多,這里只列舉了幾種類型,具體在使用的時候,可以參考官網接口文檔說明!

六、并行操作

所謂并行,指的是多個任務在同一時間點發生,并由不同的cpu進行處理,不互相搶占資源;而并發,指的是多個任務在同一時間點內同時發生了,但由同一個cpu進行處理,互相搶占資源。

這點上大家一定要區分清楚,別弄混了!

stream api 的并行操作和串行操作,只有一個方法區別,其他都一樣,例如下面我們使用parallelStream來輸出空字符串的數量:

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl"); // 采用并行計算方法,獲取空字符串的數量 long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

在實際使用的時候,并行操作不一定比串行操作快!對于簡單操作,數量非常大,同時服務器是多核的話,建議使用Stream并行!反之,采用串行操作更可靠!

感謝各位的閱讀,以上就是“Java Stream 流操作有什么作用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Java Stream 流操作有什么作用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!

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