JDK8不是只有Lambda香,还有你更想不到的呢!

继续上次的话题,阿粉昨天带着大家伙看了 Lambda表达式,是不是感觉真香,哈哈哈,今天这个绝对是更香的存在,因为之前因为阿粉用JDK7写的代码,还没老宫吐槽了很久,他是什么呢?阿粉来带大家看一下。

流是什么鬼东西

不知道大家眼中的流是什么,大家知道官方是怎么说的么?

流是Java API的新成员,它允许你以声明性方式处理数据集合(通过查询语句来表达,而不是临时编写一个实现)。

就现在来说,你可以把它们看成遍历数据集的高级迭代器。。此 外,流还可以透明地并行处理,你无需写任何多线程代码了!现在阿粉先带大家来看使用流,后边阿粉还会带大家来仔细的分析流和并行化。

下面我们来看看使用流的好处吧。

需求: 返回低 热量的菜肴名称

之前在Java7中的代码

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    List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>();
        for(Dish d: menu){
            if(d.getCalories() < 400){ //用累加器筛选元素
            lowCaloricDishes.add(d);
            }
        }
      Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator<Dish>() { //用匿名类对菜肴排序
        public int compare(Dish d1, Dish d2){
            return Integer.compare(d1.getCalories(), d2.getCalories());
        }
     });
     List<String> lowCaloricDishesName = new ArrayList<>();
        for(Dish d: lowCaloricDishes){
            lowCaloricDishesName.add(d.getName()); //处理排序后的菜名列表
        }
     

在阿粉写这段代码的时候,老宫当时看到就怼我了,你写的什么玩意,垃圾代码,竟然还有一个垃圾的变量 lowCaloricDishes

在这段代码中 lowCaloricDishes 它唯一的作用就是作为一次性的中间容器。

于是出现了下面一幕,一个争着给我安利黑科技的人,直接把阿粉拉起来,自己坐下来给我改代码,大家能脑补一下那个画面么?

改良之后的Java8:

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import static java.util.Comparator.comparing;
import static java.util.stream.Collectors.toList;
List<String> lowCaloricDishesName =
            menu.stream()
                .filter(d -> d.getCalories() < 400)
                .sorted(comparing(Dish::getCalories))
                .map(Dish::getName)
                .collect(toList());
 //并且这个可恨的家伙告诉我,为了利用多核架构并行执行这段代码,还可以把stream()换成parallelStream():
 
 List<String> lowCaloricDishesName =
             menu.parallelStream()
                 .filter(d -> d.getCalories() < 400)
                 .sorted(comparing(Dish::getCalories))
                 .map(Dish::getName)
                 .collect(toList());
 

大家仔细看这个代码了么?发现什么优点了么?没有的话我来给大家说:

  • 代码是以声明性方式写的:说明想要完成什么(筛选热量低的菜肴)而不是说明如 何实现一个操作(利用循环和if条件等控制流语句)。这种方法加上行为参数化让你可以轻松应对变化的需求:你很容易再创建一个代 码版本,利用Lambda表达式来筛选高卡路里的菜肴,而用不着去复制粘贴代码。

  • 你可以把几个基础操作链接起来,来表达复杂的数据处理流水线(在filter后面接 上sorted、map和collect操作,同时保持代码清晰可读。

  • filter的结果被传给了sorted方法,再传给map方法,最后传给collect方法。

在阿粉眼中,新的Stream API表达能力简直不要太强啊。

那我们是不是可以总结一下这个流到底是什么了?其实说白了,流就是从支持数据处理操作的源生成的元素序列

  • 元素序列:

    就像集合一样,流也提供了一个接口,可以访问特定元素类型的一组 有序值。因为集合是数据结构,所以它的主要目的是以特定的时间/空间复杂度存储和访问元素(如ArrayList 与 LinkedList)。但流的目的在于表达计算,比如你前面见到的filter、sorted和map。集合讲的是数据,流讲的是计算。

  • 流会使用一个提供数据的源,如集合、数组或输入/输出资源。 请注意,从有 序集合生成流时会保留原有的顺序。由列表生成的流,其元素顺序与列表一致。

  • 数据处理操作

    流的数据处理功能支持类似于数据库的操作,以及函数式编程语 言中的常用操作,如filter、map、reduce、find、match、sort等。流操作可以 顺序执行,也可并行执行

## 2.流的特点

  • 流水线——很多流操作本身会返回一个流,这样多个操作就可以链接起来,形成一 个大的流水线。这让我们下一章中的一些优化成为可能,如延迟和短路。流水线的 操作可以看作对数据源进行数据库式查询。

  • 内部迭代——与使用迭代器显式迭代的集合不同,流的迭代操作是在背后进行的。

我们来看一段代码:

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import static java.util.stream.Collectors.toList;
List<String> threeHighCaloricDishNames =
    menu.stream()  //从menu获得流(菜肴列表)
        .filter(d -> d.getCalories() > 300)  //建立操作流水线:首先选出高热量的菜肴
        .map(Dish::getName) //获取菜名
        .limit(3)  //只选择头三个
        .collect(toList()); //将结果保存在另一个List中
        
    System.out.println(threeHighCaloricDishNames);

在本例中,我们先是对menu调用stream方法,由菜单得到一个流。数据源是菜肴列表 (菜单),它给流提供一个元素序列。接下来,对流应用一系列数据处理操作:filter、map、limit和collect。除了collect之外,所有这些操作都会返回另一个流,这样它们就可以接成一条流水线,于是就可以看作对源的一个查询。

最后,collect操作开始处理流水线,并返回结果(它和别的操作不一样,因为它返回的不是流,在这里是一个List)。在调用collect之前,没有任何结果产生,实际上根本就 没有从menu里选择元素。你可以这么理解:链中的方法调用都在排队等待,直到调用collect。

  • filter——接受Lambda,从流中排除某些元素。在本例中,通过传递lambda d -> d.getCalories() > 300,选择出热量超过300卡路里的菜肴。

  • map——接受一个Lambda,将元素转换成其他形式或提取信息。在本例中,通过传递 方法引用Dish::getName,相当于Lambda d -> d.getName(),提取了每道菜的菜名

  • limit——截断流,使其元素不超过给定数量。

  • collect——将流转换为其他形式。在本例中,流被转换为一个列表。它看起来有点 儿像变魔术,我们在第6章中会详细解释collect的工作原理。现在,你可以把 collect看作能够接受各种方案作为参数,并将流中的元素累积成为一个汇总结果的 操作。这里的toList()就是将流转换为列表的方案。

阿粉在这里再问大家一句,香不香?你就看看这代码量,香不香,想不想学习,想学的话继续关注我们呦,鸭血粉丝将会给大家继续带来好看的干货。

在文章最后,阿粉给大家放一些经常用的。

forEach

Stream 提供了新的方法 ‘forEach’ 来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数:

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Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

map

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List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
// 获取对应的平方数
List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());

filter

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List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

limit

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Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
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