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关于java:常用的Lambda表达式案例解析工作中都会用到

jiezi

咱们日常工作中，Lambda 应用比拟多的场景，就是汇合类下的 Lambda 流操作，往往几行代码能够帮忙咱们实现简单代码

接下来咱们把 Lambda 流的罕用办法用案列解说一下。

ForEach

汇合的遍历 forEach 办法 

public void testForEach(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};

        list.forEach(s-> System.out.println(s));
    }

Collect

将操作后的对象转化为新的对象 

public void testCollect(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("2");
        }};

        // 转换为新的 list
        List newList = list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s)).collect(Collectors.toList());
    }

Filter

Filter 为过滤的意思，只有满足 Filter 表达式的数据就能够留下来，不满足的数据被过滤掉 

public void testFilter() {List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};        
        
        list.stream()
                // 过滤掉咱们心愿留下来的值
                // 示意咱们心愿字符串是 1 能留下来
                // 其余的过滤掉
                .filter(str -> "1".equals(str))
                .collect(Collectors.toList());
    }

Map

map 办法能够让咱们进行一些流的转化，比方原来流中的元素是 A，通过 map 操作，能够使返回的流中的元素是 B

public void testMap() {List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};
        // 通过 map 办法 list 中元素转化成 小写
        List<String> strLowerList = list.stream()
                .map(str -> str.toLowerCase())
                .collect(Collectors.toList());
    }

MapToInt

mapToInt 办法的性能和 map 办法一样，只不过 mapToInt 返回的后果曾经没有泛型，曾经明确是 int 类型的流了，源码如下：

public void testMapToInt() {List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};
        list.stream()
                .mapToInt(s->Integer.valueOf(s))
                // 肯定要有 mapToObj，因为 mapToInt 返回的是 IntStream，因为曾经确定是 int 类型了
                // 所有没有泛型的，而 Collectors.toList() 强制要求有泛型的流，所以须要应用 mapToObj
                // 办法返回有泛型的流
                .mapToObj(s->s)
                .collect(Collectors.toList());

        list.stream()
                .mapToDouble(s->Double.valueOf(s))
                // DoubleStream/IntStream 有许多 sum（求和）、min（求最小值）、max（求最大值）、average（求平均值）等办法
                .sum();}

Distinct

distinct 办法有去重的性能 

public void testDistinct(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("2");
        }};
        list.stream()
                .map(s -> Integer.valueOf(s))
                .distinct()
                .collect(Collectors.toList());
    }

Sorted

Sorted 办法提供了排序的性能，并且容许咱们自定义排序 

public void testSorted(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};
        list.stream()
                .map(s -> Integer.valueOf(s))
                // 等同于 .sorted(Comparator.naturalOrder()) 天然排序
                .sorted()
                .collect(Collectors.toList());

        // 自定义排序器
        list.stream()
                .map(s -> Integer.valueOf(s))
                // 反天然排序
                .sorted(Comparator.reverseOrder())
                .collect(Collectors.toList());
    }

groupingBy

groupingBy 是可能依据字段进行分组，toMap 是把 List 的数据格式转化成 Map 的格局 

public void testGroupBy(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("2");
        }};

        Map<String, List<String>> strList = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(s -> {if("2".equals(s)) {return "2";}else {return "1";}
        }));
    }

FindFirst

findFirst 示意匹配到第一个满足条件的值就返回 

public void testFindFirst(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("2");
        }};
        
        list.stream()
                .filter(s->"2".equals(s))
                .findFirst()
                .get();
        
        // 避免空指针
        list.stream()
                .filter(s->"2".equals(s))
                .findFirst()
                // orElse 示意如果 findFirst 返回 null 的话，就返回 orElse 里的内容
                .orElse("3");

        Optional<String> str= list.stream()
                .filter(s->"2".equals(s))
                .findFirst();
        // isPresent 为 true 的话，示意 value != null
        if(str.isPresent()){return;}
    }

Reduce

reduce 办法容许咱们在循环外面叠加计算值 

public void testReduce(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};
        
        list.stream()
                .map(s -> Integer.valueOf(s))
                // s1 和 s2 示意循环中的前后两个数
                .reduce((s1,s2) -> s1+s2)
                .orElse(0);

        list.stream()
                .map(s -> Integer.valueOf(s))
                // 第一个参数示意基数，会从 100 开始加
                .reduce(100,(s1,s2) -> s1+s2);
    }

Peek

peek 办法很简略，咱们在 peek 办法外面做任意没有返回值的事件，比方打印日志 

public void testPeek(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};
        list.stream().map(s -> Integer.valueOf(s))
                .peek(s -> System.out.println(s))
                .collect(Collectors.toList());
    }

Limit

limit 办法会限度输入值个数，入参是限度的个数大小 

public void testLimit(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("3");
        }};
        list.stream()
                .map(s -> Integer.valueOf(s))
                .limit(2L)
                .collect(Collectors.toList());
    }

Max，Min

通过 max、min 办法，能够获取汇合中最大、最小的对象 

public void testMaxMin(){List<String> list = new ArrayList<String>() {{add("1");
            add("2");
            add("2");
        }};

        list.stream().max(Comparator.comparing(s -> Integer.valueOf(s))).get();
        list.stream().min(Comparator.comparing(s -> Integer.valueOf(s))).get();}

总结

本文咱们介绍十几种 Lambda 表达式罕用的办法

懂这些，这样你在工作中遇到简单数据结构转化时，必定会得心应手了。

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