Java 8 Strem基本操作

本文提供了有关Java 8 Stream的深入概述。当我第一次读到的Stream API，我感到很困惑，因为它听起来类似Java I/O的InputStream，OutputStream。但Java 8 Stream是完全不同的东西。Streams是Monads，因此在为Java提供函数式编程方面发挥了重要作用：在函数式编程中，monad是表示定义为步骤序列的计算的结构。具有monad结构的类型定义链操作的含义，或将该类型的函数嵌套在一起。本文详解如何使用Java 8 Stream以及如何使用不同类型的可用流操作。您将了解处理顺序以及流操作的顺序如何影响运行时性能。并对更强大的reduce，collect，flatMap流操作详细介绍。如果您还不熟悉Java 8 lambda表达式，函数接口和方法引用，那么您可能需要了解Java 8。Stram如何工作Stream表示一系列元素，并支持不同类型的操作以对这些元素执行计算：List<String> streams = Arrays.asList(“a1”, “a2”, “b1”, “c2”, “c1”);streams .stream() .filter(s -> s.startsWith(“c”)) .map(String::toUpperCase) .sorted() .forEach(System.out::println);以上代码的产出：C1C2Stream操作是中间操作或终端操作。中间操作返回一个流，因此我们可以链接多个中间操作而不使用分号。终端操作无效或返回非流结果。在上述例子中filter，map和sorted是中间操作，而forEach是一个终端的操作。有关所有可用流操作的完整列表，请参阅Stream Javadoc。如上例中所见的这种流操作链也称为操作管道。大多数流操作都接受某种lambda表达式参数，这是一个指定操作的确切行为的功能接口。大多数这些操作必须是不受干扰和无状态。当函数不修改流的基础数据源时，该函数是不受干扰的，例如在上面的示例中，没有lambda表达式通过从集合中添加或删除元素来修改streams。当操作的执行是确定性的时，函数是无状态的，例如在上面的示例中，没有lambda表达式依赖于任何可变变量或来自外部作用域的状态，其可能在执行期间改变。不同种类的Stream可以从各种数据源创建流，尤其是集合。Lists和Sets支持新的方法stream()和parallelStream()来创建顺序流或并行流。并行流能够在多个线程上操作，后面的部分将对此进行介绍。我们现在关注的是顺序流:Arrays.asList(“a1”, “a2”, “a3”) .stream() .findFirst() .ifPresent(System.out::println);以上代码的产出：a1在对象列表上调用stream()方法将返回常规对象流。但是我们不必创建集合以便使用流，就像我们在下一个代码示例中看到的那样：Stream.of(“a1”, “a2”, “a3”) .findFirst() .ifPresent(System.out::println);以上代码的产出：a1只是用来Stream.of()从一堆对象引用创建一个流。除了常规对象流之外，Java 8还附带了特殊类型的流，用于处理原始数据类型int，long以及double。你可能已经猜到了IntStream，LongStream,DoubleStream。IntStreams可以使用IntStream.range()方法替换常规for循环：IntStream.range(1, 4) .forEach(System.out::println);以上代码的产出：123所有这些原始流都像常规对象流一样工作，但有以下不同之处：原始流使用专门的lambda表达式，例如IntFunction代替Function或IntPredicate代替Predicate。原始流支持额外的终端聚合操作，sum(),average()：Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3}) .map(n -> 2 * n + 1) .average() .ifPresent(System.out::println);以上代码的产出：5.0有时将常规对象流转换为基本流是有用的，反之亦然。为此，对象流支持特殊的映射操作mapToInt()，mapToLong()，mapToDouble：Stream.of(“a1”, “a2”, “a3”) .map(s -> s.substring(1)) .mapToInt(Integer::parseInt) .max() .ifPresent(System.out::println);以上代码的产出：3可以通过mapToObj()方式将原始流转换为对象流：IntStream.range(1, 4) .mapToObj(i -> “a” + i) .forEach(System.out::println);以上代码的产出：a1a2a3下面是一个组合示例：双精度流首先映射到int流，然后映射到字符串的对象流：Stream.of(1.0, 2.0, 3.0) .mapToInt(Double::intValue) .mapToObj(i -> “a” + i) .forEach(System.out::println);以上代码的产出：a1a2a3处理过程现在我们已经学会了如何创建和使用不同类型的流，让我们深入了解如何在流程下处理流操作。中间操作的一个重要特征是懒惰。查看缺少终端操作的示例：Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .filter(s -> { System.out.println(“filter: " + s); return true; });执行此代码段时，不会向控制台打印任何内容。这是因为只有在存在终端操作时才执行中间操作。让我们通过forEach终端操作扩展上面的例子：Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .filter(s -> { System.out.println(“filter: " + s); return true; }) .forEach(s -> System.out.println(“forEach: " + s));执行此代码段会在控制台上产生所需的输出：filter: d2forEach: d2filter: a2forEach: a2filter: b1forEach: b1filter: b3forEach: b3filter: cforEach: c结果的顺序可能会令人惊讶。默认认为是在流的所有元素上一个接一个地水平执行操作。但相反，每个元素都沿着链垂直移动。第一个字符串“d2”通过filter，然后forEach，然后处理第二个字符串“a2”。此行为可以减少对每个元素执行的实际操作数，如下一个示例所示：Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .map(s -> { System.out.println(“map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .anyMatch(s -> { System.out.println(“anyMatch: " + s); return s.startsWith(“A”); });代码产出map: d2anyMatch: D2map: a2anyMatch: A2一旦谓词应用于给定的输入元素，anyMatch操作将返回true。这对于传递给“A2”的第二个元素是正确的。由于流链的垂直执行，map在这种情况下映射只需执行两次。因此，不是映射流的所有元素，而是map尽可能少地调用。复杂的处理过程下一个示例包括两个map,filter中间操作和forEach终端操作。让我们再次检查这些操作是如何执行的：Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .map(s -> { System.out.println(“map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .filter(s -> { System.out.println(“filter: " + s); return s.startsWith(“A”); }) .forEach(s -> System.out.println(“forEach: " + s));代码产出：map: d2filter: D2map: a2filter: A2forEach: A2map: b1filter: B1map: b3filter: B3map: cfilter: C正如您可能已经猜到的，对于底层集合中的每个字符串，map和filter都被调用5次，而forEach只被调用一次。如果我们改变操作的顺序，移动filter到链的开头，我们可以大大减少实际的执行次数：Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .filter(s -> { System.out.println(“filter: " + s); return s.startsWith(“a”); }) .map(s -> { System.out.println(“map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .forEach(s -> System.out.println(“forEach: " + s));代码产出：filter: d2filter: a2map: a2forEach: A2filter: b1filter: b3filter: c现在，map只调用一次，因此操作管道对大量输入元素的执行速度要快得多。在编写复杂的方法链时要记住这一点。让我们通过一个sorted额外的操作来扩展上面的例子:Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .sorted((s1, s2) -> { System.out.printf(“sort: %s; %s\n”, s1, s2); return s1.compareTo(s2); }) .filter(s -> { System.out.println(“filter: " + s); return s.startsWith(“a”); }) .map(s -> { System.out.println(“map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .forEach(s -> System.out.println(“forEach: " + s));排序是一种特殊的中间操作。这是一个所谓的有状态操作，因为为了对在排序期间必须维护状态的元素集合进行排序。执行此示例将导致以下控制台输出：sort: a2; d2sort: b1; a2sort: b1; d2sort: b1; a2sort: b3; b1sort: b3; d2sort: c; b3sort: c; d2filter: a2map: a2forEach: A2filter: b1filter: b3filter: cfilter: d2首先，对整个输入集合执行排序操作。换句话说，sorted是水平执行的。因此，在这种情况下sorted，对输入集合中的每个元素的多个组合调用八次。我们可以通过重新排序链来优化性能：Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .filter(s -> { System.out.println(“filter: " + s); return s.startsWith(“a”); }) .sorted((s1, s2) -> { System.out.printf(“sort: %s; %s\n”, s1, s2); return s1.compareTo(s2); }) .map(s -> { System.out.println(“map: " + s); return s.toUpperCase(); }) .forEach(s -> System.out.println(“forEach: " + s));代码产出filter: d2filter: a2filter: b1filter: b3filter: cmap: a2forEach: A2在此示例sorted从未被调用过，因为filter将输入集合减少到只有一个元素。因此，对于较大的输入集合，性能会大大提高。重用StreamJava 8 Stream无法重用。只要您调用任何终端操作，流就会关闭：Stream<String> stream = Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .filter(s -> s.startsWith(“a”));stream.anyMatch(s -> true); // okstream.noneMatch(s -> true); // exception在同一流上的anyMatch之后调用noneMatch会导致以下异常:java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:229) at java.util.stream.ReferencePipeline.noneMatch(ReferencePipeline.java:459) at com.winterbe.java8.Streams5.test7(Streams5.java:38) at com.winterbe.java8.Streams5.main(Streams5.java:28)为了克服这个限制，我们必须为我们想要执行的每个终端操作创建一个新的流链，例如我们可以创建一个流供应商来构建一个新的流，其中已经设置了所有中间操作：Supplier<Stream<String>> streamSupplier = () -> Stream.of(“d2”, “a2”, “b1”, “b3”, “c”) .filter(s -> s.startsWith(“a”));streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // okstreamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok每次调用get()构造一个我们保存的新流，以调用所需的终端操作。