java8的Streams

最新推荐文章于 2021-02-13 18:57:25 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/coder-lzh/p/9747040.html

本文深入探讨Java8的Stream API，展示如何利用Stream处理集合数据，包括计算总和、分组、并行处理及计算比重等操作。通过具体示例，如计算任务点数、按状态分组任务和计算任务比重，揭示Stream的强大功能。

首先看一个问题：在这个task集合中一共有多少个OPEN状态的？计算出它们的points属性和。在Java 8之前，要解决这个问题，则需要使用foreach循环遍历task集合；但是在Java 8中可以利用steams解决：包括一系列元素的列表，并且支持顺序和并行处理。

// Calculate total points of all active tasks using sum()
final long totalPointsOfOpenTasks = tasks
    .stream()
    .filter( task -> task.getStatus() == Status.OPEN )
    .mapToInt( Task::getPoints )
    .sum();

System.out.println( "Total points: " + totalPointsOfOpenTasks );

这里有很多知识点值得说。首先，tasks集合被转换成steam表示；其次，在steam上的filter操作会过滤掉所有CLOSED的task；第三，mapToInt操作基于tasks集合中的每个task实例的Task::getPoints方法将task流转换成Integer集合；最后，通过sum方法计算总和，得出最后的结果。

在学习下一个例子之前，还需要记住一些steams（点此更多细节）的知识点。Steam之上的操作可分为中间操作和晚期操作。

中间操作会返回一个新的steam——执行一个中间操作（例如filter）并不会执行实际的过滤操作，而是创建一个新的steam，并将原steam中符合条件的元素放入新创建的steam。

晚期操作（例如forEach或者sum），会遍历steam并得出结果或者附带结果；在执行晚期操作之后，steam处理线已经处理完毕，就不能使用了。在几乎所有情况下，晚期操作都是立刻对steam进行遍历。

steam的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。对于上述的tasks集合，我们可以用下面的代码计算所有task的points之和：

// Calculate total points of all tasks
final double totalPoints = tasks
   .stream()
   .parallel()
   .map( task -> task.getPoints() ) // or map( Task::getPoints ) 
   .reduce( 0, Integer::sum );

System.out.println( "Total points (all tasks): " + totalPoints );

这里我们使用parallel方法并行处理所有的task，并使用reduce方法计算最终的结果。控制台输出如下：

对于一个集合，经常需要根据某些条件对其中的元素分组。利用steam提供的API可以很快完成这类任务，代码如下：

// Group tasks by their status
final Map< Status, List< Task > > map = tasks
    .stream()
    .collect( Collectors.groupingBy( Task::getStatus ) );
System.out.println( map );

控制台的输出如下：

{CLOSED=[[CLOSED, 8]], OPEN=[[OPEN, 5], [OPEN, 13]]}

最后一个关于tasks集合的例子问题是：如何计算集合中每个任务的点数在集合中所占的比重，具体处理的代码如下：

// Calculate the weight of each tasks (as percent of total points) 
final Collection< String > result = tasks
    .stream()                                        // Stream< String >
    .mapToInt( Task::getPoints )                     // IntStream
    .asLongStream()                                  // LongStream
    .mapToDouble( points -> points / totalPoints )   // DoubleStream
    .boxed()                                         // Stream< Double >
    .mapToLong( weigth -> ( long )( weigth * 100 ) ) // LongStream
    .mapToObj( percentage -> percentage + "%" )      // Stream< String> 
    .collect( Collectors.toList() );                 // List< String > 

System.out.println( result );

控制台输出结果如下：

[19%, 50%, 30%]

最后，正如之前所说，Steam API不仅可以作用于Java集合，传统的IO操作（从文件或者网络一行一行得读取数据）可以受益于steam处理，这里有一个小例子：

final Path path = new File( filename ).toPath();
try( Stream< String > lines = Files.lines( path, StandardCharsets.UTF_8 ) ) {
    lines.onClose( () -> System.out.println("Done!") ).forEach( System.out::println );
}

Stream的方法onClose() 返回一个等价的有额外句柄的Stream，当Stream的close()方法被调用的时候这个句柄会被执行。Stream API、Lambda表达式还有接口默认方法和静态方法支持的方法引用，是Java 8对软件开发的现代范式的响应。

转载于:https://www.cnblogs.com/coder-lzh/p/9747040.html