使用Stream API优化代码

Java8的新特性主要是Lambda表达式和流，当流和Lambda表达式结合起来一起使用时，因为流申明式处理数据集合的特点，可以让代码变得简洁易读

放大招，流如何简化代码

如果有一个需求，需要对数据库查询到的菜肴进行一个处理：

• 筛选出卡路里小于400的菜肴
• 对筛选出的菜肴进行一个排序
• 获取排序后菜肴的名字

菜肴：Dish.java

public class Dish {
    private String name;
    private boolean vegetarian;
    private int calories;
    private Type type;

    // getter and setter
}
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Java8以前的实现方式

private List<String> beforeJava7(List<Dish> dishList) {
        List<Dish> lowCaloricDishes = new ArrayList<>();
        
        //1.筛选出卡路里小于400的菜肴
        for (Dish dish : dishList) {
            if (dish.getCalories() < 400) {
                lowCaloricDishes.add(dish);
            }
        }
        
        //2.对筛选出的菜肴进行排序
        Collections.sort(lowCaloricDishes, new Comparator<Dish>() {
            @Override
            public int compare(Dish o1, Dish o2) {
                return Integer.compare(o1.getCalories(), o2.getCalories());
            }
        });
        
        //3.获取排序后菜肴的名字
        List<String> lowCaloricDishesName = new ArrayList<>();
        for (Dish d : lowCaloricDishes) {
            lowCaloricDishesName.add(d.getName());
        }
        
        return lowCaloricDishesName;
    }
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Java8之后的实现方式

private List<String> afterJava8(List<Dish> dishList) {
        return dishList.stream()
                .filter(d -> d.getCalories() < 400)  //筛选出卡路里小于400的菜肴
                .sorted(comparing(Dish::getCalories))  //根据卡路里进行排序
                .map(Dish::getName)  //提取菜肴名称
                .collect(Collectors.toList()); //转换为List
    }
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不拖泥带水，一气呵成，原来需要写 24 代码实现的功能现在只需 5 行就可以完成了

高高兴兴写完需求这时候又有新需求了，新需求如下：

• 对数据库查询到的菜肴根据菜肴种类进行分类，返回一个 Map<Type, List<Dish>> 的结果

这要是放在jdk8之前肯定会头皮发麻

Java8以前的实现方式

private static Map<Type, List<Dish>> beforeJdk8(List<Dish> dishList) {
    Map<Type, List<Dish>> result = new HashMap<>();

    for (Dish dish : dishList) {
        //不存在则初始化
        if (result.get(dish.getType())==null) {
            List<Dish> dishes = new ArrayList<>();
            dishes.add(dish);
            result.put(dish.getType(), dishes);
        } else {
            //存在则追加
            result.get(dish.getType()).add(dish);
        }
    }

    return result;
}
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还好jdk8有Stream，再也不用担心复杂集合处理需求

Java8以后的实现方式

private static Map<Type, List<Dish>> afterJdk8(List<Dish> dishList) {
    return dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
}
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又是一行代码解决了需求，忍不住大喊 Stream API 牛批 看到流的强大功能了吧，接下来将详细介绍流

什么是流

流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它的主要目的在于计算

如何生成流

生成流的方式主要有五种

• 通过集合生成，应用中最常用的一种

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream();
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通过集合的 stream 方法生成流

• 通过数组生成

  int[] intArr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
  IntStream stream = Arrays.stream(intArr);
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通过 Arrays.stream 方法生成流，并且该方法生成的流是数值流【即 IntStream 】而不是 Stream<Integer> 。补充一点使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱，提高性能。 Stream API 提供了 mapToInt 、 mapToDouble 、 mapToLong 三种方式将对象流【即 Stream<T> 】转换成对应的数值流，同时提供了 boxed 方法将数值流转换为对象流

• 通过值生成

  Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
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通过 Stream 的 of 方法生成流，通过 Stream 的 empty 方法可以生成一个空流

• 通过文件生成

  Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset())
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通过 Files.line 方法得到一个流，并且得到的每个流是给定文件中的一行

• 通过函数生成 提供了 iterate 和 generate 两个静态方法从函数中生成流
  • iterator

  Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);
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  iterate 方法接受两个参数，第一个为初始化值，第二个为进行的函数操作，因为 iterator 生成的流为无限流，通过 limit 方法对流进行了截断，只生成5个偶数
  • generator

  Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(5);
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  generate 方法接受一个参数，方法参数类型为 Supplier<T> ，由它为流提供值。 generate 生成的流也是无限流，因此通过 limit 对流进行了截断

流的操作类型

流的操作类型主要分为两种

• 中间操作 一个流可以后面跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历，真正的遍历需等到终端操作时，常见的中间操作有下面即将介绍的 filter 、 map 等
• 终端操作 一个流有且只能有一个终端操作，当这个操作执行后，流就被关闭了，无法再被操作，因此一个流只能被遍历一次，若想在遍历需要通过源数据在生成流。终端操作的执行，才会真正开始流的遍历。如下面即将介绍的 count 、 collect 等

流使用

流的使用将分为终端操作和中间操作进行介绍

中间操作

filter筛选

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
 integerList.stream().filter(i -> i > 3).forEach(System.out::println);
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通过使用 filter 方法进行条件筛选， filter 的方法参数为一个条件

distinct去除重复元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
integerList.stream().distinct().forEach(System.out::println);
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通过 distinct 方法快速去除重复的元素

limit返回指定流个数

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
integerList.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
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通过 limit 方法指定返回流的个数， limit 的参数值必须 >=0 ，否则将会抛出异常

skip跳过流中的元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
 integerList.stream().skip(2).forEach(System.out::println);
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通过 skip 方法跳过流中的元素，上述例子跳过前两个元素，所以打印结果为 2,3,4,5 ， skip 的参数值必须 >=0 ，否则将会抛出异常

map流映射

所谓流映射就是将接受的元素映射成另外一个元素

List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas",  "In", "Action");
stringList.stream().map(String::length).forEach(System.out::println);
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通过 map 方法可以完成映射，该例子完成中 String -> Integer 的映射，之前上面的例子通过 map 方法完成了 Dish->String 的映射

flatMap流转换

将一个流中的每个值都转换为另一个流

List<String> stringList = Arrays.asList("Hello", "World");
List<Stream<String>> str = stringList.stream()
        .map(world -> world.split(" "))
        .flatMap(Arrays::stream)
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());
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map(world -> world.split(" ")) 的返回值为 Stream<String[]> ，我们想获得的结果为 Stream<String> ，可以通过 flatMap 方法完成 Stream<String[]> ->Stream<String> 的转换

元素匹配

提供了三种匹配方式

• allMatch匹配所有

  List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  if (integerList.stream().allMatch(i -> i > 3)) {
      System.out.println("值都大于3");
  }
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通过 allMatch 方法实现

• anyMatch匹配其中一个

  List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  if (integerList.stream().anyMatch(i -> i > 3)) {
      System.out.println("存在大于3的值");
  }
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  等同于

  for (Integer i : integerList) {
      if (i > 3) {
          System.out.println("存在大于3的值");
          break;
      }
  }
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存在大于3的值则打印， java8 中通过 anyMatch 方法实现这个功能

• noneMatch全部不匹配

  List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  if (integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)) {
      System.out.println("值都小于3");
  }
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  通过 noneMatch 方法实现

终端操作

统计流中元素个数

• 通过count

  List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  Long result = integerList.stream().count();
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通过使用 count 方法统计出流中元素个数

• 通过counting

  List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  Long result = integerList.stream().collect(counting());
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最后一种统计元素个数的方法在与 collect 联合使用的时候特别有用

查找

提供了两种查找方式

• findFirst查找第一个

  List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  System.out.println(integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst());
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  通过 findFirst 方法查找到第一个大于三的元素并打印

• findAny随机查找一个

  List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  System.out.println(integerList.stream().filter(i -> i > 3).findAny());
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  通过 findAny 方法查找到其中一个大于三的元素并打印，因为内部进行优化的原因，当找到第一个满足大于三的元素时就结束，该方法结果和 findFirst 方法结果一样。提供 findAny 方法是为了更好的利用并行流， findFirst 方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】

reduce将流中的元素组合起来

假设我们对一个集合中的值进行求和

• jdk8之前

  int sum = 0;
  for (int i : integerList) {
  sum += i;
  }
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• jdk8之后通过reduce进行处理

  int sum = integerList.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));
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  一行就可以完成，还可以使用方法引用简写成：

  int sum = integerList.stream().reduce(0, Integer::sum);
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  reduce 接受两个参数，一个初始值这里是 0 ，一个 BinaryOperator<T> accumulator 来将两个元素结合起来产生一个新值， 另外 reduce 方法还有一个没有初始化值的重载方法

获取流中最小最大值

• 通过min/max获取最小最大值

  Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo);
  Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).max(Integer::compareTo);
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  min 获取流中最小值， max 获取流中最大值，方法参数为 Comparator<? super T> comparator
• 通过minBy/maxBy获取最小最大值

  Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo));
  Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(maxBy(Integer::compareTo));
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minBy 获取流中最小值， maxBy 获取流中最大值，方法参数为 Comparator<? super T> comparator

• 通过reduce获取最小最大值

  Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::min);
  Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::max);
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比较喜欢最后一种获取最小最大值的方式，简洁明白

通过summingInt求和

int sum = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories));
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等同于通过 reduce ：

int sum2 = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(0, Integer::sum);
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更倾向于使用第一种方式，与 reduce 求和相比它更申明式 如果数据类型为 double 、 long ，则通过 summingDouble 、 summingLong 方法进行求和

通过averagingInt求平均值

double average = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories));
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如果数据类型为 double 、 long ，则通过 averagingDouble 、 averagingLong 方法进行求平均

通过summarizingInt同时求总和、平均值、最大值、最小值

IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish::getCalories));
double average = intSummaryStatistics.getAverage();  //获取平均值
int min = intSummaryStatistics.getMin();  //获取最小值
int max = intSummaryStatistics.getMax();  //获取最大值
long sum = intSummaryStatistics.getSum();  //获取总和
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如果数据类型为 double 、 long ，则通过 summarizingDouble 、 summarizingLong 方法

进阶通过groupingBy进行分组

Map<Type, List<Dish>> result = dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
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在 collect 方法中传入 groupingBy 进行分组，其中 groupingBy 的方法参数为分类函数。还可以通过嵌套使用 groupingBy 进行多级分类

Map<Type, List<Dish>> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType,
        groupingBy(dish -> {
            if (dish.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET;
                else if (dish.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL;
                else return CaloricLevel.FAT;
        })));
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进阶通过partitioningBy进行分区

分区是特殊的分组，它分类依据是true和false，所以返回的结果最多可以分为两组

Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(partitioningBy(Dish :: isVegetarian))
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等同于

Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian))
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这个例子可能并不能看出分区和分类的区别，甚至觉得分区根本没有必要，换个明显一点的例子：

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, List<Integer>> result = integerList.stream().collect(partitioningBy(i -> i < 3));
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返回值的键仍然是布尔类型，但是它的分类是根据范围进行分类的，分区比较适合处理根据范围进行分类

通过joining拼接流中的元素

String result = menu.stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining(", "));
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默认如果不通过 map 方法进行映射处理拼接的 toString 方法返回的字符串，joining的方法参数为元素的分界符，如果不指定生成的字符串将是一串的，可读性不强

总结

通过使用 Stream API 可以简化代码，同时提高了代码可读性，赶紧在项目里用起来。讲道理在没学 Stream API 之前，谁要是给我在应用里写很多 Lambda ， Stream API ，飞起就想给他一脚。我想，我现在可能爱上他了【嘻嘻】。同时使用的时候注意不要将声明式和命令式编程混合使用，前几天刷 segment 刷到一条：