Java8 Stream語(yǔ)法詳解

1. Stream初體驗(yàn)

我們先來(lái)看看Java里面是怎么定義Stream的:

A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.

我們來(lái)解讀一下上面的那句話:

Stream是元素的集合,這點(diǎn)讓Stream看起來(lái)用些類似Iterator;

可以支持順序和并行的對(duì)原Stream進(jìn)行匯聚的操作;

大家可以把Stream當(dāng)成一個(gè)高級(jí)版本的Iterator。原始版本的Iterator,用戶只能一個(gè)一個(gè)的遍歷元素并對(duì)其執(zhí)行某些操作;高級(jí)版本的Stream,用戶只要給出需要對(duì)其包含的元素執(zhí)行什么操作,比如“過(guò)濾掉長(zhǎng)度大于10的字符串”、“獲取每個(gè)字符串的首字母”等,具體這些操作如何應(yīng)用到每個(gè)元素上,就給Stream就好了!(這個(gè)秘籍,一般人我不告訴他:))大家看完這些可能對(duì)Stream還沒(méi)有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí),莫急,咱們來(lái)段代碼。

//Lists是Guava中的一個(gè)工具類

List nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6);

nums.stream().filter(num -> num != null).count();

上面這段代碼是獲取一個(gè)List中,元素不為null的個(gè)數(shù)。這段代碼雖然很簡(jiǎn)短,但是卻是一個(gè)很好的入門(mén)級(jí)別的例子來(lái)體現(xiàn)如何使用Stream,正所謂“麻雀雖小五臟俱全”。我們現(xiàn)在開(kāi)始深入解刨這個(gè)例子,完成以后你可能可以基本掌握Stream的用法!

1.1 剖析Stream通用語(yǔ)法

圖片就是對(duì)于Stream例子的一個(gè)解析,可以很清楚的看見(jiàn):原本一條語(yǔ)句被三種顏色的框分割成了三個(gè)部分。紅色框中的語(yǔ)句是一個(gè)Stream的生命開(kāi)始的地方,負(fù)責(zé)創(chuàng)建一個(gè)Stream實(shí)例;綠色框中的語(yǔ)句是賦予Stream靈魂的地方,把一個(gè)Stream轉(zhuǎn)換成另外一個(gè)Stream,紅框的語(yǔ)句生成的是一個(gè)包含所有nums變量的Stream,進(jìn)過(guò)綠框的filter方法以后,重新生成了一個(gè)過(guò)濾掉原nums列表所有null以后的Stream;藍(lán)色框中的語(yǔ)句是豐收的地方,把Stream的里面包含的內(nèi)容按照某種算法來(lái)匯聚成一個(gè)值,例子中是獲取Stream中包含的元素個(gè)數(shù)。如果這樣解析以后,還不理解,那就只能動(dòng)用“核武器”–圖形化,一圖抵千言!

在此我們總結(jié)一下使用Stream的基本步驟:

創(chuàng)建Stream;

轉(zhuǎn)換Stream,每次轉(zhuǎn)換原有Stream對(duì)象不改變,返回一個(gè)新的Stream對(duì)象(**可以有多次轉(zhuǎn)換**);

對(duì)Stream進(jìn)行聚合(Reduce)操作,獲取想要的結(jié)果;

2. 創(chuàng)建Stream

最常用的創(chuàng)建Stream有兩種途徑:

通過(guò)Stream接口的靜態(tài)工廠方法(注意:Java8里接口可以帶靜態(tài)方法);

通過(guò)Collection接口的默認(rèn)方法(默認(rèn)方法:Default method,也是Java8中的一個(gè)新特性,就是接口中的一個(gè)帶有實(shí)現(xiàn)的方法,后續(xù)文章會(huì)有介紹)–stream(),把一個(gè)Collection對(duì)象轉(zhuǎn)換成Stream

2.1 使用Stream靜態(tài)方法來(lái)創(chuàng)建Stream

1. of方法:有兩個(gè)overload方法,一個(gè)接受變長(zhǎng)參數(shù),一個(gè)接口單一值

Stream integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);

Stream stringStream = Stream.of("taobao");

2. generator方法:生成一個(gè)無(wú)限長(zhǎng)度的Stream,其元素的生成是通過(guò)給定的Supplier(這個(gè)接口可以看成一個(gè)對(duì)象的工廠,每次調(diào)用返回一個(gè)給定類型的對(duì)象)

? ? Stream.generate(new Supplier() {

? ? ? ? ? @Override

? ? ? ? ? public Double get() {

????????????????return Math.random();

? ? ? ? ? ?}

? ? ? ? });

Stream.generate(() -> Math.random());

? ? Stream.generate(Math::random);


三條語(yǔ)句的作用都是一樣的,只是使用了lambda表達(dá)式和方法引用的語(yǔ)法來(lái)簡(jiǎn)化代碼。每條語(yǔ)句其實(shí)都是生成一個(gè)無(wú)限長(zhǎng)度的Stream,其中值是隨機(jī)的。這個(gè)無(wú)限長(zhǎng)度Stream是懶加載,一般這種無(wú)限長(zhǎng)度的Stream都會(huì)配合Stream的limit()方法來(lái)用。

3. iterate方法:也是生成無(wú)限長(zhǎng)度的Stream,和generator不同的是,其元素的生成是重復(fù)對(duì)給定的種子值(seed)調(diào)用用戶指定函數(shù)來(lái)生成的。其中包含的元素可以認(rèn)為是:seed,f(seed),f(f(seed))無(wú)限循環(huán)

? ? Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);


這段代碼就是先獲取一個(gè)無(wú)限長(zhǎng)度的正整數(shù)集合的Stream,然后取出前10個(gè)打印。千萬(wàn)記住使用limit方法,不然會(huì)無(wú)限打印下去。

2.2 通過(guò)Collection子類獲取Stream

這個(gè)在本文的第一個(gè)例子中就展示了從List對(duì)象獲取其對(duì)應(yīng)的Stream對(duì)象,如果查看Java doc就可以發(fā)現(xiàn)Collection接口有一個(gè)stream方法,所以其所有子類都都可以獲取對(duì)應(yīng)的Stream對(duì)象。

public interface Collection extends Iterable {

? ? //其他方法省略

default Stream stream() {

? ? ? ? return StreamSupport.stream(spliterator(), false);

? ? }

}

3. 轉(zhuǎn)換Stream

轉(zhuǎn)換Stream其實(shí)就是把一個(gè)Stream通過(guò)某些行為轉(zhuǎn)換成一個(gè)新的Stream。Stream接口中定義了幾個(gè)常用的轉(zhuǎn)換方法,下面我們挑選幾個(gè)常用的轉(zhuǎn)換方法來(lái)解釋。

1. distinct: 對(duì)于Stream中包含的元素進(jìn)行去重操作(去重邏輯依賴元素的equals方法),新生成的Stream中沒(méi)有重復(fù)的元素;

distinct方法示意圖(**以下所有的示意圖都要感謝[RxJava](https://github.com/Netflix/RxJava)項(xiàng)目的doc中的圖片給予的靈感, 如果示意圖表達(dá)的有錯(cuò)誤和不準(zhǔn)確的地方,請(qǐng)直接聯(lián)系我。**):

2. filter: 對(duì)于Stream中包含的元素使用給定的過(guò)濾函數(shù)進(jìn)行過(guò)濾操作,新生成的Stream只包含符合條件的元素;

filter方法示意圖:

3. map: 對(duì)于Stream中包含的元素使用給定的轉(zhuǎn)換函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換操作,新生成的Stream只包含轉(zhuǎn)換生成的元素。這個(gè)方法有三個(gè)對(duì)于原始類型的變種方法,分別是:mapToInt,mapToLong和mapToDouble。這三個(gè)方法也比較好理解,比如mapToInt就是把原始Stream轉(zhuǎn)換成一個(gè)新的Stream,這個(gè)新生成的Stream中的元素都是int類型。之所以會(huì)有這樣三個(gè)變種方法,可以免除自動(dòng)裝箱/拆箱的額外消耗;

map方法示意圖:

4. flatMap:和map類似,不同的是其每個(gè)元素轉(zhuǎn)換得到的是Stream對(duì)象,會(huì)把子Stream中的元素壓縮到父集合中;

flatMap方法示意圖:

5. peek: 生成一個(gè)包含原Stream的所有元素的新Stream,同時(shí)會(huì)提供一個(gè)消費(fèi)函數(shù)(Consumer實(shí)例),新Stream每個(gè)元素被消費(fèi)的時(shí)候都會(huì)執(zhí)行給定的消費(fèi)函數(shù);

peek方法示意圖:

6. limit: 對(duì)一個(gè)Stream進(jìn)行截?cái)嗖僮鳎@取其前N個(gè)元素,如果原Stream中包含的元素個(gè)數(shù)小于N,那就獲取其所有的元素;

limit方法示意圖:

7. skip: 返回一個(gè)丟棄原Stream的前N個(gè)元素后剩下元素組成的新Stream,如果原Stream中包含的元素個(gè)數(shù)小于N,那么返回空Stream;

skip方法示意圖:

8. 在一起,在一起!

? ? List nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);

System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).

? ? distinct().mapToInt(num -> num * 2).

? ? ? ? ? ? ? ? peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());


這段代碼演示了上面介紹的所有轉(zhuǎn)換方法(除了flatMap),簡(jiǎn)單解釋一下這段代碼的含義:給定一個(gè)Integer類型的List,獲取其對(duì)應(yīng)的Stream對(duì)象,然后進(jìn)行過(guò)濾掉null,再去重,再每個(gè)元素乘以2,再每個(gè)元素被消費(fèi)的時(shí)候打印自身,在跳過(guò)前兩個(gè)元素,最后去前四個(gè)元素進(jìn)行加和運(yùn)算(解釋一大堆,很像廢話,因?yàn)榛究戳朔椒椭酪鍪裁戳恕_@個(gè)就是聲明式編程的一大好處!)。大家可以參考上面對(duì)于每個(gè)方法的解釋,看看最終的輸出是什么。

9. 性能問(wèn)題

有些細(xì)心的同學(xué)可能會(huì)有這樣的疑問(wèn):在對(duì)于一個(gè)Stream進(jìn)行多次轉(zhuǎn)換操作,每次都對(duì)Stream的每個(gè)元素進(jìn)行轉(zhuǎn)換,而且是執(zhí)行多次,這樣時(shí)間復(fù)雜度就是一個(gè)for循環(huán)里把所有操作都做掉的N(轉(zhuǎn)換的次數(shù))倍啊。其實(shí)不是這樣的,轉(zhuǎn)換操作都是lazy的,多個(gè)轉(zhuǎn)換操作只會(huì)在匯聚操作(見(jiàn)下節(jié))的時(shí)候融合起來(lái),一次循環(huán)完成。我們可以這樣簡(jiǎn)單的理解,Stream里有個(gè)操作函數(shù)的集合,每次轉(zhuǎn)換操作就是把轉(zhuǎn)換函數(shù)放入這個(gè)集合中,在匯聚操作的時(shí)候循環(huán)Stream對(duì)應(yīng)的集合,然后對(duì)每個(gè)元素執(zhí)行所有的函數(shù)。

4. 匯聚(Reduce)Stream

匯聚這個(gè)詞,是我自己翻譯的,如果大家有更好的翻譯,可以在下面留言。在官方文檔中是reduce,也叫fold。

在介紹匯聚操作之前,我們先看一下Java doc中對(duì)于其定義:

A reduction operation (also called a fold) takes a sequence of input elements and combines them into a single summary result by repeated application of a combining operation, such as finding the sum or maximum of a set of numbers, or accumulating elements into a list. The streams classes have multiple forms of general reduction operations, called reduce() and collect(), as well as multiple specialized reduction forms such as sum(), max(), or count().

簡(jiǎn)單翻譯一下:匯聚操作(也稱為折疊)接受一個(gè)元素序列為輸入,反復(fù)使用某個(gè)合并操作,把序列中的元素合并成一個(gè)匯總的結(jié)果。比如查找一個(gè)數(shù)字列表的總和或者最大值,或者把這些數(shù)字累積成一個(gè)List對(duì)象。Stream接口有一些通用的匯聚操作,比如reduce()和collect();也有一些特定用途的匯聚操作,比如sum(),max()和count()。注意:sum方法不是所有的Stream對(duì)象都有的,只有IntStream、LongStream和DoubleStream是實(shí)例才有。

下面會(huì)分兩部分來(lái)介紹匯聚操作:

可變匯聚:把輸入的元素們累積到一個(gè)可變的容器中,比如Collection或者StringBuilder;

其他匯聚:除去可變匯聚剩下的,一般都不是通過(guò)反復(fù)修改某個(gè)可變對(duì)象,而是通過(guò)把前一次的匯聚結(jié)果當(dāng)成下一次的入?yún)ⅲ磸?fù)如此。比如reduce,count,allMatch;

4.1 可變匯聚

可變匯聚對(duì)應(yīng)的只有一個(gè)方法:collect,正如其名字顯示的,它可以把Stream中的要有元素收集到一個(gè)結(jié)果容器中(比如Collection)。先看一下最通用的collect方法的定義(還有其他override方法):

R collect(Supplier supplier,

? ? ? ? ? ? ? ? ? BiConsumer accumulator,

? ? ? ? ? ? ? ? ? BiConsumer combiner);

先來(lái)看看這三個(gè)參數(shù)的含義:Supplier supplier是一個(gè)工廠函數(shù),用來(lái)生成一個(gè)新的容器;BiConsumer accumulator也是一個(gè)函數(shù),用來(lái)把Stream中的元素添加到結(jié)果容器中;BiConsumer combiner還是一個(gè)函數(shù),用來(lái)把中間狀態(tài)的多個(gè)結(jié)果容器合并成為一個(gè)(并發(fā)的時(shí)候會(huì)用到)。看暈了?來(lái)段代碼!

List nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);

? ? ? ? List numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).

? ? ? ? ? ? ? ? collect(() -> new ArrayList(),

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (list, item) -> list.add(item),

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (list1, list2) -> list1.addAll(list2));

上面這段代碼就是對(duì)一個(gè)元素是Integer類型的List,先過(guò)濾掉全部的null,然后把剩下的元素收集到一個(gè)新的List中。進(jìn)一步看一下collect方法的三個(gè)參數(shù),都是lambda形式的函數(shù)(*上面的代碼可以使用方法引用來(lái)簡(jiǎn)化,留給讀者自己去思考*)。

第一個(gè)函數(shù)生成一個(gè)新的ArrayList實(shí)例;

第二個(gè)函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù),第一個(gè)是前面生成的ArrayList對(duì)象,二個(gè)是stream中包含的元素,函數(shù)體就是把stream中的元素加入ArrayList對(duì)象中。第二個(gè)函數(shù)被反復(fù)調(diào)用直到原stream的元素被消費(fèi)完畢;

第三個(gè)函數(shù)也是接受兩個(gè)參數(shù),這兩個(gè)都是ArrayList類型的,函數(shù)體就是把第二個(gè)ArrayList全部加入到第一個(gè)中;

但是上面的collect方法調(diào)用也有點(diǎn)太復(fù)雜了,沒(méi)關(guān)系!我們來(lái)看一下collect方法另外一個(gè)override的版本,其依賴[Collector](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html)。

R collect(Collector collector);

這樣清爽多了!少年,還有好消息,Java8還給我們提供了Collector的工具類–[Collectors](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collectors.html),其中已經(jīng)定義了一些靜態(tài)工廠方法,比如:Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。這樣的靜態(tài)方法還有很多,這里就不一一介紹了,大家可以直接去看JavaDoc。下面看看使用Collectors對(duì)于代碼的簡(jiǎn)化:

List numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).

? ? ? ? ? ? ? ? collect(Collectors.toList());

4.2 其他匯聚

– reduce方法:reduce方法非常的通用,后面介紹的count,sum等都可以使用其實(shí)現(xiàn)。reduce方法有三個(gè)override的方法,本文介紹兩個(gè)最常用的,最后一個(gè)留給讀者自己學(xué)習(xí)。先來(lái)看reduce方法的第一種形式,其方法定義如下:

? ? Optional reduce(BinaryOperator accumulator);


接受一個(gè)BinaryOperator類型的參數(shù),在使用的時(shí)候我們可以用lambda表達(dá)式來(lái)。

? ? List ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

? ? System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce((sum, item) -> sum + item).get());


可以看到reduce方法接受一個(gè)函數(shù),這個(gè)函數(shù)有兩個(gè)參數(shù),第一個(gè)參數(shù)是上次函數(shù)執(zhí)行的返回值(也稱為中間結(jié)果),第二個(gè)參數(shù)是stream中的元素,這個(gè)函數(shù)把這兩個(gè)值相加,得到的和會(huì)被賦值給下次執(zhí)行這個(gè)函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)。要注意的是:**第一次執(zhí)行的時(shí)候第一個(gè)參數(shù)的值是Stream的第一個(gè)元素,第二個(gè)參數(shù)是Stream的第二個(gè)元素**。這個(gè)方法返回值類型是Optional,這是Java8防止出現(xiàn)NPE的一種可行方法,后面的文章會(huì)詳細(xì)介紹,這里就簡(jiǎn)單的認(rèn)為是一個(gè)容器,其中可能會(huì)包含0個(gè)或者1個(gè)對(duì)象。

這個(gè)過(guò)程可視化的結(jié)果如圖:

reduce方法還有一個(gè)很常用的變種:

? ? T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator);


這個(gè)定義上上面已經(jīng)介紹過(guò)的基本一致,不同的是:它允許用戶提供一個(gè)循環(huán)計(jì)算的初始值,如果Stream為空,就直接返回該值。而且這個(gè)方法不會(huì)返回Optional,因?yàn)槠洳粫?huì)出現(xiàn)null值。下面直接給出例子,就不再做說(shuō)明了。

? ? List ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

? ? System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce(0, (sum, item) -> sum + item));


– count方法:獲取Stream中元素的個(gè)數(shù)。比較簡(jiǎn)單,這里就直接給出例子,不做解釋了。

? ? List ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

? ? System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().count());

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