Stream基础知识

2017-10-31  本文已影响91人  sprainkle

Stream API

Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，但是将执行操作的时间交给具体实现来决定。例如，如果你希望计算某个方法的平均值，你可以在每个元素上指定调用的方法，从而获得所有值的 平均值。你可以使用Stream API来并行执行操作，使用过多线程来计算每一段的总和与数量，再将结果汇总起来。

一个Stream表面上看与一个集合很类似，允许你改变和获取数据。但是实际上它与集合是有很大区别的：

  1. Stream自己不会存储元素。元素可能被存储在底层的集合中，或者根据需要产生出来。
  2. Stream操作符不会改变源对象。相反，它们会返回一个持有结果的新Stream。
  3. Stream操作符可能是延迟执行的。这意味者它们会等到需要结果的时候才执行。例如你只想要前5个长单词，而不需要统计所有长字符，那么filter方法将会在5次匹配后停止过滤。因此，甚至可以有无限的Stream。
List<String> words = ...;
//Java8在Collection接口中新添加的stream方法，可以将任何集合转化为一个Stream
long count = words.stream().filter(w -> w.length() > 12).count();

//将stream方法改成parallel Stream方法，就可以让StreamAPI并行执行过滤和统计操作。
long count = words.vStream().filter(w -> w.length() > 12).count();

Stream遵循“做什么，而不是怎么去做”的原则。上面的代码中，描述了需要做什么：获的长单词并对它们的个数进行统计。我们没有制定按照什么顺序，或者在哪个线程中做，它们都是理所应当发生的。相反，循环在一开始就需要指定如何进行运算，因此就是去了优化的机会。
当你使用Stream时，你会通过三个阶段来建立一个操作流水线。

  1. 创建一个Stream
  2. 在一个或多个步骤中，指定将初始Stream转换为另一个Stream的中间操作。
  3. 使用一个终止操作来产生一个结果。该操作会强制它之前的延迟操作立即执行。在这之后，该Stream就不会再被使用了。

在上面的代码中，通过stream或parallelStream方法来创建Stream，在通过filter方法对其进行转换，而count方法就是终止操作。

创建Stream

  1. Java8在Collection接口中新添加的stream方法，可以将任何集合转化为一个Stream
  2. 如果是一个数组，可以用静态的Stream.of方法将它转化为一个Stream;如果需要将数组的一部分转化为Stream，可以使用Arrays.stream()
Stream<String> words = Stream.of(String[] array);
Stream<String> words = Stream.of(String ...args);
Stream<String> words = Arrays.stream(array, from, to);
  1. 要创建一个不含任何元素的Stream，可以使用静态的Stream.empty()
  2. 创建无限Stream的静态方法。
Stream<String> echos = Stream.generate( () -> "Echo");//创建一个含有常量值的Stream
Stream<Double> randoms = Stream.generate( Math::random );

Stream<BigInterger> integers = Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInter.ONE));

在Java8中，添加了许多能够产生Stream的方法。例如，Pattern类添加了一个splitAsStream的方法，能够按照正则表达式对CharSequence(接口，String、StringBuilder和StringBuffer都实现该接口)对象进行分隔。

Stream<String> words = Pattern.compile(",").splitAsStream("abc,def");

Stream的转换

Stream转换是指从一个流中读取数据，并将转换后的数据写入另一流中。

  1. filter、map、flatMap方法
List<String> wordList = ...;
Stream<String> words = wordList.stream();
Stream<String> longWOrds = words.filter(w -> w.length() > 12);

//使用了带有一个方法引用的map方法
Stream<String> lovercaseWords = words.map(String::toLowerCase);
//通常会使用一个lambda表达式来代替方法表达式
Stream<Character> firstChars = words.map(s -> charAt(0)); //该方法产生的流会包含每个单词的第一个字符

public static Stream<Character> characterStream(String s) {
    List<Character> result = new ArrayList<>();
    for (char c : s.toCharArray()) result.add(c);
    return result.stream();
}

调用该方法，如characterStream("boat")会返回流['b', 'o', 'a', 't']。假设将该方法映射到一个字符串流上：

Stream<Stream<Character>> result = words.mapo(w -> characterStream(w));

将会得到一个包含多个流的流，如：[..., ['b', 'o', 'a', 't'], ...]。如果要将其展开为一个只包含字符串的流[..., 'b', 'o', 'a', 't', ...]，则需要使用flatMap方法，而不是map方法：

Stream<Character> letters = words.flatMap(w -> characterStream(w));
  1. 提取子流和组合流
Stream<Double> randoms = Stream.generate(Math::random).limit(100);

Stream<String> words = Stream.of("abc", "cdf","ghi").skip(1); //会丢弃掉"abc"

Stream<Character> combined = Stream.concat(Stream.of('H', 'e', 'l', 'l', 'o'), Stream.of('W', 'o', 'r', 'l', 'd'));
//产生一个新流['H', 'e', 'l', 'l', 'o'，'W', 'o', 'r', 'l', 'd']
  1. 有状态的转换
    之前介绍的流转换都是无状态的，即当从一个已过滤或已映射的流中获取某个元素时，结果并不依赖之前的元素。除此之外，Java8也提供了有状态的转换。
Stream<String> uniqueWords = Stream.of("merrily", "merrily", "gently").distinct();
// 只获取一个"merrily"

Stream<String> longestFirst = words.sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed());

Stream终止操作

前面已经了解任何创###Stream终止操作建流和转换流，接下来将介绍： 如何从数据流数据中找到“答案”。

  1. 聚合方法
    在本节中介绍的方法统称聚合方法。它们将流聚合为一个值，以便在程序中使用。聚合方法都是终止操作。当一个流应用了终止操作后，它就不能再应用其它操作了。 
long count = Stream.of("abc", "bcd", "cde").count(); //count的结果为 3。

Optional<String> largest = Stream.of("abc", "bcd", "cde").max(String::compareToIgnoreCase);
if (largest.isPresent())
    System.out.println("largest: " + largest.get());

Optional<String> startsWithQ = Stream.of("abc",  Qabc1", "bcd", "Qabc2").parallel().filter(s -> s.startWith("Q")).findAny();
  1. Optional类型
    Optional<T>对象或者是对一个对象的封装，或者表示不是任何对象。它一般比指向T类型的引用更安全，因为它不会反回null。
    如果存在被封装的对象，那么get方法会返回该对象，否则会返回一个NoSuchElementException。因此，
Optional<T> optionalValue = ...;
optionalValue.get().someMethod();

并不比下面的方式更安全：

T value = ...;
value.someMethod();

isPresent方法会反映出一个Optional<T>对象是否有值。同样的：

if (optionalValue.isPresent()) optionalValue.get().someMethod();

并不比下面的方式更简单：

if (value != null) value.someMethod();

下面开始了解如何真正使用Optional值。

使用Optional

高效使用Optional的关键在于，使用一个或者接受正确值、或者返回另一个替代值的方法。

optionalValue.ifPresent(v -> results.add(v));
//或者
optionalValue.ifPresent(results::add);

Optional<Boolean> added = optionalValue.map(results::add);

因为results.add()返回值是boolean类型，现在added有可能是以下三种值：被封装到Optional中的true或者false，或者是一个空的可选值。

String result = optionalString.orElse("");
// 如果封装的字符串为空的话，则使用给定的空字符串""

String result = optionalString.orElseGet(() -> System.getProperty("user.dir"));

String result = optionalString.orElseThrow(NoSuchElementException::new);
//需要提供一个产生异常对象的方法

创建可选值

之前已经讨论了如何处理一个已存在的Optional对象。接下来说明如何创建一个Optional对象。

  1. 聚合操作
    略。
  2. 收集结果
    当你处理完流之后，通常只是想看一下结果，而不是将它们聚合为一个值。
    iterator()
    该方法会生成一个传统风格的迭代器，用于访问元素。
    toArray()
    由于无法在运行时创建一个泛型数组，所以表达式stream.toArray()会返回一个Object[]数组。如果希望得到一个正确类型的数组，可以将类型传递给数组的构造函数：
String[] result = String.of("abc", "bcd", "cde").toArray(String[]::new);

collect()

HashSet<String> result = String.of("abc", "bcd", "abc").collect(HashSet::new, HashSet::add, HashSet::addAll);

List<String> result = String.of("abc", "bcd").collect(Collectors.toList());
Set<String> result = String.of("abc", "bcd", "abc").collect(Collectors.toSet());

如果希望控制得到的set类型，可以使用如下方式：

TreeSet<String> result = String.of("abc", "bcd", "abc").collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));

假设有一个Steam<Person>对象，并且希望将其中的元素收集到一个map中，这样随后可以通过它们的id来查找。Collectors.toMap方法有两个函数参数，分别用来生成map的键和值。例如：

Map<Integer, String> idToName = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName));
Map<Integer, Person> idToPerson = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));

forEach()， forEachOrdered()
当只要将它们打印出来，或逐个遍历它们，那么可以使用forEach方法，如下：

Stream.of("abc", "bcd", "cdf").forEach(System.out::println);

向该方法传递的函数会被应用到流中的每个元素上。需要注意的是，在一个并行流上，要确保该函数可以被并发执行。
在一个并行流上，可能会以任意的顺序来访问元素。如果希望按照流的顺序来执行它们，那么可以使用forEachOrdered方法。
forEach方法和forEachOrdered方法都是终止操作。因此在调用它们之后，就不能再使用这个流了。如果希望还能继续使用这个流，请使用peek方法。

其他

  1. 原始类型流
    假设有一个整型数组，并将该数组收集到一个Stream<Integer>的流中，不过奖每个证书包装成Integer对象显然是一个低效的做法，对于其他原始类型double、float、long、short、char、byte及boolean也是一样。为此，Stream API提供了IntStream和LongStream和DoubleStream三种类型，专门用来直接存储原始类型值，不必使用包装，而Stream API设计者认为不需要为其它5种原始类型都添加对应的专门类型。

    要创建一个IntStream，可以调用IntStream.of和Arrays.stream方法：

IntStream stream = IntStream.of(1, 3, 5, 7);
IntStream stream = Arrays.stream(values, from, to); // values是一个int[]数组

  1. 并行流
    流使得并行计算变得容易。默认情况下，流操作会创建一个串行流，方法Collection.parallelStream()除外。parallel方法可以将任意的串行流转换为一个并行流。

    一个并行流，只要在终止方法执行前，流处于并行模式，那么所有延迟执行的流操作就都会被并行执行。

    当并行运行流操作时，需要确保传递给并行流操作的函数都是线程安全的，应当返回与串行运行时相同的结果。很重要的一点是，这些操作都是无状态的，因此可以以任意顺序被执行。

    默认情况下，从有序集合、范围值、生成器及迭代器，或者调用Stream.storted所产生的流，都是有序的。有序并不会妨碍并行，例如，当计算stream.map(fun)时，流可以被分为n段，每一段都会被并发处理。然后再按顺序将结果组合起来。

    当不考虑有序时，一些操作可以更有效地并行运行。调用Stream.unordered方法可以不关心顺序。比如，可以放弃有序来加快limit方法的速度。如果只需要一个流中的任意n个元素，并不关心具体内容时，可以调用：

Stream<String> stream = stringStream.parallel().unordered().limit(n);
  1. 函数式接口
    在前文中，你已经了解了许多参数为函数的操作。例如，Stream.filter方法就将一个函数作为参数，filter方法的描述如下：
Stream<T> filter( Predicate<? super T> predicate )

filter方法的使用例子，如下：

Stream<String> longWords = words.filter( s -> s.length() >= 12 );
//words是一个含有多个字符串的流

查看文档可以知道，Predicate是一个接口，只含有一个返回boolean值的非默认方法：

public interface Predicate {
        boolean test(T argument);
}

在实际开发中，开发人员可能会经常传一个lambda表达式或者方法引用，所以方法名并不重要。重要的部分是返回boolean值。当查阅文档时，只需要记住Predicate是一个返回boolean值的函数就行了。

下表总结了能够作为Stream和Collectors方法参数的函数式接口。

函数式接口 参数类型 返回类型 描述
Supplier<T> 无 T 提供一个T类型的值
Consumer<T> T void 处理一个T类型的值
BiConsumer<T, U> T, U void 处理T类型和U类型的值
Predicate<T> T boolean 一个 计算Boolean值的函数
ToIntFunction<T>
ToLongFunction<T>
ToDoubleFunction<T>		 T int
long
double		 分别计算int、long、double值的函数
IntFunction<R>
LongFunction<R>
DoubleFunction<R>		 int
long
double		 R 参数分别为int、long、double类型的函数
Function<T, R> T R 一个参数类型为T的函数
BiFunction<T, U, R> T, U R 一个参数类型为T和U的函数
UnaryOperator<T> T T 对类型T进行的一元操作
BinaryOperator<T> T, T T 对类型T进行的二元操作
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