Java8 函數式編程stream流

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## 開篇介紹 Java 8 中新增的特性旨在幫助程式員寫出更好的代碼，其中對核心類庫的改進是很關鍵的一部分，也是本章的主要內容。對核心類庫的改進主要包括集合類的 API 和新引入的流（Stream），流使程式員得以站在更高的抽象層次上對集合進行操作。下麵將介紹stream流的用法。 ## 1.初始 ...


開篇介紹

Java 8 中新增的特性旨在幫助程式員寫出更好的代碼，其中對核心類庫的改進是很關鍵的一部分，也是本章的主要內容。對核心類庫的改進主要包括集合類的 API 和新引入的流（Stream），流使程式員得以站在更高的抽象層次上對集合進行操作。下麵將介紹stream流的用法。

1.初始環境準備

​ 場景：現在有一個公司，公司部門有一級部門，二級部門甲和二級部門乙（其中二級部門甲和二級部門乙是一級部門的子部門），

一級部門下麵有有001號員工小明，二級部門甲下麵有002號員工小剛和003號員工小李，二級部門乙有002號員工小剛和004號員工小張，其中員工id是唯一的，員工小剛既是二級部門甲又是二級部門乙的員工。代碼展示如下：

public class LambdaUseCase {
    static List<Department> departmentList;
    static {
        // 一級部門,部門人員有001號員工小明
        Department departmentOne = new Department("一級部門", 1,10000L,11000L,
                Arrays.asList(new Person("001","小明",22)));
        // 二級部門甲,部門人員有002號員工小剛和003號員工小李
        Department departmentTwoFirst = new Department("二級部門甲", 2,8000L,13000L,
                Arrays.asList(new Person("002","小剛",23),
                        new Person("003","小李",32)));
        // 二級部門乙，部門人員有002號員工小剛和004號員工小張
        Department departmentTwoSecond = new Department("二級部門已", 2,7500L,15000L,
                Arrays.asList(new Person("002","小剛",23),
                        new Person("004","小張",34)));

        departmentList = Arrays.asList(departmentOne,departmentTwoFirst,departmentTwoSecond);
    }
}

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
class Department {
    // 部門名
    private String departmentName;
    // 部門等級
    private Integer departmenRank;
    // 部門薪資（單位分）
    private Long departSalary;
    // 部門日盈利
    private Long departProfit;
    // 部門人員集合
    private List<Person> persons;
}

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
//重寫equal和hashcode方法，用於數據去重
@EqualsAndHashCode
class Person {
    // 人員id
    private String personId;
    // 人員姓名
    private String personName;
    // 人員年齡
    private Integer personAge;
}

2.創建流

單列集合: 集合對象.stream() 創建流

departmentList.stream();

數組：Arrays.stream(數組) 或者使用Stream.of來創建

Integer[] arr = {1,2,3,4,5};
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);
Stream<Integer> stream2 = Stream.of(arr);
Stream.of(1,2,3,4);

雙列集合：轉換成單列集合後再創建

Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);
map.put("c", 3);
Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();

3.中間操作

3.1 map

如果有一個函數可以將一種類型的值轉換成另外一種類型，map 操作就可以使用該函數，將一個流中的值轉換成一個新的流

需求：公司今年收益提供，決定把所有部門的平均薪資提升1000。

List<Department> departments = departmentList.stream().map(e -> {
    e.setDepartSalary(e.getDepartSalary() + 1000);
    return e;
}).collect(Collectors.toList());

3.2 filter

對流中的元素進行過濾，篩選出符合過濾條件的數據

需求：需要篩選出部門平均薪資大於等於8000的數據。

List<Department> departments = departmentList.stream()
		.filter(e -> e.getDepartSalary() >= 8000)
		.collect(Collectors.toList());

3.3 flatMap

flatMap 方法可用 Stream 替換值，然後將多個 Stream 連接成一個 Stream

需求：把公司所有的人員收集到一個集合中。

不使用flatMap，你可能會這麼做，迴圈里套迴圈，看上去不太美觀。

Set<Person> personSet = new HashSet<>();
departmentList.stream().forEach(e->{
	e.getPersons().stream().forEach(person->{
		personSet.add(person);
	});
});

使用flatMap寫法。

Set<Person> personSet = departmentList.stream()
        .flatMap(e -> e.getPersons().stream())
        .collect(Collectors.toSet());

3.4 distinct

去除流中的重覆元素

需求：將公司所有的人員統計出來，這回不使用Set去重，註意：002號員工即在二級部門甲又在二級部門乙

List<Person> personSet = departmentList.stream()
        .flatMap(e -> e.getPersons().stream())
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());

註意：distinct方法是依賴Object的equals方法來判斷是否是相同對象的。所以需要註意重寫equals方法。

3.5 sorted

對流中的元素進行排序

需求： 按薪資從低到高將部門列出來。

List<Department> departments = departmentList.stream()
        .sorted((o1, o2) -> o1.getDepartSalary().compareTo(o2.getDepartSalary()))
        .collect(Collectors.toList());

註意：如果調用空參的sorted()方法，需要流中的元素是實現了Comparable。

3.6 limit

可以設置流的最大長度，超出的部分將被拋棄

需求：按薪資從低到高將部門列出來，並且找出薪資最低的倆個部門

List<Department> departments = departmentList.stream()
		.sorted(Comparator.comparing(Department::getDepartSalary))
		.limit(2)
		.collect(Collectors.toList());

3.7 skip

跳過流中的前n個元素，返回剩下的元素

需求：按薪資從低到高將部門列出來，並且忽略薪資最低的部門

List<Department> departments = departmentList.stream()
		.sorted(Comparator.comparing(Department::getDepartSalary))
		.skip(1)
		.collect(Collectors.toList());

4.終結操作

4.1 foreach

對流中的元素進行遍歷操作

需求：要求輸出全部部門的名稱

departmentList.stream()
                .forEach(e -> System.out.println(e.getDepartmentName()));

4.2 count

可以用來獲取當前流中元素的個數。

需求：統計部門的格式

long count = departmentList.stream()
    .count();

4.3 max和min

Stream 上常用的操作之一是求最大值和最小值

需求：分別找出部門裡面薪資最高的部門和最低的部門

Department maxDepartment = departmentList.stream()
		.max(Comparator.comparing(Department::getDepartSalary))
		.get();
Department minDepartment = departmentList.stream()
		.min(Comparator.comparing(Department::getDepartSalary))
		.get();

4.4 collect

將當前的流轉換為一個集合

4.4.1 Collectors.toList()

需求：獲得一個保存所有部門名字的集合

List<String> departNameList = departmentList.stream()
		.map(Department::getDepartmentName)
		.collect(Collectors.toList());

4.4.2 Collectors.toSet()

需求：獲得部門所有人的姓名（重名的忽略）

Set<String> personNameList = departmentList.stream()
		.flatMap(e -> e.getPersons().stream())
		.map(Person::getPersonName)
        .collect(Collectors.toSet());

4.4.3 Collectors.toMap(keyMapper, valueMapper)

需求：獲得部門名稱當做key，員工當做value的Map

Map<String, List<Person>> collect = departmentList.stream()
		.collect(Collectors.toMap(Department::getDepartmentName, Department::getPersons));

4.4.4 Collectors.joining()

需求：將所有的部門名字連起來，並且首碼是【，尾碼是】，分隔符是，

departmentList.stream()
		.map(Department::getDepartmentName)
		.collect(Collectors.joining(",","[","]"));

4.4.5 Collectors.partitioningBy(predicate)

接受一個流，並將其分成兩部分,使用 Predicate 對象判斷一個元素應該屬於哪個部分，並根據布爾值返回一個 Map 到列表。

需求：將一級部門和其他級別的部門分離出來

Map<Boolean, List<Department>> collect = departmentList
    .stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getDepartmenRank() == 1));

4.4.6 Collectors.groupingBy(classifier)

接受一個分類函數，用來對數據分組

需求：將部門按部門的階級分組

Map<Integer, List<Department>> collect = departmentList
    .stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Department::getDepartmenRank));

4.4.7 組合收集器

各種收集器已經很強大了，但如果將它們組合起來，會變得更強大。

需求：統計各個階級部門的平均薪資

Map<Integer, Double> collect = departmentList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Department::getDepartmenRank,Collectors.averagingLong(Department::getDepartSalary)));

這個例子中用到了第二個收集器，用以收集最終結果的一個子集。這些收集器叫作下游收集器。收集器是生成最終結果的一劑配方，下游收集器則是生成部分結果的配方，主收集器中會用到下游收集器。這種組合使用收集器的方式，使得它們在 Stream 類庫中的作用更加強大。

4.5 reduce

對流中的數據按照指定的方式計算出結果

需求：計算出部門總的日盈利

Long sum = departmentList.stream()
		.map(Department::getDepartProfit)
		.reduce(0L, (result, element) -> result + element);

4.6 anyMatch

可以用來判斷是否有任意符合匹配條件的元素，結果為boolean類型。

需求：判斷部門中有沒有薪資大於9000的部門

boolean b = departmentList.stream()
                .anyMatch(e -> e.getDepartSalary() > 9000L);

4.7 allMatch

可以用來判斷是否都符合匹配條件，結果為boolean類型。如果都符合結果為true，否則結果為false。

需求：判斷部門薪資是不是都大於9000

boolean b = departmentList.stream()
                .allMatch(e -> e.getDepartSalary() > 9000L);

4.8 noneMatch

可以判斷流中的元素是否都不符合匹配條件。如果都不符合結果為true，否則結果為false

需求：判斷是不是所有的部門薪資都大於9000

boolean b = departmentList.stream()
                .noneMatch(e -> e.getDepartSalary() > 9000L);

4.9 findAny

獲取流中的任意一個元素。該方法沒有辦法保證獲取的一定是流中的第一個元素。

需求：找到任意一個部門

Department department = departmentList
                .stream()
                .findAny()
                .get();

4.10 findFirst

獲取流中的第一個元素。

需求：獲得薪資最低的一個部門

Department department = departmentList
                .stream()
                .sorted(Comparator.comparing(Department::getDepartSalary))
                .findFirst()
                .get();

5.高級用法

5.1 對基本類型處理（mapToInt，mapToLong，mapToDouble）

在 Java 中，有一些相伴的類型，比如 int 和 Integer——前者是基本類型，後者是裝箱類型。基本類型內建在語言和運行環境中，是基本的程式構建模塊；而裝箱類型屬於普通的 Java 類，只不過是對基本類型的一種封裝。由於裝箱類型是對象，因此在記憶體中存在額外開銷。比如，整型在記憶體中占用4 位元組，整型對象卻要占用 16 位元組。這一情況在數組上更加嚴重，整型數組中的每個元素只占用基本類型的記憶體，而整型對象數組中，每個元素都是記憶體中的一個指針，指向 Java堆中的某個對象。在最壞的情況下，同樣大小的數組，Integer[] 要比 int[] 多占用 6 倍記憶體。

將基本類型轉換為裝箱類型，稱為裝箱，反之則稱為拆箱，兩者都需要額外的計算開銷。對於需要大量數值運算的演算法來說，裝箱和拆箱的計算開銷，以及裝箱類型占用的額外記憶體，會明顯減緩程式的運行速度。

為了減小這些性能開銷，Stream 類的某些方法對基本類型和裝箱類型做了區分。高階函數 mapToLong 和其他類似函數即為該方面的一個嘗試。在 Java 8 中，僅對整型、長整型和雙浮點型做了特殊處理，因為它們在數值計算中用得最多，特殊處理後的系統性能提升效果最明顯。

如有可能，應儘可能多地使用對基本類型做過特殊處理的方法，進而改善性能。這些特殊的 Stream 還提供額外的方法，避免重覆實現一些通用的方法，讓代碼更能體現出數值計算的意圖。

需求：需要計算出公司部門利潤的平均值，最大值，最小值，以及利潤總和。

LongSummaryStatistics longSummaryStatistics = departmentList
    .stream()
    .mapToLong(Department::getDepartProfit)
    .summaryStatistics();
System.out.println("利潤最大值"+longSummaryStatistics.getMax());
System.out.println("利潤最小值"+longSummaryStatistics.getMin());
System.out.println("利潤平均值"+longSummaryStatistics.getAverage());
System.out.println("利潤總和"+longSummaryStatistics.getSum());

這些統計值在所有特殊處理的 Stream，如 DoubleStream、LongStream 中都可以得出。如無需全部的統計值，也可分別調用 min、max、average 或 sum 方法獲得單個的統計值，同樣，三種基本類型對應的特殊 Stream 也都包含這些方法。

6. 數據並行化

並 行 化 操 作 流 只 需 改 變 一 個 方 法 調 用。 如 果 已 經 有 一 個 Stream 對 象， 調 用 它 的parallel 方法就能讓其擁有並行操作的能力。如果想從一個集合類創建一個流，調用parallelStream 就能立即獲得一個擁有並行能力的流。

需求：並行的統計公司的所有的人員。

Set<Person> collect = departmentList.stream()
		.parallel()
		.flatMap(e -> e.getPersons().stream()).collect(Collectors.toSet());
Set<Person> collect1 = departmentList.parallelStream()
		.flatMap(e -> e.getPersons().stream()).collect(Collectors.toSet());

在底層，並行流還是沿用了 fork/join 框架。fork 遞歸式地分解問題，然後每段並行執行，最終由 join 合併結果，返回最後的值。


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