概述
通过本章节的知识点整理,复盘在 JDK8
中的一些新特性、新增的一些API接口、语法上的变动等。
目录
主要内容
0x00:一些思维方式
1、“大处着眼,小处着手”
2、逆向思维、反证法
3、透过问题看本质
0x00:概述
Java 8 (又称为 jdk 1.8
) 是 Java 语言开发的一个主要版本。Java 8
是oracle公司于2014年3月发布,可以看成是自 Java 5
以来最具革命性的版本。 Java 8为Java语言、编译器、类库、开发工具与JVM带来了大量新特性。
在 JDK8
中,提供了一些新的特性,如下图所示
上述的思维导图由宋红尚硅谷康老师进行整理。
Java 8新特性简介
- 速度更快
- 代码更少(增加了新的语法:
Lambda
表达式) - 强大的
Stream API
- 便于并行
- 最大化减少空指针异常:
Optional
Nashorn
引擎,允许在JVM
上运行JS
应用
0x01:Lambda表达式
Lambda
是一个匿名函数,我们可以把 Lambda
表达式理解为是一段可以传递的代码(将代码像数据一样进行传递)。使用它可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格,使 Java
的语言表达能力得到了提升。
使用举例
Lambda表达式的使用:(分为6种情况介绍)
语法格式一:无参,无返回值
@Test
public void test1(){
Runnable r1 = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("我爱北京天安门");
}
};
r1.run();
System.out.println("**************");
Runnable r2 = () -> {
System.out.println("我爱北京故宫");
};
r2.run();
}
输出结果
我爱北京天安门
***********************
我爱北京故宫
Process finished with exit code 0
语法格式二:Lambda
需要一个参数,但是没有返回值。
@Test
public void test2(){
Consumer<String> con = new Consumer<String>() {
@Override
public void accept(String s) {
System.out.println(s);
}
};
con.accept("谎言和誓言的区别是什么?");
System.out.println("*******************");
Consumer<String> con1 = (String s) -> {
System.out.println(s);
};
con1.accept("一个是听得人当真了,一个是说的人当真了");
}
输出结果
谎言和誓言的区别是什么?
*******************
一个是听得人当真了,一个是说的人当真了
Process finished with exit code 0
语法格式三:数据类型可以省略,因为可由编译器推断得出,称为“类型推断”。
@Test
public void test3(){
Consumer<String> con1 = (String s) -> {
System.out.println(s);
};
con1.accept("一个是听得人当真了,一个是说的人当真了");
System.out.println("*******************");
Consumer<String> con2 = (s) -> {
System.out.println(s);
};
con2.accept("一个是听得人当真了,一个是说的人当真了");
}
@Test
public void test4(){
ArrayList<String> list = new ArrayList<>();//类型推断
int[] arr = {1,2,3};//类型推断
}
语法格式四:Lambda
若只需要一个参数时,参数的小括号可以省略。
@Test
public void test5(){
Consumer<String> con1 = (s) -> {
System.out.println(s);
};
con1.accept("一个是听得人当真了,一个是说的人当真了");
System.out.println("*******************");
Consumer<String> con2 = s -> {
System.out.println(s);
};
con2.accept("一个是听得人当真了,一个是说的人当真了");
}
语法格式五:Lambda
需要两个或以上的参数,多条执行语句,并且可以有返回值。
@Test
public void test6(){
Comparator<Integer> com1 = new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2){
System.out.println(o1);
System.out.println(o2);
return o1.compareTo(o2);
}
};
System.out.println(com1.compare(12,21));
System.out.println("*****************************");
Comparator<Integer> com2 = (o1,o2) -> {
System.out.println(o1);
System.out.println(o2);
return o1.compareTo(o2);
};
System.out.println(com2.compare(12,6));
}
语法格式六:当 Lambda
体只有一条语句时,return
与大括号若有,都可以省略。
@Test
public void test7(){
Comparator<Integer> com1 = (o1,o2) -> {
return o1.compareTo(o2);
};
System.out.println(com1.compare(12,6));
System.out.println("*****************************");
Comparator<Integer> com2 = (o1,o2) -> o1.compareTo(o2);
System.out.println(com2.compare(12,21));
}
@Test
public void test8(){
Consumer<String> con1 = s -> {
System.out.println(s);
};
con1.accept("一个是听得人当真了,一个是说的人当真了");
System.out.println("*****************************");
Consumer<String> con2 = s -> System.out.println(s);
con2.accept("一个是听得人当真了,一个是说的人当真了");
}
总结:
->
的左边:lambda形参列表的参数类型可以省略(类型推断);如果 lambda形参列表只有一个参数,其一对()
也可以省略->
的右边:lambda体应该使用一对{}
包裹;如果lambda体只有一条执行语句(可能是return语句),省略这一对{}和return关键字。
0x02:函数式(Functional)接口
Lambda
表达式的本质:作为函数式接口的实例
如果一个接口中,只声明了一个抽象方法,则此接口就称为函数式接口。我们可以在一个接口上使用 @FunctionalInterface
注解,这样做可以检查它是否是一个函数式接口。
如何理解函数式接口?
Java
从诞生日起就是一直倡导“一切皆对象”, 在 Java
里面面向对象(OOP)编程是一切。但是随着 python
、 scala
等语言的兴起和新技术的挑战, Java
不得不做出调整以便支持更加广泛的技术要求,也即java
不但可以支持 OOP
还可以支持 OOF
(面向函数编程)。
简单的说,在 Java8
中, Lambda
表达式就是一个函数式接口的实例。 这就是 Lambda
表达式和函数式接口的关系。也就是说,只要一个对象是函数式接口的实例,那么该对象就可以用 Lambda 表达式来表示。
所以以前用匿名实现类表示的现在都可以用 Lambda
表达式来写。
Java 内置四大核心函数式接口
函数式接口 | 参数类型 | 返回类型 | 用途 |
---|---|---|---|
Consumer | T | void | 对类型为 void accept(T t) T的对象应用操作,包含方法: |
Supplier | 无 | T | 返回类型为T的对象,包含方法: T get() |
Function<T, R> 函数型接口 | T | R | 对类型为 果是R类型的对象。包含 T的对象应用操作,并返回结果。结 方法: R apply(T t) |
Predicate | T | boolean | 确定类型为 boolean 值。包含 T的对象是否满足某约束,并返回 方法: boolean test(T t) |
测试案例一:Consumer(消费型接口)
@Test
public void test1(){
happyTime(500, new Consumer<Double>() {
@Override
public void accept(Double aDouble) {
System.out.println("学习太累了,去天上人间买了瓶矿泉水,价格为:" + aDouble);
}
});
System.out.println("*********使用Lambda表达式***********");
happyTime(400, money -> System.out.println("学习太累了,去天上人间买了瓶矿泉水,价格为:" + money));
}
public void happyTime(double money, Consumer<Double> con){
con.accept(money);
}
输出结果
学习太累了,去天上人间买了瓶矿泉水,价格为:500.0
*********使用Lambda表达式***********
学习太累了,去天上人间买了瓶矿泉水,价格为:400.0
Process finished with exit code 0
测试案例二:Predicate(断定性接口)
@Test
public void test2(){
List<String> list = Arrays.asList("北京","南京","天津","东京","西京","普京");
//常规操作
List<String> filterStrs = filterString(list, new Predicate<String>() {
@Override
public boolean test(String s) {
return s.contains("京");
}
});
System.out.println(filterStrs);
//使用Lambda表达式
List<String> filterStrs1 = filterString(list,s -> s.contains("京"));
System.out.println(filterStrs1);
}
//根据给定的规则,过滤集合中的字符串。此规则由Predicate的方法决定
public List<String> filterString(List<String> list, Predicate<String> pre){
ArrayList<String> filterList = new ArrayList<>();
for(String s : list){
if(pre.test(s)){
filterList.add(s);
}
}
return filterList;
}
输出结果
[北京, 南京, 东京, 西京, 普京]
[北京, 南京, 东京, 西京, 普京]
Process finished with exit code 0
其他接口
函数式接口 | 参数类型 | 返回类型 | 用途 |
---|---|---|---|
BiFunction<T, U, R> | T, U | R | 对类型为 T, U 参数应用操作, 返回 R 类型的结 果。 包含方法为: R apply(T t, U u); |
UnaryOperator | T | T | 对类型为 结果。 包含方法 T的对象进行一元运算 为: T apply(T t),; 并返回T类型的 |
BinaryOperator | T, T | T | 对类型为 结果。 包含方法 T的对象进行二元运算 为: T apply(T,t1并返回 , T t2);T类型的 |
BiConsumer<T, U> | T, U | void | 对类型为T, U 参数应用操作。 包含方法为: void accept(T t, U u) |
BiPredicate<T,U> | T,U | boolean | 包含方法为: boolean test(T t,U u) |
ToIntFunction | T | int long double | 分别计算int、 long、 double值的函数 |
IntFunction | int long double | R | 参数分别为int、 long、 double 类型的函数 |
0x03:方法引用构造器引用
概述
当要传递给 Lambda
体的操作,已经有实现的方法了,可以使用方法引用!
方法引用可以看做是 Lambda
表达式深层次的表达。换句话说,方法引用就是Lambda表达式,也就是函数式接口的一个实例,通过方法的名字来指向一个方法,可以认为是 Lambda
表达式的一个"语法糖"。
要求: 实现接口的抽象方法的参数列表和返回值类型,必须与方法引用的
方法的参数列表和返回值类型保持一致!
格式: 使用操作符 ::
将类(或对象) 与 方法名分隔开来。
如下三种主要使用情况:
- 对象::实例方法名
- 类::静态方法名
- 类::实例方法名
使用案例
方法引用案例
情况一:对象 :: 实例方法
例1:
- Consumer 中的
void accept(T t)
- PrintStream 中的
void println(T t)
@Test
public void test1() {
Consumer<String> con1 = str -> System.out.println(str);
con1.accept("北京");
System.out.println("*******************");
PrintStream ps = System.out;
Consumer<String> con2 = ps::println;
con2.accept("beijing");
}
输出结果
北京
*******************
beijing
Process finished with exit code 0
例2:
- Supplier中的
T get()
- Employee中的
String getName()
@Test
public void test2() {
Employee emp = new Employee(1001,"Tom",23,5600);
Supplier<String> sup1 = () -> emp.getName();
System.out.println(sup1.get());
System.out.println("*******************");
Supplier<String> sup2 = emp::getName;
System.out.println(sup2.get());
}
输出结果
Tom
*******************
Tom
Process finished with exit code 0
情况二:类 :: 静态方法
例1:
- Comparator 中的
int compare(T t1,T t2)
- Integer 中的
int compare(T t1,T t2)
@Test
public void test3() {
Comparator<Integer> com1 = (t1,t2) -> Integer.compare(t1,t2);
System.out.println(com1.compare(12,21));
System.out.println("*******************");
Comparator<Integer> com2 = Integer::compare;
System.out.println(com2.compare(12,3));
}
输出结果
-1
*******************
1
Process finished with exit code 0
例2:
- Function中的
R apply(T t)
- Math中的
Long round(Double d)
@Test
public void test4() {
Function<Double,Long> func = new Function<Double, Long>() {
@Override
public Long apply(Double d) {
return Math.round(d);
}
};
System.out.println(func.apply(16.888));
System.out.println("*******************");
Function<Double,Long> func1 = d -> Math.round(d);
System.out.println(func1.apply(12.3));
System.out.println("*******************");
Function<Double,Long> func2 = Math::round;
System.out.println(func2.apply(12.6));
}
输出结果
17
*******************
12
*******************
13
Process finished with exit code 0
情况三:类 :: 实例方法 (有难度)
例1:
- Comparator 中的
int comapre(T t1,T t2)
- String中的
int t1.compareTo(t2)
@Test
public void test5() {
Comparator<String> com1 = (s1,s2) -> s1.compareTo(s2);
System.out.println(com1.compare("abc","abd"));
System.out.println("*******************");
Comparator<String> com2 = String :: compareTo;
System.out.println(com2.compare("abd","abm"));
}
输出结果
-1
*******************
-9
Process finished with exit code 0
例2:
- BiPredicate 中的
boolean test(T t1, T t2);
- String 中的
boolean t1.equals(t2)
@Test
public void test6() {
BiPredicate<String,String> pre1 = (s1,s2) -> s1.equals(s2);
System.out.println(pre1.test("abc","abc"));
System.out.println("*******************");
BiPredicate<String,String> pre2 = String :: equals;
System.out.println(pre2.test("abc","abd"));
}
输出结果
true
*******************
false
Process finished with exit code 0
例3:
@Test
public void test7() {
Employee employee = new Employee(1001, "Jerry", 23, 6000);
Function<Employee,String> func1 = e -> e.getName();
System.out.println(func1.apply(employee));
System.out.println("*******************");
Function<Employee,String> func2 = Employee::getName;
System.out.println(func2.apply(employee));
}
输出结果
Jerry
*******************
Jerry
Process finished with exit code 0
总结:
要求接口中的抽象方法的形参列表和返回值类型与方法引用的方法的形参列表和返回值类型相同!(针对于情况1和情况2)
构造器引用
- 和方法引用类似,函数式接口的抽象方法的形参列表和构造器的形参列表一致。
- 抽象方法的返回值类型即为构造器所属的类的类型
例1:
- Supplier中的T get()
- Employee的空参构造器:Employee()
@Test
public void test1(){
Supplier<Employee> sup = new Supplier<Employee>() {
@Override
public Employee get() {
return new Employee();
}
};
System.out.println("*******************");
Supplier<Employee> sup1 = () -> new Employee();
System.out.println(sup1.get());
System.out.println("*******************");
Supplier<Employee> sup2 = Employee :: new;
System.out.println(sup2.get());
}
输出结果
*******************
Employee().....
Employee{id=0, name='null', age=0, salary=0.0}
*******************
Employee().....
Employee{id=0, name='null', age=0, salary=0.0}
Process finished with exit code 0
例2:Function中的 R apply(T t)
@Test
public void test2(){
Function<Integer,Employee> func1 = id -> new Employee(id);
Employee employee = func1.apply(1001);
System.out.println(employee);
System.out.println("*******************");
Function<Integer,Employee> func2 = Employee :: new;
Employee employee1 = func2.apply(1002);
System.out.println(employee1);
}
输出结果
Employee(int id).....
Employee{id=1001, name='null', age=0, salary=0.0}
*******************
Employee(int id).....
Employee{id=1002, name='null', age=0, salary=0.0}
Process finished with exit code 0
例3:BiFunction中的 R apply(T t,U u)
@Test
public void test3(){
BiFunction<Integer,String,Employee> func1 = (id,name) -> new Employee(id,name);
System.out.println(func1.apply(1001,"Tom"));
System.out.println("*******************");
BiFunction<Integer,String,Employee> func2 = Employee :: new;
System.out.println(func2.apply(1002,"Tom"));
}
输出结果
Employee{id=1001, name='Tom', age=0, salary=0.0}
*******************
Employee{id=1002, name='Tom', age=0, salary=0.0}
Process finished with exit code 0
数组引用
可以把数组看做是一个特殊的类,则写法与构造器引用一致。
@Test
public void test4(){
Function<Integer,String[]> func1 = length -> new String[length];
String[] arr1 = func1.apply(5);
System.out.println(Arrays.toString(arr1));
System.out.println("*******************");
Function<Integer,String[]> func2 = String[] :: new;
String[] arr2 = func2.apply(10);
System.out.println(Arrays.toString(arr2));
}
输出结果
[null, null, null, null, null]
*******************
[null, null, null, null, null, null, null, null, null, null]
Process finished with exit code 0
0x04:Stream API的基本使用
概述
Java8
中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda
表达式;另外一个则是Stream API
。- Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到
Java
中。这是目前为止对Java
类库最好的补充,因为Stream API
可以极大提高Java
程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 - 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,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。 Stream API
对内存中的数据进行 过滤、排序、映射、归约等操作,就类似于使用SQL
执行的数据库查询。也可以使用Stream API
来并行执行操作。简言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
为什么要使用Stream API ?
实际开发中,项目中多数数据源都来自于Mysql
, Oracle
等。但现在数据源可以更多了,有MongDB
, Radis
等,而这些 NoSQL
的数据就需要 Java
层面去处理。
Stream
和 Collection
集合的区别: Collection
是一种静态的内存数据结构,而 Stream
是有关计算的。 前者是主要面向内存,存储在内存中,后者主要是面向 CPU,通过 CPU 实现计算。
什么是 Stream ?
是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。
“集合讲的是数据, Stream讲的是计算!”
注意:
- Stream 自己不会存储元素。
- Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
- Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
Stream 的操作三个步骤
1、创建 Stream
一个数据源(如:集合、数组),获取一个流。
2、中间操作
一个中间操作链,对数据源的数据进行处理。
3、终止操作(终端操作)
一旦执行终止操作, 就执行中间操作链,并产生结果。之后,不会再被使用。
如下图所示
创建Stream的几种方式
创建 Stream方式一:通过集合
Java8 中的 Collection
接口被扩展,提供了两个获取流
的方法:
-
default Stream<E> stream()
:返回一个顺序流
-
default Stream<E> parallelStream()
:返回一个并行流
@Test
public void test1(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
Stream<Employee> stream = employees.stream();
// default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
}
创建 Stream方式二:通过数组
Java8 中的 Arrays
的静态方法 stream()
可以获取数组流:
static <T> Stream<T> stream(T[] array)
: 返回一个流
重载形式,能够处理对应基本类型的数组:
- public static IntStream stream(int[] array)
- public static LongStream stream(long[] array)
- public static DoubleStream stream(double[] array)
@Test
public void test2(){
int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
//调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
IntStream stream = Arrays.stream(arr);
Employee e1 = new Employee(1001,"Tom");
Employee e2 = new Employee(1002,"Jerry");
Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);
}
创建 Stream方式三:通过Stream的of()
可以调用 Stream
类静态方法 of()
, 通过显示值(返回值)创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
public static<T> Stream<T> of(T... values)
: 返回一个流
@Test
public void test3(){
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
}
创建 Stream方式四:创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate()
和 Stream.generate()
, 创建无限流。
使用场景:可用于一些随机数据的创建
-
迭代
public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
//遍历前10个偶数 Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
-
生成
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
Stream的中间操作
多个"中间操作"可以连接起来形成一个"流水线",除非流水线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理!而在终止操作时一次性全部处理,称为 “惰性求值” 。
定义一个 EmployeeData
类,用于提供一些测试的数据
public class EmployeeData {
public static List<Employee> getEmployees(){
List<Employee> list = new ArrayList<>();
list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
return list;
}
1、筛选与切片
方 法 | 描 述 |
---|---|
filter(Predicate p) | 接收 Lambda , 从流中排除某些元素 |
distinct() | 筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 |
limit(long maxSize) | 截断流,使其元素不超过给定数量 |
skip(long n) | 跳过元素,返回一个扔掉了前 个空流。与 limit(n) 互补 |
操作示例
@Test
public void test1(){
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// filter(Predicate p)——接收 Lambda , 从流中排除某些元素。
Stream<Employee> stream = list.stream();
//练习:查询员工表中薪资大于7000的员工信息
stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//limit(n)——截断流,使其元素不超过给定数量。
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//skip(n) —— 跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一个空流。与 limit(n) 互补
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//distinct()——筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
//System.out.println(list);
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
输出结果
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1003, name='刘强东', age=33, salary=3000.82}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Employee{id=1005, name='李彦宏', age=65, salary=5555.32}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1007, name='任正非', age=26, salary=4333.32}
Employee{id=1008, name='扎克伯格', age=35, salary=2500.32}
Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1003, name='刘强东', age=33, salary=3000.82}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Employee{id=1005, name='李彦宏', age=65, salary=5555.32}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1007, name='任正非', age=26, salary=4333.32}
Employee{id=1008, name='扎克伯格', age=35, salary=2500.32}
Employee{id=1010, name='刘强东', age=40, salary=8000.0}
Employee{id=1010, name='刘强东', age=41, salary=8000.0}
Process finished with exit code 0
2、映射
方法 | 描述 |
---|---|
map(Function f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,并将其映射成一个新的元素。 |
mapToDouble(ToDoubleFunction f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,产生一个新的 DoubleStream。 |
mapToInt(ToIntFunction f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,产生一个新的 IntStream。 |
mapToLong(ToLongFunction f) | 接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元 素上,产生一个新的 LongStream。 |
flatMap(Function f) | 接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另 一个流,然后把所有流连接成一个流 |
示例操作
@Test
public void test2(){
//map(Function f):接收一个函数作为参数,将元素转换成其他形式或提取信息,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。
List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//练习1:获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//练习2:使用Map的方式遍历嵌套的流,但是这一当嵌套的深度越深,我们需要手动的去使用forEach对每一层都进行遍历
Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
streamStream.forEach(s ->{
s.forEach(System.out::println);
});
System.out.println();
//flatMap(Function f):接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流。
Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
}
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){//aa
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for(Character c : str.toCharArray()){
list.add(c);
}
return list.stream();
}
输出结果
AA
BB
CC
DD
比尔盖茨
扎克伯格
a
a
b
b
c
c
d
d
a
a
b
b
c
c
d
d
Process finished with exit code 0
3、排序
方法 | 描述 |
---|---|
sorted() | 产生一个新流,其中按自然顺序排序 |
sorted(Comparator com) | 产生一个新流,其中按比较器顺序排序 |
示例操作
public void test4(){
//sorted()——自然排序
List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//抛异常,原因:Employee没有实现Comparable接口
//List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//sorted(Comparator com)——定制排序
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {
//先根据年龄进行对比,如果年龄相等再根据工资进行降序处理(从大到小)
int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
if(ageValue != 0){
return ageValue;
}else{
return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
}
}).forEach(System.out::println);
}
输出结果
-98
0
7
12
34
43
65
87
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Employee{id=1007, name='任正非', age=26, salary=4333.32}
Employee{id=1003, name='刘强东', age=33, salary=3000.82}
Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}
Employee{id=1008, name='扎克伯格', age=35, salary=2500.32}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1005, name='李彦宏', age=65, salary=5555.32}
Process finished with exit code 0
Stream的终止操作
- 终端操作会从流的"流水线"生成结果。其结果可以是任何不是流的值,例如:
List
、Integer
,甚至是void
。 - 流进行了终止操作后,不能再次使用。
1、匹配与查找
方法 | 描述 |
---|---|
allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配所有元素 |
anyMatch(Predicate p) | 检查是否至少匹配一个元素 |
noneMatch(Predicate p) | 检查是否没有匹配所有元素 |
findFirst() | 返回第一个元素 |
findAny() | 返回当前流中的任意元素 |
count() | 返回流中元素总数 |
max(Comparator c) | 返回流中最大值 |
min(Comparator c) | 返回流中最小值 |
forEach(Consumer c) | 内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代, 称为外部迭代。相反, Stream API 使用内部迭 代——它帮你把迭代做了) |
操作示例1
@Test
public void test1(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
//练习:是否所有的员工的年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
System.out.println(allMatch);
//anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
//练习:是否存在员工的工资大于 10000
boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
System.out.println(anyMatch);
//noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
//练习:是否存在员工姓“雷”
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
System.out.println(noneMatch);
//findFirst——返回第一个元素
Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
System.out.println(employee);
//findAny——返回当前流中的任意元素
Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
System.out.println(employee1);
}
输出结果1
false
false
false
Optional[Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}]
Optional[Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}]
Process finished with exit code 0
操作示例2
@Test
public void test2(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// count——返回流中元素的总个数
long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
System.out.println(count);
// max(Comparator c)——返回流中最大值
// 练习:返回最高的工资:
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
System.out.println(maxSalary);
// min(Comparator c)——返回流中最小值
// 练习:返回最低工资的员工
Optional<Employee> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(employee);
System.out.println();
// forEach(Consumer c)——内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
//使用集合的遍历操作
employees.forEach(System.out::println);
}
输出结果2
5
Optional[9876.12]
Optional[Employee{id=1008, name='扎克伯格', age=35, salary=2500.32}]
Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1003, name='刘强东', age=33, salary=3000.82}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Employee{id=1005, name='李彦宏', age=65, salary=5555.32}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1007, name='任正非', age=26, salary=4333.32}
Employee{id=1008, name='扎克伯格', age=35, salary=2500.32}
Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1003, name='刘强东', age=33, salary=3000.82}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Employee{id=1005, name='李彦宏', age=65, salary=5555.32}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1007, name='任正非', age=26, salary=4333.32}
Employee{id=1008, name='扎克伯格', age=35, salary=2500.32}
Process finished with exit code 0
2、归约
方法 | 描述 |
---|---|
reduce(T iden, BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来,得到一 个值。返回 T |
reduce(BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起 |
操作示例
public void test3(){
// reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T
// 练习1:计算1-10的自然数的和
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
// reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional<T>
// 练习2:计算公司所有员工工资的总和
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
// Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
System.out.println(sumMoney.get());
}
输出结果
55
48424.08
Process finished with exit code 0
map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式,因 Google用它来进行网络搜索而出名。
3、收集
方 法 | 描 述 |
---|---|
collect(Collector c) | 将流转换为其他形式。接收一个 Collector 接口的实现,用于给Stream中元素做汇总 的方法 |
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、 Set、Map)。另外, Collectors
实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例。Collectors常用的Api如下
操作示例
@Test
public void test4(){
//collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法
//练习1:查找工资大于6000的员工,结果返回为一个List或Set
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
employeeList.forEach(System.out::println);
System.out.println();
Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
employeeSet.forEach(System.out::println);
}
输出结果
Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1001, name='马化腾', age=34, salary=6000.38}
Employee{id=1002, name='马云', age=12, salary=9876.12}
Employee{id=1006, name='比尔盖茨', age=42, salary=9500.43}
Employee{id=1004, name='雷军', age=26, salary=7657.37}
Process finished with exit code 0
0x05:Optional类的基本使用
到目前为止,臭名昭著的空指针异常是导致Java应用程序失败的最常见原因。以前,为了解决空指针异常, Google
公司著名的 Guava
项目引入了Optional
类,Guava通过使用检查空值的方式来防止代码污染,它鼓励程序员写更干净的代码。受到Google Guava的启发, Optional
类已经成为Java 8
类库的一部分。
Optional<T>
类(java.util.Optional) 是一个容器类, 它可以保存类型 T
的值, 代表这个值存在。或者仅仅保存 null,表示这个值不存在。原来用 null
表示一个值不存在,现在 Optional
可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常。
总结:Optional类是为了解决空指针问题而生。
Optional 提供很多有用的方法,这样我们就不用显式进行空值检测。如下
-
Optional.of(T t) :
创建一个 Optional 实例, t必须非空;
-
Optional.empty() :
创建一个空的 Optional 实例
-
Optional.ofNullable(T t):
t可以为null判断Optional容器中是否包含对象:
-
boolean isPresent() :
判断是否包含对象
-
void ifPresent(Consumer<? super T> consumer) :
如果有值,就执行Consumer接口的实现代码,并且该值会作为参数传给它。
获取Optional容器的对象:
-
T get():
如果调用对象包含值,返回该值,否则抛异常
-
T orElse(T other) :
如果有值则将其返回,否则返回指定的other对象。
-
T orElseGet(Supplier<? extends T> other) :
如果有值则将其返回,否则返回由Supplier接口实现提供的对象。
-
T orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier) :
如果有值则将其返回,否则抛出由Supplier接口实现提供的异常。
如下例子,我们先新建两个类用于测试
Girl类
public class Girl {
private String name;
@Override
public String toString() {
return "Girl{" +
"name='" + name + '\'' +
'}';
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Girl() {
}
public Girl(String name) {
this.name = name;
}
}
Boy类
public class Boy {
private Girl girl;
@Override
public String toString() {
return "Boy{" +
"girl=" + girl +
'}';
}
public Girl getGirl() {
return girl;
}
public void setGirl(Girl girl) {
this.girl = girl;
}
public Boy() {
}
public Boy(Girl girl) {
this.girl = girl;
}
}
测试以下几个Api
-
Optional.of(T t) :
创建一个 Optional 实例,t必须非空;
-
Optional.empty() :
创建一个空的 Optional 实例
-
Optional.ofNullable(T t):
t可以为null
-
orElse(T t1):
如果单前的Optional内部封装的t是非空的,则返回内部的t.
例1
@Test
public void test1(){
Girl girl = new Girl();
//girl = null;
//of(T t):保证t是非空的
Optional<Girl> optionalGirl = Optional.of(girl);
}
例2
@Test
public void test2(){
Girl girl = new Girl();
//girl = null;
//ofNullable(T t):t可以为null
Optional<Girl> optionalGirl = Optional.ofNullable(girl);
System.out.println(optionalGirl);
//orElse(T t1):如果单前的Optional内部封装的t是非空的,则返回内部的t.
//如果内部的t是空的,则返回orElse()方法中的参数t1.
Girl girl1 = optionalGirl.orElse(new Girl("赵丽颖"));
System.out.println(girl1);
}
输出结果
Optional[Girl{name='null'}]
Girl{name='null'}
Process finished with exit code 0
例3
public String getGirlName(Boy boy){
return boy.getGirl().getName();
}
@Test
public void test3(){
Boy boy = new Boy();
boy = null;
String girlName = getGirlName(boy);
System.out.println(girlName);
}
运行上述代码,发生空指针异常
对上述代码进行优化
//优化以后的getGirlName():
public String getGirlName1(Boy boy){
if(boy != null){
Girl girl = boy.getGirl();
if(girl != null){
return girl.getName();
}
}
return null;
}
@Test
public void test4(){
Boy boy = new Boy();
boy = null;
String girlName = getGirlName1(boy);
System.out.println(girlName);
}
运行结果
null
Process finished with exit code 0
例4
public String getGirlName2(Boy boy){
Optional<Boy> boyOptional = Optional.ofNullable(boy);
//此时的boy1一定非空
Boy boy1 = boyOptional.orElse(new Boy(new Girl("迪丽热巴")));
Girl girl = boy1.getGirl();
Optional<Girl> girlOptional = Optional.ofNullable(girl);
//girl1一定非空
Girl girl1 = girlOptional.orElse(new Girl("古力娜扎"));
return girl1.getName();
}
@Test
public void test5(){
Boy boy = null;
boy = new Boy();
boy = new Boy(new Girl("苍老师"));
String girlName = getGirlName2(boy);
System.out.println(girlName);
}
运行结果
苍老师
Process finished with exit code 0