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Java Stream函数式编程第三篇:管道流结果处理

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Java Stream函数式编程?用过都说好,案例图文详解送给你

一、Java Stream管道数据处理操作

在本号之前写过的文章中,曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。在使用的过程中分为三个阶段。在开始本文之前,我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段,如图:

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  • 第一阶段(图中蓝色):将集合、数组、或行文本文件转换为java Stream管道流
  • 第二阶段(图中虚线部分):管道流式数据处理操作,处理管道中的每一个元素。上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素。
  • 第三阶段(图中绿色):管道流结果处理操作,也就是本文的将介绍的核心内容。

在开始学习之前,仍然有必要回顾一下我们之前给大家讲过的一个例子:


List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur"); List<String> list = nameStrs.stream() .filter(s -> s.startsWith("L")) .map(String::toUpperCase) .sorted() .collect(toList()); System.out.println(list);
  • 首先使用stream()方法将字符串List转换为管道流Stream
  • 然后进行管道数据处理操作,先用fliter函数过滤所有大写L开头的字符串,然后将管道中的字符串转换为大写字母toUpperCase,然后调用sorted方法排序。这些API的用法在本号之前的文章有介绍过。其中还使用到了lambda表达式和函数引用。
  • 最后使用collect函数进行结果处理,将java Stream管道流转换为List。最终list的输出结果是:[LEMUR, LION]

如果你不使用java Stream管道流的话,想一想你需要多少行代码完成上面的功能呢?回到正题,这篇文章就是要给大家介绍第三阶段:对管道流处理结果都可以做哪些操作呢?下面开始吧!

二、ForEach和ForEachOrdered

如果我们只是希望将Stream管道流的处理结果打印出来,而不是进行类型转换,我们就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。


Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion") .parallel() .forEach(System.out::println); Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion") .parallel() .forEachOrdered(System.out::println);
  • parallel()函数表示对管道中的元素进行并行处理,而不是串行处理,这样处理速度更快。但是这样就有可能导致管道流中后面的元素先处理,前面的元素后处理,也就是元素的顺序无法保证
  • forEachOrdered从名字上看就可以理解,虽然在数据处理顺序上可能无法保障,但是forEachOrdered方法可以在元素输出的顺序上保证与元素进入管道流的顺序一致。也就是下面的样子(forEach方法则无法保证这个顺序):
Monkey
Lion
Giraffe
Lemur
Lion

三、元素的收集collect

java Stream 最常见的用法就是:一将集合类转换成管道流,二对管道流数据处理,三将管道流处理结果在转换成集合类。那么collect()方法就为我们提供了这样的功能:将管道流处理结果在转换成集合类。

3.1.收集为Set

通过Collectors.toSet()方法收集Stream的处理结果,将所有元素收集到Set集合中。


Set<String> collectToSet = Stream.of( "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion" ) .collect(Collectors.toSet()); //最终collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur],注意Set会去重。

3.2.收集到List

同样,可以将元素收集到List使用toList()收集器中。


List<String> collectToList = Stream.of( "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion" ).collect(Collectors.toList()); // 最终collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.3.通用的收集方式

上面为大家介绍的元素收集方式,都是专用的。比如使用Collectors.toSet()收集为Set类型集合;使用Collectors.toList()收集为List类型集合。那么,有没有一种比较通用的数据元素收集方式,将数据收集为任意的Collection接口子类型。
所以,这里就像大家介绍一种通用的元素收集方式,你可以将数据元素收集到任意的Collection类型:即向所需Collection类型提供构造函数的方式。


LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of( "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion" ).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new)); //最终collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

注意:代码中使用了LinkedList::new,实际是调用LinkedList的构造函数,将元素收集到Linked List。当然你还可以使用诸如LinkedHashSet::newPriorityQueue::new将数据元素收集为其他的集合类型,这样就比较通用了。

3.4.收集到Array

通过toArray(String[]::new)方法收集Stream的处理结果,将所有元素收集到字符串数组中。


String[] toArray = Stream.of( "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion" ) .toArray(String[]::new); //最终toArray字符串数组中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.5.收集到Map

使用Collectors.toMap()方法将数据元素收集到Map里面,但是出现一个问题:那就是管道中的元素是作为key,还是作为value。我们用到了一个Function.identity()方法,该方法很简单就是返回一个“ t -> t ”(输入就是输出的lambda表达式)。另外使用管道流处理函数distinct()来确保Map键值的唯一性。


Map<String, Integer> toMap = Stream.of( "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion" ) .distinct() .collect(Collectors.toMap( Function.identity(), //元素输入就是输出,作为key s -> (int) s.chars().distinct().count()// 输入元素的不同的字母个数,作为value )); // 最终toMap的结果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}

3.6.分组收集groupingBy

Collectors.groupingBy用来实现元素的分组收集,下面的代码演示如何根据首字母将不同的数据元素收集到不同的List,并封装为Map。


Map<Character, List<String>> groupingByList = Stream.of( "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion" ) .collect(Collectors.groupingBy( s -> s.charAt(0) , //根据元素首字母分组,相同的在一组 // counting() // 加上这一行代码可以实现分组统计 )); // 最终groupingByList内的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]} //如果加上counting() ,结果是: {G=1, L=3, M=1}

这是该过程的说明:groupingBy第一个参数作为分组条件,第二个参数是子收集器。

四、其他常用方法


boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2); // 判断管道中是否包含2,结果是: true long nrOfAnimals = Stream.of( "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur" ).count(); // 管道中元素数据总计结果nrOfAnimals: 4 int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum(); // 管道中元素数据累加结果sum: 6 OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average(); //管道中元素数据平均值average: OptionalDouble[2.0] int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0); //管道中元素数据最大值max: 3 IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics(); // 全面的统计结果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}

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