Java8初体验(2):Stream语法详解

上篇文章Java8初体验(1):lambda表达式语法比较详细的介绍了lambda表达式的方方面面,细心的读者会发现那篇文章的例子中有很多Stream的例子。这些Stream的例子可能让你产生疑惑,本文将会详细讲解Stream的使用方法(不会涉及Stream的原理,因为这个系列的文章还是一个快速学习如何使用的)。

1. Stream初体验

我们先来看看Java里面是怎么定义Stream的:

A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.

我们来解读一下上面的那句话:

  1. Stream是元素的集合,这点让Stream看起来用些类似Iterator;
  2. 可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作;

大家可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator,用户只能一个一个的遍历元素并对其执行某些操作;高级版本的Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如“过滤掉长度大于10的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,具体这些操作如何应用到每个元素上,就给Stream就好了!(这个秘籍,一般人我不告诉他:))大家看完这些可能对Stream还没有一个直观的认识,莫急,咱们来段代码。

//Lists是Guava中的一个工具类
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6);
nums.stream().filter(num -> num != null).count();

上面这段代码是获取一个List中,元素不为null的个数。这段代码虽然很简短,但是却是一个很好的入门级别的例子来体现如何使用Stream,正所谓“麻雀虽小五脏俱全”。我们现在开始深入解刨这个例子,完成以后你可能可以基本掌握Stream的用法!

1.1 剖析Stream通用语法

图片就是对于Stream例子的一个解析,可以很清楚的看见:原本一条语句被三种颜色的框分割成了三个部分。红色框中的语句是一个Stream的生命开始的地方,负责创建一个Stream实例;绿色框中的语句是赋予Stream灵魂的地方,把一个Stream转换成另外一个Stream,红框的语句生成的是一个包含所有nums变量的Stream,进过绿框的filter方法以后,重新生成了一个过滤掉原nums列表所有null以后的Stream;蓝色框中的语句是丰收的地方,把Stream的里面包含的内容按照某种算法来汇聚成一个值,例子中是获取Stream中包含的元素个数。如果这样解析以后,还不理解,那就只能动用“核武器”–图形化,一图抵千言!

在此我们总结一下使用Stream的基本步骤:

  1. 创建Stream;
  2. 转换Stream,每次转换原有Stream对象不改变,返回一个新的Stream对象(**可以有多次转换**);
  3. 对Stream进行聚合(Reduce)操作,获取想要的结果;

2. 创建Stream

最常用的创建Stream有两种途径:

  1. 通过Stream接口的静态工厂方法(注意:Java8里接口可以带静态方法);
  2. 通过Collection接口的默认方法(默认方法:Default method,也是Java8中的一个新特性,就是接口中的一个带有实现的方法,后续文章会有介绍)–stream(),把一个Collection对象转换成Stream

2.1 使用Stream静态方法来创建Stream

1. of方法:有两个overload方法,一个接受变长参数,一个接口单一值

Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao");

2. generator方法:生成一个无限长度的Stream,其元素的生成是通过给定的Supplier(这个接口可以看成一个对象的工厂,每次调用返回一个给定类型的对象)

   Stream.generate(new Supplier<Double>() {
   	@Override
   	public Double get() {
		return Math.random();
	}
});
Stream.generate(() -> Math.random());
   Stream.generate(Math::random);

三条语句的作用都是一样的,只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream,其中值是随机的。这个无限长度Stream是懒加载,一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。
3. iterate方法:也是生成无限长度的Stream,和generator不同的是,其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是:seed,f(seed),f(f(seed))无限循环

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

这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream,然后取出前10个打印。千万记住使用limit方法,不然会无限打印下去。

2.2 通过Collection子类获取Stream

这个在本文的第一个例子中就展示了从List对象获取其对应的Stream对象,如果查看Java doc就可以发现Collection接口有一个stream方法,所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
    //其他方法省略
	default Stream<E> stream() {
        return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
    }
}

3. 转换Stream

转换Stream其实就是把一个Stream通过某些行为转换成一个新的Stream。Stream接口中定义了几个常用的转换方法,下面我们挑选几个常用的转换方法来解释。
1. distinct: 对于Stream中包含的元素进行去重操作(去重逻辑依赖元素的equals方法),新生成的Stream中没有重复的元素;

distinct方法示意图(**以下所有的示意图都要感谢[RxJava](https://github.com/Netflix/RxJava)项目的doc中的图片给予的灵感, 如果示意图表达的有错误和不准确的地方,请直接联系我。**):

2. filter: 对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作,新生成的Stream只包含符合条件的元素;

filter方法示意图:

3. map: 对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作,新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法,分别是:mapToInt,mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解,比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream,这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法,可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗;

map方法示意图:

4. flatMap:和map类似,不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象,会把子Stream中的元素压缩到父集合中;

flatMap方法示意图:

5. peek: 生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream,同时会提供一个消费函数(Consumer实例),新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数;

peek方法示意图:

6. limit: 对一个Stream进行截断操作,获取其前N个元素,如果原Stream中包含的元素个数小于N,那就获取其所有的元素;

limit方法示意图:

7. skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream,如果原Stream中包含的元素个数小于N,那么返回空Stream;

skip方法示意图:

8. 在一起,在一起!

   List<Integer> 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());

这段代码演示了上面介绍的所有转换方法(除了flatMap),简单解释一下这段代码的含义:给定一个Integer类型的List,获取其对应的Stream对象,然后进行过滤掉null,再去重,再每个元素乘以2,再每个元素被消费的时候打印自身,在跳过前两个元素,最后去前四个元素进行加和运算(解释一大堆,很像废话,因为基本看了方法名就知道要做什么了。这个就是声明式编程的一大好处!)。大家可以参考上面对于每个方法的解释,看看最终的输出是什么。
9. 性能问题
有些细心的同学可能会有这样的疑问:在对于一个Stream进行多次转换操作,每次都对Stream的每个元素进行转换,而且是执行多次,这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N(转换的次数)倍啊。其实不是这样的,转换操作都是lazy的,多个转换操作只会在汇聚操作(见下节)的时候融合起来,一次循环完成。我们可以这样简单的理解,Stream里有个操作函数的集合,每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中,在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合,然后对每个元素执行所有的函数。

4. 汇聚(Reduce)Stream

汇聚这个词,是我自己翻译的,如果大家有更好的翻译,可以在下面留言。在官方文档中是reduce,也叫fold。

在介绍汇聚操作之前,我们先看一下Java doc中对于其定义:

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().

简单翻译一下:汇聚操作(也称为折叠)接受一个元素序列为输入,反复使用某个合并操作,把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值,或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作,比如reduce()和collect();也有一些特定用途的汇聚操作,比如sum(),max()和count()。注意:sum方法不是所有的Stream对象都有的,只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。

下面会分两部分来介绍汇聚操作:

  1. 可变汇聚:把输入的元素们累积到一个可变的容器中,比如Collection或者StringBuilder;
  2. 其他汇聚:除去可变汇聚剩下的,一般都不是通过反复修改某个可变对象,而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参,反复如此。比如reduce,count,allMatch;

4.1 可变汇聚

可变汇聚对应的只有一个方法:collect,正如其名字显示的,它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中(比如Collection)。先看一下最通用的collect方法的定义(还有其他override方法):

<R> R collect(Supplier<R> supplier,
                  BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
                  BiConsumer<R, R> combiner);

先来看看这三个参数的含义:Supplier supplier是一个工厂函数,用来生成一个新的容器;BiConsumer accumulator也是一个函数,用来把Stream中的元素添加到结果容器中;BiConsumer combiner还是一个函数,用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个(并发的时候会用到)。看晕了?来段代码!

List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
       List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).
               collect(() -> new ArrayList<Integer>(),
                       (list, item) -> list.add(item),
                       (list1, list2) -> list1.addAll(list2));

上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List,先过滤掉全部的null,然后把剩下的元素收集到一个新的List中。进一步看一下collect方法的三个参数,都是lambda形式的函数(*上面的代码可以使用方法引用来简化,留给读者自己去思考*)。

  • 第一个函数生成一个新的ArrayList实例;
  • 第二个函数接受两个参数,第一个是前面生成的ArrayList对象,二个是stream中包含的元素,函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕;
  • 第三个函数也是接受两个参数,这两个都是ArrayList类型的,函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中;

但是上面的collect方法调用也有点太复杂了,没关系!我们来看一下collect方法另外一个override的版本,其依赖[Collector](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html)。

<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

这样清爽多了!少年,还有好消息,Java8还给我们提供了Collector的工具类–[Collectors](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collectors.html),其中已经定义了一些静态工厂方法,比如:Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。这样的静态方法还有很多,这里就不一一介绍了,大家可以直接去看JavaDoc。下面看看使用Collectors对于代码的简化:

List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).
                collect(Collectors.toList());

4.2 其他汇聚

– reduce方法:reduce方法非常的通用,后面介绍的count,sum等都可以使用其实现。reduce方法有三个override的方法,本文介绍两个最常用的,最后一个留给读者自己学习。先来看reduce方法的第一种形式,其方法定义如下:

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);

接受一个BinaryOperator类型的参数,在使用的时候我们可以用lambda表达式来。

List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce((sum, item) -&gt; sum + item).get());

可以看到reduce方法接受一个函数,这个函数有两个参数,第一个参数是上次函数执行的返回值(也称为中间结果),第二个参数是stream中的元素,这个函数把这两个值相加,得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。要注意的是:**第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素,第二个参数是Stream的第二个元素**。这个方法返回值类型是Optional,这是Java8防止出现NPE的一种可行方法,后面的文章会详细介绍,这里就简单的认为是一个容器,其中可能会包含0个或者1个对象。
这个过程可视化的结果如图:

reduce方法还有一个很常用的变种:

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

这个定义上上面已经介绍过的基本一致,不同的是:它允许用户提供一个循环计算的初始值,如果Stream为空,就直接返回该值。而且这个方法不会返回Optional,因为其不会出现null值。下面直接给出例子,就不再做说明了。

List<Integer> 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:获取Stream中元素的个数。比较简单,这里就直接给出例子,不做解释了。

List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().count());

– 搜索相关
– allMatch:是不是Stream中的所有元素都满足给定的匹配条件
– anyMatch:Stream中是否存在任何一个元素满足匹配条件
– findFirst: 返回Stream中的第一个元素,如果Stream为空,返回空Optional
– noneMatch:是不是Stream中的所有元素都不满足给定的匹配条件
– max和min:使用给定的比较器(Operator),返回Stream中的最大|最小值
下面给出allMatch和max的例子,剩下的方法读者当成练习。

List<Integer&gt; ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(ints.stream().allMatch(item -> item < 100));
ints.stream().max((o1, o2) -&gt; o1.compareTo(o2)).ifPresent(System.out::println);

5. 下期预告

Functional Interface

6. 引用文档

1. 《Java SE 8 for the Really Impatient》
2. Java 8 API doc

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