都2023年了,如果不会Stream流、函数式编程？你确定能看懂公司代码？

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♨️本篇文章记录的为 Stream流、函数式编程 相关内容，适合在学Java的小白,帮助新手快速上手,也适合复习中，面试中的大佬🙉🙉🙉。
♨️如果文章有什么需要改进的地方还请大佬不吝赐教❤️🧡💛
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🔥 上期内容👉👉👉 : 都2023年了,如果不会Lambda表达式、函数式编程？你确定能看懂公司代码？

都2023年了,如果你不会Stream流、函数式编程？你确定能看懂同事写的代码？那么建议来了解一下Stream流, 因为它使用简单,易操作,易上手而代码简洁，开发快速,一看就令人很爽😎😎😎 .
其实Stream流式编程表达式接近自然语言，易于理解 , 集万千优点与一身, 语法优美👉👉👉.下面来简单认识一下今天的主角Stream流吧

文章目录

- 介绍
- - 环境准备
- 常用操作
- - 创建流
- 中间操作
- - filter
  - map
  - distinct
  - sorted
  - limit
  - skip
  - (硬核分页)
  - flatMap
- 终结操作
- - forEach
  - count
  - max&min
  - collect
- 查找与匹配
- - anyMatch
  - allMatch
  - noneMatch
  - findAny
  - findFirst
  - reduce归并

介绍

Java8的Stream使用的是函数式编程模式，但是此流非彼流, 不像我们以前认识到的I/O流等, 既不是字节流也不是字符流. 如同它的名字一样，Stream可以被用来对集合或数组进行链状流式的操作。可以更方便的让我们对集合或数组操作。

环境准备

引入lombok依赖, 可以方便我们后期对实体类的操作

	<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>

Author 实体类和Book实体类

Author和Book之间是一对多关系, 每个Author包含多个Book

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@EqualsAndHashCode//用于后期的去重使用
public class Author {
    //id
    private Long id;
    //姓名
    private String name;
    //年龄
    private Integer age;
    //简介
    private String intro;
    //作品
    private List<Book> books;
}

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@EqualsAndHashCode//用于后期的去重使用
public class Book {
    //id
    private Long id;
    //书名
    private String name;

    //分类
    private String category;

    //评分
    private Integer score;

    //简介
    private String intro;

}

数据初始化

private static List<Author> getAuthors() {
        //数据初始化
        Author author = new Author(1L,"蒙多",33,"一个从菜刀中明悟哲理的祖安人",null);
        Author author2 = new Author(2L,"亚拉索",15,"狂风也追逐不上他的思考速度",null);
        Author author3 = new Author(3L,"易",14,"是这个世界在限制他的思维",null);
        Author author4 = new Author(3L,"易",14,"是这个世界在限制他的思维",null);

        //书籍列表
        List<Book> books1 = new ArrayList<>();
        List<Book> books2 = new ArrayList<>();
        List<Book> books3 = new ArrayList<>();

        books1.add(new Book(1L,"刀的两侧是光明与黑暗","哲学,爱情",88,"用一把刀划分了爱恨"));
        books1.add(new Book(2L,"一个人不能死在同一把刀下","个人成长,爱情",99,"讲述如何从失败中明悟真理"));

        books2.add(new Book(3L,"那风吹不到的地方","哲学",85,"带你用思维去领略世界的尽头"));
        books2.add(new Book(3L,"那风吹不到的地方","哲学",85,"带你用思维去领略世界的尽头"));
        books2.add(new Book(4L,"吹或不吹","爱情,个人传记",56,"一个哲学家的恋爱观注定很难把他所在的时代理解"));

        books3.add(new Book(5L,"你的剑就是我的剑","爱情",56,"无法想象一个武者能对他的伴侣这么的宽容"));
        books3.add(new Book(6L,"风与剑","个人传记",100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢？"));
        books3.add(new Book(6L,"风与剑","个人传记",100,"两个哲学家灵魂和肉体的碰撞会激起怎么样的火花呢？"));

        author.setBooks(books1);
        author2.setBooks(books2);
        author3.setBooks(books3);
        author4.setBooks(books3);

        List<Author> authorList = new ArrayList<>(Arrays.asList(author,author2,author3,author4));
        return authorList;
    }

常用操作

创建流

单列集合： 集合对象.stream()

	List<Author> authors = getAuthors();
	Stream<Author> stream = authors.stream();

数组：Arrays.stream(数组) 或者使用Stream.of来创建

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

双列集合：转换成单列集合后再创建

	Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
	map.put("天邪龙王",19);
	map.put("天启帝君",17);
	map.put("圣灵谱尼",16);
	
	Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();

在这里插入图片描述

中间操作

filter

作用 : 可以对流中的元素进行条件过滤，符合过滤条件的才能继续留在流中。

		//打印所有年龄小于18的作家的名字，并且要注意去重
        List<Author> authors = getAuthors();
        authors.stream()
                .distinct()
                .filter(new Predicate<Author>() {
                    @Override
                    public boolean test(Author author) {
                        return author.getAge() < 18;
                    }
                })//筛选年龄小于18的
                .forEach(new Consumer<Author>() {
                    @Override
                    public void accept(Author author) {
                        System.out.println(author.getName());
                    }
                });//遍历打印名字

其中authors.stream()操作把authors集合转化为stream流对象, .distinct()的作用是去除重复, .filter()中通过使用匿名内部类重写Predicate接口中的test()方法对条件进行过滤, .forEach()是终结操作(下面会进行解释说明)

有了这几个条件, 我们可以使用lambda表达式的方法将其进一步简化一下

对lambda表达式不太了解的小老弟小老妹儿可以点击这儿了

List<Author> authors = getAuthors();
        authors.stream()
                .filter(author -> author.getName().length()>1)
                .forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

map

作用 : 可以把对流中的元素进行计算或转换。

在这里插入图片描述

官方文档的解释是 :

返回由将给定函数应用于此流元素的结果组成的流。
这是一个中间操作。
参数：mapper–应用于每个元素的无干扰无状态函数
类型参数： –新流的元素类型
返回：新流

此map非彼map ，这里的map方法不是转换为Map<k,v>对象的意思，谨记谨记。
map本意就是映射，只不过java中map更多指代集合，说的是一个键根据映射可以找到一个值，这里map只是又回归了本来的含义。

例如：

打印所有作家的姓名

	authors
	   .stream()
	   .map(new Function<Author, String>() {
	       @Override
	       public String apply(Author author) {
	           return author.getName();
	       }
	   })
	   .forEach(new Consumer<String>() {
	       @Override
	       public void accept(String name) {
	           System.out.println(name);
	       }
	   });

在更多的时候我们见到的都是lambda表达式写法,

		//获取所有作者的名字
      	List<Author> authors = getAuthors();
      	authors.stream()
              .map(author -> author.getName())
              .forEach(name->System.out.println(name));

		//获取所有作者的年龄并加上10
		authors.stream()
                .map(author -> author.getAge())
                .map(age->age+10)
                .forEach(age-> System.out.println(age));

对于复杂的中间操作, 相同的方法可以使用多次

distinct

作用 : 可以去除流中的重复元素。

例如：

打印所有作家的姓名，并且要求其中不能有重复元素。

	List<Author> authors = getAuthors();
    authors.stream()
            .distinct()
            .forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

执行流程

在这里插入图片描述

注意：distinct方法是依赖Object的equals方法来判断是否是相同对象的。所以需要注意重写equals方法。
Object的equals方法是直接使用"=="来进行比较的, 也就是说如果两个对象的地址值相同则会判定是同一个对象, 但是在实际的生产过程中并不是只判定地址是否相同, 如果两个对象的所有属性都相同我们就也可以判定是同一个对象, 所以我们要重写equals方法和hashCode方法.

sorted

作用 : 可以对流中的元素进行排序。

例如：

对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素。

	List<Author> authors = getAuthors();
//对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素。
    authors.stream()
            .distinct()
            .sorted()
            .forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));

sorted()使用:

实现compare接口
传一个匿名对象目的：实现比较逻辑

     List<Author> authors = getAuthors();
//        对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素。
     authors.stream()
             .distinct()
             .sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge())
             .forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));

注意：如果调用空参的sorted()方法，需要流中的元素是实现了Comparable。

limit

作用 : 可以设置流的最大长度，超出的部分将被抛弃。

例如：

对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素,然后打印其中年龄最大的两个作家的姓名。

	 List<Author> authors = getAuthors();
	 authors.stream()
           .distinct()
           .sorted()
           .limit(2)
           .forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

skip

作用 :  跳过流中的前n个元素，返回剩下的元素。

例如：

打印除了年龄最大的作家外的其他作家，要求不能有重复元素，并且按照年龄降序排序。

  List<Author> authors = getAuthors();
   authors.stream()
           .distinct()
           .sorted()
           .skip(1)
           .forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

(硬核分页)

给大家整个活, 我们既然知道了limit和skip的作用, 那么我们加上一点点细节就可以实现分页功能了(比较硬核)

分页公式 : skip((page-1)*row).limit(row)

其中 page为页数, row为每一页行数

废话不多说, 上代码

//共10条数据, 分2页每页4条数据
  List<Author> authors = getAuthors();
	   int page = 2;
	   int row = 5;
	   authors.stream()
	           .skip((page-1)*row).limit(row)
	           .forEach(s-> System.out.println(s));

效果如下

在这里插入图片描述

flatMap

作用 :  map只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。

API注释：
flatMap（）操作的效果是对流的元素应用一对多转换，然后将生成的元素展平为新的流。

例一：

打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。

//        打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。
        List<Author> authors = getAuthors();
        authors.stream()
                .flatMap(author -> author.getBooks().stream())
                .distinct()
                .forEach(book -> System.out.println(book.getName()));

效果如下

在这里插入图片描述

例二：

打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式：哲学,爱情

//        打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式：哲学,爱情     爱情
        List<Author> authors = getAuthors();
        authors.stream()
                .flatMap(author -> author.getBooks().stream())
                .distinct()
                .flatMap(book -> Arrays.stream(book.getCategory().split(",")))
                .distinct()
                .forEach(category-> System.out.println(category));

在这里插入图片描述

终结操作

forEach

作用 :  对流中的元素进行历操作，我们通过传入的参数去指定对遍历到的元素进行什么具体操作。

例子：

输出所有作家的名字

//        输出所有作家的名字
        List<Author> authors = getAuthors();

        authors.stream()
                .map(author -> author.getName())
                .distinct()
                .forEach(name-> System.out.println(name));

count

作用 :  可以用来获取当前流中元素的个数。

例子：

打印这些作家的所出书籍的数目，注意删除重复元素。

//        打印这些作家的所出书籍的数目，注意删除重复元素。
        List<Author> authors = getAuthors();

        long count = authors.stream()
                .flatMap(author -> author.getBooks().stream())
                .distinct()
                .count();
        System.out.println(count);

max&min

作用 : 可以用来或者流中的最值。

例子：

分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。

//        分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。
        //Stream<Author>  -> Stream<Book> ->Stream<Integer>  ->求值

        List<Author> authors = getAuthors();
        Optional<Integer> max = authors.stream()
                .flatMap(author -> author.getBooks().stream())
                .map(book -> book.getScore())
                .max((score1, score2) -> score1 - score2);

        Optional<Integer> min = authors.stream()
                .flatMap(author -> author.getBooks().stream())
                .map(book -> book.getScore())
                .min((score1, score2) -> score1 - score2);
        System.out.println(max.get());
        System.out.println(min.get());

collect

作用 :  把当前流转换成一个集合。

例子：

获取一个存放所有作者名字的List集合。

//        获取一个存放所有作者名字的List集合。
        List<Author> authors = getAuthors();
        List<String> nameList = authors.stream()
                .map(author -> author.getName())
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(nameList);

获取一个所有书名的Set集合。

//        获取一个所有书名的Set集合。
        List<Author> authors = getAuthors();
        Set<Book> books = authors.stream()
                .flatMap(author -> author.getBooks().stream())
                .collect(Collectors.toSet());

        System.out.println(books);

获取一个Map集合，map的key为作者名，value为List

//        获取一个Map集合，map的key为作者名，value为List<Book>
        List<Author> authors = getAuthors();

        Map<String, List<Book>> map = authors.stream()
                .distinct()
                .collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBooks()));

        System.out.println(map);

在这里插入图片描述

查找与匹配

anyMatch

作用 :  可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素，结果为boolean类型。

例子：

判断是否有年龄在29以上的作家

//        判断是否有年龄在29以上的作家
        List<Author> authors = getAuthors();
        boolean flag = authors.stream()
                .anyMatch(author -> author.getAge() > 29);
        System.out.println(flag);

allMatch

作用 :  可以用来判断是否都符合匹配条件，结果为boolean类型。如果都符合结果为true，否则结果为false。

例子：

判断是否所有的作家都是成年人

//        判断是否所有的作家都是成年人
        List<Author> authors = getAuthors();
        boolean flag = authors.stream()
                .allMatch(author -> author.getAge() >= 18);
        System.out.println(flag);

noneMatch

作用 :  可以判断流中的元素是否都不符合匹配条件。如果都不符合结果为true，否则结果为false。

例子：

判断作家是否都没有超过100岁的。

//        判断作家是否都没有超过100岁的。
        List<Author> authors = getAuthors();

        boolean b = authors.stream()
                .noneMatch(author -> author.getAge() > 100);

        System.out.println(b);

findAny

作用 :  获取流中的任意一个元素。该方法没有办法保证获取的一定是流中的第一个元素。

例子：

获取任意一个年龄大于18的作家，如果存在就输出他的名字

//        获取任意一个年龄大于18的作家，如果存在就输出他的名字
        List<Author> authors = getAuthors();
        Optional<Author> optionalAuthor = authors.stream()
                .filter(author -> author.getAge()>18)
                .findAny();

        optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));

findFirst

作用 :  获取流中的第一个元素。

例子：

获取一个年龄最小的作家，并输出他的姓名。

//        获取一个年龄最小的作家，并输出他的姓名。
        List<Author> authors = getAuthors();
        Optional<Author> first = authors.stream()
                .sorted((o1, o2) -> o1.getAge() - o2.getAge())
                .findFirst();

        first.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));

reduce归并

作用 :  对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果（缩减操作）。

reduce的作用是把stream中的元素给组合起来，我们可以传入一个初始值，它会按照我们的计算方式依次拿流中的元素和初始化值进行计算，计算结果再和后面的元素计算。

reduce两个参数的重载形式内部的计算方式如下：

T result = identity;
for (T element : this stream)
	result = accumulator.apply(result, element)
return result;

其中identity就是我们可以通过方法参数传入的初始值，accumulator的apply具体进行什么计算也是我们通过方法参数来确定的。

例子：

使用reduce求所有作者年龄的和

//        使用reduce求所有作者年龄的和
        List<Author> authors = getAuthors();
        Integer sum = authors.stream()
                .distinct()
                .map(author -> author.getAge())
                .reduce(0, (result, element) -> result + element);
        System.out.println(sum);

使用reduce求所有作者中年龄的最大值

//        使用reduce求所有作者中年龄的最大值
        List<Author> authors = getAuthors();
        Integer max = authors.stream()
                .map(author -> author.getAge())
                .reduce(Integer.MIN_VALUE, (result, element) -> result < element ? element : result);

        System.out.println(max);

使用reduce求所有作者中年龄的最小值

//        使用reduce求所有作者中年龄的最小值
        List<Author> authors = getAuthors();
        Integer min = authors.stream()
                .map(author -> author.getAge())
                .reduce(Integer.MAX_VALUE, (result, element) -> result > element ? element : result);
        System.out.println(min);

reduce一个参数的重载形式内部的计算

 	 boolean foundAny = false;
     T result = null;
     for (T element : this stream) {
         if (!foundAny) {
             foundAny = true;
             result = element;
         }
         else
             result = accumulator.apply(result, element);
     }
     return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();

如果用一个参数的重载方法去求最小值代码如下：

        //        使用reduce求所有作者中年龄的最小值
        List<Author> authors = getAuthors();
        Optional<Integer> minOptional = authors.stream()
                .map(author -> author.getAge())
                .reduce((result, element) -> result > element ? element : result);
        minOptional.ifPresent(age-> System.out.println(age));