亚洲激情专区-91九色丨porny丨老师-久久久久久久女国产乱让韩-国产精品午夜小视频观看

溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》

lambda表達式如何在JAVA8中使用

發布時間:2021-05-18 16:07:52 來源:億速云 閱讀:144 作者:Leah 欄目:開發技術

這期內容當中小編將會給大家帶來有關lambda表達式如何在JAVA8中使用,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

一:什么是 Stream?

Stream(流)是一個來自數據源的元素隊列并支持聚合操作

Java中的Stream并不會存儲元素,而是按需計算。 數據源 流的來源。 可以是集合,數組,I/O channel, 產生器generator 等。

聚合操作 類似SQL語句一樣的操作, 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。 和以前的Collection操作不同,Stream操作還有兩個基礎的特征如下:

  • Pipelining: 中間操作都會返回流對象本身。 這樣多個操作可以串聯成一個管道, 如同流式風格。 這樣做可以對操作進行優化, 比如延遲執行和短路。

  • 內部迭代: 以前對集合遍歷都是通過Iterator或者For-Each的方式, 顯式的在集合外部進行迭代, 這叫>做外部迭代。 Stream提供了內部迭代的方式, 通過訪問者模式(Visitor)實現。

二:Stream API 使用

1:使用Stream步驟:

(1)先產生一個流(Stream)一個數據源,獲取一個流。

(2)中間鏈式操作 一個中間的操作鏈,對數據源的數據進行處理。

(3)產生一個新流:一個終止操作,執行中間操作,產生結果。

注意:Stream操作是延遲執行,他們會等需要結果的時候才會執行。

總結:

  • 中間操作常用方法有:篩選:filter 映射:map 排序:sorted提取與組合 收集:collect。

  • 終止操作:遍歷:foreach 匹配:find、match 規約:reduce 聚合:max、min、count。

lambda表達式如何在JAVA8中使用

2:創建Stream的方法的4種方式

【1】Collection接口中的方法:
        default Stream<E> stream()  獲取串行流
        default Stream<E> parallelStream() 獲取并行流
      案例:
//方式1:Collection接口的方法
Collection collection = new ArrayList();
Stream stream = collection.stream();
Stream stream1 = collection.parallelStream();

//方式2:通過Arrays中的Stream方法  數組
IntStream stream2 = Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3, 4, 5});

//方式3:Stream中的of方法
Stream<String> stream3 = Stream.of("111", "222", "333");

//方法4:Stream中的方法  創建無限流  (結果是無線個)
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(2, (x) -> x + 2);

3:中間操作

1:篩選與切片

① Stream filter(Predicate<?super T> predicate)返回由與此給定謂詞匹配的此流的元素組成的流。 --->接收Lambda,從流中排除某些元素。

 //1:創建Stream;
  Stream<Student> stream = list.stream();

 //2:filter方法(找到年齡大于等于18歲的學生)
 Stream<Student> studentStream = stream.filter((student) -> student.getAge() >= 18);

  //3:終止操作;如果沒有終止操作的話,上面的第二步中間操作不執行
   studentStream.forEach(System.out::println);
   /**
    * 注意:如果值執行1,2操作的話,不會有任何結果。
    * 驗證出Steam操作是延遲的,只有進行了終止操作,才會執行中間操作!這就是所謂的延遲加載
*/

②Stream limit(Long maxSize) 返回由該流的元素組成的流,截斷長度不能超過maxSize. 只有找到maxSize個滿足條件的即可。 ---->截斷流,使其元素不超過給定的數量。

 public void limitTest02() {
        //Limit方法 短路(效率增高),只要找到了2個滿足條件的,后面的迭代操作就不在執行了!
        list.stream().filter(x -> {
            System.out.println("正在過濾!!");
            return x.getAge() > 18;
        }).limit(2).forEach(System.out::println);
    }

③Stream skip(Long n) 在丟掉流的第一個n元素后,返回由該流的n元素組成的流,如果此流包含少于n元素,那么將返回一個空流。 ---->跳過元素,返回一個扔掉了前n個元素的流。 如果流中的元素不足n個,則返回一個空流,與limit(n)互補。

public void skipTest03() {
     //skip 方法跳過前2個滿足條件的  留下后面滿足條件的結果!!
     list.stream().filter(x -> {
         System.out.println("正在過濾后面滿足條件的結果");
         return x.getAge() > 18;
     }).skip(2).forEach(System.out::println);
 }

④Stream distinct()

注意: 自定義的類在去重的過程中必須重新hashCode和equals方法,因為distinct實現的時候底層去找這兩個方法。

 public void distinctTest04() {
   //distinct 去重操作!
       list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
   }

⑤ map映射:

如果需要將流中的元素映射到另一個流中,可以使用map方法。方法簽名: Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper); 該接口需要一個Function函數式接口參數,可以將當前流中的T類型數據轉換為另一種R類型的流。 Stream流中的map方法基本使用的代碼如:

@Test
public void testMap() {
    Stream<String> original = Stream.of("11", "22", "33");
    Stream<Integer> result = original.map(Integer::parseInt);
    result.forEach(s -> System.out.println(s + 10));
}
//這段代碼中,map方法的參數通過方法引用,將字符串類型轉換成為了int類型(并自動裝箱為Integer類對象)。

⑥ 排序 (兩種方式)

(1)Stream sorted()返回此流元素組成的流,根據自然順序排序。底層按照內部比較器進行排序,實現Comparable接口中的compareTo方法。

(2)Stream sorted(Comparator<?super T>comparator) 返回由此元素組成的流,根據挺的Comparator進行順序排序。指定順序。 指定排序策略:底層按照外部比較器進行排序 Comparator接口一定要重新Compare方法。

基本使用
Stream流中的sorted方法基本使用的代碼如:
@Test
public void testSorted() {
    // sorted(): 根據元素的自然順序排序
    // sorted(Comparator<? super T> comparator): 根據比較器指定的規則排序
    Stream.of(33, 22, 11, 55)
            .sorted()
            .sorted((o1, o2) -> o2 - o1)
            .forEach(System.out::println);
}
這段代碼中,sorted方法根據元素的自然順序排序,也可以指定比較器排序。

4:終止操作

①查找(find)和匹配(match)

如果需要找到某些數據,可以使用find相關方法。方法簽名:

  • Optional findFirst();

  • Optional findAny();

Stream流中的find相關方法使用代碼:

@Test
public void testFind() {
    Optional<Integer> first = Stream.of(5, 3, 6, 1).findFirst();
    System.out.println("first = " + first.get());

    Optional<Integer> any = Stream.of(5, 3, 6, 1).findAny();
    System.out.println("any = " + any.get());
}

Stream流的match方法

如果需要判斷數據是否匹配指定的條件,可以使用Match相關方法。方法簽名:

  • boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);

  • boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);

  • boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);

基本使用 Stream流中的Match相關方法使用代碼如:

@Test
public void testMatch() {
    boolean b = Stream.of(5, 3, 6, 1)
            // .allMatch(e -> e > 0); // allMatch: 元素是否全部滿足條件
            // .anyMatch(e -> e > 5); // anyMatch: 元素是否任意有一個滿足條件
            .noneMatch(e -> e < 0); // noneMatch: 元素是否全部不滿足條件
    System.out.println("b = " + b);
}

②:遍歷 foreach

//forEach 用來遍歷流中的數據
 @Test
    public void test02() {
        //案例1、2下面兩種寫法等同
        list.stream().map((x)->x.getName()).forEach(System.out::println);
        list.stream().map(Student::getName).forEach(System.out::println);
    }

③Stream流的max、min

List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
 int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
 int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
 System.out.println("最長字符的長度:" + maxLines+",最短字符的長度:"+minLines);
 //最長字符的長度:8,最短字符的長度:4

④Stream流的count

 // Stream流提供count方法來統計其中的元素個數:long count();
  //該方法返回一個long值代表元素個數。基本使用:
@Test
public void testCount() {
   List<String> strList = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(strList, "張無忌", "周芷若", "趙敏", "小昭", "楊不悔);
   System.out.println(strList.stream().count());
}

⑤ 分組:groupingBy;

當我們使用Stream流處理數據后,可以根據某個屬性將數據分組:

// 案例:
    @Test
    public void testGroup() {
        Stream<Student> studentStream = Stream.of(
                new Student("趙麗穎", 52, 95),
                new Student("楊穎", 56, 88),
                new Student("迪麗熱巴", 56, 55),
                new Student("柳巖", 52, 33));
        // Map<Integer, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
        // 將分數大于60的分為一組,小于60分成另一組
        Map<String, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy((s) -> {
            if (s.getSocre() > 60) {
                return "及格";
            } else {
                return "不及格";
            }
        }));
        map.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + "::" + v);
        });
    }
效果:
不及格::[Student{name='迪麗熱巴', age=56, socre=55}, Student{name='柳巖', age=52, socre=33}]
及格::[Student{name='趙麗穎', age=52, socre=95}, Student{name='楊穎', age=56, socre=88}]

⑥拼接:joining

Collectors.joining會根據指定的連接符,將所有元素連接成一個字符串。
// 拼接
@Test
public void testJoining() {
    Stream<Student> studentStream = Stream.of(
            new Student("趙麗穎", 52, 95),
            new Student("楊穎", 56, 88),
            new Student("迪麗熱巴", 56, 99),
            new Student("柳巖", 52, 77));
    String collect = studentStream
            .map(Student::getName)
            .collect(Collectors.joining(">_<", "^_^", "^v^"));
    System.out.println(collect);
}

效果:

^_^趙麗穎>_<楊穎>_<迪麗熱巴>_<柳巖^v^

⑦聚合:toList,toSet,toMap;

Stream流提供collect方法,其參數需要一個java.util.stream.Collector<T,A, R>接口對象來指定收集到哪種集合中。

  • public static Collector<T, ?, List> toList():轉換為List集合。

  • public static Collector<T, ?, Set> toSet():轉換為Set集合。

  • public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper):轉換為Map集合。

下面是這兩個方法的基本使用代碼:

// 將流中數據收集到集合中
@Test
public void testStreamToCollection() {
    Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
    // List<String> strList = stream.collect(Collectors.toList());
    // Set<String>  strSet = stream.collect(Collectors.toSet());

    ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
    HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
}

toMap

@Test
    public void testCollectToMap(){
        //案例1
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);
        Map<String, String> collect1 = list.stream().map(i -> i).collect(Collectors.toMap(key -> "key" + key, value -> "value:" + value));
 
        //實體list轉化map id作為主鍵,對象作為value
        List<User> userList =new ArrayList<User>();
        UserTask userTask = new UserTask();
        userTask.setId(1);
        userTask.setName("測試");
        userList.add(userTask);
 
        Map<Integer,UserTask> taskMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(UserTask::getId, entity -> entity));
        System.out.println(collect1.toString());
        System.out.println(taskMap.toString());
    }

上述就是小編為大家分享的lambda表達式如何在JAVA8中使用了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

向AI問一下細節

免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

AI

荆州市| 安宁市| 彭水| 礼泉县| 玉林市| 拉孜县| 兴城市| 嵊泗县| 江源县| 礼泉县| 临朐县| 丽水市| 隆德县| 偃师市| 榆中县| 宜黄县| 措美县| 昔阳县| 潮安县| 乐至县| 灵台县| 互助| 乌审旗| 山阳县| 怀仁县| 米泉市| 临海市| 宁晋县| 南投县| 丰原市| 珲春市| 龙山县| 天台县| 贡山| 犍为县| 黔西县| 临清市| 南丰县| 淮南市| 临夏市| 梁山县|