lambda的peek(流元素操作),filter(过滤),map(映射),limit(截断),skip(跳过),collect,distinct(去重)函数使用

妖精的绣舞 提交于 2019-11-26 08:31:01

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@RequestMapping(value = "/list.json", method = GET)
public void list(ModelMap modelMap, String taskId, Integer currentPage, Integer pageSize) {
    Pagination pagination = Pagination.builder().current(currentPage).pageSize(pageSize).build();
    if (StringUtils.isNotBlank(taskId)) {
        return;
    }
    Map<Long, TaskBO> taskMap = Maps.newHashMap();
    Pager<RecordBO> boPager = recordManager.findRecordList(taskId, pagination);
    modelMap.addAttribute(KEY_DATA, new Pager<>(pagination,
            boPager.getList()
                    .stream()
                    .peek(recordBO -> {
                        if (!taskMap.containsKey(recordBO.getTaskId())) {
                            Optional<TaskBO> optionalTaskBO = taskManager.get(recordBO.getTaskId());
                            optionalTaskBO.ifPresent(taskBO -> taskMap.put(recordBO.getTaskId(), taskBO));
                        }
 
                    })
                    .filter(recordBO -> taskMap.containsKey(recordBO.getTaskId()))
                    .map(recordBO -> {
                        TaskBO taskBO = taskMap.get(recordBO.getTaskId());
                        return RecordVO.read4BO(recordBO, taskBO.getId() + ": " + taskBO.getName());
                    })
                    .collect(Collectors.toList())));
 
}
  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:
    在这里插入图片描述
    distinct方法示意图(以下所有的示意图都要感谢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:
    在这里插入图片描述

  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:
    在这里插入图片描述

  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:
    在这里插入图片描述

  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:
    在这里插入图片描述

  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:
    在这里插入图片描述

  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:
    在这里插入图片描述

  8. 代码!

1	List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
2	System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).
3	            distinct().mapToInt(num -> num * 2).
4	            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

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