Java8之Stream流（一）基礎體驗
Java8之Stream流（二）關(guān)鍵知識點
Java8之Stream流（三）縮減操作
Java8之Stream流（四）并行流
Java8之Stream流（六）收集
Java8之Stream流（七）流與迭代器
經(jīng)過了前面四篇文章的學習，相信大家對Stream流已經(jīng)是相當?shù)氖煜ち怂呷澹瑫r也掌握了一些高級功能了葡缰，如果你之前有閱讀過集合框架的基石Collection接口亏掀，是不是在經(jīng)過前面的學習忱反，以前看不懂的東西，突然之間就恍然大悟了呢滤愕？今天我們的主角是Stream流里面的映射温算。由于之前，映射并沒有再我們的Demo间影，例子中出現(xiàn)過注竿，所以對大家來說可能會稍微有一點點陌生的，但通過這一篇文章魂贬，我相信能解決你的疑問巩割。
在正式開始之前，我和大家繼續(xù)說說流API操作付燥，不知道大家有沒有注意到宣谈，其實我們所有的流API操作都是針對流中的元素進行的，并且都是基于同一流里面的键科，大家有沒有這樣的疑問闻丑，怎么樣把一個流的元素弄到另一個流里面呢漩怎？怎么把流中的一些滿足條件的元素放到一個新流里面呢？通過這一節(jié)嗦嗡，你將會掌握解決剛才問題的本領(lǐng)勋锤。另外再提一點，如果流操作只有中間操作侥祭，沒有終端操作叁执，那么這些中間操作是不會執(zhí)行的，換句話說矮冬，只有終端操作才能觸發(fā)中間操作的運行徒恋。
我們?yōu)槭裁葱枰成洌?/h4>
因為在很多時候，將一個流的元素映射到另一個流對我們是非常有幫助的欢伏。比如有一個包含有名字入挣，手機號碼和錢的數(shù)據(jù)庫構(gòu)成的流，可能你只想要映射錢這個字段到另一個流硝拧，這時候可能之前學到的知識就還不能解決径筏，于是映射就站了出來了。另外障陶，如果你希望對流中的元素應用一些轉(zhuǎn)換滋恬，然后把轉(zhuǎn)換的元素映射到一個新流里面，這時候也可以用映射抱究。
我們先來看看流API庫給我們提供了什么樣的支持
public interface Stream<T> extends BaseStream<T, Stream<T>> {
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);//line2
IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper);//line3
LongStream mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper);//line4
DoubleStream mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper);//line5
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);//line6
IntStream flatMapToInt(Function<? super T, ? extends IntStream> mapper);//line7
LongStream flatMapToLong(Function<? super T, ? extends LongStream> mapper);//line8
DoubleStream flatMapToDouble(Function<? super T, ? extends DoubleStream> mapper);//line9
}
我和大家分析一個最具有一般性的映射方法map()恢氯，相信大家就能舉一反三了，map()定義如下鼓寺，
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
其中勋拟，R指定新流的元素類型，T指定調(diào)用流的元素類型妈候，mapper是完成映射的Function實例敢靡，被稱為映射函數(shù)，映射函數(shù)必須是無狀態(tài)和不干預的（大家對這二個約束條件應該很熟悉了吧）苦银。因為map()方法會返回一個新流啸胧，因此它是一個中間操作。
Function是 java.util.function包中聲明的一個函數(shù)式接口幔虏，聲明如下：
@FunctionalInterface
public interface Function<T, R> {
R apply(T t);
}
在map()的使有過程中纺念，T是調(diào)用流的元素類型，R是映射的結(jié)果類型想括。其中,apply(T t)中的t是對被映射對象的引用陷谱，被返回映射結(jié)果。下面我們將上一篇中的例子進行變形主胧，用映射來完成他:
假設List里面有三個Integer類型的元素分別為1叭首，2习勤，3。現(xiàn)在的需求是分別讓List里面的每個元素都放大兩倍后焙格，再求積图毕。這個需求的正確答案應該是48;
private static void learnMap() {
List<Integer> lists = new ArrayList<>();
lists.add(1);
lists.add(2);
lists.add(3);
//使用并行流來處理
Integer product = lists.parallelStream().reduce(1, (a, b) -> a * (b * 2),
(a, b) -> a * b);
System.out.println("product:" + product);//48
//使用映射來處理
//Integer productMap = lists.parallelStream().map((a) -> a * 2).reduce(1, (a, b) -> a * b);
Stream<Integer> productNewMapStream = lists.parallelStream().map((a) -> a * 2);
Integer productMap = productNewMapStream.reduce(1, (a, b) -> a * b);
System.out.println("productMap:" + productMap);//48
}
與使用并行流不同，在使用映射處理的時候眷唉，元素擴大2倍發(fā)生時機不一樣了予颤，使用并行流元素擴大是在縮減的過程當中的，而使用映射處理時冬阳，元素擴大是發(fā)生在映射過程中的蛤虐。因此映射過程完程之后，不需要reduce()提供合并器了肝陪。
上面的這個例子還是簡單了一點驳庭，下面再舉一個例子,王者榮耀團隊經(jīng)濟計算：
#玩家使用的英雄以及當前獲得的金幣數(shù)
public class HeroPlayerGold {
/** 使用的英雄名字 */
private String hero;
/** 玩家的ID */
private String player;
/** 獲得的金幣數(shù) */
private int gold;
public HeroPlayerGold(String hero, String player, int gold) {
this.hero = hero;
this.player = player;
this.gold = gold;
}
//省略get/set/toString
}
#玩家獲得的金幣數(shù)
public class Gold {
/** 獲得的金幣數(shù) */
private int gold;
public Gold(int gold) {
this.gold = gold;
}
//省略get/set/toString
｝
#測試類
public class Main {
public static void main(String[] args) {
learnMap2th();
}
private static void learnMap2th() {
List<HeroPlayerGold> lists = new ArrayList<>();
lists.add(new HeroPlayerGold("蓋倫", "RNG-Letme", 100));
lists.add(new HeroPlayerGold("諸葛亮", "RNG-Xiaohu", 300));
lists.add(new HeroPlayerGold("露娜", "RNG-MLXG", 300));
lists.add(new HeroPlayerGold("狄仁杰", "RNG-UZI", 500));
lists.add(new HeroPlayerGold("牛頭", "RNG-Ming", 500));
//計算團隊經(jīng)濟
int teamMoney = lists.stream()
.map(player -> new Gold(player.getGold()))//note1
.mapToInt(Gold::getGold)
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println("團隊經(jīng)濟：" + teamMoney);//1700
//計算團隊經(jīng)濟2
double teamMoney2 = lists.stream()
.mapToDouble(HeroPlayerGold::getGold)
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println("團隊經(jīng)濟：" + teamMoney2);//1700.0
}
}
代碼應該不難理解，通過代碼氯窍，大家應該知道我們假設的場景了饲常。我們的RNG去參加王者榮耀比賽了，像這種團隊游戲狼讨，觀眾在經(jīng)濟方面關(guān)注更多的可能是團隊經(jīng)濟贝淤，而不是個人經(jīng)濟。在我們HeroPlayerGold類里面存有明星玩家政供，使用的英雄播聪，和這局比賽某個玩家當前獲得的金幣數(shù)，我們另有一個專們管理金幣的Gold類布隔，我們第一種計算團隊經(jīng)濟的方式离陶，使把HeroPlayerGold里面的gold字段轉(zhuǎn)換到Gold里面了 //note1 ,這里產(chǎn)生的新流只包含了原始流中選定的gold字段，因為我們的原始流中包含了hero执泰、player枕磁、gold,三個字段渡蜻，我們只選取了gold字段（因為我們只關(guān)心這個字段）术吝，所以其它的兩個字段被丟棄了。然后從新流取出Gold里面的gold字段并把他轉(zhuǎn)成一個IntStream茸苇，然后我們就要以通過縮減操作完成我們的團隊經(jīng)濟計算了排苍，第一種方式，大家需要好好理解学密，理解了淘衙，我相信你們的項目中，很多很多地方可以用得上了腻暮，再也不需要動不動就查數(shù)據(jù)庫了彤守，怎樣效率高怎樣來毯侦，只是一種建議。第二種只是快速計算團隊經(jīng)濟而已具垫，沒什么值得講的侈离。
接下來講一下他的擴展方向：大家還記得我在第二篇中介紹中間操作概念的時候嗎？中間操作會產(chǎn)生另一個流筝蚕。因此中間操作可以用來創(chuàng)建執(zhí)行一系列動作的管道卦碾。我們可以把多個中間操作放到管道中，所以我們很容易就創(chuàng)建出很強大的組合操作了起宽，發(fā)揮你的想象洲胖，打出你們的組合拳;
我現(xiàn)在舉一個例子：比如現(xiàn)在相統(tǒng)計團隊里面兩個C位的經(jīng)濟占了多少，代碼看起來可能就是這樣了：
private static void learnMap2th() {
List<HeroPlayerGold> lists = new ArrayList<>();
lists.add(new HeroPlayerGold("蓋倫", "RNG-Letme", 100));
lists.add(new HeroPlayerGold("諸葛亮", "RNG-Xiaohu", 300));
lists.add(new HeroPlayerGold("露娜", "RNG-MLXG", 300));
lists.add(new HeroPlayerGold("狄仁杰", "RNG-UZI", 500));
lists.add(new HeroPlayerGold("牛頭", "RNG-Ming", 500));
//計算兩個C位的經(jīng)濟和
lists.stream()
.filter(player-> "RNG-Xiaohu".equals(player.getPlayer()) || "RNG-UZI".equals(player.getPlayer()))
.map(player->new Gold(player.getGold()))
.mapToInt(Gold::getGold)
.reduce((a,b)->a+b)
.ifPresent(System.out::println);//800
}
大家有沒有感覺坯沪，這種操作怎么帶有點數(shù)據(jù)庫的風格奥逃场？其實在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫查詢的時候腐晾，這種過濾操作十分常見绘梦，如果你經(jīng)常在你的項目中使用流API，這幾個條件算什么?等你們把流API用熟了之后赴魁，你們完全可以通過這種鏈式操作創(chuàng)建出非常復雜的查詢卸奉，合并和選擇的操作。
通過前面的例子颖御，我們已經(jīng)把map()榄棵，mapToInt()，mapToLong()潘拱，mapToDouble都講了疹鳄。那么剩下的就是flatMap()方法了。本來想讓大家自行去理解這個方法的芦岂，因為怕這篇文章寫得太長了瘪弓。但是后面想想，還是我來給大家分析一下吧禽最。
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
通過前面的學習我們知道mapper是一個映射函數(shù)腺怯，它和map()方法也一樣也會返回一個新流，我們把返回的新流稱為映射流川无。我們提供的映射函數(shù)會處理原始流中的每一個元素呛占，而映射流中包含了所有經(jīng)過我們映射函數(shù)處理后產(chǎn)生的新元素。加粗部份需要重點理解懦趋。
我們來看一下源碼對flatMap()的注釋:The flatMap() operation has the effect of applying a one-to-many transformation to the elements of the stream, and then flattening the resulting elements into a new stream.大意就是：flatMap()操作能把原始流中的元素進行一對多的轉(zhuǎn)換晾虑，并且將新生成的元素全都合并到它返回的流里面。根據(jù)我們所學的知識，他的這種一對多的轉(zhuǎn)換功能肯定就是映射函數(shù)提供的帜篇，這一點沒有疑問吧糙捺！然后源碼的注釋上面還提供了一個例子，通過注釋加例子笙隙，我相信大家都能非常清楚地理解flatMap()了继找。
/* <p>If {@code orders} is a stream of purchase orders, and each purchase
* order contains a collection of line items, then the following produces a
* stream containing all the line items in all the orders:
* <pre>{@code
* orders.flatMap(order -> order.getLineItems().stream())...
* }</pre>
*/
如果orders是一批采購訂單對應的流，并且每一個采購訂單都包含一系列的采購項逃沿，那么orders.flatMap(order -> order.getLineItems().stream())...生成的新流將包含這一批采購訂單中所有采購項婴渡。我們用偽代碼來就更加清晰了 Stream<Orders<OrderItem>> ====>Stream<OrderItem>。大家能理解了嗎凯亮？還沒理解边臼？再來一個例子：
private static void learnFlatMap() {
//(廣州 深圳 上海 北京)的全拼的一些組合,下面我們就把每一個城市都劃分一下
List<String> citys = Arrays.asList("GuangZhou ShangHai", "GuangZhou ShenZhen",
"ShangHai ShenZhen", "BeiJing ShangHai", "GuangZhou BeiJing", "ShenZhen BeiJing");
//這里打印的數(shù)組對應的地址
citys.stream().map(mCitys -> Arrays.stream(mCitys.split(" "))).forEach(System.out::println);//note1
System.out.println();
//流里面的元素還是一個數(shù)組
citys.stream()
.map(mCities -> Arrays.stream(mCities.split(" ")))//流里面的每個元素還是數(shù)組
.forEach(cities ->cities.forEach(city-> System.out.print(city+" ")));//note2
System.out.println();
System.out.println();
//直接一個flatMap()就把數(shù)組合并到映射流里面了
citys.stream().flatMap(mCities->Arrays.stream(mCities.split(" "))).forEach(System.out::println);//note3
System.out.println();
//使用distinct()方法去重！
citys.stream().flatMap(mCities->Arrays.stream(mCities.split(" "))).distinct().forEach(System.out::println);//note4
}
其中 //note1 處是無法打印元素的假消，使用map()打印元素的方式在 //note2 柠并，原因也在注釋中交待了，但是使用了flatMap()方法后富拗，直接就可以打印了 //note3 臼予，到這里，應該就能理解**如果orders是一批采購訂單對應的流啃沪，并且每一個采購訂單都包含一系列的采購項粘拾，那么orders.flatMap(order -> order.getLineItems().stream())...生成的新流將包含這一批采購訂單中所有采購項。**了吧创千。最后 //note4 是一個去重的方法缰雇，大家運行一遍吧。
小結(jié)一下
通過這一篇文章追驴，相信大家對流API中的映射已經(jīng)不再陌生了械哟，其實最需要注意的一個點是,map()和flatMap()的區(qū)別，我也一步步地帶著大家理解和應用了殿雪。其實在流API這一塊中暇咆，大家單單掌握概念是沒什么用的，一定要去實戰(zhàn)了丙曙，一個項目里面爸业，集合框架這種東西用得還是特別多的，用到集合框架的大部份情況河泳，其實都可以考慮一下用Stream流去操作一下沃呢，不僅增加效率，還可以增加業(yè)務流程的清晰度拆挥。
