一 Stream的flatMap
?操作符定義
?函數(shù)簽名：Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)
R 是新流中元素的類(lèi)型
T 是舊流中的元素的類(lèi)型
Function的意義是:接收一個(gè)參數(shù)阳啥，返回一個(gè)結(jié)果。
連接起來(lái)就是：flatMap將舊流中類(lèi)型為T(mén)的每個(gè)元素妥泉，轉(zhuǎn)為一個(gè)新的子流肛捍，子流中元素的
類(lèi)型是R隐绵，并將子流匯總為總流
舊流中有幾個(gè)元素，就會(huì)有幾個(gè)子流
?實(shí)例：將數(shù)組交叉輸出
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
//將每個(gè)stringList元素＋integerList元素前綴輸出
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<String> stringList = Arrays.asList("一", "二", "三", "四");
integerList.stream()
.flatMap(it->stringList.stream().map(item->it+" "+item))
.forEach(System.out::println);
//相當(dāng)于子流是stringList元素加前綴輸出
}
}
二 Stream的并行流
?Stream支持并行和串行的操作拙毫，串行是單線(xiàn)程的比較耗時(shí)依许，并行時(shí)多線(xiàn)程運(yùn)行，運(yùn)行效率高缀蹄。Stream并行的操作比較簡(jiǎn)單峭跳，就是在流中添加parallel()操作。
?以排序?yàn)槔?/p>
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<UUID> list = new ArrayList<>(5000000);
for (int i = 0; i < 5000000; i++) {
list.add(i, UUID.randomUUID());
}
long startTime= System.currentTimeMillis();
list.stream()
.sorted()
.count();
long endTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println((endTime-startTime));
startTime= System.currentTimeMillis();
list.stream()
.parallel()//添加該操作符即可
.sorted()
.count();
endTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println((endTime-startTime));
//運(yùn)行結(jié)果
3698
1401 //并行更加有效率
}
}
三 Stream的分組和分區(qū)
?Stream的分組和分區(qū)缺前，需要的操作符是collect
?操作符的簽名：R collect(Collector<? super T, A, R> collector)
R 是返回結(jié)果的類(lèi)型
T 流中元素的類(lèi)型
A 累加器的類(lèi)型
該操作的含義：使用collector對(duì)流中的元素進(jìn)行聚合的操作蛀醉，collector封裝了
collect(Supplier, BiConsumer, BiConsumer)中的參數(shù)，用于重用收集策略衅码，比如toList拯刁，和收集操作，比如分組和分區(qū)逝段。
?Collector：聚合操作垛玻，將流中元素收集至一個(gè)可變的容器中（List，Map等）奶躯。常見(jiàn)的聚合操作有：將元素添加至集合帚桩，拼接字符串，常見(jiàn)的數(shù)字計(jì)算（求和巫糙、最值朗儒、均值）等，Collectors中有類(lèi)似的工具類(lèi)方法参淹。
Collector功能的實(shí)現(xiàn)主要是通過(guò)四個(gè)抽象方法：
?? supplier():創(chuàng)建容器結(jié)果
?? accumulator():將元素添加至容器中
?? combiner():將兩個(gè)容器合二為一（并行時(shí)）
?? supplier():可選的轉(zhuǎn)換操作
?分組實(shí)現(xiàn) Collectors的groupingBy方法
static <T, K, D, A, M extends Map<K, D>>
Collector<T, ?, M> groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier,
Supplier<M> mapFactory,
Collector<? super T, A, D> downstream)
參數(shù)介紹
M 是返回結(jié)果的類(lèi)型醉锄，是Map的子類(lèi)。分組的結(jié)果是Map
T 是流中元素的類(lèi)型
K 是結(jié)果Map的key的類(lèi)型
A 是結(jié)果value的類(lèi)型
D 是結(jié)果Map的value的容器結(jié)果類(lèi)型
classifier是將流中元素轉(zhuǎn)為結(jié)果Map的key
mapFactory是結(jié)果的map
downstream是整理map的value浙值，因?yàn)橛锌赡苁嵌嗉?jí)分組恳不，所以也是Collector
?分組案例 將List<String> 按其長(zhǎng)度分組
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<String> stringList = Arrays.asList("Hello", "World", "Java", "I");
TreeMap<Integer, List<String>> collect = stringList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
String::length,//key是字符串的長(zhǎng)度
TreeMap::new,//結(jié)果是TreeMap
Collectors.toList()));//value是list
System.out.println(collect);
}
}
?分區(qū)實(shí)現(xiàn) Collectors的partitioningBy方法
?分區(qū)是分組的特殊化，就是按照predicate分成兩組而已
//任然上例為例开呐，將長(zhǎng)度改為長(zhǎng)短烟勋。凡是長(zhǎng)度小4的在一組，長(zhǎng)度大于5的在另外一組
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<String> stringList = Arrays.asList("Hello", "World", "Java", "I");
Map<Boolean, List<String>> map = stringList.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(
it -> it.length() > 4,//predicate的條件
Collectors.toList()
));
System.out.println(map);
}
}
