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Java8 的 Stream 流式操作之王者归来

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个人博客地址:http://blog.ouyangsihai.cn/java8-de-stream-liu-shi-cao-zuo-zhi-wang-zhe-gui-lai.html

相对于Java8之前的Java的相关操作简直是天差地别,Java8 的流式操作的出现,也很大程度上改变了开发者对于Java的繁琐的操作的印象,从此,Java也走向了函数式编程的道路!

1 流的创建

1.1 流的创建方法

既然需要聊聊流的操作,那么,首先还是先看看怎么创建流。

创建流的方法有三种,分别是:Stream.of()、Stream.iterate()、Stream.generate(),然后,分别看一下这三个方法的声明。

static <T> Stream<T> of(T... values)

static <T> Stream<T> iterate(T seed, UnaryOperator<T> f)

static <T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

Stream.of():参数很简单,就是一系列的泛型参数。
Stream.iterate():第一个参数是一个初始值,第二个参数是一个操作。
Stream.generate():参数就是一个Supplier的供给型的参数。

1.2 流的创建方法举例

/*
     * @Author 欧阳思海
     * @Description  创建流
     * @Date 11:05 2019/8/26
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void testCreateStream() {
        //利用Stream.of方法创建流
        Stream<String> stream = Stream.of("hello""world""Java8");
        stream.forEach(System.out::println);
        System.out.println("##################");
        //利用Stream.iterate方法创建流
        Stream.iterate(10, n -> n + 1)
                .limit(5)
                .collect(Collectors.toList())
                .forEach(System.out::println);
        System.out.println("##################");
        //利用Stream.generate方法创建流
        Stream.generate(Math::random)
                .limit(5)
                .forEach(System.out::println);
        System.out.println("##################");
        //从现有的集合中创建流
        List<String> strings = Arrays.asList("hello""world""Java8");
        String string = strings.stream().collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(string);
    }

在上面的例子中,Stream.of()方法的参数是几个字符串,Stream.iterate()方法的第一个参数是初始值 10,第二个参数是在10 的基础上每次加 1 的操作,Stream.generate()的参数是用 Random 方法产生随机数。

1.3 流的创建总结

流的创建有三种方法,分别是Stream.of()、Stream.iterate()、Stream.generate(),这几个都是 Stream 类的静态方法,所以,使用起来非常的方便。

2 流的操作

在上一节中,我们知道怎么创建流了,接下来,我们就看看对流可以进行哪些操作,使用了 Stream 流之后,是否会比 Java8 之前方便很多呢?

2.1 装箱流

在处理对象流的时候,可以利用 Collectors 类的静态方法转换为集合,例如,将字符串流转换为 List<String> ,这种方式是没有问题的。

但是,如果遇到 double流想要转换为 List 时,这是就会报错。

DoubleStream.of(1.02.03.0)
                .collect(Collectors.toList());//错误的写法

这种方式就是错误的,编译是不能通过的。

别慌,对于这种问题,有 3 种比较好的解决方法。

利用 boxed 方法

利用 boxed 方法,可以将 DoubleStream 转换为 Stream<Double> ,例如;

DoubleStream.of(1.0, 2.0, 3.0)
                .boxed()
                .collect(Collectors.toList());

这样就解决了上面的问题。

利用 mapToObj 方法

利用 mapToObj 方法也可以实现上面的功能,另外,也提供了 mapToInt、mapToLong、mapToDouble 等方法将基本类型流转换为相关包装类型。

DoubleStream.of(1.0, 2.0, 3.0)
                .mapToObj(Double::valueOf)
                .collect(Collectors.toList());
collect 方法

一般情况下,我们利用 collect 方法的时候,都是用于将流的数据收集为基本类型的集合,例如;

stream.collect(Collectors.toList())

然而,collect 方法其实还有一种更加一般化的形式,如下;

<R> R collect(Supplier<R> supplier,
                        ObjIntConsumer<R> accumulator,
                        BiCnsumer<R,R> combiner)

上面这种方法的第一个参数是一个供给器,相当于初始化一个容器,第二个参数是累加器,相当于给初始化的容器赋值,第三个参数是组合器,相当于将这些元素全部组合到一个容器

下面,我们通过一个简单的例子来看看到底是怎么使用的!

List<Double> list = DoubleStream.of(1.02.03.0)
                .collect(ArrayList<Double>::new, ArrayList::add, ArrayList::addAll);

上面的例子我们可以看到,第一个参数:使用一个静态方法初始化一个 List 容器,第二个参数:使用静态方法 add ,添加元素,第三个参数:使用静态方法 addAll ,用于联合所有的元素。

从最后的返回值为 List<Double>,我们也可以看出,全部组合成一个初始化的 List 集合中了。

2.2 字符串与流之间的转换

这一小节主要讲解一下字符串与流之间的转换,将 String 转为流有两种方法,分别是 java.lang.CharSequence 接口定义的默认方法 charscodePoints ,而将流转为字符串就是我们前面已经讲解到的方法 collect

/*
     * @Author 欧阳思海
     * @Description  字符串与流之间的转换
     * @Date 9:41 2019/9/2
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void testString2Stream() {
        String s = "hello world Java8".codePoints()//转换成流
                .collect(StringBuffer::new,
                        StringBuffer::appendCodePoint,
                        StringBuffer::append)//将流转换为字符串
                .toString();

        String s1 = "hello world Java8".chars()//转换成流
                .collect(StringBuffer::new,
                        StringBuffer::appendCodePoint,
                        StringBuffer::append)//将流转换为字符串
                .toString();
    }

在上面的例子中,先用charscodePoints 方法转换为流,然后都是利用 collect 方法再转回字符串。

2.3 流的映射 map 与 flatMap

流的映射是什么意思呢,我们先将一个在 Java8 之前的例子,我们常常需要将一个集合的对象的某一个字段取出来,然后再存到另外一个集合中,这种场景我们在 Java8 之前我们会这样实现。

/*
     * @Author 欧阳思海
     * @Description  Java8之前的用法
     * @Date 19:31 2019/9/2
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void testList() {
        List<Person> list = new ArrayList<>();
        List<Friend> friends = new ArrayList<>();
        friends.add(new Friend("Java5"));
        friends.add(new Friend("Java6"));
        friends.add(new Friend("Java7"));
        Person person = new Person();
        person.setFriends(friends);
        list.add(person);

        List<String> strings = new ArrayList<>();

        for(Person p : list){
            strings.add(p.getName());
        }
    }

是不是这样很麻烦,这也就是以前大家一直所说的 Python 用一招,Java 需要用花招!

但是,Java8 却改变了这种现实,我们来看一看怎么使用 mapflatMap

首先,我们先看一下这俩个方法的声明

<R> Stream<R> map(Function<? super T,? extends R> mapper)

<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper)

接下来,我们用这两个方法改写上面的方式,先看看 map 方法;

/*
     * @Author 欧阳思海
     * @Description  map、flatMap方法
     * @Date 9:50 2019/9/2
     * @Param []
     * @return void
     **/
    @Test
    public void testMapAndFlatMap() {
        List<Person> list = new ArrayList<>();
        List<Friend> friends = new ArrayList<>();
        friends.add(new Friend("Java5"));
        friends.add(new Friend("Java6"));
        friends.add(new Friend("Java7"));
        Person person = new Person();
        person.setFriends(friends);
        list.add(person);

        //映射出名字
        List<String> strings = list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    }

通过使用 map 方法,参数给定 Person::getName 映射出 name,然后再用 collect 收集到 List 中,就完成了上面的负责的操作,是不是很舒服。

但是,如果我们用 map 方法想要映射出 friends 属性,会遇到一个问题;

//映射出朋友
        List<List<Friend>> collect = list.stream().map(Person::getFriends).collect(Collectors.toList());

我们发现,上面的返回值是 List<List<Friend>>,这种形式集合里面还包着集合,处理有点麻烦,但是,不是还有另外 flatMap 没有使用吗,这个方法正好能够解决这个问题。

List<Friend> collect1 = list.stream().flatMap(friend -> friend.getFriends().stream()).collect(Collectors.toList());

发现,这个方法的返回值是 List<Friend>,正如我们看到的,flatMap 的方法能够“展平”包裹的流,这就是 mapflatMap 的区别。

2.4 流的连接

流的连接有两种方式,如果是两个流的连接,使用 Stream.concat 方法,如果是三个及三个以上的流的连接,就使用 Stream.flatMap 方法。

/**
     * @return void
     * @Author 欧阳思海
     * @Description 流的连接
     * @Date 10:13 2019/9/2
     * @Param []
     **/
    @Test
    public void testConcatStream() {
        //两个流的连接
        Stream<String> first = Stream.of("sihai""sihai2""sihai3");
        Stream<String> second = Stream.of("sihai4""sihai5""sihai6");
        Stream<String> third = Stream.of("siha7""sihai8""sihai9");
        Stream<String> concat = Stream.concat(first, second);

        //多个流的连接
        Stream<String> stringStream = Stream.of(first, second, third).flatMap(Function.identity());

    }

3 流的规约操作

流的规约操作几种类型,这里都讲一下。

内置的规约操作

基本类型流都有内置的规约操作。包括average、count、max、min、sum、summaryStatistics,前面的几个方法相信不用说了,summaryStatistics 方法是前面的几个方法的结合,下面我们看看他们如何使用。

/**
     * @return void
     * @Author 欧阳思海
     * @Description 内置规约操作
     * @Date 22:04 2019/9/1
     * @Param []
     **/
    @Test
    public void testReduce1() {
        String[] strings = {"hello""sihai""hello""Java8"};
        long count = Arrays.stream(strings)
                .map(String::length)
                .count();
        System.out.println(count);

        System.out.println("##################");

        int sum = Arrays.stream(strings)
                .mapToInt(String::length)
                .sum();
        System.out.println(sum);

        System.out.println("##################");

        OptionalDouble average = Arrays.stream(strings)
                .mapToInt(String::length)
                .average();
        System.out.println(average);

        System.out.println("##################");

        OptionalInt max = Arrays.stream(strings)
                .mapToInt(String::length)
                .max();
        System.out.println(max);

        System.out.println("##################");

        OptionalInt min = Arrays.stream(strings)
                .mapToInt(String::length)
                .min();
        System.out.println(min);

        DoubleSummaryStatistics statistics = DoubleStream.generate(Math::random)
                .limit(1000)
                .summaryStatistics();
        System.out.println(statistics);
    }

就是这么简单!

基本的规约操作

基本的规约操作是利用前面讲过的 reduce 方法实现的,IntStream 接口定义了三种 reduce 方法的重载形式,如下;

OptionalInt reduce(IntBinaryOperator op)

int reduce(int identity, IntBianryOperator op)

<U> U reduce(U identity,
      BiFunction<U,? super T,U> accumulator,
      BianryOperator<U> combiner)

上面的 identity 参数就是初始化值的意思,IntBianryOperator 类型的参数就是操作,例如 lambda 表达式;BianryOperator<U> combiner是一个组合器,在前面有讲过。

下面我们通过一个例子来讲解一下。

/**
     * @return void
     * @Author 欧阳思海
     * @Description reduce规约操作
     * @Date 22:20 2019/9/1
     * @Param []
     **/
    @Test
    public void testReduce2() {
        int sum = IntStream.range(120)
                .reduce((x, y) -> x + y)
                .orElse(0);
        System.out.println(sum);

        System.out.println("##################");

        int sum2 = IntStream.range(120)
                .reduce(0, (x, y) -> x + 2 * y);
        System.out.println(sum2);

        System.out.println("##################");

        int sum3 = IntStream.range(120)
                .reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println(sum3);

    }

例子中的第一个是1到20累加的操作,第二个以0为初始值,然后2倍累加,第三个是以0为初始值,累加

流的计数

流的数量统计有两种方法,分别是 Stream.count() 方法和 Collectors.counting() 方法。

/**
     * @return void
     * @Author 欧阳思海
     * @Description 统计测试
     * @Date 23:29 2019/9/1
     * @Param []
     **/
    @Test
    public void testStatistics() {
        //统计数量
        String[] strings = {"hello""sihai""hello""Java8"};
        long count = Arrays.stream(strings)
                .count();
        System.out.println(count);

        System.out.println("##################");

        Long count2 = Arrays.stream(strings)
                .collect(Collectors.counting());
        System.out.println(count2);

    }

4 流的查找与匹配

流的查找

流的查找 Stream 接口提供了两个方法 findFirstfindAny

findFirst 方法返回流中的第一个元素的 Optional,而 findAny 方法返回流中的某个元素的 Optional

我们来看一个例子。

        String[] strings = {"hello""sihai""hello""Java8"};
        Optional<String> first = Arrays.stream(strings)
                .findFirst();
        System.out.println(first.get());

        System.out.println("##################");

        Optional<String> any = Arrays.stream(strings).findAny();
        System.out.println(any.get());

        System.out.println("##################");

流的匹配

流的匹配 Stream 接口提供了三个方法,分别是 anyMatch(任何一个元素匹配,返回 true)、allMatch(所有元素匹配,返回 true)、noneMatch(没有一个元素匹配,返回 true)。

        boolean b = Stream.of(1234510)
                .anyMatch(x -> x > 5);
        System.out.println(b);

        System.out.println("##################");

        boolean b2 = Stream.of(1234510)
                .allMatch(x -> x > 5);
        System.out.println(b2);

        System.out.println("##################");

        boolean b3 = Stream.of(1234510)
                .noneMatch(x -> x > 5);
        System.out.println(b3);

5 流的总结

这篇文章主要讲解了流的一些操作,包括下面几个方面。

  • 流的创建方法。
  • 流的系列操作,包括装箱流、字符串与流之间的转换、流和映射 map 和 flatMap、流的连接。
  • 流的规约操作
  • 流的查找与匹配

文章有不当之处,欢迎指正,如果喜欢微信阅读,你也可以关注我的微信公众号好好学java,获取优质学习资源。

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    内容概要:本文详细探讨了MATLAB环境下冷热电气多能互补微能源网的鲁棒优化调度模型。首先介绍了多能耦合元件(如风电、光伏、P2G、燃气轮机等)的运行特性模型,展示了如何通过MATLAB代码模拟这些元件的实际运行情况。接着阐述了电、热、冷、气四者的稳态能流模型及其相互关系,特别是热电联产过程中能流的转换和流动。然后重点讨论了考虑经济成本和碳排放最优的优化调度模型,利用MATLAB优化工具箱求解多目标优化问题,确保各能源设备在合理范围内运行并保持能流平衡。最后分享了一些实际应用中的经验和技巧,如处理风光出力预测误差、非线性约束、多能流耦合等。 适合人群:从事能源系统研究、优化调度、MATLAB编程的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解综合能源系统优化调度的研究人员和工程师。目标是掌握如何在MATLAB中构建和求解复杂的多能互补优化调度模型,提高能源利用效率,降低碳排放。 其他说明:文中提供了大量MATLAB代码片段,帮助读者更好地理解和实践所介绍的内容。此外,还提及了一些有趣的发现和挑战,如多能流耦合的复杂性、鲁棒优化的应用等。

    Simulink与Carsim联合仿真:基于PID与MPC的自适应巡航控制系统设计与实现

    内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink和Carsim进行联合仿真,实现基于PID(比例-积分-微分)和MPC(模型预测控制)的自适应巡航控制系统。首先阐述了Carsim参数设置的关键步骤,特别是cpar文件的配置,包括车辆基本参数、悬架系统参数和转向系统参数的设定。接着展示了Matlab S函数的编写方法,分别针对PID控制和MPC控制提供了详细的代码示例。随后讨论了Simulink中车辆动力学模型的搭建,强调了模块间的正确连接和参数设置的重要性。最后探讨了远程指导的方式,帮助解决仿真过程中可能出现的问题。 适合人群:从事汽车自动驾驶领域的研究人员和技术人员,尤其是对Simulink和Carsim有一定了解并希望深入学习联合仿真的从业者。 使用场景及目标:适用于需要验证和优化自适应巡航控制、定速巡航及紧急避撞等功能的研究和开发项目。目标是提高车辆行驶的安全性和舒适性,确保控制算法的有效性和可靠性。 其他说明:文中不仅提供了理论知识,还有大量实用的代码示例和避坑指南,有助于读者快速上手并应用于实际工作中。此外,还提到了远程调试技巧,进一步提升了仿真的成功率。

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