1. list转map
工作中,我们经常遇到list
转map
的案例。Collectors.toMap
就可以把一个list
数组转成一个Map
。代码如下:
1 public class TestLambda {
2
3 public static void main(String[] args) {
4
5 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
6 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
7 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
8 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "捡瓶子的小男孩", 26));
9
10 /**
11 * list 转 map
12 * 使用Collectors.toMap的时候,如果有可以重复会报错,所以需要加(k1, k2) -> k1
13 * (k1, k2) -> k1 表示,如果有重复的key,则保留第一个,舍弃第二个
14 */
15 Map<Long, UserInfo> userInfoMap = userInfoList.stream().collect(Collectors.toMap(UserInfo::getUserId, userInfo -> userInfo, (k1, k2) -> k1));
16 userInfoMap.values().forEach(a->System.out.println(a.getUserName()));
17 }
18 }
19
20 //运行结果
21 捡田螺的小男孩
22 程序员田螺
类似的,还有Collectors.toList()
、Collectors.toSet()
,表示把对应的流转化为list
或者Set
。
2. filter()过滤
从数组集合中,过滤掉不符合条件的元素,留下符合条件的元素。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
3 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
4 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
5
6 /**
7 * filter 过滤,留下超过18岁的用户
8 */
9 List<UserInfo> userInfoResultList = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).collect(Collectors.toList());
10 userInfoResultList.forEach(a -> System.out.println(a.getUserName()));
11
12 //运行结果
13 程序员田螺
14 捡瓶子的小男孩
3. foreach遍历
foreach 遍历list,遍历map,真的很丝滑。
1 /**
2 * forEach 遍历集合List列表
3 */
4 List<String> userNameList = Arrays.asList("捡田螺的小男孩", "程序员田螺", "捡瓶子的小男孩");
5 userNameList.forEach(System.out::println);
6
7 HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>();
8 hashMap.put("公众号", "捡田螺的小男孩");
9 hashMap.put("职业", "程序员田螺");
10 hashMap.put("昵称", "捡瓶子的小男孩");
11 /**
12 * forEach 遍历集合Map
13 */
14 hashMap.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":\t" + v));
15
16 //运行结果
17 捡田螺的小男孩
18 程序员田螺
19 捡瓶子的小男孩
20 职业: 程序员田螺
21 公众号: 捡田螺的小男孩
22 昵称: 捡瓶子的小男孩
4. groupingBy分组
提到分组,相信大家都会想起SQL
的group by
。我们经常需要一个List做分组操作。比如,按城市分组用户。在Java8之前,是这么实现的:
1 List<UserInfo> originUserInfoList = new ArrayList<>();
2 originUserInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18,"深圳"));
3
4 originUserInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26,"湛江"));
5 originUserInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27,"深圳"));
6 Map<String, List<UserInfo>> result = new HashMap<>();
7 for (UserInfo userInfo : originUserInfoList) {
8 String city = userInfo.getCity();
9 List<UserInfo> userInfos = result.get(city);
10 if (userInfos == null) {
11 userInfos = new ArrayList<>();
12 result.put(city, userInfos);
13 }
14 userInfos.add(userInfo);
15 }
而使用Java8的groupingBy
分组器,清爽无比:
1 Map<String, List<UserInfo>> result = originUserInfoList.stream()
2 .collect(Collectors.groupingBy(UserInfo::getCity));
5. sorted+Comparator 排序
工作中,排序的需求比较多,使用sorted+Comparator
排序,真的很香。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
3 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
4 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
5
6 /**
7 * sorted + Comparator.comparing 排序列表,
8 */
9 userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge)).collect(Collectors.toList());
10 userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString()));
11
12 System.out.println("开始降序排序");
13
14 /**
15 * 如果想降序排序,则可以使用加reversed()
16 */
17 userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());
18 userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString()));
19
20 //运行结果
21 UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}
22 UserInfo{userId=3, userName='捡瓶子的小男孩', age=26}
23 UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27}
24 开始降序排序
25 UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27}
26 UserInfo{userId=3, userName='捡瓶子的小男孩', age=26}
27 UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}
6.distinct去重
distinct
可以去除重复的元素:
1 List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "F", "A", "C");
2 List<String> temp = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
3 temp.forEach(System.out::println);
7. findFirst 返回第一个
findFirst
很多业务场景,我们只需要返回集合的第一个元素即可:
1 List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "F", "A", "C");
2 list.stream().findFirst().ifPresent(System.out::println);
8. anyMatch是否至少匹配一个元素
anyMatch
检查流是否包含至少一个满足给定谓词的元素。
1 Stream<String> stream = Stream.of("A", "B", "C", "D");
2 boolean match = stream.anyMatch(s -> s.contains("C"));
3 System.out.println(match);
4 //输出
5 true
10. map转换
map
方法可以帮我们做元素转换,比如一个元素所有字母转化为大写,又或者把获取一个元素对象的某个属性,demo
如下:
1 List<String> list = Arrays.asList("jay", "tianluo");
2 //转化为大写
3 List<String> upperCaselist = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
4 upperCaselist.forEach(System.out::println);
11. Reduce
Reduce可以合并流的元素,并生成一个值
1 int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (a, b) -> a + b);
2 System.out.println(sum);
12. peek 打印个日志
peek()
方法是一个中间Stream
操作,有时候我们可以使用peek
来打印日志。
1 List<String> result = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩")
2 .filter(a -> a.contains("田螺"))
3 .peek(a -> System.out.println("关注公众号:" + a)).collect(Collectors.toList());
4 System.out.println(result);
5 //运行结果
6 关注公众号:程序员田螺
7 关注公众号:捡田螺的小男孩
8 [程序员田螺, 捡田螺的小男孩]
13. Max,Min最大最小
使用lambda流求最大,最小值,非常方便。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
3 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
4 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
5
6 Optional<UserInfo> maxAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().max(Comparator.comparing(UserInfo::getAge));
7 maxAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("max age user:" + userInfo));
8
9 Optional<UserInfo> minAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().min(Comparator.comparing(UserInfo::getAge));
10 minAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("min age user:" + userInfo));
11
12 //运行结果
13 max age user:UserInfo{userId=2, userName='程序员田螺', age=27}
14 min age user:UserInfo{userId=1, userName='捡田螺的小男孩', age=18}
14. count统计
一般count()
表示获取流数据元素总数。
1 List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
2 userInfoList.add(new UserInfo(1L, "捡田螺的小男孩", 18));
3 userInfoList.add(new UserInfo(3L, "捡瓶子的小男孩", 26));
4 userInfoList.add(new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27));
5
6 long count = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).count();
7 System.out.println("大于18岁的用户:" + count);
8 //输出
9 大于18岁的用户:2
15. 常用函数式接口
其实lambda离不开函数式接口,我们来看下JDK8常用的几个函数式接口:
-
Function<T, R>
(转换型): 接受一个输入参数,返回一个结果 -
Consumer<T>
(消费型): 接收一个输入参数,并且无返回操作 -
Predicate<T>
(判断型): 接收一个输入参数,并且返回布尔值结果 -
Supplier<T>
(供给型): 无参数,返回结果
Function<T, R>
是一个功能转换型的接口,可以把将一种类型的数据转化为另外一种类型的数据
1 private void testFunction() {
2 //获取每个字符串的长度,并且返回
3 Function<String, Integer> function = String::length;
4 Stream<String> stream = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩");
5 Stream<Integer> resultStream = stream.map(function);
6 resultStream.forEach(System.out::println);
7 }
Consumer<T>
是一个消费性接口,通过传入参数,并且无返回的操作
1 private void testComsumer() {
2 //获取每个字符串的长度,并且返回
3 Consumer<String> comsumer = System.out::println;
4 Stream<String> stream = Stream.of("程序员田螺", "捡田螺的小男孩", "捡瓶子的小男孩");
5 stream.forEach(comsumer);
6 }
Predicate<T>
是一个判断型接口,并且返回布尔值结果.
1 private void testPredicate() {
2 //获取每个字符串的长度,并且返回
3 Predicate<Integer> predicate = a -> a > 18;
4 UserInfo userInfo = new UserInfo(2L, "程序员田螺", 27);
5 System.out.println(predicate.test(userInfo.getAge()));
6 }
Supplier<T>
是一个供给型接口,无参数,有返回结果。
1 private void testSupplier() {
2 Supplier<Integer> supplier = () -> Integer.valueOf("666");
3 System.out.println(supplier.get());
4 }
这几个函数在日常开发中,也是可以灵活应用的,比如我们DAO操作完数据库,是会有个result的整型结果返回。我们就可以用Supplier<T>
来统一判断是否操作成功。如下:
1 private void saveDb(Supplier<Integer> supplier) {
2 if (supplier.get() > 0) {
3 System.out.println("插入数据库成功");
4 }else{
5 System.out.println("插入数据库失败");
6 }
7 }
8
9 @Test
10 public void add() throws Exception {
11 Course course=new Course();
12 course.setCname("java");
13 course.setUserId(100L);
14 course.setCstatus("Normal");
15 saveDb(() -> courseMapper.insert(course));
16 }