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java常用Lambda表达式使用

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引导语

我们日常工作中，Lambda 使用比较多的场景，就是 List 或 Map 下的 Lambda 流操作，往往几行代码可以帮助我们实现多层 for 循环嵌套的复杂代码，接下来我们把 Lambda 流的常用方法用案列讲解一下。

1、数据准备

本文演示的所有代码都在 demo.eight.LambdaExpressionDemo 中，首先我们需要准备一些测试的数据，如下：

@Data
// 学生数据结构
class StudentDTO implements Serializable {
  private static final long serialVersionUID = -7716352032236707189L;
  public StudentDTO() {
  }
  public StudentDTO(Long id, String code, String name, String sex, Double scope,
                    List<Course> learningCources) {
    this.id = id;
    this.code = code;
    this.name = name;
    this.sex = sex;
    this.scope = scope;
    this.learningCources = learningCources;
  }
  /**
   * id
   */
  private Long id;
  /**
   * 学号 唯一标识
   */
  private String code;
  /**
   * 学生名字
   */
  private String name;
  /**
   * 性别
   */
  private String sex;
  /**
   * 分数
   */
  private Double scope;
  /**
   * 要学习的课程
   */
  private List<Course> learningCources;
}
@Data
// 课程数据结构
class Course implements Serializable {
  private static final long serialVersionUID = 2896201730223729591L;
  /**
   * 课程 ID
   */
  private Long id;
  /**
   * 课程 name
   */
  private String name;
  public Course(Long id, String name) {
    this.id = id;
    this.name = name;
  }
}
// 初始化数据
private final List<StudentDTO> students = new ArrayList<StudentDTO>(){
  {
    // 添加学生数据
    add(new StudentDTO(1L,"W199","小美","WM",100D,new ArrayList<Course>(){
      {
        // 添加学生学习的课程
        add(new Course(300L,"语文"));
        add(new Course(301L,"数学"));
        add(new Course(302L,"英语"));
      }
    }));
    add(new StudentDTO(2L,"W25","小美","WM",100D,Lists.newArrayList()));
    add(new StudentDTO(3L,"W3","小名","M",90D,new ArrayList<Course>(){
      {
        add(new Course(300L,"语文"));
        add(new Course(304L,"体育"));
      }
    }));
    add(new StudentDTO(4L,"W1","小蓝","M",10D,new ArrayList<Course>(){
      {
        add(new Course(301L,"数学"));
        add(new Course(305L,"美术"));
      }
    }));
  }
};

请大家稍微看下数据结构，不然看下面案例跑出来的结果会有些吃力。

2、常用方法

2.1、Filter

Filter 为过滤的意思，只要满足 Filter 表达式的数据就可以留下来，不满足的数据被过滤掉，源码如下图：

图片描述

我们写了一个 demo，如下：

public void testFilter() {
  // list 在下图中进行了初始化
  List<String> newList = list.stream()
      // 过滤掉我们希望留下来的值
      // StringUtils.equals(str,"hello") 表示我们希望字符串是 hello 能留下来
      // 其他的过滤掉
      .filter(str -> StringUtils.equals(str, "hello"))
      // Collectors.toList() 帮助我们构造最后的返回结果
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestFilter result is {}", JSON.toJSONString(newList));
}

 运行结果如下：

图片描述

2.2、map 

 map 方法可以让我们进行一些流的转化，比如原来流中的元素是 A，通过 map 操作，可以使返回的流中的元素是 B，源码如下图：

 我们写了一个 demo，如下：

public void testMap() {
  // 得到所有学生的学号
  // 这里 students.stream() 中的元素是 StudentDTO，通过 map 方法转化成 String 的流
  List<String> codes = students.stream()
      //StudentDTO::getCode 是 s->s.getCode() 的简写
      .map(StudentDTO::getCode)
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestMap 所有学生的学号为 {}", JSON.toJSONString(codes));
}
// 运行结果为：TestMap 所有学生的学号为 ["W199","W25","W3","W1"]

 2.3、mapToInt

mapToInt 方法的功能和 map 方法一样，只不过 mapToInt 返回的结果已经没有泛型，已经明确是 int 类型的流了，源码如下：

图片描述

我们写了一个 demo，如下：

public void testMapToInt() {
  List<Integer> ids = students.stream()
      .mapToInt(s->Integer.valueOf(s.getId()+""))
      // 一定要有 mapToObj，因为 mapToInt 返回的是 IntStream，因为已经确定是 int 类型了
      // 所有没有泛型的，而 Collectors.toList() 强制要求有泛型的流，所以需要使用 mapToObj
      // 方法返回有泛型的流
      .mapToObj(s->s)
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestMapToInt result is {}", JSON.toJSONString(ids));
 
  // 计算学生总分
  Double sumScope = students.stream()
      .mapToDouble(s->s.getScope())
      // DoubleStream/IntStream 有许多 sum（求和）、min（求最小值）、max（求最大值）、average（求平均值）等方法
      .sum();
  log.info("TestMapToInt 学生总分为： is {}", sumScope);
}

 运行结果如下：

TestMapToInt result is [1,2,3,4]
TestMapToInt 学生总分为： is 300.0

2.4、flatMap

flatMap 方法也是可以做一些流的转化，和 map 方法不同的是，其明确了 Function 函数的返回值的泛型是流，源码如下：

图片描述

写了一个 demo，如下：

public void testFlatMap(){
  // 计算学生所有的学习课程，flatMap 返回 List<课程> 格式
  List<Course> courses = students.stream().flatMap(s->s.getLearningCources().stream())
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestMapToInt flatMap 计算学生的所有学习课程如下 {}", JSON.toJSONString(courses));
 
  // 计算学生所有的学习课程，map 返回两层课程嵌套格式
  List<List<Course>> courses2 = students.stream().map(s->s.getLearningCources())
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestMapToInt map 计算学生的所有学习课程如下 {}", JSON.toJSONString(courses2));
 
  List<Stream<Course>> courses3 = students.stream().map(s->s.getLearningCources().stream())
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestMapToInt map 计算学生的所有学习课程如下  {}", JSON.toJSONString(courses3));
}

 运行结果如下：

图片描述

2.5、distinct 

distinct 方法有去重的功能，我们写了一个 demo，如下：

public void testDistinct(){
  // 得到学生所有的名字，要求是去重过的
  List<String> beforeNames = students.stream().map(StudentDTO::getName).collect(Collectors.toList());
  log.info("TestDistinct 没有去重前的学生名单 {}",JSON.toJSONString(beforeNames));
  List<String> distinctNames = beforeNames.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
  log.info("TestDistinct 去重后的学生名单 {}",JSON.toJSONString(distinctNames));
  // 连起来写
  List<String> names = students.stream()
      .map(StudentDTO::getName)
      .distinct()
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestDistinct 去重后的学生名单 {}",JSON.toJSONString(names));
}

运行结果如下：

图片描述

2.6、Sorted 

Sorted 方法提供了排序的功能，并且允许我们自定义排序，demo 如下：

public void testSorted(){
  // 学生按照学号排序
  List<String> beforeCodes = students.stream().map(StudentDTO::getCode).collect(Collectors.toList());
  log.info("TestSorted 按照学号排序之前 {}",JSON.toJSONString(beforeCodes));
  List<String> sortedCodes = beforeCodes.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
  log.info("TestSorted 按照学号排序之后 is {}",JSON.toJSONString(sortedCodes));
  // 直接连起来写
  List<String> codes = students.stream()
      .map(StudentDTO::getCode)
      // 等同于 .sorted(Comparator.naturalOrder()) 自然排序
      .sorted()
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestSorted 自然排序 is {}",JSON.toJSONString(codes));
  // 自定义排序器
  List<String> codes2 = students.stream()
      .map(StudentDTO::getCode)
      // 反自然排序
      .sorted(Comparator.reverseOrder())
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestSorted 反自然排序 is {}",JSON.toJSONString(codes2));
}

运行结果如下：

图片描述

2.7、peek 

peek 方法很简单，我们在 peek 方法里面做任意没有返回值的事情，比如打印日志，如下：

students.stream().map(StudentDTO::getCode)
    .peek(s -> log.info("当前循环的学号是{}",s))
    .collect(Collectors.toList());

2.8、limit

limit 方法会限制输出值个数，入参是限制的个数大小，demo 如下：

public void testLimit(){
  List<String> beforeCodes = students.stream().map(StudentDTO::getCode).collect(Collectors.toList());
  log.info("TestLimit 限制之前学生的学号为 {}",JSON.toJSONString(beforeCodes));
  List<String> limitCodes = beforeCodes.stream()
      .limit(2L)
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestLimit 限制最大限制 2 个学生的学号 {}",JSON.toJSONString(limitCodes));
  // 直接连起来写
  List<String> codes = students.stream()
      .map(StudentDTO::getCode)
      .limit(2L)
      .collect(Collectors.toList());
  log.info("TestLimit 限制最大限制 2 个学生的学号 {}",JSON.toJSONString(codes));
}

输出结果如下：

图片描述

2.9、reduce

reduce 方法允许我们在循环里面叠加计算值，我们写了 demo 如下：

public void testReduce(){
  // 计算一下学生的总分数
  Double sum = students.stream()
      .map(StudentDTO::getScope)
      // scope1 和 scope2 表示循环中的前后两个数
      .reduce((scope1,scope2) -> scope1+scope2)
      .orElse(0D);
  log.info("总成绩为 {}",sum);
  Double sum1 = students.stream()
      .map(StudentDTO::getScope)
      // 第一个参数表示成绩的基数，会从 100 开始加
      .reduce(100D,(scope1,scope2) -> scope1+scope2);
  log.info("总成绩为 {}",sum1);
}

运行结果如下：

图片描述

第二个计算出来的总成绩多了 100，是因为第二个例子中 reduce 是从基数 100 开始累加的。

2.10、findFirst 

findFirst 表示匹配到第一个满足条件的值就返回，demo 如下：

// 找到第一个叫小美同学的 ID
@Test
public void testFindFirst(){
  Long id = students.stream()
      .filter(s->StringUtils.equals(s.getName(),"小美"))
       // 同学中有两个叫小美的，这里匹配到第一个就返回
      .findFirst()
      .get().getId();
  log.info("testFindFirst 小美同学的 ID {}",id);
  // 防止空指针
  Long id2 = students.stream()
      .filter(s->StringUtils.equals(s.getName(),"小天"))
      .findFirst()
      // orElse 表示如果 findFirst 返回 null 的话，就返回 orElse 里的内容
      .orElse(new StudentDTO()).getId();
  log.info("testFindFirst 小天同学的 ID {}",id2);
  Optional<StudentDTO> student= students.stream()
      .filter(s->StringUtils.equals(s.getName(),"小天"))
      .findFirst();
  // isPresent 为 true 的话，表示 value != null，即 student.get() != null
  if(student.isPresent()){
    log.info("testFindFirst 小天同学的 ID {}",student.get().getId());
    return;
  }
  log.info("testFindFirst 找不到名为小天的同学");
}

运行结果如下：

图片描述

2.11、groupingBy && toMap 

groupingBy 是能够根据字段进行分组，toMap 是把 List 的数据格式转化成 Map 的格式，我们写了一个 demo，如下：

@Test
public void testListToMap(){
  // 学生根据名字进行分类
  Map<String, List<StudentDTO>> map1 = students.stream()
      .collect(Collectors.groupingBy(StudentDTO::getName));
  log.info("testListToMap groupingBy 学生根据名字进行分类 result is Map<String,List<StudentDTO>> {}",
           JSON.toJSONString(map1));
  // 统计姓名重名的学生有哪些
  Map<String, Set<String>> map2 = students.stream()
      .collect(Collectors.groupingBy(StudentDTO::getName,
                                  Collectors.mapping(StudentDTO::getCode,Collectors.toSet())));
  log.info("testListToMap groupingBy 统计姓名重名结果 is {}",
           JSON.toJSONString(map2));
  // 学生转化成学号为 key 的 map
  Map<String, StudentDTO> map3 = students.stream()
       //第一个入参表示 map 中 key 的取值
       //第二个入参表示 map 中 value 的取值
       //第三个入参表示，如果前后的 key 是相同的，是覆盖还是不覆盖，(s1,s2)->s1 表示不覆盖，(s1,s2)->s2 表示覆盖
      .collect(Collectors.toMap(s->s.getCode(),s->s,(s1,s2)->s1));
  log.info("testListToMap groupingBy 学生转化成学号为 key 的 map result is{}",
           JSON.toJSONString(map3));
}

运行结果如下：

图片描述

 3、总结

本文我们介绍了 12 种 Lambda 表达式常用的方法，大家可以找到 LambdaExpressionDemo 类，自己 debug 下，这样你在工作中遇到复杂数据结构转化时，肯定会得心应手了,希望大家以后多多支持！

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