lambda表达式实例,lambda表达式格式以及应用场景- 用lambda函数的好处-

2022-07-31 10:49:01 分类：java 阅读()

　　lambda表达式实例,lambda表达式格式以及应用场景? 用lambda函数的好处?

　　

目录

引导语1、数据准备2、常用方法2.1、Filter2.2、map2.3、mapToInt2.4、flatMap2.5、distinct2.6、Sorted2.7、peek2.8、limit2.9、reduce2.10、findFirst2.11、groupingBytoMap3、总结

 

　　

引导语

我们日常工作中，使用比较多的场景，就是目录或地图下的希腊字母的第11个流操作，往往几行代码可以帮助我们实现多层为循环嵌套的复杂代码，接下来我们把希腊字母的第11个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八。LambdaExpressionDemo中，首先我们需要准备一些测试的数据，如下：

 

　　@Data//学生数据结构类学生实现serializable { private static final long serial version uid=-7716352032236707189 l；public student dto(){ } public student dto(长id，字符串代码，字符串名称，字符串性别，双作用域，列出课程学习课程){ this。id=id这是。学习课程=学习课程；} /** * id */私有长id；/** * 学号唯一标识*/私有字符串代码；/** * 学生名字*/私有字符串名称；/** * 性别*/私弦性；/** * 分数*/私有双作用域；/** * 要学习的课程*/私人列表课程学习课程；}@Data//课程数据结构类课程实现可序列化{ private static final long serialVersionUID=2896201730223729591 l；/** * 课程ID */私有长ID；/** * 课程姓名*/私有字符串名称；公共课（长id，字符串名){ this.id=idthis.name=name}}//初始化数据private final list studentdto students=new ArrayList studentdto(){ {//添加学生数据添加（新学生到(1L，《W199》，"小美， WM ，100D，new ArrayListCourse(){ { //添加学生学习的课程添加（新课程(300升语文));添加（新课程(301L，数学));添加（新课程(302L，’英语));} }));添加（新学生到(2L，“W25”小美、WM、100D、列表。new ArrayList()))；添加（新学生到(3L，“W3”小名， M ，90D，新ArrayList课程(){ {添加(新课程(300 l，语文));添加（新课程(304升体育));} }));添加（新学生到(4L， W1 ，小蓝， M ，10D，new ArrayList Course(){ { add(new Course(301 l，数学));添加（新课程(305升美术));} }));}};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。

　　s="maodian">

　　

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：

 

　　

 

　　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：

 

　　

 

　　

 

　　

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：

 

　　

 

　　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：

 

　　

 

　　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：

 

　　

 

　　

 

　　

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：

 

　　

 

　　

 

　　

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：

 

　　

 

　　

 

　　

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：

 

　　

 

　　

 

　　

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：

 

　　

 

　　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@Testpublic 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：

 

　　

 

　　

 

　　

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：

 

　　

@Testpublic 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：

 

　　

 

　　

 

　　

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盛行IT！

 

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