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java8函数式编程视频_快速掌握Java8 Stream函数式编程技巧

發布時間：2025/4/5 java 27 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 java8函数式编程视频_快速掌握Java8 Stream函数式编程技巧小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

函數式編程優勢“函數第一位”，即函數可以出現在任何地方。

可以把函數作為參數傳遞給另一個函數，還可以將函數作為返回值。

讓代碼的邏輯更清晰更優雅。

減少了可變量(Immutable Variable)的聲明，程序更為安全。

支持惰性計算。

Lambda語法三部分一個括號內用逗號分隔的形式參數，參數是函數式接口里面方法的參數

一個箭頭符號：->

方法體，可以是表達式和代碼塊，方法體函數式接口里面方法的實現，如果是代碼塊，則必須用{}來包裹起來，且需要一個return 返回值，但有個例外，若函數式接口里面方法返回值是void，則無需{}。例如：

(parameters) -> expression 或者 (parameters) -> { statements; }

方法引用是lambda表達式的一個簡化寫法，所引用的方法其實是lambda表達式的方法體實現，語法也很簡單，左邊是容器(可以是類名，實例名)，中間是“::”，右邊是相應的方法名。如下所示：

ObjectReference::methodName

一般方法的引用格式是：如果是靜態方法，則是ClassName::methodName。如 Object ::equals

如果是實例方法，則是Instance::methodName。如Object obj=new Object();obj::equals;

構造函數.則是ClassName::new

Stream是什么

Stream是Java8中新加入的api，更準確的說: Java 8 中的 Stream 是對集合(Collection)對象功能的增強，它專注于對集合對象進行各種非常便利、高效的聚合操作，或者大批量數據操作。Stream API 借助于同樣新出現的 Lambda 表達式，極大的提高編程效率和程序可讀性。

以前我們處理復雜的數據只能通過各種for循環，不僅不美觀，而且時間長了以后可能自己都看不太明白以前的代碼了，但有Stream以后，通過filter，map，limit等等方法就可以使代碼更加簡潔并且更加語義化。 Stream的效果就像上圖展示的它可以先把數據變成符合要求的樣子(map)，吃掉不需要的東西(filter)然后得到需要的東西(collect)。

Stream操作分類

Stream上的所有操作分為兩類：中間操作和結束操作，中間操作只是一種標記，只有結束操作才會觸發實際計算。中間操作又可以分為無狀態的(Stateless)和有狀態的(Stateful)，無狀態中間操作是指元素的處理不受前面元素的影響，而有狀態的中間操作必須等到所有元素處理之后才知道最終結果，比如排序是有狀態操作，在讀取所有元素之前并不能確定排序結果；結束操作又可以分為短路操作和非短路操作，短路操作是指不用處理全部元素就可以返回結果，比如找到第一個滿足條件的元素。之所以要進行如此精細的劃分，是因為底層對每一種情況的處理方式不同。

Stream API等價實現

求出字符串集合中所有以字母A開頭字符串的最大長度

int longest = 0;

for(String str : strings){

if(str.startsWith("A")){// 1. filter(), 保留以A開頭的字符串

int len = str.length();// 2. mapToInt(), 轉換成長度

longest = Math.max(len, longest);// 3. max(), 保留最長的長度

}

int longest = strings.stream()

.filter(str -> str.startsWith("A"))

.mapToInt(str -> str.length())

//.mapToInt(String::length)

.max();

Stream串行與并行

Stream可以分為串行與并行兩種，串行流和并行流差別就是單線程和多線程的執行。 default Stream stream() ：返回串行流 default Stream parallelStream() ：返回并行流 stream()和parallelStream()方法返回的都是java.util.stream.Stream類型的對象，說明它們在功能的使用上是沒差別的。唯一的差別就是單線程和多線程的執行。

Stream性能總結

1.對于簡單操作，比如最簡單的遍歷，Stream串行API性能明顯差于顯示迭代，但并行的Stream API能夠發揮多核特性。

2.對于復雜操作，Stream串行API性能可以和手動實現的效果匹敵，在并行執行時Stream API效果遠超手動實現。

所以，如果出于性能考慮：對于簡單操作推薦使用外部迭代手動實現。

對于復雜操作，推薦使用Stream API。

在多核情況下，推薦使用并行Stream API來發揮多核優勢。

單核情況下不建議使用并行Stream API。如果出于代碼簡潔性考慮，使用Stream API能夠寫出更短的代碼。即使是從性能方面說，盡可能的使用Stream API也另外一個優勢，那就是只要Java Stream類庫做了升級優化，代碼不用做任何修改就能享受到升級帶來的好處。

Stream 來源

所有流計算都有一種共同的結構：它們具有一個流來源、0 或多個中間操作，以及一個終止操作。流的元素可以是對象引用 (Stream)，也可以是原始整數 (IntStream)、長整型 (LongStream) 或雙精度 (DoubleStream)。

因為 Java 程序使用的大部分數據都已存儲在集合中，所以許多流計算使用集合作為它們的來源。JDK 中的 Collection 實現都已增強，可充當高效的流來源。但是，還存在其他可能的流來源，比如數組、生成器函數或內置的工廠(比如數字范圍)，而且可以編寫自定義的流適配器，以便可以將任意數據源充當流來源。如上圖中一些流生成方法。

Stream 操作

中間操作負責將一個流轉換為另一個流，中間操作包括 filter()(選擇與條件匹配的元素)、map()(根據函數來轉換元素)、distinct()(刪除重復)、limit()(在特定大小處截斷流)和 sorted()。一些操作(比如 mapToInt())獲取一種類型的流并返回一種不同類型的流。

中間操作始終是惰性的：調用中間操作只會設置流管道的下一個階段，不會啟動任何操作。重建操作可進一步劃分為無狀態和有狀態操作。無狀態操作(比如 filter() 或 map())可獨立處理每個元素，而有狀態操作(比如 sorted() 或 distinct())可合并以前看到的影響其他元素處理的元素狀態。

數據集的處理在執行終止操作時開始，比如縮減(sum() 或 max())、應用 (forEach()) 或搜索 (findFirst()) 操作。終止操作會生成一個結果或副作用。執行終止操作時，會終止流管道，如果您想再次遍歷同一個數據集，可以設置一個新的流管道。如下給出了一些終止流操作。

Stream 流與集合比較

集合是一種數據結構，它的主要關注點是在內存中組織數據，而且集合會在一段時間內持久存在。流的關注點是計算，而不是數據。流沒有為它們處理的元素提供存儲空間，而且流的生命周期更像一個時間點 — 調用終止操作。不同于集合，流也可以是無限的(Stream.generate、Stream.iterate)；相應地，一些操作(limit()、findFirst())是短路，而且可在無限流上運行有限的計算。程序 = 數據結構 + 算法，集合即數據結構，流操作相當于算法。

數據形式：集合是一個內存中的數據結構，它包含數據結構中目前所有的值——集合中的每個元素都得先算出來才能添加到集合中。(你可以往集合里加東西或者刪東西，但是不管什么時候，集合中的每個元素都是放在內存里的，元素都得先算出來才能成為集合的一部分。) 相比之下，流則是在概念上固定的數據結構(你不能添加或刪除元素)，其元素則是按需計算的。

迭代方式：使用Collection接口需要用戶去做迭代(比如用for-each)，這稱為外部迭代。相反，Streams庫使用內部迭代——它幫你把迭代做了，還把得到的流值存在了某個地方，你只要給出一個函數說要干什么就可以了。Steams庫的內部迭代可以自動選擇一種適合你硬件的數據表示和并行實現。

Stream 基本使用

filter篩選(中間操作)

輸出：4,5

List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);

Stream stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);

distinct去重(中間操作)

輸出：1,2,3,4,5

List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);

Stream stream = integerList.stream().distinct();

limit限制(中間操作)

輸出：1,1,2

List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);

Stream stream = integerList.stream().limit(3);

skip跳過(中間操作)

輸出：2,3,4,5

List integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);

Stream stream = integerList.stream().skip(2);

map流映射(中間操作)

輸出：6, 7, 2, 6

List stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action");

Stream stream = stringList.stream().map(String::length);

flatMap流轉換(中間操作)

輸出：1, 2, 3, 4

將一個流中的每個值都轉換為另一個流

List> lists = new ArrayList>() {{

add(Arrays.asList(1, 2));

add(Arrays.asList(3, 4));

}};

Stream stream = lists.stream().flatMap(List::stream);

//Stream stream = lists.stream().flatMap(list -> list.stream());

allMatch匹配所有(中間操作)

輸出：