轉(zhuǎn)載自? ?跟我學 Java 8 新特性之 Stream 流（五）映射

經(jīng)過了前面四篇文章的學習，相信大家對Stream流已經(jīng)是相當?shù)氖煜ち?#xff0c;同時也掌握了一些高級功能了，如果你之前有閱讀過集合框架的基石 Collection?接口，是不是在經(jīng)過前面的學習，以前看不懂的東西，突然之間就恍然大悟了呢？

今天我們的主角是Stream流里面的映射。由于之前，映射并沒有再我們的Demo，例子中出現(xiàn)過，所以對大家來說可能會稍微有一點點陌生的，但通過這一篇文章，我相信能解決你的疑問。

在正式開始之前，我和大家繼續(xù)說說流API操作，不知道大家有沒有注意到，其實我們所有的流API操作都是針對流中的元素進行的，并且都是基于同一流里面的，大家有沒有這樣的疑問，怎么樣把一個流的元素弄到另一個流里面呢？怎么把流中的一些滿足條件的元素放到一個新流里面呢？

通過這一節(jié)，你將會掌握解決剛才問題的本領(lǐng)。另外再提一點，如果流操作只有中間操作，沒有終端操作，那么這些中間操作是不會執(zhí)行的，換句話說，只有終端操作才能觸發(fā)中間操作的運行。

我們?yōu)槭裁葱枰成?#xff1f;

因為在很多時候，將一個流的元素映射到另一個流對我們是非常有幫助的。比如有一個包含有名字，手機號碼和錢的數(shù)據(jù)庫構(gòu)成的流，可能你只想要映射錢這個字段到另一個流，這時候可能之前學到的知識就還不能解決，于是映射就站了出來了。

另外，如果你希望對流中的元素應(yīng)用一些轉(zhuǎn)換，然后把轉(zhuǎn)換的元素映射到一個新流里面，這時候也可以用映射。

我們先來看看流API庫給我們提供了什么樣的支持

public interface Stream<T> extends BaseStream<T, Stream<T>> {<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);//line2IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper);//line3LongStream mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper);//line4DoubleStream mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper);//line5<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);//line6IntStream flatMapToInt(Function<? super T, ? extends IntStream> mapper);//line7LongStream flatMapToLong(Function<? super T, ? extends LongStream> mapper);//line8DoubleStream flatMapToDouble(Function<? super T, ? extends DoubleStream> mapper);//line9}

我和大家分析一個最具有一般性的映射方法map()，相信大家就能舉一反三了，map()定義如下，

Streammap(Function mapper);

其中，R指定新流的元素類型，T指定調(diào)用流的元素類型，mapper是完成映射的Function實例，被稱為映射函數(shù)，映射函數(shù)必須是無狀態(tài)和不干預(yù)的（大家對這二個約束條件應(yīng)該很熟悉了吧）。因為map()方法會返回一個新流，因此它是一個中間操作。

Function是 java.util.function包中聲明的一個函數(shù)式接口，聲明如下：

@FunctionalInterfacepublic interface Function<T, R> {R apply(T t);}

在map()的使有過程中，T是調(diào)用流的元素類型，R是映射的結(jié)果類型。其中,apply(T t)中的t是對被映射對象的引用，被返回映射結(jié)果。下面我們將上一篇中的例子進行變形，用映射來完成他:

假設(shè)List里面有三個Integer類型的元素分別為1，2，3。現(xiàn)在的需求是分別讓List里面的每個元素都放大兩倍后，再求積。這個需求的正確答案應(yīng)該是48;

private static void learnMap() {List<Integer> lists = new ArrayList<>();lists.add(1);lists.add(2);lists.add(3);//使用并行流來處理Integer product = lists.parallelStream().reduce(1, (a, b) -> a * ?(b * 2),(a, b) -> a * b);System.out.println("product:" + product);//48//使用映射來處理//Integer productMap = lists.parallelStream().map((a) -> a * 2).reduce(1, (a, b) -> a * b);Stream<Integer> productNewMapStream = lists.parallelStream().map((a) -> a * 2);Integer productMap = productNewMapStream.reduce(1, (a, b) -> a * b);System.out.println("productMap:" + productMap);//48}

與使用并行流不同，在使用映射處理的時候，元素擴大2倍發(fā)生時機不一樣了，使用并行流元素擴大是在縮減的過程當中的，而使用映射處理時，元素擴大是發(fā)生在映射過程中的。因此映射過程完程之后，不需要reduce()提供合并器了。

上面的這個例子還是簡單了一點，下面再舉一個例子,王者榮耀團隊經(jīng)濟計算：

#玩家使用的英雄以及當前獲得的金幣數(shù)public class HeroPlayerGold {/** 使用的英雄名字 */private String hero;/** 玩家的ID */private String player;/** 獲得的金幣數(shù) */private int gold;public HeroPlayerGold(String hero, String player, int gold) {this.hero = hero;this.player = player;this.gold = gold;}//省略get/set/toString }#玩家獲得的金幣數(shù) public class Gold {/** 獲得的金幣數(shù) */private int gold;public Gold(int gold) {this.gold = gold;} //省略get/set/toString｝#測試類 public class Main {public static void main(String[] args) {learnMap2th();}private static void learnMap2th() {List<HeroPlayerGold> lists = new ArrayList<>();lists.add(new HeroPlayerGold("蓋倫", "RNG-Letme", 100));lists.add(new HeroPlayerGold("諸葛亮", "RNG-Xiaohu", 300));lists.add(new HeroPlayerGold("露娜", "RNG-MLXG", 300));lists.add(new HeroPlayerGold("狄仁杰", "RNG-UZI", 500));lists.add(new HeroPlayerGold("牛頭", "RNG-Ming", 500));//計算團隊經(jīng)濟int teamMoney = lists.stream().map(player -> new Gold(player.getGold()))//note1.mapToInt(Gold::getGold).reduce(0, (a, b) -> a + b);System.out.println("團隊經(jīng)濟：" + teamMoney);//1700//計算團隊經(jīng)濟2double teamMoney2 = lists.stream().mapToDouble(HeroPlayerGold::getGold).reduce(0, (a, b) -> a + b);System.out.println("團隊經(jīng)濟：" + teamMoney2);//1700.0} }

代碼應(yīng)該不難理解，通過代碼，大家應(yīng)該知道我們假設(shè)的場景了。我們的RNG去參加王者榮耀比賽了，像這種團隊游戲，觀眾在經(jīng)濟方面關(guān)注更多的可能是團隊經(jīng)濟，而不是個人經(jīng)濟。

在我們 HeroPlayerGold類里面存有明星玩家，使用的英雄，和這局比賽某個玩家當前獲得的金幣數(shù)，我們另有一個專們管理金幣的 Gold類，我們第一種計算團隊經(jīng)濟的方式，使把 HeroPlayerGold里面的 gold字段轉(zhuǎn)換到 Gold里面了 //note1 ,這里產(chǎn)生的新流只包含了原始流中選定的 gold字段，因為我們的原始流中包含了 hero、 player、 gold,三個字段，我們只選取了 gold字段（因為我們只關(guān)心這個字段），所以其它的兩個字段被丟棄了。然后從新流取出 Gold里面的 gold字段并把他轉(zhuǎn)成一個 IntStream，然后我們就要以通過縮減操作完成我們的團隊經(jīng)濟計算了。

第一種方式，大家需要好好理解，理解了，我相信你們的項目中，很多很多地方可以用得上了，再也不需要動不動就查數(shù)據(jù)庫了，怎樣效率高怎樣來，只是一種建議。第二種只是快速計算團隊經(jīng)濟而已，沒什么值得講的。

接下來講一下他的擴展方向：大家還記得我在第二篇中介紹中間操作概念的時候嗎？ 中間操作會產(chǎn)生另一個流。因此中間操作可以用來創(chuàng)建執(zhí)行一系列動作的管道。我們可以把多個中間操作放到管道中，所以我們很容易就創(chuàng)建出很強大的組合操作了，發(fā)揮你的想象，打出你們的組合拳;

我現(xiàn)在舉一個例子：比如現(xiàn)在相統(tǒng)計團隊里面兩個C位的經(jīng)濟占了多少，代碼看起來可能就是這樣了：

private static void learnMap2th() {List<HeroPlayerGold> lists = new ArrayList<>();lists.add(new HeroPlayerGold("蓋倫", "RNG-Letme", 100));lists.add(new HeroPlayerGold("諸葛亮", "RNG-Xiaohu", 300));lists.add(new HeroPlayerGold("露娜", "RNG-MLXG", 300));lists.add(new HeroPlayerGold("狄仁杰", "RNG-UZI", 500));lists.add(new HeroPlayerGold("牛頭", "RNG-Ming", 500));//計算兩個C位的經(jīng)濟和lists.stream().filter(player-> "RNG-Xiaohu".equals(player.getPlayer()) || "RNG-UZI".equals(player.getPlayer())).map(player->new Gold(player.getGold())).mapToInt(Gold::getGold).reduce((a,b)->a+b).ifPresent(System.out::println);//800}

大家有沒有感覺，這種操作怎么帶有點數(shù)據(jù)庫的風格啊？其實在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫查詢的時候，這種過濾操作十分常見，如果你經(jīng)常在你的項目中使用流API，這幾個條件算什么?等你們把流API用熟了之后，你們完全可以通過這種鏈式操作創(chuàng)建出非常復(fù)雜的查詢，合并和選擇的操作。

通過前面的例子，我們已經(jīng)把 map()， mapToInt()， mapToLong()， mapToDouble都講了。那么剩下的就是flatMap()方法了。本來想讓大家自行去理解這個方法的，因為怕這篇文章寫得太長了。但是后面想想，還是我來給大家分析一下吧。

StreamflatMap(Function> mapper);

通過前面的學習我們知道 mapper是一個映射函數(shù)，它和map()方法也一樣也會返回一個新流，我們把返回的新流稱為映射流。我們提供的映射函數(shù)會處理原始流中的每一個元素，而映射流中包含了所有經(jīng)過我們映射函數(shù)處理后產(chǎn)生的新元素。 加粗部份需要重點理解。

我們來看一下源碼對flatMap()的注釋:

The flatMap() operation has the effect of applying a one-to-many transformation to the elements of the stream, and then flattening the resulting elements into a new stream.

大意就是：flatMap()操作能把原始流中的元素進行一對多的轉(zhuǎn)換，并且將新生成的元素全都合并到它返回的流里面。根據(jù)我們所學的知識，他的這種一對多的轉(zhuǎn)換功能肯定就是映射函數(shù)提供的，這一點沒有疑問吧！然后源碼的注釋上面還提供了一個例子，通過注釋加例子，我相信大家都能非常清楚地理解flatMap()了。

?/* <p>If {@code orders} is a stream of purchase orders, and each purchase* order contains a collection of line items, then the following produces a* stream containing all the line items in all the orders:* <pre>{@code* ? ? orders.flatMap(order -> order.getLineItems().stream())...* }</pre>*/

如果orders是一批采購訂單對應(yīng)的流，并且每一個采購訂單都包含一系列的采購項，那么 orders.flatMap(order->order.getLineItems().stream())...生成的新流將包含這一批采購訂單中所有采購項。

我們用偽代碼來就更加清晰了 Stream<Orders<OrderItem>>====>Stream。大家能理解了嗎？還沒理解？再來一個例子：

private static void learnFlatMap() {//(廣州 ?深圳 ?上海 ?北京)的全拼的一些組合,下面我們就把每一個城市都劃分一下List<String> citys = Arrays.asList("GuangZhou ShangHai", "GuangZhou ShenZhen","ShangHai ShenZhen", "BeiJing ShangHai", "GuangZhou BeiJing", "ShenZhen BeiJing");//這里打印的數(shù)組對應(yīng)的地址citys.stream().map(mCitys -> Arrays.stream(mCitys.split(" "))).forEach(System.out::println);//note1System.out.println();//流里面的元素還是一個數(shù)組citys.stream().map(mCities -> Arrays.stream(mCities.split(" ")))//流里面的每個元素還是數(shù)組.forEach(cities ->cities.forEach(city-> System.out.print(city+" ")));//note2System.out.println();System.out.println();//直接一個flatMap()就把數(shù)組合并到映射流里面了citys.stream().flatMap(mCities->Arrays.stream(mCities.split(" "))).forEach(System.out::println);//note3System.out.println();//使用distinct()方法去重！citys.stream().flatMap(mCities->Arrays.stream(mCities.split(" "))).distinct().forEach(System.out::println);//note4}

其中 //note1 處是無法打印元素的，使用map()打印元素的方式在 //note2 ，原因也在注釋中交待了，但是使用了flatMap()方法后，直接就可以打印了 //note3 ，到這里，應(yīng)該就能理解如果orders是一批采購訂單對應(yīng)的流，并且每一個采購訂單都包含一系列的采購項，那么 orders.flatMap(order->order.getLineItems().stream())...生成的新流將包含這一批采購訂單中所有采購項。 了吧。最后 //note4 是一個去重的方法，大家運行一遍吧。

小結(jié)一下

通過這一篇文章，相信大家對流API中的映射已經(jīng)不再陌生了，其實最需要注意的一個點是,map()和flatMap()的區(qū)別，我也一步步地帶著大家理解和應(yīng)用了。其實在流API這一塊中，大家單單掌握概念是沒什么用的，一定要去實戰(zhàn)了，一個項目里面，集合框架這種東西用得還是特別多的，用到集合框架的大部份情況，其實都可以考慮一下用Stream流去操作一下，不僅增加效率，還可以增加業(yè)務(wù)流程的清晰度。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的跟我学 Java 8 新特性之 Stream 流（五）映射的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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