java常用Lambda表达式使用场景源码示例
更新时间：2022年03月11日 10:29:30 作者：Q.E.D.
这篇文章主要为大家介绍了java常用Lambda表达式使用场景源码示例及应用解析，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
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：
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
@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：
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：
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脚本之家！
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