Java8 - Stream

了解：一個流基本上代表一個元素序列

構造流的幾種常見方法

// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();      

需要注意的是，對于基本數值型，目前有三種對應的包裝類型 Stream：

IntStream、LongStream、DoubleStream。當然我們也可以用 Stream<Integer>、Stream<Long> >、Stream<Double>，但是 boxing 和 unboxing 會很耗時，是以特别為這三種基本數值型提供了對應的 Stream。

Java 8 中還沒有提供其它數值型 Stream，因為這将導緻擴增的内容較多。而正常的數值型聚合運算可以通過上面三種 Stream 進行。

數值流的構造

IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);      

流轉換為其它資料結構

// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();      

map/flatMap 

轉換大寫

List<String> output = wordList.stream().
map(String::toUpperCase).
collect(Collectors.toList());      

平方數

List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().
map(n -> n * n).
collect(Collectors.toList());      

一對多

Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of(
 Arrays.asList(1),
 Arrays.asList(2, 3),
 Arrays.asList(4, 5, 6)
 );
Stream<Integer> outputStream = inputStream.
flatMap((childList) -> childList.stream());      

filter

filter 對原始 Stream 進行某項測試，通過測試的元素被留下來生成一個新 Stream。

Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);      

forEach

forEach 方法接收一個 Lambda 表達式，然後在 Stream 的每一個元素上執行該表達式。

// Java 8
roster.stream()
 .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)
 .forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
 if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
 System.out.println(p.getName());
 }
}      

一般認為，forEach 和正常 for 循環的差異不涉及到性能，它們僅僅是函數式風格與傳統 Java 風格的差别

reduce

這個方法的主要作用是把 Stream 元素組合起來。它提供一個起始值（種子），然後依照運算規則（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一個、第二個、第 n 個元素組合。從這個意義上說，字元串拼接、數值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如 Stream 的 sum 就相當于

Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或

Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);

也有沒有起始值的情況，這時會把 Stream 的前面兩個元素組合起來，傳回的是 Optional。

// 字元串連接配接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat); 
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); 
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 無起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 過濾，字元串連接配接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
 filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
 reduce("", String::concat);      

limit/skip

limit 傳回 Stream 的前面 n 個元素；skip 則是扔掉前 n 個元素（它是由一個叫 subStream 的方法改名而來）。

public void testLimitAndSkip() {
 List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
 Person person = new Person(i, "name" + i);
 persons.add(person);
 }
List<String> personList2 = persons.stream().
map(Person::getName).limit(10).skip(3).collect(Collectors.toList());
 System.out.println(personList2);
}
private class Person {
 public int no;
 private String name;
 public Person (int no, String name) {
 this.no = no;
 this.name = name;
 }
 public String getName() {
 System.out.println(name);
 return name;
 }
}      

sorted

對 Stream 的排序通過 sorted 進行，它比數組的排序更強之處在于你可以首先對 Stream 進行各類 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 來減少元素數量後，再排序，這能幫助程式明顯縮短執行時間。我們對清單 14 進行優化：

List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
 Person person = new Person(i, "name" + i);
 persons.add(person);
 }
List<Person> personList2 = persons.stream().limit(2).sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);      

min/max/distinct

min 和 max 的功能也可以通過對 Stream 元素先排序，再 findFirst 來實作，但前者的性能會更好，為 O(n)，而 sorted 的成本是 O(n log n)。同時它們作為特殊的 reduce 方法被獨立出來也是因為求最大最小值是很常見的操作。

找出最長一行的長度

BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log"));
int longest = br.lines().
 mapToInt(String::length).
 max().
 getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);      

下面的例子則使用 distinct 來找出不重複的單詞。

List<String> words = br.lines().
 flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).
 filter(word -> word.length() > 0).
 map(String::toLowerCase).
 distinct().
 sorted().
 collect(Collectors.toList());
br.close();
System.out.println(words);      

Stream 有三個 match 方法，從語義上說：

allMatch：Stream 中全部元素符合傳入的 predicate，傳回 true

anyMatch：Stream 中隻要有一個元素符合傳入的 predicate，傳回 true

noneMatch：Stream 中沒有一個元素符合傳入的 predicate，傳回 true

VList<Person> persons = new ArrayList();
persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10));
persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21));
persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34));
persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6));
persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55));
boolean isAllAdult = persons.stream().
 allMatch(p -> p.getAge() > 18);
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);
boolean isThereAnyChild = persons.stream().
 anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);