%2F2019%2F01%2F17%2Ftypora-vue-theme-zhu-ti-jie-shao%2F <i class="fa fa-github"></i> </a> 其中，社交图标（如：fa-github）你可以在Font Awesome中搜索找到。以下是常用社交图标的标识，供你参考： Facebook: fa-facebook Twitter: fa-twitter Google-plus: fa-google-plus Linkedin: fa-linkedin Tumblr: fa-tumblr Medium: fa-medium Slack: fa-slack 新浪微博: fa-weibo 微信: fa-wechat QQ: fa-qq 注意: 本主题中使用的Font Awesome版本为4.5.0。 修改打赏的二维码图片在主题文件的source/medias/reward文件中，你可以替换成你的的微信和支付宝的打赏二维码图片。 文章Front-matter示例以下为文章Front-matter的示例，所有内容均为非必填的。但是，仍然建议至少填写title的值，当然最好都填写上这些文章信息。 --- title: typora-vue-theme主题介绍 date: 2018-09-07 09:25:00 author: 赵奇 img: /source/images/xxx.jpg # 或者:http://xxx.com/xxx.jpg top: true # 如果top值为true，则会是首页推荐文章 # 如果要对文章设置阅读验证密码的话，就可以在设置password的值，该值必须是用SHA256加密后的密码，防止被他人识破 password: 8d969eef6ecad3c29a3a629280e686cf0c3f5d5a86aff3ca12020c923adc6c92 # 本文章是否开启mathjax，且需要在主题的_config.yml文件中也需要开启才行 mathjax: false categories: Markdown tags: - Typora - Markdown --- 注意: 如果img属性不填写的话，文章特色图会根据文章标题的hashcode的值取余，然后选取主题中对应的特色图片，从而达到让所有文章都的特色图各有特色。 date的值尽量保证每篇文章是唯一的，因为本主题中Gitalk和Gitment识别id是通过date的值来作为唯一标识的。 如果要对文章设置阅读验证密码的功能，不仅要在Front-matter中设置采用了SHA256加密的password的值，还需要在主题的_config.yml中激活了配置。有些在线的 SHA256 加密的地址，可供你使用：开源中国在线工具、chahuo、站长工具。 效果截图 自定制修改在本主题的_config.yml中可以修改部分自定义信息，有以下几个部分： 菜单 首页的励志名言 是否显示推荐文章名称和按钮配置 favicon 和 Logo 个人信息 TOC目录 文章打赏信息 复制文章内容时追加版权信息 MathJax 点击页面的’爱心’效果 我的项目 我的技能 我的相册 Gitalk、Gitment、Valine和disqus评论配置 不蒜子统计和谷歌分析(Google Analytics) 默认特色图的集合。当文章没有设置特色图时，本主题会根据文章标题的hashcode值取余，来选择展示对应的特色图 我认为个人博客应该都有自己的风格和特色。如果本主题中的诸多功能和主题色彩你不满意，可以在主题中自定义修改，很多更自由的功能和细节点的修改难以在主题的_config.yml中完成，需要修改源代码才来完成。以下列出了可能对你有用的地方： 修改主题颜色在主题文件的/source/css/matery.css文件中，搜索.bg-color来修改背景颜色： /* 整体背景颜色，包括导航、移动端的导航、页尾、标签页等的背景颜色. */ .bg-color { background-image: linear-gradient(to right, #4cbf30 0%, #0f9d58 100%); } /* 和背景颜色相同的文字颜色，目前仅在首页一个地方使用到，你也可以将此样式应用到其他地方. */ .text-color { color: #0f9d58 !important; } @-webkit-keyframes rainbow { /* 动态切换背景颜色. */ } @keyframes rainbow { /* 动态切换背景颜色. */ } 修改banner图和文章特色图你可以直接在/source/medias/banner文件夹中更换你喜欢的banner图片，主题代码中是每天动态切换一张，只需7张即可。如果你会JavaScript代码，可以修改成你自己喜欢切换逻辑，如：随机切换等，banner切换的代码位置在/layout/_partial/bg-cover.ejs文件的<script></script>代码中： $('.bg-cover').css('background-image', 'url(/medias/banner/' + new Date().getDay() + '.jpg)'); 在/source/medias/featureimages文件夹中默认有24张特色图片，你可以再增加或者减少，并需要在_config.yml做同步修改。]]> Markdown Typora Markdown %2F2019%2F01%2F17%2Fhello-world%2F %2F2018%2F02%2F12%2Fjava-8-zhong-de-streams-api-xiang-jie%2F groceryTransactions = new Arraylist < > (); for (Transaction t: transactions) { if (t.getType() == Transaction.GROCERY) { groceryTransactions.add(t); } } Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator() { public int compare(Transaction t1, Transaction t2) { return t2.getValue().compareTo(t1.getValue()); } }); List < Integer > transactionIds = new ArrayList < > (); for (Transaction t: groceryTransactions) { transactionsIds.add(t.getId()); } 而在 Java 8 使用 Stream，代码更加简洁易读；而且使用并发模式，程序执行速度更快。 清单 2. Java 8 的排序、取值实现List < Integer > transactionsIds = transactions.parallelStream(). filter(t - > t.getType() == Transaction.GROCERY). sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()). map(Transaction::getId). collect(toList()); Stream 总览什么是流Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如“过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。 Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。 而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。Stream 的并行操作依赖于 Java7 中引入的Fork/Join 框架（JSR166y）来拆分任务和加速处理过程。Java 的并行 API 演变历程基本如下： 1.0-1.4 中的 java.lang.Thread 5.0 中的 java.util.concurrent 6.0 中的 Phasers 等 7.0 中的 Fork/Join 框架 8.0 中的 Lambda Stream 的另外一大特点是，数据源本身可以是无限的。 流的构成当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤： 获取一个数据源（source）→ 数据转换→执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道，如下图所示。 图 1. 流管道 (Stream Pipeline) 的构成 点击查看大图 有多种方式生成 Stream Source： 从 Collection 和数组 Collection.stream() Collection.parallelStream() Arrays.stream(T array) or Stream.of()从 BufferedReader java.io.BufferedReader.lines() 静态工厂 java.util.stream.IntStream.range() java.nio.file.Files.walk() 自己构建 java.util.Spliterator其它 Random.ints() BitSet.stream() Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence) JarFile.stream() 流的操作类型分为两种： Intermediate ：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。 Terminal ：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。 在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作)，每次都对 Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗？其实不是这样的，转换操作都是 lazy的，多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操作的时候循环 Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。 还有一种操作被称为 short-circuiting 。用以指： 对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。 对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。 当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。 清单 3. 一个流操作的示例int sum = widgets.stream() .filter(w - > w.getColor() == RED) .mapToInt(w - > w.getWeight()) .sum(); stream() 获取当前小物件的 source，filter 和 mapToInt 为 intermediate 操作，进行数据筛选和转换，最后一个sum() 为 terminal 操作，对符合条件的全部小物件作重量求和。 流的使用详解简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）。 流的构造与转换下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。 清单 4. 构造流的几种常见方法// 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，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream： IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream、Stream 、Stream，但是 boxing 和 unboxing 会很耗时，所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。 Java 8 中还没有提供其它数值型 Stream，因为这将导致扩增的内容较多。而常规的数值型聚合运算可以通过上面三种 Stream 进行。 清单 5. 数值流的构造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); 清单 6. 流转换为其它数据结构// 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(); 一个 Stream 只可以使用一次，上面的代码为了简洁而重复使用了数次。 流的操作接下来，当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。 Intermediate： map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、parallel、 sequential、 unordered Terminal： forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator Short-circuiting： anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit 我们下面看一下 Stream 的比较典型用法。 map/flatMap 我们先来看 map。如果你熟悉 scala 这类函数式语言，对这个方法应该很了解，它的作用就是把 input Stream 的每一个元素，映射成output Stream 的另外一个元素。 清单 7. 转换大写List < String > output = wordList.stream(). map(String::toUpperCase). collect(Collectors.toList()); 这段代码把所有的单词转换为大写。 清单 8. 平方数List < Integer > nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4); List < Integer > squareNums = nums.stream(). map(n - > n * n). collect(Collectors.toList()); 这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}。 从上面例子可以看出，map 生成的是个 1:1 映射，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要flatMap。 清单 9. 一对多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()); flatMap 把 input Stream 中的层级结构扁平化，就是将最底层元素抽出来放到一起，最终 output 的新 Stream 里面已经没有List 了，都是直接的数字。 filter filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。 清单 10. 留下偶数Integer[] sixNums = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 }; Integer[] evens = Stream.of(sixNums).filter(n - > n % 2 == 0).toArray(Integer[]::new); 经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。 清单 11. 把单词挑出来List < String > output = reader.lines(). flatMap(line - > Stream.of(line.split(REGEXP))). filter(word - > word.length() > 0). collect(Collectors.toList()); 这段代码首先把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，然后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的全部单词了。 forEach forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。 清单 12. 打印姓名（forEach 和 pre-java8 的对比）// 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()); } } 对一个人员集合遍历，找出男性并打印姓名。可以看出来，forEach 是为 Lambda 而设计的，保持了最紧凑的风格。而且 Lambda表达式本身是可以重用的，非常方便。当需要为多核系统优化时，可以parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序没法保证，并行的情况下将改变串行时操作的行为，此时 forEach本身的实现不需要调整，而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。 但一般认为，forEach 和常规 for 循环的差异不涉及到性能，它们仅仅是函数式风格与传统 Java 风格的差别。 另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次terminal 运算。下面的代码是错误的： stream.forEach(element - > doOneThing(element)); stream.forEach(element - > doAnotherThing(element)); 相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。 清单 13. peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 StreamStream.of("one", "two", "three", "four") .filter(e - > e.length() > 3) .peek(e - > System.out.println("Filtered value: " + e)) .map(String::toUpperCase) .peek(e - > System.out.println("Mapped value: " + e)) .collect(Collectors.toList()); forEach 不能修改自己包含的本地变量值，也不能用 break/return 之类的关键字提前结束循环。 findFirst 这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。 这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。 清单 14. Optional 的两个用例String strA = " abcd ", strB = null; print(strA); print(""); print(strB); getLength(strA); getLength(""); getLength(strB); public static void print(String text) { // Java 8 Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println); // Pre-Java 8 if (text != null) { System.out.println(text); } } public static int getLength(String text) { // Java 8 return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1); // Pre-Java 8 // return if (text != null) ? text.length() : -1; }; 在更复杂的 if (xx != null) 的情况中，使用 Optional 代码的可读性更好，而且它提供的是编译时检查，能极大的降低 NPE 这种Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。 Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回OptionalDouble 等等。 reduce 这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。例如Stream 的 sum 就相当于 Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b); 或 Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum); 也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。 清单 15. reduce 的用例// 字符串连接，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, 无起始值 sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get(); // 过滤，字符串连接，concat = "ace" concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F"). filter(x - > x.compareTo("Z") > 0). reduce("", String::concat); 上面代码例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为BinaryOperator。这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的reduce()，由于可能没有足够的元素，返回的是 Optional，请留意这个区别。 limit/skip limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。 清单 16. limit 和 skip 对运行次数的影响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; } } 输出结果为： name1 name2 name3 name4 name5 name6 name7 name8 name9 name10 [name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10] 这是一个有 10，000 个元素的 Stream，但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下，管道中 map操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次，而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。 有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的，就是把它们放在 Stream 的排序操作后，原因跟 sorted这个 intermediate 操作有关：此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何，所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit或者 skip 一样。 清单 17. limit 和 skip 对 sorted 后的运行次数无影响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().sorted((p1, p2) - > p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList()); System.out.println(personList2); 上面的示例对清单 13 做了微调，首先对 5 个元素的 Stream 排序，然后进行 limit 操作。输出结果为： name2 name1 name3 name2 name4 name3 name5 name4 [stream.StreamDW$Person@816f27d, stream.StreamDW$Person@87aac27] 即虽然最后的返回元素数量是 2，但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。 最后有一点需要注意的是，对一个 parallel 的 Steam 管道来说，如果其元素是有序的，那么 limit操作的成本会比较大，因为它的返回对象必须是前 n 个也有一样次序的元素。取而代之的策略是取消元素间的次序，或者不要用 parallel Stream。 sorted 对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序，这能帮助程序明显缩短执行时间。我们对清单 14 进行优化： 清单 18. 优化：排序前进行 limit 和 skipList < Person > persons = new ArrayList(); for (int i = 1; i <= 5; i++) { Person person = new Person(i, "name" + i); persons.add(person); } List < Person > personList2 = persons.stream().limit(2).sorted((p1, p2) - > p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList()); System.out.println(personList2); 结果会简单很多： name2 name1 [stream.StreamDW$Person@6ce253f1, stream.StreamDW$Person@53d8d10a] 当然，这种优化是有 business logic 上的局限性的：即不要求排序后再取值。 min/max/distinct min 和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序，再 findFirst 来实现，但前者的性能会更好，为 O(n)，而 sorted的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。 清单 19. 找出最长一行的长度BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\SUService.log")); int longest = br.lines(). mapToInt(String::length). max(). getAsInt(); br.close(); System.out.println(longest); 下面的例子则使用 distinct 来找出不重复的单词。 清单 20. 找出全文的单词，转小写，并排序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); Match Stream 有三个 match 方法，从语义上说： allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true 它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件，就 skip 剩下的所有元素，返回 false。对清单 13 中的Person 类稍做修改，加入一个 age 属性和 getAge 方法。 清单 21. 使用 MatchList < 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); 输出结果： All are adult? false Any child? true 进阶：自己生成流 Stream.generate 通过实现 Supplier 接口，你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream，或者需要前后元素间维持着某种状态信息的Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel而言）但无序的（相对 ordered 而言）。由于它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。 清单 22. 生成 10 个随机整数Random seed = new Random(); Supplier < Integer > random = seed::nextInt; Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println); //Another way IntStream.generate(() - > (int)(System.nanoTime() % 100)). limit(10).forEach(System.out::println); Stream.generate() 还接受自己实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候，用某种自动的规则给每一个变量赋值；或者依据公式计算Stream 的每个元素值。这些都是维持状态信息的情形。 清单 23. 自实现 SupplierStream.generate(new PersonSupplier()). limit(10). forEach(p - > System.out.println(p.getName() + ", " + p.getAge())); private class PersonSupplier implements Supplier < Person > { private int index = 0; private Random random = new Random(); @Override public Personget() { return new Person(index++, "StormTestUser" + index, random.nextInt(100)); } } 输出结果： StormTestUser1, 9 StormTestUser2, 12 StormTestUser3, 88 StormTestUser4, 51 StormTestUser5, 22 StormTestUser6, 28 StormTestUser7, 81 StormTestUser8, 51 StormTestUser9, 4 StormTestUser10, 76 Stream.iterate iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。 清单 24. 生成一个等差数列 Stream.iterate(0, n - > n + 3).limit(10).forEach(x - > System.out.print(x + " ")); 输出结果： 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 与 Stream.generate 相仿，在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。 进阶：用 Collectors 来进行 reduction 操作java.util.stream.Collectors 类的主要作用就是辅助进行各类有用的 reduction 操作，例如转变输出为Collection，把 Stream 元素进行归组。 groupingBy/partitioningBy 清单 25. 按照年龄归组Map < Integer, List < Person >> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier()). limit(100). collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge)); Iterator it = personGroups.entrySet().iterator(); while (it.hasNext()) { Map.Entry < Integer, List < Person >> persons = (Map.Entry) it.next(); System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size()); } 上面的 code，首先生成 100 人的信息，然后按照年龄归组，相同年龄的人放到同一个 list 中，可以看到如下的输出： Age 0 = 2 Age 1 = 2 Age 5 = 2 Age 8 = 1 Age 9 = 1 Age 11 = 2 …… 清单 26. 按照未成年人和成年人归组Map < Boolean, List < Person >> children = Stream.generate(new PersonSupplier()). limit(100). collect(Collectors.partitioningBy(p - > p.getAge() < 18)); System.out.println("Children number: " + children.get(true).size()); System.out.println("Adult number: " + children.get(false).size()); 输出结果： Children number: 23 Adult number: 77 在使用条件“年龄小于 18”进行分组后可以看到，不到 18 岁的未成年人是一组，成年人是另外一组。partitioningBy 其实是一种特殊的groupingBy，它依照条件测试的是否两种结果来构造返回的数据结构，get(true) 和 get(false) 能即为全部的元素对象。 结束语总之，Stream 的特性可以归纳为： 不是数据结构 它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。 它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数 不支持索引访问 你可以请求第一个元素，但无法请求第二个，第三个，或最后一个。不过请参阅下一项。 很容易生成数组或者 List 惰性化 很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。 Intermediate 操作永远是惰性化的。 并行能力 当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。 可以是无限的 集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。 var autocjs = new AutocJS({ article: '.markdown-body', //文章的ID选择器名称 isOnlyAnchors: true, selector: 'h1,h2,h3,h4', // 不配置 selector 属性，即使用默认选择器 Default：'h1,h2,h3,h4,h5,h6' title: '库存管理', hasDirectoryInArticle: false, // 是否在正文中显示目录 默认 false hasChapterCodeAtHeadings: false, // 是否在 文章标题中显示该标题的段落索引编号 默认 false hasChapterCodeInDirectory: true //是否在导航菜单中显示段落索引编号 默认 true }).show(); // 流程图 var options = {theme: 'hand'}; $(".uml-flowchart").sequenceDiagram(options); $('.gifs').gifplayer(); var show = new Egg("right", function() { autocjs.show(); }).listen(); var hide = new Egg("left", function() { autocjs.hide(); }).listen();]]> JAVA 笔记 %2F2018%2F02%2F10%2Fxu-lie-hua-xiang-guan%2F JAVA 笔记