Java 8引入了全新的Stream API。這裏的Stream
和I/O流不同,它更像具有Iterable
的集合類,但行爲和集合類又有所不同。
Stream API引入的目的在於彌補Java函數式編程的缺陷。對於很多支持函數式編程的語言,map()
、reduce()
基本上都內置到語言的標準庫中了,不過,Java 8的Stream API總體來講仍然是非常完善和強大,足以用很少的代碼完成許多複雜的功能。
創建一個Stream
有很多方法,最簡單的方法是把一個Collection
變成Stream
。我們來看最基本的幾個操作:
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> stream = numbers.stream();
stream.filter((x) -> {
return x % 2 == 0;
}).map((x) -> {
return x * x;
}).forEach(System.out::println);
}
集合類新增的stream()
方法用於把一個集合變成Stream
,然後,通過filter()
、map()
等實現Stream
的變換。Stream
還有一個forEach()
來完成每個元素的迭代。
爲什麼不在集合類實現這些操作,而是定義了全新的Stream API?Oracle官方給出了幾個重要原因:
一是集合類持有的所有元素都是存儲在內存中的,非常巨大的集合類會佔用大量的內存,而Stream的元素卻是在訪問的時候才被計算出來,這種“延遲計算”的特性有點類似Clojure的lazy-seq,佔用內存很少。
二是集合類的迭代邏輯是調用者負責,通常是for
循環,而Stream的迭代是隱含在對Stream的各種操作中,例如map()
。
要理解“延遲計算”,不妨創建一個無窮大小的Stream。
如果要表示自然數集合,顯然用集合類是不可能實現的,因爲自然數有無窮多個。但是Stream可以做到。
自然數集合的規則非常簡單,每個元素都是前一個元素的值+1,因此,自然數發生器用代碼實現如下:
class NaturalSupplier implements Supplier<Long> {
long value = 0;
public Long get() {
this.value = this.value + 1;
return this.value;
}
}
反覆調用get()
,將得到一個無窮數列,利用這個Supplier
,可以創建一個無窮的Stream
:
public static void main(String[] args) {
Stream<Long> natural = Stream.generate(new NaturalSupplier());
natural.map((x) -> {
return x * x;
}).limit(10).forEach(System.out::println);
}
對這個Stream
做任何map()
、filter()
等操作都是完全可以的,這說明Stream API對Stream
進行轉換並生成一個新的Stream
並非實時計算,而是做了延遲計算。
當然,對這個無窮的Stream
不能直接調用forEach()
,這樣會無限打印下去。但是我們可以利用limit()
變換,把這個無窮Stream
變換爲有限的Stream
。
利用Stream API,可以設計更加簡單的數據接口。例如,生成斐波那契數列,完全可以用一個無窮流表示(受限Java的long型大小,可以改爲BigInteger):
class FibonacciSupplier implements Supplier<Long> {
long a = 0;
long b = 1;
@Override
public Long get() {
long x = a + b;
a = b;
b = x;
return a;
}
}
public class FibonacciStream {
public static void main(String[] args) {
Stream<Long> fibonacci = Stream.generate(new FibonacciSupplier());
fibonacci.limit(10).forEach(System.out::println);
}
}
如果想取得數列的前10項,用limit(10)
,如果想取得數列的第20~30項,用:
List<Long> list = fibonacci.skip(20).limit(10).collect(Collectors.toList());
最後通過collect()
方法把Stream
變爲List
。該List
存儲的所有元素就已經是計算出的確定的元素了。
用Stream表示Fibonacci數列,其接口比任何其他接口定義都要來得簡單靈活並且高效。
計算π可以利用π的展開式:
π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...
把π表示爲一個無窮Stream如下:
class PiSupplier implements Supplier<Double> {
double sum = 0.0;
double current = 1.0;
boolean sign = true;
@Override
public Double get() {
sum += (sign ? 4 : -4) / this.current;
this.current = this.current + 2.0;
this.sign = ! this.sign;
return sum;
}
}
Stream<Double> piStream = Stream.generate(new PiSupplier());
piStream.skip(100).limit(10)
.forEach(System.out::println);
這個級數從100項開始可以把π的值精確到3.13~3.15之間:
3.1514934010709914
3.1317889675734545
3.1513011626954057
3.131977491197821
3.1511162471786824
3.1321589012071183
3.150938243930123
3.132333592767332
3.1507667724908344
3.1325019323081857
利用歐拉變換對級數進行加速,可以利用下面的公式:
用代碼實現就是把一個流變成另一個流:
class EulerTransform implements Function<Double, Double> {
double n1 = 0.0;
double n2 = 0.0;
double n3 = 0.0;
@Override
public Double apply(Double t) {
n1 = n2;
n2 = n3;
n3 = t;
if (n1 == 0.0) {
return 0.0;
}
return calc();
}
double calc() {
double d = n3 - n2;
return n3 - d * d / (n1 - 2 * n2 + n3);
}
}
Stream<Double> piStream2 = Stream.generate(new PiSupplier());
piStream2.map(new EulerTransform())
.limit(10)
.forEach(System.out::println);
可以在10項之內把π的值計算到3.141~3.142之間:
0.0
0.0
3.166666666666667
3.1333333333333337
3.1452380952380956
3.13968253968254
3.1427128427128435
3.1408813408813416
3.142071817071818
3.1412548236077655
還可以多次應用這個加速器:
Stream<Double> piStream3 = Stream.generate(new PiSupplier());
piStream3.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.map(new EulerTransform())
.limit(20)
.forEach(System.out::println);
20項之內可以計算出極其精確的值:
...
3.14159265359053
3.1415926535894667
3.141592653589949
3.141592653589719
可見用Stream API可以寫出多麼簡潔的代碼,用其他的模型也可以寫出來,但是代碼會非常複雜。