轉自：技術人技術事
在JDK版本普遍升級到8之後，最近參與了幾次代碼，好多人對JDK8中的用法不是特別熟熟悉，用的不對或者乾脆用錯的常有，代碼評審時經常被說到，這裏整理一波實用的技巧，希望大家舉一反三，有所收穫。
廢話不多說，直接上乾貨，覺得口渴文章底部有水(文字總結)
判空操作
//優化之前
if (obj != null){
}
//優化之後
if (Optional.ofNullable(obj).isPresent()){
}
判空異常操作
//優化之前
if (obj == null){
throw new .....
}
//優化之後
Optional.ofNullable(obj).isPresent().orElseThrow(() ->new RuntimeException(""));
返回非空值
//優化之前
if list == null{
return new ArrayList();
}
return list;
//優化之後
return Optional.ofNullable(list).orElse(new ArrayList<>()).get()
求最大值最小值
Integer max = Stream.of(1,2,3,4,5).max(Integer::compareTo).get();
Integer min = Stream.of(1,2,3,4,5).min(Integer::compareTo).get();
去重操作
//優化前
List<Integer> list = new ArrayList();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(1);
Set<Integer> set = new HashSet(list);
//優化後
List<Integer> temp =list.distinct().collect(Collectors.toList());
集合判空遍歷操作
//優化前
if (list == null){
return
}
for (String s : list){
}
//優化後
Optional.ofNullable(list).orElse(new ArrayList<>()).stream().forEach()
匿名內部類
//優化前
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("Java8 ");
}
}).start();
//優化後
new Thread(() -> System.out.println("Java8!"));
規約計算
//基於數據流的方式，將流裝載成相應的 SummaryStatistics進行歸約計算,可以實現更多的操作；
IntSummaryStatistics stats = list.stream().mapToInt(i -> i). summaryStatistics();
int max = stats.getMax(); //獲取最大值
int min = stats.getMin(); //獲取最小值
double sum = stats.getSum(); //獲取總值
double avg = stats.getAverage(); //獲取平均值
long count = stats.getCount(); //獲取總數量
排序
//升序
List<Integer> temp1 = Stream.of(2,1,3,5,0,6).sorted().collect(Collectors.toList());
//自己制定排序方式
List<Integer> temp2 = Stream.of(2,1,3,5,0,6)
.sorted((x,y) -> Integer.compare(x,y))
.collect(Collectors.toList());
求和
//優化前
List<Integer> list = new ArrayList();
Integer sum = 0;
for (Integer i : list){
sum = sum + i;
}
//優化後
//方式一
sum = list.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
//還有mapToDouble，mapToLong
//方式二
sum = list.stream().reduce((x,y) -> x+y);
過濾
//優化之前
List<Integer> list = new ArrayList();
List<Integer> newList = new ArrayList();
for (Integer i : list){
if (i % 2 ==0){
newList.add(i);
}
}
//優化之後
newList = list.stream().filter(i -> i % 2 ==0).collect(Collectors.toList());
分組歸類
//優化之前
List<Student> list= Arrays.asList(
new Student(1,"one","zhao"),
new Student(2,"one","qian"),
new Student(3,"two","sun")
);
//根據某個屬性分組計數
Map<String,Long> map = new HashMap();
for (Student s : list){
if(map.containsKey(s.getGroupId())){
Long l = map.get(s.getGroupId());
map.put(s.getGroupId(),l+1);
}else{
map.put(s.getGroupId(),1L);
}
}
//優化之後
map=list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getGroupId,
Collectors.counting()));
定義函數式方法
//functionTest入參接受一個函數，這個函數入參是Integer，出參是String
public void functionTest(Function<Integer,String> apply, List<Integer> nums){
nums.forEach(n ->{
String result = apply.apply(n);
System.out.println(result);
});
}
functionTest(n ->{return String.valueOf(n);},Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4));
並行流計算
//優化之前
List<String> list = new ArrayList();
for(String no : list){
//下發
down(no)
}
//優化之後,parallel是多個線程併發的，這個底層是fork-join,線程數和cpu核數相等
//這種寫法應該防止因parallel的線程數耗盡，導致後面的請求的排隊，從而超時，甚至雪崩，壓跨服務器
list.stream().parallel().forEach(no -> down(no));
List轉換Map,key衝突處理
List<String> list12 = new ArrayList();
list12.stream().collect(Collectors.toMap(
s -> {return s;}, //map的key
s -> {return 1;}, //map的value
(Integer src,Integer des) ->{ //當key衝突時，value相加
return src+des;
}
));
讀取文件
final Path path = new File( "A:\\1.txt" ).toPath();
//必須放入try with resource語法，這個流是需要的關閉的，或者try cache finally手動關閉流
try(Stream< String > lines = Files.lines(path)){
lines.onClose(()->{ System.out.println("down");}).forEach( System.out::println);
}catch (Exception e){
}
//如果出現下面的異常，看看文件編碼，指定成utf-8
//當輸入字節序列對於給定 charset 來說是不合法的，或者輸入字符序列不是合法的 16 位 Unicode 序列時，拋出此經過檢查的異常
java.nio.charset.MalformedInputException: Input length = 1
截取流的前N個元素
List<String> list = Arrays.asList("hello","I","love","you");
List<String> temp = list.stream()
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
跳過流的前N個元素
List<String> list = Arrays.asList("hello","I","love","you");
List<String> temp = list.stream()
.skip(2)
.collect(Collectors.toList());
匹配符合條件的第一個元素
List<String> list = Arrays.asList("hello","hello","hello","hello");
//返回配到的元素
String str = list.stream().filter( s -> {return ("hello").equals(s);}).findFirst();
匹配任何一個則返回
List<String> list = Arrays.asList("hello","i","love","you");
//匹配到love時就返回true，否則返回返回false
boolean falg = list.stream().anyMatch(s -> s.equals("love"));
匹配所有
List<String> list = Arrays.asList("hello","hello","hello","hello");
//只有list中所有的字符串都爲hello才返回true，否則返回false
boolean falg = list.stream().allMatch(s -> s.equals("hello"));
總結一下Stream流的特點
總的來說，Stream流操作是對數據源進行一系列處理最終得到一個目標結果，數據流可以是有限的，也可以是無限的，這個處理過程整體分爲兩步
中間操作這個操作返回的還是一個流，對數據經過某種操作後，再通過流進行下一個操作，就比如流水線上的加工程序，這個操作對數據的處理分別爲無狀態處理和有狀態處理，所謂無狀態就是對每一個數據都是單獨處理，數據沒有依賴關係，有狀態操作處理時數據之間會有依賴關係，比如max()操作，數據之間會進行比較。
終端操作流只能有一個終端操作，這個操作完成後，數據就已經是死數據了，得到了結果，流已經被使用完了，相當於流水線上最後一步加工完成後已經成爲一個產品了，這個操作歸爲短路和非短路兩類操作，短路操作指的流中的數據會在一個條件下終止，比如findFirst()，在所有數據中匹配到第一個符合條件的數據就終止，而非短路操作時所有數據都會遍歷，比如sum()，所有數據累加成爲最後結果
Stream的一些特性
無存儲
函數式編程，能夠減少大量代碼
延遲執行，也叫做惰性執行
可消費（只會被消費一次）
可讀性好（但剛剛入門可能難以理解）
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如有收穫，點個在看，誠摯感謝
