浅谈java8 stream flatMap流的扁平化操作
概念:
Steam 是Java8 提出的一个新概念,不是输入输出的 Stream 流,而是一种用函数式编程方式在集合类上进行复杂操作的工具。简而言之,是以内部迭代的方式处理集合数据的操作,内部迭代可以将更多的控制权交给集合类。Stream 和 Iterator 的功能类似,只是 Iterator 是以外部迭代的形式处理集合数据的操作。
在Java8以前,对集合的操作需要写出处理的过程,如在集合中筛选出满足条件的数据,需要一 一遍历集合中的每个元素,再把每个元素逐一判断是否满足条件,最后将满足条件的元素保存返回。而Stream 对集合筛选的操作提供了一种更为便捷的操作,只需将实现函数接口的筛选条件作为参数传递进来,Stream会自行操作并将合适的元素同样以stream 的方式返回,最后进行接收即可。
2种操作:
1.intermediate operation 中间操作:中间操作的结果是刻画、描述了一个Stream,并没有产生一个新集合,这种操作也叫做惰性求值方法。
2.terminal operation 终止操作:最终会从Stream中得到值。
如何区分这2种操作呢?可以根据操作的返回值类型判断,如果返回值是Stream,则该操作是中间操作,如果返回值是其他值或者为空,则该操作是终止操作。
flatMap 中间操作:
可用 Stream 替换值,并将多个 Stream 流合并成一个 Stream 流。
将含有一串数字的两个流合并为一个流,
@Test public void flapMapTest() { List<Integer> list = (List<Integer>) Stream.of(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6), Arrays.asList(8, 9, 10, 11, 12)) .flatMap(test -> test.stream()).collect(Collectors.toList()); for (int i = 0, length = list.size(); i < length; i++) { System.out.println(list.get(i)); } }
flatMap的用法和含义住要通过一个案例来讲解,
案例:对给定单词列表 ["Hello","World"],你想返回列表["H","e","l","o","W","r","d"]
第一种方式
String[] words = new String[]{"Hello","World"}; List<String[]> a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .distinct() .collect(toList()); a.forEach(System.out::print);
代码输出为:
[Ljava.lang.String;@12edcd21[Ljava.lang.String;@34c45dca
(返回一个包含两个String[]的list)
这个实现方式是由问题的,传递给map方法的lambda为每个单词生成了一个String[](String列表)。因此,map返回的流实际上是Stream<String[]> 类型的。你真正想要的是用Stream<String>来表示一个字符串。
下方图是上方代码stream的运行流程
第二种方式:flatMap(对流扁平化处理)
String[] words = new String[]{"Hello","World"}; List<String> a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(toList()); a.forEach(System.out::print);
结果输出:HeloWrd
使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射一个流,而是映射成流的内容,所有使用map(Array::stream)时生成的单个流被合并起来,即扁平化为一个流。
下图是运用flatMap的stream运行流程,
示例:
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; public class FlatMap { public static void main(String[] args) { //扁平化流 //找出数组中唯一的字符 String[] strArray = {"hello", "world"}; //具体实现 List<String> res = Arrays.stream(strArray) .map(w -> w.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(Collectors.toList()); System.out.println(res); //TODO 案例 System.out.println("--------------------------------"); //Demo1:给定数组,返回数组平方和(直接使用映射) //[1,2,3,4]=>[1,4,9,16] Integer[] nums1 = {1, 2, 3, 4}; List<Integer> nums1List = Arrays.asList(nums1); List<Integer> res1 = nums1List.stream().map(i -> i * i).collect(Collectors.toList()); System.out.println(res1); System.out.println("--------------------------------"); //Demo2:给定两数组,返回数组对 //[1,2,3],[3,4]=>[1,3],[1,4],[2,3],[2,4],[3,3],[3,4] Integer[] nums2 = {1, 2, 3}; Integer[] nums3 = {3, 4}; List<Integer> nums2List = Arrays.asList(nums2); List<Integer> nums3List = Arrays.asList(nums3); //使用2个map嵌套过滤 List<int[]> res2 = nums2List.stream().flatMap(i -> nums3List.stream().map(j -> new int[]{i, j})).collect(Collectors.toList()); System.out.println(res2.size()); System.out.println("--------------------------------"); //Demo3:针对Demo2和Demo1组合返回总和能被3整除的数对 //(2,4)和(3,3)是满足条件的 List<int[]> res3 = nums2List.stream().flatMap(i -> nums3List.stream().filter(j -> (i + j) % 3 == 0).map(j -> new int[]{i, j})).collect(Collectors.toList()); System.out.println(res3.size()); } }
控制台输出结果:
补充知识:Java 之 Stream流中map和flatMap的区别
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。
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。
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。
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 inpuStream 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。
以上这篇浅谈java8 stream flatMap流的扁平化操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
SpringBoot种如何使用 EasyExcel 实现自定义表头导出并实现数据格式化转换
本文详细介绍了如何使用EasyExcel工具类实现自定义表头导出,并实现数据格式化转换与添加下拉框操作,通过示例和代码,展示了如何处理不同数据结构和注解,确保数据在导出时能够正确显示和格式化,此外,还介绍了如何解决特定数据类型的转换问题,并提供了解决方案2024-11-11
最新评论