現在我們用代碼來具體表示對某一集合進行迭代操作，我們希望定義一個Contact類來表示聯系人，并將ContactList中所有String類型的聯系人姓名全部包裝進Contact類中：
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List<Contact> contacts = new ArrayList<>();contactList.forEach(new Consumer<String>() { @Override public void accept(String s) { Contact contact = new Contact(); contact.setName(s); contacts.add(contact); }}); |
接下來我們希望篩選出所有還能打通的聯系人，將其放入一個有效聯系人集合：
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List<Contact> validContacts = new ArrayList<>();contacts.forEach(new Consumer<Contact>() { @Override public void accept(Contact c) { if (c.call()) validContacts.add(c); }});System.out.println(validContacts.size()); |
可以看出，第一次操作我們將String類型的數據轉換為Contact，第二次則對每一個Contact調用call()方法，篩選出返回結果為true的聯系人并將其收集進另一個集合，最后我們統計出還能打通的聯系人數目。
在此過程中，操作行為完全封閉在各個集合內部，無需引入任何外部變量。
從處理開始、進行到結束，對象在操作間如同一個有序序列在移動，這就是流的特征，即“移動中的數據”。
真正的流與集合大相徑庭，其只表示一種“可選的有序值序列”，而“無需為這些值提供任何存儲”，這就是為何Stream在Java8-API中被定義為接口而非一種類。
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public interface Stream<T> extends BaseStream<T, Stream<T>> {} |
Stream<T>為對象的流，而DoubleStream、LongStream以及IntStream則為double、long以及int這三種基本類型的流。
現在我們再將第一次從String到Contact的映射用流的方式來重寫：
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Stream<Contact> contactStream = contactList.stream().map(s -> new Contact().setName(s)); |
stream()從源中取得管道，表示流的開始。
map()接收管道中的流并對其進行某種變換，在本例中，我們將管道中的String映射成為Contact類，自此，String管道成為Contact管道。
我們可以將上一段代碼拆分為：
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Stream<String> stringStream = contactList.stream();Stream<Contact> contactStream1 = stringStream.map(s -> new Contact().setName(s)); |
在基本搞清了流操作之后，我們現在一氣呵成，直接使用流得到最終結果：
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long validContactCounter = contactList.stream() .map(s -> new Contact().setName(s)) .filter(c -> c.call()) .count(); |
可以看出，我們對流能夠進行豐富的操作，過濾、計數、查找等等，在此不表。
小結
使用流的方式處理數據能夠精簡代碼，同時突出了所要進行的操作，當然乍看起來有些難懂。
既然犧牲了些許可讀性，但是作為交換條件，我們在這種順序執行的流操作中，獲得了兩倍于相應的循環版本的性能。
同樣，并行執行流操作對于大型數據集將產生非凡的效果。
本小節相關代碼：
（Contact.java）
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import java.util.Random;public class Contact { private String name; private long number; private Random random; public Contact() { random = new Random(); } public String getName() { return name; } public Contact setName(String name) { this.name = name; return this; } public long getNumber() { return number; } public Contact setNumber(long number) { this.number = number; return this; } public boolean call() { return random.nextBoolean(); }}（運行用） |
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List<Contact> contacts = new ArrayList<>();contactList.forEach(new Consumer<String>() { @Override public void accept(String s) { Contact contact = new Contact(); contact.setName(s); contacts.add(contact); }});List<Contact> validContacts = new ArrayList<>();contacts.forEach(new Consumer<Contact>() { @Override public void accept(Contact contact) { if (contact.call()) validContacts.add(contact); }});System.out.println(validContacts.size());//--- Stream is coming ---//Stream<Contact> contactStream = contactList.stream().map(s -> new Contact().setName(s));//--- Break this code ---//Stream<String> stringStream = contactList.stream();Stream<Contact> contactStream1 = stringStream.map(s -> new Contact().setName(s));//--- All in one ---//long validContactCounter = contactList.stream() .map(s -> new Contact().setName(s)) .filter(c -> c.call()) .count();System.out.println(validContactCounter); |
以及運行結果：
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以上所述是小編給大家介紹的Java Lambda表達式之從集合到流，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對服務器之家網站的支持！
原文鏈接：http://www.cnblogs.com/hwding/p/6379897.html
