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服務(wù)器之家 - 編程語(yǔ)言 - Java教程 - 淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作

淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作

2020-08-19 23:55ZhaoYingChao88 Java教程

這篇文章主要介紹了淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

概念:

Steam 是Java8 提出的一個(gè)新概念,不是輸入輸出的 Stream 流,而是一種用函數(shù)式編程方式在集合類(lèi)上進(jìn)行復(fù)雜操作的工具。簡(jiǎn)而言之,是以內(nèi)部迭代的方式處理集合數(shù)據(jù)的操作,內(nèi)部迭代可以將更多的控制權(quán)交給集合類(lèi)。Stream 和 Iterator 的功能類(lèi)似,只是 Iterator 是以外部迭代的形式處理集合數(shù)據(jù)的操作。

在Java8以前,對(duì)集合的操作需要寫(xiě)出處理的過(guò)程,如在集合中篩選出滿足條件的數(shù)據(jù),需要一 一遍歷集合中的每個(gè)元素,再把每個(gè)元素逐一判斷是否滿足條件,最后將滿足條件的元素保存返回。而Stream 對(duì)集合篩選的操作提供了一種更為便捷的操作,只需將實(shí)現(xiàn)函數(shù)接口的篩選條件作為參數(shù)傳遞進(jìn)來(lái),Stream會(huì)自行操作并將合適的元素同樣以stream 的方式返回,最后進(jìn)行接收即可。

2種操作:

1.intermediate operation 中間操作:中間操作的結(jié)果是刻畫(huà)、描述了一個(gè)Stream,并沒(méi)有產(chǎn)生一個(gè)新集合,這種操作也叫做惰性求值方法。

2.terminal operation 終止操作:最終會(huì)從Stream中得到值。

如何區(qū)分這2種操作呢?可以根據(jù)操作的返回值類(lèi)型判斷,如果返回值是Stream,則該操作是中間操作,如果返回值是其他值或者為空,則該操作是終止操作。

flatMap 中間操作:

可用 Stream 替換值,并將多個(gè) Stream 流合并成一個(gè) Stream 流。

淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作

將含有一串?dāng)?shù)字的兩個(gè)流合并為一個(gè)流,

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@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的用法和含義住要通過(guò)一個(gè)案例來(lái)講解,

案例:對(duì)給定單詞列表 ["Hello","World"],你想返回列表["H","e","l","o","W","r","d"]

第一種方式

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String[] words = new String[]{"Hello","World"};
List<String[]> a = Arrays.stream(words)
 
.map(word -> word.split(""))
.distinct()
.collect(toList());
a.forEach(System.out::print);

代碼輸出為:

[Ljava.lang.String;@12edcd21[Ljava.lang.String;@34c45dca

(返回一個(gè)包含兩個(gè)String[]的list)

這個(gè)實(shí)現(xiàn)方式是由問(wèn)題的,傳遞給map方法的lambda為每個(gè)單詞生成了一個(gè)String[](String列表)。因此,map返回的流實(shí)際上是Stream<String[]> 類(lèi)型的。你真正想要的是用Stream<String>來(lái)表示一個(gè)字符串。

下方圖是上方代碼stream的運(yùn)行流程

淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作

第二種方式:flatMap(對(duì)流扁平化處理)

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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);

結(jié)果輸出:HeloWrd

使用flatMap方法的效果是,各個(gè)數(shù)組并不是分別映射一個(gè)流,而是映射成流的內(nèi)容,所有使用map(Array::stream)時(shí)生成的單個(gè)流被合并起來(lái),即扁平化為一個(gè)流。

下圖是運(yùn)用flatMap的stream運(yùn)行流程,

淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作

示例:

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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
    //找出數(shù)組中唯一的字符
    String[] strArray = {"hello", "world"};
 
    //具體實(shí)現(xiàn)
    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:給定數(shù)組,返回?cái)?shù)組平方和(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:給定兩數(shù)組,返回?cái)?shù)組對(duì)
    //[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個(gè)map嵌套過(guò)濾
    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:針對(duì)Demo2和Demo1組合返回總和能被3整除的數(shù)對(duì)
    //(2,4)和(3,3)是滿足條件的
    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());
  }
}

控制臺(tái)輸出結(jié)果:

淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作

補(bǔ)充知識(shí):Java 之 Stream流中map和flatMap的區(qū)別

我們先來(lái)看 map。如果你熟悉 scala 這類(lèi)函數(shù)式語(yǔ)言,對(duì)這個(gè)方法應(yīng)該很了解,它的作用就是把 input Stream 的每一個(gè)元素,映射成 output Stream 的另外一個(gè)元素。

轉(zhuǎn)換大寫(xiě)

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List<String> output = wordList.stream().
map(String::toUpperCase).
collect(Collectors.toList());

這段代碼把所有的單詞轉(zhuǎn)換為大寫(xiě)。

平方數(shù)

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List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().
map(n -> n * n).
collect(Collectors.toList());

這段代碼生成一個(gè)整數(shù) list 的平方數(shù) {1, 4, 9, 16}。

從上面例子可以看出,map 生成的是個(gè) 1:1 映射,每個(gè)輸入元素,都按照規(guī)則轉(zhuǎn)換成為另外一個(gè)元素。還有一些場(chǎng)景,是一對(duì)多映射關(guān)系的,這時(shí)需要 flatMap。

一對(duì)多

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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 中的層級(jí)結(jié)構(gòu)扁平化,就是將最底層元素抽出來(lái)放到一起,最終 output 的新 Stream 里面已經(jīng)沒(méi)有 List 了,都是直接的數(shù)字。

以上這篇淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持服務(wù)器之家。

原文鏈接:https://blog.csdn.net/ZYC88888/article/details/90377010

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