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函数式编程 读书笔记

函数式编程

函数式编程思想:在思考问题时,使用不可变值和函数,函数对一个值进行处理,映射成另一个值。

已经掌握的使用场景:

1、      获取集合中的最大或最小值,当集合类型为自定义类型时的使用比较器

2、      循环进行一些操作.foreEach( )

3、      统计符合条件的有多少个

List.stream().filter( 条件).count();

 

    

 

 

.map(  ) : 方法将一个流中的值转换成一个新的流

 

.filter(   ) :  方法将流进行过滤,保留符合条件的(返回为true 的结果 )

 

.strem(  )  方法 创建stream对象  个人理解为将对象流化

 

Stream.of(  )  将参数中的一组初始值变为一个新的流

 

.count(   )    方法计算给定 Stream 里包含多少个对象

 

.collect( Collectors.toList(  )  )    从 Stream 中生成一个列表 可以是toList( ), toSet( ), toMap(   )

 

 

flatMap   方法可用 Stream 替换值,然后将多个 Stream 连接成一个 Stream

 

List<Integer> together = Stream.of(asList(1, 2), asList(3, 4))

.flatMap(numbers -> numbers.stream())

.collect(toList());   

 

将集合 list1={1,2 } 的stream 和集合 list2={3,4 }的stream  转换为新的 stream

再通过 .collect(toList()); 将新的stream 转为一个list 集合

 

.max(  )       .min( )

   获取一组Stream  中的最大值

    获取集合中最大的值

List <   Integer> mylist =Arrays.asList(10,8,7,20,5);

    Integer num=mylist.stream().max(Integer::compareTo).get();

     

     获取学生集合中年龄最大的学生

     List <Student> mylist = Arrays.asList(new Student(‘6,”aa”),new Stduent(20,”bb”));

     Student older = mylist.stream().max(Comparator.comping(Student::getAge)).get();

    

 

 

练习代码:

package com.umuw.pigrecord.dao;

/**
 * Created by Jim Calark on 2017/3/30.
 */
public class temp {

    package test;
/**
 * @
描述: 练习函数式编程
 * @author Jim Calark
 *
 */

import java.util.ArrayList;

import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.function.ToIntFunction;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

import org.omg.Messaging.SyncScopeHelper;
import org.w3c.dom.css.Counter;


    public class test {
        public static void main(String[] args) {

/**
 *
总结: 1、集合的求和、求乘积等对集合元素累积逐一操作
 * 2、求最大和最小
 * 3、合并集合
 * 4、获取平均值
 * 5、数据分块 和数据分组
 * 6、计数
 */





//一、 max 和    min     .get()方法   

            List< Integer> nums = Arrays.asList(9,8,7,6,5);
            //获取集合中的最大值
            int max = nums.stream().max(Integer::compareTo).get();
            List <Student> students = Arrays.asList(new Student(6,"aa"),new Student(20,"bb"));

            //获取年龄最小的学生
            //stream 返回一个optional 对象
            // get 方法可以取出 Optional 对象中的值
            Student younger= students.stream().min(Comparator.comparing(Student::getAge)).get();

            /**
             * @
描述: 对比
             * nums.stream().max(Integer::compareTo).get();
             * students.stream().min(Comparator.comparing(Student::getAge)).get();
             *  结论: 基本数据类型  实现了 comparator 的比较方法
             */

// 二、  flatMap    .collect() 方法将流转为想要的集合


            //将多个集合合并为一个集合
            //flatMap: 将多个流合并为一个流
            //collect: 将流转为指定形式的集合
            List <Integer> alltoone = Stream.of(Arrays.asList(1,2),Arrays.asList(3,4))
                    .flatMap(a -> a.stream()).collect(Collectors.toList());


//三reduce    会返回一个最终值
            //求和  
            // reduce(param1,param2)
            //param1 是和集合中第一数计算的自定义数
            //param2 计算数的方法   括号中 第一个为每次计算的当前值 第二个为下一个数
            int sumnumber = alltoone.stream().reduce(0,(currentsum,nextnum)->currentsum+nextnum);
            //求乘积
            int  mulnumber =alltoone.stream().reduce(1,(currentmul,nextnum)->currentmul*nextnum);



//四、 filter
            //过滤    将返回为true 的部分留下

            //获取学生集合中有多少个成年人
            long adualtnum = students.stream().filter(s-> s.isAdualt(s)).count();

            //将学生集合中的成年人 取出为一个新的集合
            List <Student> allAdualts = students.stream().filter(s-> s.isAdualt(s)).collect(Collectors.toList());




// 五、map   如果有一个函数可以将一种类型的值转换成另外一种类型, map 操作就可以
//          使用该函数,将一个流中的值转换成一个新的流

            //将字符串转换为大写的形式
            // 先用map 将流的形式转换
            //再用collect 将转换后的流生成一个新的集合
            List<String> strs = Stream.of("a","b","c","d").map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
            List<String> newStrs =Arrays.asList("a","b","c","d").stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

//练习  获取班级集合中所有年级大于 18 的学生的名字
            List<Student> stus = Arrays.asList(new Student(23,"小李"),new Student(13,"小杨"),new Student(29,"小钱"));
            List<Grades> grades= Arrays.asList(new Grades("一班",students),new Grades("二班",stus));

            List<String> stunames =  grades.stream().flatMap(g -> g.getStudents().stream())
                    .filter(a -> a.getAge() >18)
                    .map(a -> a.getName())
                    .collect(Collectors.toList());

// 获取一个班级中的人数

            //注意要将班中的学生集合取出来再转为Stream 对象  count 返回的是一个long 型数据
            Grades gra = new Grades("一班",students);
            long num = gra.getStudents().stream().count();

// 练习  获取一个string 中的小写字母 个数
            String str = new String("abcASabc");
            Long lowercasenum =  str.chars().filter(Character::isLowerCase).count();


//练习 在一个字符串列表中,找出包含最多小写字母的字符串     
            String str2= Stream.of(str,"ccccccc","AAAA")
                    .max(Comparator.comparing(a->(a.chars().filter(Character::isLowerCase)).count()) )
                    .get();

//平均每个班级有多少学生     
            double aver=grades.stream().collect(Collectors.averagingInt(g -> g.getStudents().size() ));


// 数据分块  partitioningBy
            //将学生分为成年和未成年 两部分,保存在一个map集合中
            //{false=[Student [age=13, name=小杨]], true=[Student [age=23, name=小李], Student [age=29, name=小钱]]}
            Map<Boolean ,List<Student>> mumaps=  stus.stream().collect(Collectors.partitioningBy(a -> a.isAdualt(a)));


//数据分组



//找出人数最多的班级
            Grades maxgrade =   grades.stream().max(Comparator.comparing(g -> g.getStudents().size())).get();


        }
    }

}

 

Lambda表达式

 

l  使用匿名内部类将行为和按钮单击进行关联

l  这实际上是一个代码即数据的例子——我们给按钮传递了一个代表某种行为

的对象。

button.addActionListener(new ActionListener() {
    public void actionPerformed(ActionEvent event) {
        System.out.println("button clicked");
    }
});

 

l  使用 Lambda 表达式将行为和按钮单击进行关联

button.addActionListener(event -> System.out.println("button clicked"));

 

和传入一个实现某接口的对象不同,我们传入了一段代码块——一个没有名字的函数。

event 是参数名,和上面匿名内部类示例中的是同一个参数。 -> 将参数和 Lambda 表达式

的主体分开,而主体是用户点击按钮时会运行的一些代码。

和使用匿名内部类的另一处不同在于声明 event 参数的方式。使用匿名内部类时需要显式

地声明参数类型 ActionEvent event ,而在 Lambda 表达式中无需指定类型,程序依然可以

编译。这是因为 javac 根据程序的上下文( addActionListener 方法的签名)在后台推断出

了参数 event 的类型。这意味着如果参数类型不言而明,则无需显式指定

 

 

l  编写 Lambda 表达式的不同形式

l  Runnable noArguments = () -> System.out.println("Hello World"); 形式1
ActionListener oneArgument = event -> System.out.println("button clicked");形式2
Runnable multiStatement = () -> {形式3
    Lambda 表达式 |
    7
    System.out.print("Hello");
    System.out.println(" World");
};
BinaryOperator<Long> add = (x, y) -> x + y; 形式4
BinaryOperator<Long> addExplicit = (Long x, Long y) -> x + y; 形式5

 

 

Runnable noArguments = () -> System.out.println("Hello World");  ?

 

?所示的 Lambda 表达式不包含参数,使用空括号 () 表示没有参数。该 Lambda 表达式实现了 Runnable 接口,该接口也只有一个 run 方法,没有参数,且返回类型为 void 。

 

ActionListener oneArgument = event -> System.out.println("button clicked"); ?

 

?中所示的 Lambda 表达式包含且只包含一个参数,可省略参数的括号,这和例 2-2 中的

形式一样。Lambda 表达式的主体不仅可以是一个表达式,而且也可以是一段代码块,使用大括号( {} )将代码块括起来,如?所示

Runnable multiStatement = () -> { ?

System.out.print("Hello");

System.out.println(" World");

};。

 

 

该代码块和普通方法遵循的规则别无二致,可以用返回或抛出异常来退出。只有一行代码的 Lambda 表达式也可使用大括号,用以明确 Lambda表达式从何处开始、到哪里结束。

Lambda 表达式也可以表示包含多个参数的方法,如?所示。

BinaryOperator<Long> add = (x, y) -> x + y; ?

 

这时就有必要思考怎样去阅读该 Lambda 表达式。这行代码并不是将两个数字相加,而是创建了一个函数,用来计算两个数字相加的结果。变量 add 的类型是 BinaryOperator<Long> ,它不是两个数字的和,而是将两个数字相加的那行代码。到目前为止,所有 Lambda 表达式中的参数类型都是由编译器推断得出的。这当然不错,但有时最好也可以显式声明参数类型,此时就需要使用小括号将参数括起来,多个参数的情况也是如此。如?所示。

BinaryOperator<Long> addExplicit = (Long x, Long y) -> x + y; ?

 

Lambda 表达式的类型依赖于上下文环境,是由编译器推断出来的

 

如果你曾使用过匿名内部类,也许遇到过这样的情况:需要引用它所在方法里的变量。这

时,需要将变量声明为 final ,如例 2-5 所示。将变量声明为 final ,意味着不能为其重复赋值。同时也意味着在使用 final 变量时,实际上是在使用赋给该变量的一个特定的值。

 

例 2-5 匿名内部类中使用 final 局部变量

final String name = getUserName();

button.addActionListener(new ActionListener() {

public void actionPerformed(ActionEvent event) {

System.out.println("hi " + name);

}

});

 

 

函数接口

函数接口是只有一个抽象方法的接口,用作 Lambda 表达式的类型

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javac 根据 Lambda 表达式上下文信息就能推断出参数的正确类型。程序依然要经过类型检查来保证运行的安全性,但不用再显式声明类型罢了。这就是所谓的类型推断。

 

从外部迭代到内部迭代

外部迭代:

使用 for 循环计算来自伦敦的艺术家人数

    int count = 0;
for (Artist artist : allArtists) {
        if (artist.isFrom("London")) {
            count++;
        }
    }

 

迭代过程中的方法调用,对上面的代码进行展开:

使用迭代器计算来自伦敦的艺术家人数

    int count = 0;
    Iterator<Artist> iterator = allArtists.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
        Artist artist = iterator.next();
        if (artist.isFrom("London")) {
            count++;
        }
    }

 

外部迭代原理图:

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内部迭代:

该方法不是返回一个控制迭代的 Iterator 对象,而是返回内部迭代中的相应接口: Stream

使用内部迭代计算来自伦敦的艺术家人数

long count = allArtists.stream()
        .filter(artist -> artist.isFrom("London"))
        .count();

内部迭代原理图:  Stream 是用函数式编程方式在集合类上进行复杂操作的工具

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每种操作都对应 Stream 接口的一个方法。为了找出来自伦敦的艺术家,需要对 Stream 对

象进行过滤: filter 。过滤在这里是指“只保留通过某项测试的对象”。测试由一个函数完

成,根据艺术家是否来自伦敦,该函数返回 true 或者 false 。由于 Stream API 的函数式编程风格,我们并没有改变集合的内容,而是描述出 Stream 里的内容。 count() 方法计算给定 Stream 里包含多少个对象

 

整个过程被分解为两种更简单的操作:过滤和计数

 

只过滤,不计数

allArtists.stream().filter(artist -> artist.isFrom("London"));

 

这行代码并未做什么实际性的工作, filter 只刻画出了 Stream ,但没有产生新的集合。像

filter 这样只描述 Stream ,最终不产生新集合的方法叫作惰性求值方法;而像 count 这样

最终会从 Stream 产生值的方法叫作及早求值方法

 

由于使用了惰性求值,没有输出艺术家的名字

allArtists.stream().filter(artist -> {

System.out.println(artist.getName());

return artist.isFrom("London");

});

如果将同样的输出语句加入一个拥有终止操作的流,艺术家的名字就会被输出

 

输出艺术家的名字

long count = allArtists.stream().filter(artist -> {

System.out.println(artist.getName());

return artist.isFrom("London");

})

.count();

这里.count();会终止流的操作,所以会输出艺术家的名字

 

l  判断一个操作是惰性求值还是及早求值很简单:只需看它的返回值。如果返回值是 Stream ,那么是惰性求值;如果返回值是另一个值或为空,那么就是及早求值。使用这些操作的理想方式就是形成一个惰性求值的链,最后用一个及早求值的操作返回想要的结果

整个过程和建造者模式有共通之处。建造者模式使用一系列操作设置属性和配置,最后调用一个 build 方法,这时,对象才被真正创建。

常用流的操作

List<String> collected = Stream.of("a", "b", "c") 1
.collect(Collectors.toList()); 2
    assertEquals(Arrays.asList("a", "b", "c"), collected); 3

 

首先由列表生成一个 Stream ?,然后进行一些 Stream 上的操作,继而是 collect 操作,由 Stream 生成列表?,最后使用断言判断结果是否和预期一致?。

 

Stream 的 of 方法使用一组初始值生成新的 Stream

 

使用 collect(toList()) 方法从 Stream 中生成一个列表,collect(toList()) 方法由 Stream 里的值生成一个列表,是一个及早求值操作

Map 原理:

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使用 map 操作将字符串转换为大写形式

 

 

List<String> collected = Stream.of("a", "b", "hello")
            .map(string -> string.toUpperCase()) 1
.collect(Collectors.toList());
    assertEquals(asList("A", "B", "HELLO"), collected);

 

传给 map ? 的 Lambda 表达式只接受一个 String 类型的参数,返回一个新的 String 。参数和返回值不必属于同一种类型,但是 Lambda 表达式必须是 Function 接口的一个实例

Function 接口是只包含一个参数的普通函数接口

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使用 toCollection ,用定制的集合收集元素

 

stream.collect(toCollection(TreeSet::new));

 

 

Filter 原理图:

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filter 模式。该模式的核心思想是保留 Stream中的一些元素,而过滤掉其他的

 

List<String> beginningWithNumbers
        = Stream.of("a", "1abc", "abc1")
        .filter(value -> isDigit(value.charAt(0)))
        .collect(Collectors.toList());

 

 

filter 接受一个函数作为参数,该函数用 Lambda 表达式表示。该函数和前面示例中 if 条件判断语句的功能一样,如果字符串首字母为数字,则返回 true 。若要重构遗留代码, for 循环中的 if 条件语句就是一个很强的信号,可用 filter 方法替代。由于此方法和 if 条件语句的功能相同,因此其返回值肯定是 true 或者 false 。经过过滤,Stream 中符合条件的,即 Lambda 表达式值为 true 的元素被保留下来。该 Lambda 表达式的函数接口正是前面章节中介绍过的 Predicate

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FilterMap

flatMap 方法可用 Stream 替换值,然后将多个 Stream 连接成一个 Stream

filtermap 原理图:

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List<Integer> together = Stream.of(asList(1, 2), asList(3, 4))
        .flatMap(numbers -> numbers.stream())
        .collect(Collectors.toList());

 

调用 stream 方法,将每个列表转换成 Stream 对象,其余部分由 flatMap 方法处理,方法的返回值限定为 Stream 类型

 

max 和 min

使用 Stream 查找最短曲目

List<Track> tracks = asList(new Track("Bakai", 524),
        new Track("Violets for Your Furs", 378),
        new Track("Time Was", 451));
Track shortestTrack = tracks.stream()
        .min(Comparator.comparing(track -> track.getLength()))
        .get();

 

为了让 Stream 对象按照曲目长度进行排序,需要传给它一个 Comparator 对象

 

调用空 Stream 的 max 方法,返回 Optional 对象,通过调用 get 方法可以取出 Optional 对象中的值

 

 

 

 

 

 

 

   Track shortestTrack = tracks.get(0);
for (Track track : tracks) {
        if (track.getLength() < shortestTrack.getLength()) {
            shortestTrack = track;
        }
    }

 

这段代码先使用列表中的第一个元素初始化变量 shortestTrack ,然后遍历曲目列表,如果

找到更短的曲目,则更新 shortestTrack ,最后变量 shortestTrack 保存的正是最短曲目。

 

 

reduce 模式

   Object accumulator = initialValue;
for(Object element : collection) {
        accumulator = combine(accumulator, element);
    }

 

首先赋给 accumulator 一个初始值: initialValue ,然后在循环体中,通过调用 combine 函

数,拿 accumulator 和集合中的每一个元素做运算,再将运算结果赋给 accumulator ,最后accumulator 的值就是想要的结果

 

reduce 操作可以实现从一组值中生成一个值。在上述例子中用到的 count 、 min 和 max 方法,因为常用而被纳入标准库中。事实上,这些方法都是 reduce 操作。

 

通过 reduce 操作对 Stream 中的数字求和。以 0 作起点——一个空流 Stream 的求和结果,每一步都将 Stream 中的元素累加至 accumulator ,遍历至 Stream 中的最后一个元素时, accumulator 的值就是所有元素的和

 

使用 reduce 操作实现累加原理图:

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使用 reduce 求和

有两个参数:传入 Stream 中的当前元素和 acc 。将两个参数相加, acc 是累加器,保存着当前的累加结果。

int count = Stream.of(1, 2, 3)
        .reduce(0, (acc, element) -> acc + element);

 

 

展开 reduce 操作:      reduce 底层代码

BinaryOperator<Integer> accumulator = (acc, element) -> acc + element;
int count = accumulator.apply(
        accumulator.apply(
                accumulator.apply(0, 1),
                2),
        3);

 

 

 

实际操作例子:

 

问题:找出某张专辑上所有乐队的国籍。艺术家列表里既有个人,也有乐队。利用一点领域知识,假定一般乐队名以定冠词 The 开头

 

思路:  1. 找出专辑上的所有表演者。

2. 分辨出哪些表演者是乐队。

3. 找出每个乐队的国籍。

4. 将找出的国籍放入一个集合。

1. Album 类有个 getMusicians 方法,该方法返回一个 Stream 对象,包含整张辑中所有的

表演者;

2. 使用 filter 方法对表演者进行过滤,只保留乐队;

3. 使用 map 方法将乐队映射为其所属国家;

4. 使用 collect(Collectors.toList()) 方法将国籍放入一个列表。

 

Set<String> origins = album.getMusicians()
        .filter(artist -> artist.getName().startsWith("The"))
        .map(artist -> artist.getNationality())
        .collect(Collectors.toSet());

 

任何时候想转化或替代代码,都该使用 map 操作。这里将使用比 map 更复杂的 flatMap 操作,把多个Stream 合并成一个 Stream 并返回

 

Java 的泛型是基于对泛型参数类型的擦除——换句话说,假设它是 Object 对象的实例——

因此只有装箱类型才能作为泛型参数。这就解释了为什么在 Java 中想要一个包含整型值的

列表 List<int> ,实际上得到的却是一个包含整型对象的列表 List<Integer>

 

不同的函数接口有不同的方法。如果使用 Predicate ,就应该调用 test 方法,如果使用 Function ,就应该调用 apply 方法。

 

@FunctionalInterface  函数式接口注释

 

 

l  三定律:

默认方法的工作原理特别是在多重继承的下的行为:

1. 类胜于接口。如果在继承链中有方法体或抽象的方法声明,那么就可以忽略接口中定义的方法

  2. 子类胜于父类。如果一个接口继承了另一个接口,且两个接口都定义了一个默认方法,

那么子类中定义的方法胜出。

  3. 没有规则三。如果上面两条规则不适用,子类要么需要实现该方法,要么将该方法声明为抽象方法

 

Optional 对象

 

方法引用

Lambda 表达式经常调用参数。比如想得到艺术家的姓名,Lambda 的表达式如下:

artist -> artist.getName()

 

这种用法如此普遍,因此 Java 8 为其提供了一个简写语法,叫作方法引用,帮助程序员重

用已有方法。用方法引用重写上面的 Lambda 表达式,代码如下:

 

Artist::getName ;

 

标准语法为 Classname::methodName 。需要注意的是,虽然这是一个方法,但不需要在后面加括号,因为这里并不调用该方法

 

Artist::new

String[]::new

 

 

在一个有序集合中创建一个流时,流中的元素就按出现顺序排列; 如果集合本身就是无序的,由此生成的流也是无序的。 HashSet 就是一种无序的集合

 

收集器让流生成一个值。 maxBy 和 minBy 允许用户按某种特定的顺序生成一个值

 

 

通过调用 stream 方法让集合生成流,然后调用 collect 方法收集结果。averagingInt 方法接受一个 Lambda 表达式作参数,将流中的元素转换成一个整数,然后再计算平均数:

     public double averageNumberOfTracks(List<Album> albums) {

return albums.stream().collect(averagingInt(album -> album.getTrackList().size()));

}

 

 

数据分块partitioningBy收集器:

   它接受一个流,并将其分成两部分,它使用 Predicate 对象判断一个元素应该属于哪个部分,并根据布尔值返回一个 Map 到列表。因此,对于 true List 中的元素, Predicate 返回 true ;对其他 List 中的元素, Predicate 返回 false 。

 

原理图:

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将艺术家组成的流分成乐队和独唱歌手两部分
public Map<Boolean, List<Artist>> bandsAndSolo(Stream<Artist> artists) {
    return artists.collect(partitioningBy(artist -> artist.isSolo()));
}

 

 

使用方法引用将艺术家组成的 Stream 分成乐队和独唱歌手两部分
public Map<Boolean, List<Artist>> bandsAndSoloRef(Stream<Artist> artists) {
    return artists.collect(partitioningBy(Artist::isSolo));
}

 

数据分组: groupingBy 收集器

数据分组是一种更自然的分割数据操作,与将数据分成 ture 和 false 两部分不同,可以使

用任意值对数据分组。比如现在有一个由专辑组成的流,可以按专辑当中的主唱对专辑分组

 

使用主唱对专辑分组
public Map<Artist, List<Album>> albumsByArtist(Stream<Album> albums) {
    return albums.collect(groupingBy(album -> album.getMainMusician()));
}

 

原理图:SQL 中的 group by 操作,我们的方法是和这类似的一个概念,只不过在 Stream 类库中实现了而已。

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字符串:

使用流和收集器格式化艺术家姓名
String result =
        artists.stream()
                .map(Artist::getName)
                .collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));

 

 

这里使用 map 操作提取出艺术家的姓名,然后使用 Collectors.joining 收集流中的值,该方法可以方便地从一个流得到一个字符串,允许用户提供分隔符(用以分隔元素)、前缀和后缀。

 

 

 

使用收集器计算每个艺术家的专辑数

只需要对专辑计数就可以了,核心类库已经提供了一个这样的收集器:counting

public Map<Artist, Long> numberOfAlbums(Stream<Album> albums) {
    return albums.collect(groupingBy(album -> album.getMainMusician(),
            counting()));
}

 

groupingBy 先将元素分成块,每块都与分类函数 getMainMusician 提供的键值相关联,然

后使用下游的另一个收集器收集每块中的元素

 

 

 

StringBuilder builder = new StringBuilder("[");
artists.stream()
        .map(Artist::getName)
        .forEach(name -> {
            if (builder.length() > 1)
                builder.append(", ");
            builder.append(name);
        });
builder.append("]");
String result = builder.toString();

 

将上面代码进行优化:

StringBuilder reduced =
        artists.stream()
                .map(Artist::getName)
                .reduce(new StringBuilder(), (builder, name) -> {
                    if (builder.length() > 0)
                        builder.append(", ");
                    builder.append(name);
                    return builder;
                }, (left, right) -> left.append(right));
reduced.insert(0, "[");
reduced.append("]");
String result = reduced.toString();

 

 

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