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我用Lambda表达式写代码,开发速度提高了10倍!

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来源:捡田螺的小男孩

前言

日常开发中,我们很多时候需要用到Java 8Lambda表达式,它允许把函数作为一个方法的参数,让我们的代码更优雅、更简洁。所以整理了一波工作中,我常用的,有哪些Lambda表达式。看完一定会有帮助的。

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  • 项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

1. list 转 map

工作中,我们经常遇到listmap的案例。Collectors.toMap就可以把一个list数组转成一个Map。代码如下:

public class TestLambda {

    public static void main(String[] args) {

        List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
        userInfoList.add(new UserInfo(1L"芋道源码"18));
        userInfoList.add(new UserInfo(2L"程序员芋艿"27));
        userInfoList.add(new UserInfo(2L"打代码的芋艿"26));

        /**
         *  list 转 map
         *  使用Collectors.toMap的时候,如果有可以重复会报错,所以需要加(k1, k2) -> k1
         *  (k1, k2) -> k1 表示,如果有重复的key,则保留第一个,舍弃第二个
         */

        Map<Long, UserInfo> userInfoMap = userInfoList.stream().collect(Collectors.toMap(UserInfo::getUserId, userInfo -> userInfo, (k1, k2) -> k1));
        userInfoMap.values().forEach(a->System.out.println(a.getUserName()));
    }
}

//运行结果
芋道源码
程序员芋艿

类似的,还有Collectors.toList()Collectors.toSet(),表示把对应的流转化为list或者Set

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  • 项目地址:https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
  • 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/

2. filter()过滤

从数组集合中,过滤掉不符合条件的元素,留下符合条件的元素。

List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L"芋道源码"18));
userInfoList.add(new UserInfo(2L"程序员芋艿"27));
userInfoList.add(new UserInfo(3L"打代码的芋艿"26));
        
/**
 * filter 过滤,留下超过18岁的用户
 */

List<UserInfo> userInfoResultList = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).collect(Collectors.toList());
userInfoResultList.forEach(a -> System.out.println(a.getUserName()));
        
//运行结果
程序员芋艿
打代码的芋艿

3. foreach 遍历

foreach 遍历list,遍历map,真的很丝滑。

/**
 * forEach 遍历集合List列表
 */

List<String> userNameList = Arrays.asList("芋道源码""程序员芋艿""艿艿");
userNameList.forEach(System.out::println);
 
HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>();
hashMap.put("公众号""芋道源码");
hashMap.put("职业""程序员芋艿");
hashMap.put("昵称""艿艿");
/**
 *  forEach 遍历集合Map
 */

hashMap.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":\t" + v));

//运行结果
芋道源码
程序员芋艿
打代码的芋艿
职业: 程序员芋艿
公众号: 芋道源码
昵称: 艿艿

4. groupingBy 分组

提到分组,相信大家都会想起SQLgroup by。我们经常需要一个List做分组操作。比如,按城市分组用户。在Java8之前,是这么实现的:

List<UserInfo> originUserInfoList = new ArrayList<>();
originUserInfoList.add(new UserInfo(1L"芋道源码"18,"深圳"));

originUserInfoList.add(new UserInfo(3L"打代码的芋艿"26,"湛江"));
originUserInfoList.add(new UserInfo(2L"程序员芋艿"27,"深圳"));
Map<String, List<UserInfo>> result = new HashMap<>();
for (UserInfo userInfo : originUserInfoList) {
  String city = userInfo.getCity();
  List<UserInfo> userInfos = result.get(city);
  if (userInfos == null) {
      userInfos = new ArrayList<>();
      result.put(city, userInfos);
    }
  userInfos.add(userInfo);
}

而使用Java8的groupingBy分组器,清爽无比:

Map<String, List<UserInfo>> result = originUserInfoList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(UserInfo::getCity));

5. sorted+Comparator 排序

工作中,排序的需求比较多,使用sorted+Comparator排序,真的很香。

List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L"芋道源码"18));
userInfoList.add(new UserInfo(3L"打代码的芋艿"26));
userInfoList.add(new UserInfo(2L"程序员芋艿"27));

/**
 *  sorted + Comparator.comparing 排序列表,
 */

userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge)).collect(Collectors.toList());
userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString()));

System.out.println("开始降序排序");

/**
 * 如果想降序排序,则可以使用加reversed()
 */

userInfoList = userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());
userInfoList.forEach(a -> System.out.println(a.toString()));

//运行结果
UserInfo{userId=1, userName='芋道源码', age=18}
UserInfo{userId=3, userName='打代码的芋艿', age=26}
UserInfo{userId=2, userName='程序员芋艿', age=27}
开始降序排序
UserInfo{userId=2, userName='程序员芋艿', age=27}
UserInfo{userId=3, userName='打代码的芋艿', age=26}
UserInfo{userId=1, userName='芋道源码', age=18}

6.distinct 去重

distinct可以去除重复的元素:

List<String> list = Arrays.asList("A""B""F""A""C");
List<String> temp = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
temp.forEach(System.out::println);

7. findFirst 返回第一个

findFirst 很多业务场景,我们只需要返回集合的第一个元素即可:

List<String> list = Arrays.asList("A""B""F""A""C");
list.stream().findFirst().ifPresent(System.out::println);

8. anyMatch 是否至少匹配一个元素

anyMatch 检查流是否包含至少一个满足给定谓词的元素。

Stream<String> stream = Stream.of("A""B""C""D");
boolean match = stream.anyMatch(s -> s.contains("C"));
System.out.println(match);
//输出
true

9. allMatch 匹配所有元素

allMatch 检查流是否所有都满足给定谓词的元素。

Stream<String> stream = Stream.of("A""B""C""D");
boolean match = stream.allMatch(s -> s.contains("C"));
System.out.println(match);
//输出
false

10. map 转换

map方法可以帮我们做元素转换,比如一个元素所有字母转化为大写,又或者把获取一个元素对象的某个属性,demo如下:

List<String> list = Arrays.asList("jay""tianluo");
//转化为大写
List<String> upperCaselist = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
upperCaselist.forEach(System.out::println);

11. Reduce

Reduce可以合并流的元素,并生成一个值

int sum = Stream.of(1234).reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum);

12. peek 打印个日志

peek()方法是一个中间Stream操作,有时候我们可以使用peek来打印日志。

List<String> result = Stream.of("程序员芋艿""芋道源码""打代码的芋艿")
            .filter(a -> a.contains("芋艿"))
            .peek(a -> System.out.println("关注公众号:" + a)).collect(Collectors.toList());
System.out.println(result);
//运行结果
关注公众号:程序员芋艿
关注公众号:芋道源码
[程序员芋艿, 芋道源码]

13. Max,Min 最大最小

使用lambda流求最大,最小值,非常方便。

List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L"芋道源码"18));
userInfoList.add(new UserInfo(3L"打代码的芋艿"26));
userInfoList.add(new UserInfo(2L"程序员芋艿"27));

Optional<UserInfo> maxAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().max(Comparator.comparing(UserInfo::getAge));
maxAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("max age user:" + userInfo));

Optional<UserInfo> minAgeUserInfoOpt = userInfoList.stream().min(Comparator.comparing(UserInfo::getAge));
minAgeUserInfoOpt.ifPresent(userInfo -> System.out.println("min age user:" + userInfo));

//运行结果
max age user:UserInfo{userId=2, userName='程序员芋艿', age=27}
min age user:UserInfo{userId=1, userName='芋道源码', age=18}

14. count 统计

一般count()表示获取流数据元素总数。

List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<>();
userInfoList.add(new UserInfo(1L"芋道源码"18));
userInfoList.add(new UserInfo(3L"打代码的芋艿"26));
userInfoList.add(new UserInfo(2L"程序员芋艿"27));

long count = userInfoList.stream().filter(user -> user.getAge() > 18).count();
System.out.println("大于18岁的用户:" + count);
//输出
大于18岁的用户:2

15. 常用函数式接口

其实lambda离不开函数式接口,我们来看下JDK8常用的几个函数式接口:

  • Function<T, R>(转换型): 接受一个输入参数,返回一个结果
  • Consumer<T> (消费型): 接收一个输入参数,并且无返回操作
  • Predicate<T> (判断型): 接收一个输入参数,并且返回布尔值结果
  • Supplier<T> (供给型): 无参数,返回结果

Function<T, R> 是一个功能转换型的接口,可以把将一种类型的数据转化为另外一种类型的数据

    private void testFunction() {
        //获取每个字符串的长度,并且返回
        Function<String, Integer> function = String::length;
        Stream<String> stream = Stream.of("程序员芋艿""芋道源码""打代码的芋艿");
        Stream<Integer> resultStream = stream.map(function);
        resultStream.forEach(System.out::println);
    }

Consumer<T>是一个消费性接口,通过传入参数,并且无返回的操作

   private void testComsumer() {
        //获取每个字符串的长度,并且返回
        Consumer<String> comsumer = System.out::println;
        Stream<String> stream = Stream.of("程序员芋艿""芋道源码""打代码的芋艿");
        stream.forEach(comsumer);
    }

Predicate<T>是一个判断型接口,并且返回布尔值结果.

    private void testPredicate() {
        //获取每个字符串的长度,并且返回
        Predicate<Integer> predicate = a -> a > 18;
        UserInfo userInfo = new UserInfo(2L"程序员芋艿"27);
        System.out.println(predicate.test(userInfo.getAge()));
    }

Supplier<T>是一个供给型接口,无参数,有返回结果。

    private void testSupplier() {
        Supplier<Integer> supplier = () -> Integer.valueOf("666");
        System.out.println(supplier.get());
    }

这几个函数在日常开发中,也是可以灵活应用的,比如我们DAO操作完数据库,是会有个result的整型结果返回。我们就可以用Supplier<T>来统一判断是否操作成功。如下:

    private void saveDb(Supplier<Integer> supplier) {
        if (supplier.get() > 0) {
        System.out.println("插入数据库成功");
        }else{
        System.out.println("插入数据库失败");
        }
        }

@Test
public void add() throws Exception {
        Course course=new Course();
        course.setCname("java");
        course.setUserId(100L);
        course.setCstatus("Normal");
        saveDb(() -> courseMapper.insert(course));
        }


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