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XNDU5OTE4OTA5Mg
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## 一、回顾Stream管道流map的基础用法
最简单的需求:将集合中的每一个字符串,全部转换成大写!
~~~
List<String> alpha = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur");
//不使用Stream管道流
List<String> alphaUpper = new ArrayList<>();
for (String s : alpha) {
alphaUpper.add(s.toUpperCase());
}
System.out.println(alphaUpper); //[MONKEY, LION, GIRAFFE, LEMUR]
// 使用Stream管道流
List<String> collect = alpha.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
//上面使用了方法引用,和下面的lambda表达式语法效果是一样的
//List<String> collect = alpha.stream().map(s -> s.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect); //[MONKEY, LION, GIRAFFE, LEMUR]
~~~
所以**map函数的作用就是针对管道流中的每一个数据元素进行转换操作**。
![](https://img.kancloud.cn/e4/b3/e4b3980b21802fab8170d9b03422f3ae_1364x632.png)
## 二、处理非字符串类型集合元素
map()函数不仅可以处理数据,还可以转换数据的类型。如下:
~~~
List<Integer> lengths = alpha.stream()
.map(String::length)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(lengths); //[6, 4, 7, 5]
~~~
~~~
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")
.mapToInt(String::length)
.forEach(System.out::println);
~~~
输出如下:
~~~
6
4
7
5
~~~
除了mapToInt。还有maoToLong,mapToDouble等等用法
## 三、再复杂一点:处理对象数据格式转换
还是使用上一节中的Employee类,创建10个对象。需求如下:
* 将每一个Employee的年龄增加一岁
* 将性别中的“M”换成“male”,F换成Female。
~~~
public static void main(String[] args){
Employee e1 = new Employee(1,23,"M","Rick","Beethovan");
Employee e2 = new Employee(2,13,"F","Martina","Hengis");
Employee e3 = new Employee(3,43,"M","Ricky","Martin");
Employee e4 = new Employee(4,26,"M","Jon","Lowman");
Employee e5 = new Employee(5,19,"F","Cristine","Maria");
Employee e6 = new Employee(6,15,"M","David","Feezor");
Employee e7 = new Employee(7,68,"F","Melissa","Roy");
Employee e8 = new Employee(8,79,"M","Alex","Gussin");
Employee e9 = new Employee(9,15,"F","Neetu","Singh");
Employee e10 = new Employee(10,45,"M","Naveen","Jain");
List<Employee> employees = Arrays.asList(e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10);
/*List<Employee> maped = employees.stream()
.map(e -> {
e.setAge(e.getAge() + 1);
e.setGender(e.getGender().equals("M")?"male":"female");
return e;
}).collect(Collectors.toList());*/
List<Employee> maped = employees.stream()
.peek(e -> {
e.setAge(e.getAge() + 1);
e.setGender(e.getGender().equals("M")?"male":"female");
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(maped);
}
~~~
由于map的参数e就是返回值,所以可以用peek函数。peek函数是一种特殊的map函数,当函数没有返回值或者参数就是返回值的时候可以使用peek函数。
## 四、flatMap
map可以对管道流中的数据进行转换操作,但是如果管道中还有管道该如何处理?即:如何处理二维数组及二维集合类。实现一个简单的需求:将“hello”,“world”两个字符串组成的集合,元素的每一个字母打印出来。如果不用Stream我们怎么写?写2层for循环,第一层遍历字符串,并且将字符串拆分成char数组,第二层for循环遍历char数组。
~~~
List<String> words = Arrays.asList("hello", "word");
words.stream()
.map(w -> Arrays.stream(w.split(""))) //[[h,e,l,l,o],[w,o,r,l,d]]
.forEach(System.out::println);
~~~
输出打印结果:
~~~
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@3551a94
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@531be3c5
~~~
* 用map方法是做不到的,这个需求用map方法无法实现。map只能针对一维数组进行操作,数组里面还有数组,管道里面还有管道,它是处理不了每一个元素的。
![](https://img.kancloud.cn/93/8a/938a9ceb8f8bd52a92111d1112e1b7e6_1256x524.png)
* flatMap可以理解为将若干个子管道中的数据全都,平面展开到父管道中进行处理。
![](https://img.kancloud.cn/52/55/5255f59f26e472cd30314bbd1e243e73_1198x498.png)
~~~
words.stream()
.flatMap(w -> Arrays.stream(w.split(""))) // [h,e,l,l,o,w,o,r,l,d]
.forEach(System.out::println);
~~~
输出打印结果:
~~~
h
e
l
l
o
w
o
r
d
~~~
- 前言
- 1.lambda表达式会用了么
- 2.初识Stream-API
- 3.Stream的filter与谓语逻辑
- 4.Stream管道流的map操作
- 5.Stream的状态与并行操作
- 6.Stream性能差?不要人云亦云
- 7.像使用SQL一样排序集合
- 8.函数式接口Comparator
- 9.Stream查找与匹配元素
- 10.Stream集合元素归约
- 11.StreamAPI终端操作
- 12.java8如何排序Map
- Stream流逐行文件处理
- java8-forEach(持续发布中)
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