Java Stream函数式编程图文详解(二)：管道数据处理

一、Java Stream管道数据处理操作

在本号之前发布的文章《Java Stream函数式编程？用过都说好，案例图文详解送给你》中，笔者对Java Stream的介绍以及简单的使用方法给大家做了介绍。在开始本文之前，我们有必要介绍一下这张Java Stream 数据处理过程图，图中主要分三个部分：

将数组、集合类、文本文件转换为管道流（图中的蓝色方块的部分，在本号的上一篇文章中已经给大家介绍过了）
Java Stream管道数据处理操作(也就是下图中中间的虚线内的数据处理操作，本文的主要内容)
管道流处理结果的聚合、累加、计数、转换为集合类等操作（图中的绿色方块部分）

需要注意的是：Java Stream的中间数据处理操作的输入是一个管道流（Stream），输出仍然是一个管道流（Stream）。下面我们就来详细的学习一下！在上一篇文章中，我们给大家讲了这样一个例子：

    List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");

    List<String> list = nameStrs.stream()

            .filter(s -> s.startsWith("L"))

            .map(String::toUpperCase)

            .sorted()

            .collect(toList());

    System.out.println(list);

这个例子完成的功能就是：首先使用stream()函数将数组转换为管道流，然后对管道流中的元素进行过滤filter()，只保留L开头的元素，然后对每一个元素转换为大写(map(String::toUpperCase))，然后排序sorted()，最终转换为List类型。经过处理之后的输出结果是： [LEMUR, LION].在上面的例子中，filter()、map()、sorted()都属于中间数据处理操作，下面就给大家讲解一下这些函数的详细用法。

二、filter管道数据过滤

根据笔者的的经验，filter()是Stream API最有用的操作之一，它可以过滤掉不符合条件的元素。下面的代码过滤掉管道中的不是以L开头的字符串元素。处理完成之后，管道中剩下的元素是：[Lion, Lemur]

     Stream<String> startsWithT = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")

     .filter(s -> s.startsWith("L"));

如果没有学过lambda表达式的同学，可能对上面的代码感到困惑。其实很简单，lambda表达式用来表达函数，箭头左侧是参数，箭头右侧是函数体。函数的参数类型和返回值类型，会根据上下文做自动化的判断，不用你管。上文中的lambda表达式写成函数是这样的

    public static boolean filterUpperL(String str){

        return str.startsWith("L");

    }

    //.filter(BootLaunchApplicationTests::filterUpperL)

我甚至见过有的人排斥使用lambda表达式，说这种语法使代码的可读性下降。这个怎么说呢，如果一篇专业期刊中包含英语专业名词与引用，而读者恰巧不会英语就不想读了，我觉得这不是文章的问题，而是读者的问题。而且lamdba表达式在各种编程语言里面得到广泛的使用，提高编码效率。其实很简单：箭头左侧是参数，箭头右侧是函数体，你已经学会了！

三、Limit与Skip管道数据截取

     Stream<String> startsWithT = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur").limit(2);

     Stream<String> startsWithT = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur").skip(2);

limt方法传入一个整数n，用于截取管道中的前n个元素。经过管道处理之后的数据是：[Monkey, Lion]。
skip方法与limit方法的使用相反，用于跳过前n个元素，截取从n到末尾的元素。经过管道处理之后的数据是： [Giraffe, Lemur]

四、Distinct元素去重

我们还可以使用distinct方法对管道中的元素去重，涉及到去重就一定涉及到元素之间的比较，distinct方法时调用Object的equals方法进行对象的比较的，如果你有自己的比较规则，可以重写equals方法。

    Stream<String> uniqueAnimals = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")

            .distinct();

上面代码去重之后的结果是： ["Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"]

五、Sorted排序

默认的情况下，sorted是按照字母的自然顺序进行排序。如下代码的排序结果是：[Giraffe, Lemur, Lion, Monkey]，字数按顺序G在L前面，L在M前面。第一位无法区分顺序，就比较第二位字母。

    Stream<String> alphabeticOrder = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")

            .sorted();

有的时候，我们希望排序的规则能够自定义，这就需要使用到Comparator。有的朋友这里可能忘了，可以自行回顾一下java基础的Comparator和Comparable接口。下面的代码是根据字符串的长度排序，排序结果是：[Lion, Lemur, Monkey, Giraffe]

    Stream<String> lengthOrder = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")

            .sorted(Comparator.comparing(String::length));

六、Map数据转换处理

map()函数的作用是将管道流中的每一个元素，以某种规则转换为另外一个元素。下面代码处理过的管道中的元素为： [monkey, lion, giraffe, lemur]，所有元素的字母全部小写。

    Stream<String> lowerCase = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")

            .map(String::toLowerCase);

    //这两种写法的实现效果是一样的，一个是lambda表达式，一个是函数引用的方式

    Stream<String> lowerCase = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")

            .map(s -> s.toLowerCase());

map()函数不仅可以处理数据，还可以转换数据的类型。如下：

    IntStream lengths = Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur")

            .mapToInt(String::length);

上面代码的处理结果是：[6, 4, 7, 5]，规则是字符串的长度。将管道流的字符串，使用mapToInt方法，以String::length为规则进行转换。当然除了mapToInt，还为我们提供了mapToDouble()和mapToLong()方法。我们可以通过自定义转换规则函数，返回int、double、long类型的返回值。

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