Java流中的map算子和flatMap算子的区别

map算子和flatMap算子

map和flatMap都是映射（转换），那么他们之间究竟有什么区别呢？

1.我们先简单了解下map算子：

 @org.junit.Test
 public void test1(){
	List<String> words = Arrays.asList("hello","world");
	words.stream()
	.map(String::length)  //使用了方法引用，将String类型转换为int类型
	.forEach(System.out::println);
 }
//输出：5   5

map是流的中间操作， Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper)

传入一个Function函数式接口，返回一个流。关于函数式接口和lambda表达式可以看我之前的随笔。

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2.再看个例子，来简单了解下两者间的区别，先着重思考一下下面的案例用map会有什么问题？

​ 需求：传入一个集合 list = Arrays.asList("hello","Hello")

​ 要求：输出：h,e,l,o,H （单词里面的每一个字母去重 ，并且进行打印）

 @org.junit.Test
 public void test2(){  //错误演示
	 List<String> list = Arrays.asList("hello","Hello");//h,e,l,o,H
	 list.stream()
	 .map(m->m.split(""))
	 .distinct()
	 .collect(toList())
	 .stream()
	 .forEach(System.out::println);
 }

那么输出结果符合我们的需求吗？

//输出结果：这俩行是个什么鬼？
[Ljava.lang.String;@51e2adc7
[Ljava.lang.String;@1a8a8f7c

这显然不符合我们的要求，那究竟是哪里出错了呢？我们一步一步分析一下：

1.Stream baseRDD = list.stream(); 将集合转换为流

2.Stream<String[]> mapRDD= baseRDD.map(w->w.split("")); 调用map算子，转换

3.Stream<String[]> distinctRDD= mapRDD.distinct(); 调用distinct算子，去重

4.List<String[]> collectRDD = distinctRDD.collect(toList()); 流转换为集合，最后输出

我们一步一步分析下来，看起来是不是还是没问题呢？接下来让我们再改写一下：

@org.junit.Test
public void test3(){

	List<String> words =  Arrays.asList("hello","Hello");//h,e,l,o,H
	Stream<String[]> mapRDD =  words.stream()
	.map(word->word.split(""));
	mapRDD.map(Arrays::stream)
	.distinct()
	.collect(toList())
	.stream()
	.forEach(System.out::println);

}

//输出：这又是个什么鬼？？？是不是越来越迷糊了，不要着急
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@2353b3e6
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@631330c

再来一步一步分析一下：

Stream<String[]> map1RDD = words.stream().map(word->word.split("")); 转换

Stream<Stream> map2RDD = map1RDD.map(d->Arrays.stream(d));

Stream<Stream> distinctRDD = map2RDD.distinct();

List<Stream> finalList = distinctRDD.collect(toList());

这里我们需要注意的是：map转化（输入一个类型，返回另外一个类型）

​ 输入类型的值（值的类型是上一个数据集的泛型）

​ 输出数据的类型会作为下一个数据集的泛型

还是不理解？没关系，等会我们通过图来深刻理解一下。

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那flatMap算子呢？

@org.junit.Test
public void test4(){
	List<String> words =  Arrays.asList("hello","Hello");//h,e,l,o,H
	words.stream()
	.map(word->word.split(""))
	.flatMap(d->{
		      Stream<String> stream = Arrays.stream(d);
		return Arrays.stream(d);
	})
	.distinct()
	.forEach(System.out::println);
}

//输出
heloH

居然成功实现了需求，这两者究竟有什么区别呢？我们通过图画来更加生动形象的了解下（画图不易，值得一赞）

对比一下flatMap算子：

这样就一目了然了！！！

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总结一下：

​ map算子：map返回值类型就是新的数据集的泛型

​ flatMap算子: flatMap算子返回类型就是新的数据集的类型

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最后再看个案例：

​ 需求：输入：【1，2，3】【3，4】

​ 输出：【（1，3），（1，4），（2，3），（2，4），（3，3），（3，4）】

@org.junit.Test
public void test7(){
	//集合（.stream()）
	List<Integer> number1 = Arrays.asList(1,2,3);
	List<Integer> number2 = Arrays.asList(4,5);
	/**
	 * 倒着推理一下 ：
	 *   最终的结果（终端）： List<int[]>
	 *   终端操作的上一个操作：Stream<int[]>
	 *
	 */
    List<int[]> pairs = number1.stream()
    .flatMap(i->{
//	    	 Stream<int[]> stream =
//	    			 number2.stream().map(j->new int[]{i,j});
    	return number2.stream().map(j->new int[]{i,j});
    })
    .collect(toList());

    Stream<int[]> intArrayRDD =  pairs.stream();
    intArrayRDD.forEach(arr->{
    	for(int i : arr){
    		System.out.print(i+" ");
    	}
    	System.out.println();
    });
}//OK

至此，map算子和flatMap算子就介绍完毕了！

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