在使用 Java 的新特性 Collectors.toMap() 将 List 转换为 Map 时存在一些不容易发现的问题,这里总结一下备查. 空指针风险 java.lang.NullPointerException 当 List 中有 null 值的时候,使用 Collectors.toMap() 转为 Map 时,会报 java.lang.NullPointerException,如下: List<SdsTest> sdsTests = new ArrayList<>(); S

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

Stream是 Java 8新增加的类,用来补充集合类. Stream代表数据流,流中的数据元素的数量可能是有限的,也可能是无限的. Stream和其它集合类的区别在于:其它集合类主要关注与有限数量的数据的访问和有效管理(增删改),而Stream并没有提供访问和管理元素的方式,而是通过声明数据源的方式,利用可计算的操作在数据源上执行,当然BaseStream.iterator()和BaseStream.spliterator()操作提供了遍历元素的方法. Java Stream提供了提供了串行和

jdk1.8.0_144 Map是Java三种集合中的一种位于java.util包中,Map作为一个接口存在定义了这种数据结构的一些基础操作,它的最终实现类有很多:HashMap.TreeMap.SortedMap等等,这些最终的子类大多有一个共同的抽象父类AbstractMap.在AbstractMap中实现了大多数Map实现公共的方法.本文介绍Map接口定义了哪些方法,同时JDK8又新增了哪些. Map翻译为“映射”,它如同字典一样,给定一个key值,就能直接定位value值,它的存储结构为

java stream 原理 需求 从"Apple" "Bug" "ABC" "Dog"中选出以A开头的名字,然后从中选出最长的一个,并输出其长度 1. 最直白的实现 缺点 迭代次数过多 频繁产生中间结果,性能无法接受 2. 平常写法 int longest = 0; for(String str : strings){ if(str.startsWith("A")){// 1. filter(), 保留以

Java 8 – Filter a Map examplesFew Java examples to show you how to filter a Map with Java 8 stream API. Before Java 8 : Map<Integer, String> map = new HashMap<>(); map.put(1, "linode.com"); map.put(2, "heroku.com"); String

Java Stream API进阶篇 本文github地址 上一节介绍了部分Stream常见接口方法,理解起来并不困难,但Stream的用法不止于此,本节我们将仍然以Stream为例,介绍流的规约操作. 规约操作(reduction operation)又被称作折叠操作(fold),是通过某个连接动作将所有元素汇总成一个汇总结果的过程.元素求和.求最大值或最小值.求出元素总个数.将所有元素转换成一个列表或集合,都属于规约操作.Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect(

导读 作者计划把Java Stream写成一个系列的文章,本文只是其中一节.更多内容期待您关注我的号! 一.什么是Java Stream? Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的,并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性,它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率.从笔者之前看过的调查文章显示,绝大部分的开发者使用的JDK版本是java 8,其中Java Stream和lambda功不可没. Java Stream就是一个数据流经的管道,并且在管道中对

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

一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前写过的文章中,曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API.在使用的过程中分为三个阶段.在开始本文之前,我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段,如图: 第一阶段(图中蓝色):将集合.数组.或行文本文件转换为java Stream管道流 第二阶段(图中虚线部分):管道流式数据处理操作,处理管道中的每一个元素.上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素. 第三阶段(图中绿色):管道流结果处理操

# Java Software Engineer Skill Map## Basic### Core Java- Java The Complete Reference Ninth Edition.pdf * Core + Basic Language Characteristics - Data Types - Syntax - Control Flow + Object-Oriented - Class - Object - Method - Interface - Inheritance

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 .forEa

两个星期以前,就有读者强烈要求我写一篇 Java Stream 流的文章,我说市面上不是已经有很多了吗,结果你猜他怎么说:"就想看你写的啊!"你看你看,多么苍白的喜欢啊.那就"勉为其难"写一篇吧,嘻嘻. 单从"Stream"这个单词上来看,它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系.实际上呢,没毛关系.Java 8 新增的 Stream 是为了解放程序员操作集合(Collection)时的生产

目录 简介 Collectors.toList() Collectors.toSet() Collectors.toCollection() Collectors.toMap() Collectors.collectingAndThen() Collectors.joining() Collectors.counting() Collectors.summarizingDouble/Long/Int() Collectors.averagingDouble/Long/Int() Collecto

一.什么是Java Stream API? Java Stream函数式编程接口最初是在Java 8中引入的,并且与lambda一起成为Java开发的里程碑式的功能特性,它极大的方便了开放人员处理集合类数据的效率.从笔者之前看过的调查文章显示,绝大部分的开发者使用的JDK版本是java 8,其中Java Stream和lambda功不可没. Java Stream就是一个数据流经的管道,并且在管道中对数据进行操作,然后流入下一个管道.有学过linux 管道的同学应该会很容易就理解.在没有Java

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构

不得不说,使用Java Stream操作集合实在是太好用了,不过最近在观察生产环境错误日志时,发现偶尔会出现以下2个异常: java.lang.NullPointerException java.util.NoSuchElementException 因此本篇博客总结下使用Java Stream的部分场景以及如何避免上述的2个异常: 提取集合中的某一列(普通提取.去重) 按条件过滤集合 求和 最大值/最小值/平均值 1. 数据准备 首先定义下Friend类: package com.zwwhnl

前言 Java 8 的 Stream 使得代码更加简洁易懂,本篇文章深入分析 Java Stream 的工作原理,并探讨 Steam 的性能问题. Java 8 集合中的 Stream 相当于高级版的 Iterator,它可以通过 Lambda 表达式对集合进行各种非常便利.高效的聚合操作(Aggregate Operation),或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation). Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted.filter.map等类似.我们在应用层

概念 Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作,比如:筛选.排序.聚合等. Stream 的操作符大体上分为两种:中间操作符和终止操作符 中间操作符 对于数据流来说,中间操作符在执行制定处理程序后,数据流依然可以传递给下一级的操作符. 中间操作符包含8种(排除了parallel,sequential,这两个操作并不涉及到对数据流的加工操作): map(mapToInt,mapToLong,mapToDouble) 转换操作符,把比如A-

Collector的使用 使用Java Stream流操作数据时,经常会用到各种Collector收集器来进行数据收集. 这里便深入了解一点去了解Collector的工作原理和如何自定义Collector. 使用例子为: // String joining String foodNameList1 = foodList.stream().map(Food::getSimpleName).collect(Collectors.joining(",")); String foodNameL

全面吃透JAVA Stream流操作,让代码更加的优雅 在JAVA中,涉及到对数组.Collection等集合类中的元素进行操作的时候,通常会通过循环的方式进行逐个处理,或者使用Stream的方式进行处理. 例如,现在有这么一个需求: 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 在JAVA7及之前的代码中,我们会可以照如下的方式进行实现: /** * [常规方式] * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 * * @param sen