Java8 - Streams flatMap()

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Java8 - Streams flatMap()相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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官方文档

https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Stream.html


What is flatMap()?

# Stream<String[]>
# Stream<Stream<String>>
# String[][]

[
  [1, 2],
  [3, 4],
  [5, 6]
]

它由一个 2 级 Stream 或一个二维数组组成 。

在 Java 8 中,我们可以使用 flatMap 将上述 2 级 Stream 转换为一级 Stream 或将 二维数组转换为 一维数组。

# Stream<String>
# String[]

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

简言之, flatmap方法让你把一个流中的每个值都换成另一个流,然后把所有的流连接
起来成为一个流。

看一个简单的例子: 使用flatMap找出单词列表中各不相同的字符


Why flat a Stream?

处理包含多个级别的 Stream ,比如 Stream<String[]>Stream<List<LineItem>>Stream<Stream<String>> 想 将 2 级 Stream 扁平化为一级,如 Stream<String>Stream<LineItem>,这样就可以轻松地循环 Stream 并对其进行处理。

来看个简单的功能实现,以及常犯的一些错误。

需求: 有 "a", "b", "c", "d", "e", "f" 三个数组,要求输出 除去a之后的数据

 /**
     * filter out the a and print out all the characters
     */
    private static void filterAndPrintCharacters() 

        String[][] array = new String[][]"a", "b", "c", "d", "e", "f";

        // convert  array to a stream
        Stream<String[]> stream = Arrays.stream(array);

        // array to a stream [same result]
        Stream<String[]> array1 = Stream.of(array);


        log.info("==========错误的方式一===============");

        //    x is a String[], not String!
        List<String[]> result = stream.filter(x -> !x.equals("a"))
                .collect(Collectors.toList());

        log.info(String.valueOf(result.size()));
        result.forEach(x -> log.info(Arrays.toString(x)));

        log.info("==========错误的方式二===============");

        List<String[]> result1 = Arrays.stream(array).filter(x -> 
            for (String s : x)    // really?
                if (s.equals("a")) 
                    return false;
                
            
            return true;
        ).collect(Collectors.toList());

        log.info(String.valueOf(result1.size()));
        result1.forEach(x -> log.info(Arrays.toString(x)));


        log.info("============正确的方式 flatMap=============");

        log.info("============先测试转换成一维数组=============");
        // [a, b, c, d, e, f]
        String[] objects = Arrays.stream(array)
                .flatMap(Stream::of)
                .toArray(String[]::new);
        Arrays.stream(objects).forEach(x -> log.info("|---->", x));

        log.info("============开始处理=============");
        List<String> collect = Arrays.stream(array)
                .flatMap(Stream::of)
                .filter(x -> !x.equals("a"))
                .collect(Collectors.toList());

        collect.forEach(x -> log.info(x));
        log.info("============处理结束=============");

    

我们先看看:

[错误的方式一]

filter(x -> !x.equals("a"))  // x 是数组 ,而非字符串 

[错误的方式二]

x -> 
  for (String s : x)    // really?
         if (s.equals("a")) 
             return false;
         
     
     return true;
    //  会把整个 [a, b] 过滤出去,而非我们想要过滤的 a 

[正确的方式 ]

// flatMap 将二维数组转换成意味数组, 或者可以说是从 Stream<String[]> 转换成Stream<String>.

String[][] array = new String[][]"a", "b", "c", "d", "e", "f";

  // Java 8
  String[] result = Stream.of(array)  // Stream<String[]>
          .flatMap(Stream::of)        // Stream<String>
          .toArray(String[]::new);    // [a, b, c, d, e, f]

  Arrays.stream(objects).forEach(x -> log.info("|---->", x));

接下来我们就可以很轻松地过滤出来 a了, 就得到了一下最终版本

 List<String> collect = Arrays.stream(array)
                .flatMap(Stream::of)
                .filter(x -> !x.equals("a"))
                .collect(Collectors.toList());

 collect.forEach(x -> log.info(x));

【小结】

Stream#flatMap 可以将 2 levels Stream 转换成 1 level Stream.

Stream<String[]>      -> flatMap ->	Stream<String>
Stream<Set<String>>   -> flatMap ->	Stream<String>
Stream<List<String>>  -> flatMap ->	Stream<String>
Stream<List<Object>>  -> flatMap ->	Stream<Object>


Demo

需求1:Find all books

分析: 使用 stream 将List转换为对象流,每个对象都包含一组书籍,使用flatMap生成包含所有对象中所有书籍的流。过滤掉包含单词cloud的书,并收集一个Set以便于删除重复的书。

 private static void findAllBooks() 

        Developer o1 = new Developer();
        o1.setName("artisan");
        o1.addBook("Java 8 in Action");
        o1.addBook("Spring Boot in Action");
        o1.addBook("Effective Java (3nd Edition)");

        Developer o2 = new Developer();
        o2.setName("小工匠");
        o2.addBook("Spring Cloud");
        o2.addBook("Effective Java (3nd Edition)");

        List<Developer> list = new ArrayList<>();
        list.add(o1);
        list.add(o2);


        // 这....Set of Set...(Set<Set<String>>)咋处理?
        Set<Set<String>> collect = list.stream().map(x -> x.getBook()).collect(Collectors.toSet());

        // 方式一
        Set<String> result = list.stream()
                .map(x -> x.getBook())
                .flatMap(Collection::stream)
                .filter(x -> !x.toLowerCase().contains("cloud"))
                .collect(Collectors.toSet());
        result.forEach(x -> log.info("element:------>", x));


        // 方式二
        // 当然了,map也可以不用,直接在flatMap中  x->x.getBook().stream()
        Set<String> result1 = list.stream()
                .flatMap(x -> x.getBook().stream())
                .filter(x -> !x.toLowerCase().contains("cloud"))
                .collect(Collectors.toSet());
        result1.forEach(x -> log.info("element:------>", x));

    

当然了 有个内部类

@Data
static class Developer 

     private Integer id;
     private String name;
     private Set<String> book;


     public void addBook(String book) 
         if (this.book == null) 
             this.book = new HashSet<>();
         
         this.book.add(book);
     

 

我们来来拆解下 【方式一】的处理过程如下


总结下每一步的输出:


需求2:Order and LineItems

订单是一个采购订单流,每个采购订单都包含一组行项目,然后使用flatMap生成一个包含所有订单中所有行项目的streamStream<LineItem>。此外,还添加了一个reduce操作来合计行项目的总金额 .

  private static void orderAndLineItems() 

        List<Order> orders = findAll();

        //  sum the order's total amount
        // 计算 order的total 总和
        BigDecimal reduce = orders.stream().map(Order::getTotal).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
        log.info(reduce.toString());

        // sum the line items' total amount
        // 计算 全部的 line的 price 总和
        
        // 方式一 先 map 再flatMap
        BigDecimal reduce1 = orders.stream()
                .map(Order::getLineItems)
                .flatMap(Collection::stream)
                .map(line -> line.getTotal())
                .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
        
        // 方式二  直接 flatMap
        BigDecimal reduce2 = orders.stream()
                .flatMap(order -> order.getLineItems().stream())
                .map(line -> line.getTotal())
                .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

        log.info(reduce1.toString());
        log.info(reduce2.toString());


    

  /**
     * 模拟数据
     *
     * @return
     */
    private static List<Order> findAll() 

        LineItem item1 = new LineItem(1, "apple", 1, new BigDecimal("1.20"), new BigDecimal("1.20"));
        LineItem item2 = new LineItem(2, "orange", 2, new BigDecimal(".50"), new BigDecimal("1.00"));
        Order order1 = new Order(1, "A0000001", Arrays.asList(item1, item2), new BigDecimal("2.20"));

        LineItem item3 = new LineItem(3, "monitor BenQ", 5, new BigDecimal("99.00"), new BigDecimal("495.00"));
        LineItem item4 = new LineItem(4, "monitor LG", 10, new BigDecimal("120.00"), new BigDecimal("1200.00"));
        Order order2 = new Order(2, "A0000002", Arrays.asList(item3, item4), new BigDecimal("1695.00"));

        LineItem item5 = new LineItem(5, "One Plus 8T", 3, new BigDecimal("499.00"), new BigDecimal("1497.00"));
        Order order3 = new Order(3, "A0000003", Arrays.asList(item5), new BigDecimal("1497.00"));

        return Arrays.asList(order1, order2, order3);

    


 @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class Order 
        private Integer id;
        private String invoice;
        private List<LineItem> lineItems;
        private BigDecimal total;
    


    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class LineItem 
        private Integer id;
        private String item;
        private Integer qty;
        private BigDecimal price;
        private BigDecimal total;
    
    

输出


需求3:Splits the line by spaces

读取一个文

以上是关于Java8 - Streams flatMap()的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Java8中map()和flatMap()的区别

JAVA8 flatMap和map的区别

JAVA8 flatMap和map的区别

Java8的flatMap如何处理有异常的函数

java8的Streams

别告诉我Java8都出来这么久了,你还搞不懂Stream的map和flatmap的区别?