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。
文章目录
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[]> 或 Stream<List<LineItem>> 或 Stream<Stream<String>> 想 将 2 级 Stream 扁平化为一级，如 Stream<String> 或 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stream或Stream＜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