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https://github.com/LingCoder/OnJava8.git
synced 2026-09-01 04:07:51 +08:00
LingCoder
@@ -646,7 +646,7 @@ public class FunctionalAnnotation {
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4. 如果返回值类型与参数类型一致，则是一个运算符：单个参数使用 `UnaryOperator`，两个参数使用 `BinaryOperator`。
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5. 如果接收两个参数且返回值为布尔值，则是一个谓词（Predicate）。
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5. 如果接收两个参数且返回值为布尔值，则是一个断言（Predicate）。
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6. 如果接收的两个参数类型不同，则名称中有一个 `Bi`。
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@@ -1683,15 +1683,15 @@ Signal(dash)
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## 终端操作
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这些操作接收一个流并产生一个最终结果；它们不会向后端流提供任何东西。因此，终端操作总是你在管道中做的最后一件事情。
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以下操作将会获取流的最终结果。至此我们无法再继续往后传递流。可以说，终端操作总是我们在流管道中所做的最后一件事。
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<!-- Convert to an Array -->
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### 转化为数组
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### 数组
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- `toArray()`：将流转换成适当类型的数组。
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- `toArray(generator)`：在特殊情况下，生成器用于分配自定义的数组存储。
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- `toArray(generator)`：在特殊情况下，生成自定义类型的数组。
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这组方法在流操作产生的结果必须是数组形式时很有用。假如我们想在流里复用获取的随机数，可以将他们保存到数组中。代码示例:
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当我们需要得到数组类型的数据以便于后续操作时，上面的方法就很有用。假设我们需要复用流产生的随机数时，就可以这么使用。代码示例:
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```java
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// streams/RandInts.java
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@@ -1706,19 +1706,19 @@ public class RandInts {
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}
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```
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上例将100个数值范围在 0 到 1000 之间的随机数流转换成为数组并将其存储在 `rints` 中，在每次调用 `rands()` 的时候可以重复获取相同的流。
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上例将100个数值范围在 0 到 1000 之间的随机数流转换成为数组并将其存储在 `rints` 中。这样一来，每次调用 `rands()` 的时候可以重复获取相同的整数流。
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<!-- Apply a Final Operation to Every Element -->
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### 应用最终操作
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### 循环
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- `forEach(Consumer)`：你已经看到过很多次 `System.out::println` 作为 **Consumer** 函数。
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- `forEach(Consumer)`常见如 `System.out::println` 作为 **Consumer** 函数。
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- `forEachOrdered(Consumer)`： 保证 `forEach` 按照原始流顺序操作。
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第一种形式：显式设计为任意顺序操作元素，仅在引入 `parallel()` 操作时才有意义。在 [并发编程](24-Concurrent-Programming.md) 章节之前我们不会深入研究这个问题。这里简单介绍下 `parallel()`：可实现多处理器并行操作。实现原理为将流分割为多个（通常数目为 CPU 核心数）并在不同处理器上分别执行操作。因为我们采用的是内部迭代，而不是外部迭代，所以这是可能实现的。
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第一种形式：无序操作，仅在引入并行流时才有意义。在 [并发编程](24-Concurrent-Programming.md) 章节之前我们不会深入研究这个问题。这里简单介绍下 `parallel()`：可实现多处理器并行操作。实现原理为将流分割为多个（通常数目为 CPU 核心数）并在不同处理器上分别执行操作。因为我们采用的是内部迭代，而不是外部迭代，所以这是可能实现的。
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`parallel()` 看似简单，实则棘手。更多内容将在稍后的 [并发编程](24-Concurrent-Programming.md) 章节中学习。
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下例引入了 `parallel()` 来帮助理解 `forEachOrdered(Consumer)` 的作用和使用场景。代码示例：
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下例引入 `parallel()` 来帮助理解 `forEachOrdered(Consumer)` 的作用和使用场景。代码示例：
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```java
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// streams/ForEach.java
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@@ -1756,7 +1756,7 @@ public class ForEach {
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<!-- Collecting -->
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### 收集
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### 集合
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- `collect(Collector)`：使用 **Collector** 收集流元素到结果集合中。
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- `collect(Supplier, BiConsumer, BiConsumer)`：同上，第一个参数 **Supplier** 创建了一个新结果集合，第二个参数 **BiConsumer** 将下一个元素包含到结果中，第三个参数 **BiConsumer** 用于将两个值组合起来。
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@@ -1798,7 +1798,7 @@ stream, streams, throws, toCollection, trim, util,
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void, words2]
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```
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**Files.**`lines()` 打开 **Path** 并将其转换成为行流。下一行代码将匹配一个或多个非单词字符（`\\w+`）行进行分割，然后使用 **Arrays.**`stream()` 将其转化成为流，并将结果扁平映射成为单词流。使用 `matches(\\d+)` 查找并移除全数字字符串（**注意**,`words2` 是通过的）。接下来我们使用 **String.**`trim()` 去除单词两边的空白，`filter()` 过滤所有长度小于3的单词，紧接着只获取100个单词，最后将其保存到 **TreeSet** 中。
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**Files.**`lines()` 打开 **Path** 并将其转换成为行流。下一行代码将匹配一个或多个非单词字符（`\\w+`）行进行分割，然后使用 **Arrays.**`stream()` 将其转化成为流，并将结果展平映射成为单词流。使用 `matches(\\d+)` 查找并移除全数字字符串（**注意**,`words2` 是通过的）。接下来我们使用 **String.**`trim()` 去除单词两边的空白，`filter()` 过滤所有长度小于3的单词，紧接着只获取100个单词，最后将其保存到 **TreeSet** 中。
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<!--
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Files.lines() opens the Path and turns it into a Stream oflines. The next line splits those lines on boundaries of one or morenon-word characters (\\W+), which produces an array which is turnedinto a Stream with Arrays.stream(), and the result is flat-mapped back into a Stream of words. The matches(\\d+) finds
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@@ -1858,7 +1858,7 @@ public class MapCollector {
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在这里，我们只使用最简单形式的 `Collectors.toMap()`，这个方法值需要一个可以从流中获取键值对的函数。还有其他重载形式，其中一种形式是在遇到键值冲突时，需要一个函数来处理这种情况。
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在大多数情况下，你可以在 `java.util.stream.Collectors`寻找到你想要的预先定义好的 **Collector**。在少数情况下当你找不到想要的时候，你可以使用第二种形式的 ` collect()`。 我基本上把它留作更高级的练习，但是这里有一个例子给出了基本想法：
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大多数情况下，`java.util.stream.Collectors` 中预设的 **Collector** 就能满足我们的要求。除此之外，你还可以使用第二种形式的 `collect()`。 我把它留作更高级的练习，下例给出基本用法：
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<!--
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The capChars randomly-generated Iterator of capitalletters starts as a stream, then the iterator() method allows us touse it in the stream() method
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@@ -1893,13 +1893,13 @@ cheese
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<!-- Combining All Stream Elements -->
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### 组合所有流元素
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### 组合
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- `reduce(BinaryOperator)`：使用 **BinaryOperator** 来组合所有流中的元素。因为流可能为空，其返回值为 **Optional**。
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- `reduce(identity, BinaryOperator)`：功能同上，但是使用 **identity** 作为其组合的初始值。因此如果流为空，**identity** 就是结果。
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- `reduce(identity, BiFunction, BinaryOperator)`：这个形式更为复杂（所以我们不会介绍它），在这里被提到是因为它使用起来会更有效。通常，你可以显式地组合 `map()` 和 `reduce()` 来更简单的表达它。
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- `reduce(identity, BiFunction, BinaryOperator)`：更复杂的使用形式（暂不介绍），这里把它包含在内，因为它可以提高效率。通常，我们可以显式地组合 `map()` 和 `reduce()` 来更简单的表达它。
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如下是一个用于演示 `reduce()` 的示例：
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下面来看下 `reduce` 的代码示例：
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```java
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// streams/Reduce.java
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@@ -1946,20 +1946,20 @@ Frobnitz(7)
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Frobnitz(29)
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```
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**Frobnitz** 包含了一个名为 `supply()` 的生成器；因为这个方法对于 `Supplier<Frobnitz>` 是签名兼容的，我们可以将其方法引用传递给 `Stream.generate()`（这种签名兼容性被称作结构一致性）。我们使用没有给“起始值”的 `reduce()`方法，这意味着它的返回值是 **Optional** 类型的。`Optional.ifPresent()` 只有在结果非空的时候才会调用 `Consumer<Frobnitz>` （`println` 方法可以被调用是因为 **Frobnitz** 可以通过 `toString()` 方法转换成 **String**）。
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**Frobnitz** 包含了一个名为 `supply()` 的生成器；因为这个方法对于 `Supplier<Frobnitz>` 是签名兼容的，我们可以将其方法引用传递给 `Stream.generate()`（这种签名兼容性被称作结构一致性）。无“初始值”的 `reduce()`方法返回值是 **Optional** 类型。`Optional.ifPresent()` 只有在结果非空的时候才会调用 `Consumer<Frobnitz>` （`println` 方法可以被调用是因为 **Frobnitz** 可以通过 `toString()` 方法转换成 **String**）。
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Lambda 表达式中的第一个参数 `fr0` 是上一次调用 `reduce()` 的结果。而第二个参数 `fr1` 是从流传递过来的值。
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`reduce()` 中的 Lambda 表达式使用了三元表达式来获取结果，当其 size 小于 50 的时候获取 `fr0` 否则获取序列中的下一个值 `fr1`。因此你会取得第一个 size 小于 50 的 `Frobnitz`，只要找到了就这个结果就会紧紧地攥住它，即使有其他候选者出现。虽然这是一个非常奇怪的约束，但是它确实让你对 `reduce()` 有了更多的了解。
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`reduce()` 中的 Lambda 表达式使用了三元表达式来获取结果，当其长度小于 50 的时候获取 `fr0` 否则获取序列中的下一个值 `fr1`。当取得第一个长度小于 50 的 `Frobnitz`，只要得到结果就会忽略其他。这是个非常奇怪的约束， 也确实让我们对 `reduce()` 有了更多的了解。
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<!-- Matching -->
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### 匹配
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- `allMatch(Predicate)` ：如果流的每个元素根据提供的 **Predicate** 都返回 true 时，结果返回为 true。这个操作将会在第一个 false 之后短路；也就是不会在发生 false 之后继续执行计算。
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- `anyMatch(Predicate)`：如果流中的任意一个元素根据提供的 **Predicate** 返回 true 时，结果返回为 true。这个操作将会在第一个 true 之后短路；也就是不会在发生 true 之后继续执行计算。
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- `noneMatch(Predicate)`：如果流的每个元素根据提供的 **Predicate** 都返回 false 时，结果返回为 true。这个操作将会在第一个 true 之后短路；也就是不会在发生 true 之后继续执行计算。
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- `allMatch(Predicate)` ：如果流的每个元素根据提供的 **Predicate** 都返回 true 时，结果返回为 true。在第一个 false 时，则停止执行计算。
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- `anyMatch(Predicate)`：如果流中的任意一个元素根据提供的 **Predicate** 返回 true 时，结果返回为 true。在第一个 false 是停止执行计算。
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- `noneMatch(Predicate)`：如果流的每个元素根据提供的 **Predicate** 都返回 false 时，结果返回为 true。在第一个 true 时停止执行计算。
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你已经在 `Prime.java` 中看到了 `noneMatch()` 的示例；` allMatch()` 和 `anyMatch()` 的用法基本上是等同的。让我们探究短路行为。为了创建消除冗余代码的 ` show()` 方法，我们必须首先发现如何统一地描述所有三个匹配器操作，然后将其转换为称作 **Matcher** 的接口：
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我们已经在 `Prime.java` 中看到了 `noneMatch()` 的示例；`allMatch()` 和 `anyMatch()` 的用法基本上是等同的。下面我们来探究一下短路行为。为了消除冗余代码，我们创建了 `show()`。首先我们必须治到如何统一地描述这三个匹配器的操作，然后再将其转换为 **Matcher** 接口。代码示例：
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```java
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// streams/Matching.java
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@@ -2001,15 +2001,17 @@ public class Matching {
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 true
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```
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**BiPredicate** 是一个二元谓词，这意味着它只能接受两个参数并且只返回 true 或者 false。它的第一个参数是我们要测试的流，第二个参数是一个谓词 **Predicate**。因为 **Matcher** 适用于所有的 **Stream::*Match** 方法形式，所以我们可以传递每一个到 `show()` 中。`match.test()` 的调用会被转换成 **Stream::*Match** 函数的调用。
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**BiPredicate** 是一个二元断言，它只能接受两个参数且只返回 true 或者 false。它的第一个参数是我们要测试的流，第二个参数是一个断言 **Predicate**。**Matcher** 适用于所有的 **Stream::\*Match** 方法，所以我们可以传递每一个到 `show()` 中。`match.test()` 的调用会被转换成 **Stream::\*Match** 函数的调用。
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`show()` 获取两个参数，**Matcher** 匹配器和用于表示谓词测试 **n < val** 中最大值的 **val**。这个方法生成一个从 1 到 9 的整数流。`peek()` 是用于向我们展示测试在短路之前的情况。你可以在输出中发现每一次短路都会发生。
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`show()` 获取两个参数，**Matcher** 匹配器和用于表示断言测试 **n < val** 中最大值的 **val**。这个方法生成一个1-9之间的整数流。`peek()` 是用于向我们展示测试在短路之前的情况。从输出中可以看到每次都发生了短路。
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### 元素查找
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### 查找
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- `findFirst()`：返回一个含有第一个流元素的 **Optional**，如果流为空返回 **Optional.empty**。
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- `findFirst()`：返回第一个流元素的 **Optional**，如果流为空返回 **Optional.empty**。
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- `findAny(`：返回含有任意流元素的 **Optional**，如果流为空返回 **Optional.empty**。
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代码示例：
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```java
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// streams/SelectElement.java
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import java.util.*;
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@@ -2038,7 +2040,7 @@ public class SelectElement {
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`findFirst()` 无论流是否为并行化的，总是会选择流中的第一个元素。对于非并行流，`findAny()`会选择流中的第一个元素（即使从定义上来看是选择任意元素）。在这个例子中，我们使用 `parallel()` 来并行流从而引入 `findAny()` 选择非第一个流元素的可能性。
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如果必须选择流中最后一个元素，那就使用 ` reduce()`：
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如果必须选择流中最后一个元素，那就使用 `reduce()`。代码示例：
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```java
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// streams/LastElement.java
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@@ -2076,7 +2078,7 @@ three
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- `max(Comparator)`：根据所传入的 **Comparator** 所决定的“最大”元素。
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- `min(Comparator)`：根据所传入的 **Comparator** 所决定的“最小”元素。
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字符串类型有预先定义好的 **Comparator**，这简化了我们的示例：
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**String** 类型有预设的 **Comparator** 实现。代码示例：
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```java
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// streams/Informational.java
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@@ -2113,9 +2115,9 @@ you
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### 数字流信息
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- `average()` ：求取流元素平均值。
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- `max()` 和 `min()`：因为这些操作在数字流上面，所以不需要 **Comparator**。
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- `max()` 和 `min()`：数值流操作无需 **Comparator**。
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- `sum()`：对所有流元素进行求和。
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- `summaryStatistics()`：生成可能有用的数据。目前还不太清楚他们为什么觉得有必要这样做，因为你可以使用直接的方法产生所有的数据。
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- `summaryStatistics()`：生成可能有用的数据。目前并不太清楚这个方法存在的必要性，因为我们其实可以用更直接的方法获得需要的数据。
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```java
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// streams/NumericStreamInfo.java
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@@ -2142,11 +2144,11 @@ public class NumericStreamInfo {
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IntSummaryStatistics{count=100, sum=50794, min=8, average=507.940000, max=998}
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这些操作对于 **LongStream** 和 **DoubleStream** 也同样适用。
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上例操作对于 **LongStream** 和 **DoubleStream** 同样适用。
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## 本章小结
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流改变并极大地提升了 Java 编程的性质，并可能极大地阻止了 Java 编程人员向诸如 Scala 这种函数式语言的流动。在本书的剩余部分，我们将尽可能地使用流。
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流式操作改变并极大地提升了 Java 语言的可编程性，并可能极大地阻止了 Java 编程人员向诸如 Scala 这种函数式语言的流转。在本书的剩余部分，我们将尽可能地使用流。
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<!-- 分页 -->
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@@ -1613,7 +1613,7 @@ Brasilia
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| **Iterator\<T\> iterator() Spliterator\<T\> spliterator()** | 返回一个迭代器来遍历集合中的元素。 **Spliterators** 更复杂一些，它用在并发场景 |
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| **boolean remove(Object)** | 如果目标集合包含该参数，则在集合中删除该参数，如果成功删除则返回 **true** 。（“可选的”） |
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| **boolean removeAll(Collection\<?\>)** | 删除目标集合中，参数集合所包含的全部元素。如果有元素被成功删除则返回 **true** 。 （“可选的”） |
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| **boolean removeIf(Predicate\<? super E\>)** | 删除此集合中，满足给定谓词（predicate）的所有元素 |
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| **boolean removeIf(Predicate\<? super E\>)** | 删除此集合中，满足给定断言（predicate）的所有元素 |
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| **Stream\<E\> stream() Stream\<E\> parallelStream()** | 返回由该 **Collection** 中元素所组成的一个 **Stream** |
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| **int size()** | 返回集合中所包含元素的个数 |
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| **Object[] toArrat()** | 返回包含该集合所有元素的一个数组 |
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