From fd76eba770f3a0f378b3051208ff071999aca934 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xiangflight Date: Thu, 29 Aug 2019 19:44:18 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?revision[14]=20Optional=E7=B1=BB?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/book/14-Streams.md | 19 +++++++++---------- 1 file changed, 9 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/docs/book/14-Streams.md b/docs/book/14-Streams.md index 7d4340f..37fa8f3 100644 --- a/docs/book/14-Streams.md +++ b/docs/book/14-Streams.md @@ -732,6 +732,7 @@ Not much of a cheese shop really is it 幸运的是，我们稍后就会知道如何解决这个问题。 + ## 中间操作 中间操作用于从一个流中获取对象，并将对象作为另一个流从后端输出，以连接到其他操作。 @@ -983,9 +984,9 @@ class FunctionMap3 { ### 在 `map()` 中组合流 -假设我们现在有了一个传入的元素流，并且打算对流元素使用 `map()` 函数。现在你已经找到了一些可爱并独一无二的函数功能，但是问题来了：这个函数功能是产生一个流。我们想要的只是产生流的元素，生成的却是一个元素流的流。 +假设我们现在有了一个传入的元素流，并且打算对流元素使用 `map()` 函数。现在你已经找到了一些可爱并独一无二的函数功能，但是问题来了：这个函数功能是产生一个流。我们想要产生一个元素流，而实际却产生了一个元素流的流。 -`flatMap()` 在这里做了两件事情：获取流产生（ stream-producing）函数，并将其应用于新到的元素（如 `map()` 所做的），然后获取每一个流并将其“扁平”为元素。所以它的输出只是元素。 +`flatMap()` 做了两件事：将产生流的函数应用在每个元素上（与 `map()` 所做的相同），然后将每个流都扁平化为元素，因而最终产生的仅仅是元素。 `flatMap(Function)`：当 `Function` 产生流时使用。 @@ -995,7 +996,7 @@ class FunctionMap3 { `flatMapToDouble(Function)`：当 `Function` 产生 `DoubleStream` 时使用。 -为了弄清它的工作原理，我们从 `map()` 的一个刻意设计的函数开。该函数接受一个整数并产生一个字符串流： +为了弄清它的工作原理，我们从传入一个刻意设计的函数给 `map()` 开始。该函数接受一个整数并产生一个字符串流： ```java // streams/StreamOfStreams.java @@ -1018,7 +1019,7 @@ java.util.stream.ReferencePipeline$Head java.util.stream.ReferencePipeline$Head ``` -我们天真的希望能够得到字符串流，但是结果却是流元素为“Head”流的流。我们可以使用 `flatMap()` 解决这个问题： +我们天真地希望能够得到字符串流，但实际得到的却是“Head”流的流。我们可以使用 `flatMap()` 解决这个问题： ```java // streams/FlatMap.java @@ -1046,9 +1047,9 @@ Fozzie Beaker ``` -从映射返回的每个流都会自动扁平为其组件字符串。 +从映射返回的每个流都会自动扁平为组成它的字符串。 -如下是另一演示，我们从一个整数流开始，使用每一个整数去创建更多的随机数。 +下面是另一个演示，我们从一个整数流开始，然后使用每一个整数去创建更多的随机数。 ```java // streams/StreamOfRandoms.java @@ -1071,7 +1072,7 @@ public class StreamOfRandoms { 58 -1 55 93 -1 61 61 29 -1 68 0 22 7 -1 88 28 51 89 9 -1 ``` -在这里我们引入了 `concat()`，它以参数顺序组合了两个流。 如此，我们在每个随机 `Integer` 流的末尾添加一个 -1 作为标记。你可以看到最终流确实是从一组扁平流中创建的。 +在这里我们引入了 `concat()`，它以参数顺序组合两个流。 如此，我们在每个随机 `Integer` 流的末尾添加一个 -1 作为标记。你可以看到最终流确实是从一组扁平流中创建的。 因为 `rand.ints()` 产生的是一个 `IntStream`，所以我必须使用 `flatMap()`、`concat()` 和 `of()` 的特定整数形式。 @@ -1098,7 +1099,7 @@ public class FileToWords { **注意**：`\\W+` 是一个正则表达式。他表示“非单词字符”，`+` 表示“可以出现一次或者多次”。小写形式的 `\\w` 表示“单词字符”。 -我们之前遇到的问题是 `Pattern.compile().splitAsStream()` 产生的结果为流，这意味着当我们只是想要一个简单的单词流时，在传入的行流（stream of lines）上调用 `map()` 会产生一个单词流的流。幸运的是，`flatMap()` 可以将元素流的流扁平为一个简单的元素流。或者，我们可以使用 `String.split()` 生成一个数组，其可以被 `Arrays.stream()` 转化成为流： +我们之前遇到的问题是 `Pattern.compile().splitAsStream()` 产生的结果为流，这意味着当我们只是想要一个简单的单词流时，在传入的行流（stream of lines）上调用 `map()` 会产生一个单词流的流。幸运的是，`flatMap()` 可以将元素流的流扁平化为一个简单的元素流。或者，我们可以使用 `String.split()` 生成一个数组，其可以被 `Arrays.stream()` 转化成为流： ```java .flatMap(line -> Arrays.stream(line.split("\\W+")))) @@ -1131,8 +1132,6 @@ Not much of a cheese shop really 在 `System.out.format()` 中的 `%s` 表明参数为 **String** 类型。 - - ## Optional类