JDK8的随笔(06)_Aggregate聚合操作之stream的抛砖引玉

Aggregate 聚合操作

嗯。项目开始小忙碌，最近一直没有更新。不能犯懒。。
JDK8中引进了Lambda表达式，Method Reference方法参照，以及default方法，static方法在interface中的使用。其实，这些也还都是铺垫，虽然说Lambda表达式的概念在JDK8没有出来的时候就开始炒作，但是我认为JDK8最引人注意的应该还是Aggregate 聚合操作的引入以及这个概念带来的一些思维方式的改变。
先不管写法是否丑陋效果是否有强加性，其实Aggregate的出现和实现方式都体现了当下一个简单著名算法的影子：MapReduce。

原创原文：blog.csdn.net/forevervip
下面开始依托javase的文档来粗粗了解一下聚合操作。

管道与数据流 pipelines and streams

在JDK8中，我们的collections后会“点”出来一个stream。

Person[] rosterAsArray = roster.toArray(new Person[roster.size()]);        roster        .stream()

这个stream即是这次的主角，数据流。
先看一个例子：
假设roster是一个List<Person>的list，那么我们如果循环这个list，可以采用下面的写法

for (Person p : roster) {    System.out.println(p.getName());}

而，如果使用stream的数据流写法则：

roster    .stream()    .forEach(e -> System.out.println(e.getName());

去掉回车的话，其实只有一行：

roster.stream().forEach(e -> System.out.println(e.getName());

stream后紧接着进行了一个forEach的操作，这个操作其实很多弱语言都有，比如javascript。而forEach中调用了一个Lambda表达式，表达式的内容很简单，其实就是一个打印。
forEach方法中使用的参数是：

forEach(Consumer<? super Integer>)

Consumer和上一篇中写到的Supplier类似，都是java.util.function中的函数式接口中的一员。
代码如下：

/* * Copyright (c) 2010, 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. * ORACLE PROPRIETARY/CONFIDENTIAL. Use is subject to license terms. */package java.util.function;import java.util.Objects;/** * Represents an operation that accepts a single input argument and returns no * result. Unlike most other functional interfaces, {@code Consumer} is expected * to operate via side-effects. * * <p>This is a <a href="package-summary.html">functional interface</a> * whose functional method is {@link #accept(Object)}. * * @param <T> the type of the input to the operation * * @since 1.8 */@FunctionalInterfacepublic interface Consumer<T> {    /**     * Performs this operation on the given argument.     *     * @param t the input argument     */    void accept(T t);    /**     * Returns a composed {@code Consumer} that performs, in sequence, this     * operation followed by the {@code after} operation. If performing either     * operation throws an exception, it is relayed to the caller of the     * composed operation.  If performing this operation throws an exception,     * the {@code after} operation will not be performed.     *     * @param after the operation to perform after this operation     * @return a composed {@code Consumer} that performs in sequence this     * operation followed by the {@code after} operation     * @throws NullPointerException if {@code after} is null     */    default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after) {        Objects.requireNonNull(after);        return (T t) -> { accept(t); after.accept(t); };    }}

可以看到，这里的accept方法即使我们的Lambda表达式要去实现的方法，这个实现以及方法很简单。不做多的说明。

继续看一个例子：
我们需要一个条件，符合条件的数据再进行打印的处理：

for (Person p : roster) {    if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {        System.out.println(p.getName());    }}

OK，采用stream的写法如下（一行太长，采用多行的写法）：

roster    .stream()    .filter(e -> e.getGender() == Person.Sex.MALE)    .forEach(e -> System.out.println(e.getName()));

其中，forEach和上一个一样，而多出来的是filter的这个中间方法的调用。
可以看到，filter中也是一个Lambda表达式，filter的调用原型：

filter(Predicate<? super T> predicate)

是的，Predicate也是java.util.function的函数式接口，代码内部有兴趣可以去看看源码。

以上的方法调用即为管道聚合操作，这种操作有如下的特点

1. 要有一个数据源。一般可以是collection，数组(array)，函数生成器(generator function 其实这个的使用可能还是会归结到数组和collection)，或者I/O数据通道。例子中我们使用了一个collection。
2. 0个或者多个的中间操作过程。例子中我们使用了一个filter，从而生成了一个新的stream数据流。
   数据流是一系列的元素，和collection不同的是，它并不作为存储结构来存储数据，而形象点的形容，它就是一个可以传输数据的通道，例子中的Predicate这个函数式接口的方法为boolean test(T t)，所以Lambda表达式的e -> e.getGender() == Person.Sex.MALE 当性别是男性的时候可以返回一个true。filter根据返回值会重新生成一个性别都是男性的stream。
3. 一个结束操作。这个操作可以做成一个非stream的结果，也可以是一个java的原始数据类型，也可以是一个collection，也或者是例子中的forEach并不返回任何数据。例子中采用的是Lambda表达式打印名字。

再看一个例子：

double average = roster    .stream()    .filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE)    .mapToInt(Person::getAge)    .average()    .getAsDouble();

这个例子中，到filter为止和上面那个例子是一致的。
而mapToInt开始则不同。mapToInt中调用的是ToIntFunction的函数式接口。这里采用的是一个方法参照的写法，其实我们利用e -> e.getAge 也可以代替。之前曾经说过方法参照的几种类型，但是这里稍有不同，后面在说collect方法的时候还会继续说。average()是一个结束操作，类似于一般mapreduce中的reduce的过程，最终getAsDouble会把结果变成一个double类型。

与collection中的迭代操作的不同

首先，使用结束操作动作。
stream不会像collection的迭代那样一个一个利用next去找寻数据，而是利用一个结束操作（方法，函数）。利用这个操作你可以嵌入自己的逻辑来告诉java你需要迭代什么样的数据，但是“迭代”(准确来说不是迭代的简单操作)的过程是JDK帮你做的。以前使用的普通的collection的迭代却是自己既编写逻辑也编写迭代的过程，然后这种迭代只能是线性顺序的迭代算法。新的stream的内部的“迭代”过程打破这个常规，它可以利用多线程来分散计算，把一个大问题切碎成很多小问题，最后合并计算结果，利用并行并发来解决原来的顺序计算，我们后面会深入讨论。
其次，运行过程中是从stream的管道中取得元素，而不是从collection中直接取得元素进行计算。所有计算过程都是一个stream的操作过程。
最后，参数化的方法调用。大多数计算过程中参数可以利用Lambda表达式以及Method Reference来代替，给编写带来了更大的方便及灵活性。

原文原创：blog.csdn.net/forevervip

つづく・・・