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generate 与 Supplier

stream 最常见的来源是 Collection。Collection 是一组可遍历元素的抽象容器。它有两大类实现：不允许重复元素的 Set 和允许重复的 List。只要在某个 Collection 对象后面加上 .stream() 或者 .parallelStream() 就可以得到相应的 stream 了。

如果没有现成的 Collection，或者 Collection 太大根本存不下，还有什么办法可以生成 stream 么？如果知道生成 stream 中每个元素的算法，就可以无中生有造出一个 stream 来。这里用到的是方法 Stream.generate()，它依赖于一个函数式接口 Supplier。

static  Stream generate(Supplier s);

Supplier 的方法 get() 在每次调用时都返回一个 T 的对象。因为 get() 方法不接收任何参数，所以使用 generate 时，代码总是会写成类似 () -> returnValue 的样子。

另外，由于 get() 可以被调用无限多次，因此通过 generate 生成的 stream 也是无限长的，必要时可以通过 .limit() 截取前若干个元素。

例如，如果想获得一个无限长的随机 UUID 序列，可以使用下面的方法：

Stream infiniteUUIDStream = Stream.generate(() -> UUID.randomUUID());

想要获取诸如 1 ~ 10 这样的序列也是可行的，但需要一个 helper class 记录当前状态，这里就不提供案例了。

forEach 与 Consumer

知道了如何生成 stream，也要知道如何消费它。既然 stream 可以从 Collection 来，那么最后应该也能变成 Collection，这就是 collect() 的功劳了。collect() 接收一个 Collector 作为参数，返回从 stream 生成的 Collection 对象。不过这个 Collector 不是函数式接口，所以不属于本文的重点。下面着重讲解的是 forEach 方法。

void forEach(Consumer action);

forEach 与函数式接口 Consumer 配合工作，Consumer 的 void accept(T t) 方法就是来消费 stream 中的各个元素的。因为 accept 接收单个元素 T 作为参数，forEach 会写成 e -> statement 的形式，其中 statement 不返回任何值。

比如，逐行打印 stream 中的每一个元素，就可以写作：

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

或者通过方法引用进一步简化：

stream.forEach(System.out::println);

reduce 与 BinaryOperator

除了 forEach 这种吞噬元素的终结型操作以外，使用 stream 中的元素还有两种常见的模式。第一种依旧是终结型操作：整合所有的元素，最后返回一个单一的值，我们把这个操作称作 reduce。第二种则是过程性操作，它让每个元素都有自己对应的返回值，之后重组成为新的 stream，以便下一步继续利用。我们把第二种操作称为 map。把刚刚提及的这两个操作结合起来，就是大名鼎鼎的 MapReduce 了（误）。

reduce 与一种特殊的函数式接口搭配使用，它叫 BinaryOperator。BinaryOperator 的原型是 BiFunction，那这个 BiFunction 又是怎么回事呢？原来，BiFunction 是一个宽泛的函数式接口，它的方法 R apply(T t, U u) 接受类型为 T 和 U 的两个参数，并返回一个类型为 R 的值。如果 T U R 这三者的类型相同，就可以写作 BiFunction。因为这种用法尤其常见，于是它有了自己专属的名字，即 BinaryOperator。最常见的 BinaryOperator 当属二元算术操作，我们熟知的加减乘除都属于这个范畴。

讲解 reduce 时最常见的例子就是求一个 stream 中所有元素之和了：

// stream: Stream
Optional sum = stream.reduce((a, b) -> a + b);

我们可以看出，reduce 方法的特征是 (a, b) -> returnValue。它返回的结果是 Optional，我们可以用 .isPresent() 查看是否为空值；当值不为空时，用 .get() 获取数据。

map 与 Function

map 或许是 stream 中使用最为广泛的一个操作了。与 reduce 涉及的 BiFunction 不同，与 map 配套使用的函数式接口是略为简单的 Function。它同样是一个宽泛的函数式接口，同时也是函数式接口最著名的代表。Function 的方法 R apply(T t) 接受一个类型为 T 的参数，并返回一个类型为 R 的值。map 所做的事情，就是把这个 Function 应用于 stream 中的每一个元素，以得到一个新的全部由 R 组成的 stream。

比如说，把一个 stream 中的每一个字符串都变成大写：

// original: Stream
Stream transformed = original.map(e -> e.toUpperCase());

map 方法的特征是 e -> returnValue。正如我们之前用过的 System.out::println 一样，这里也可以使用方法引用简化代码，只要引用的方法符合 map 预期的类型即可：传入一个 T 参数，返回一个 R 值。

// original: Stream
Stream transformed = original.map(String::toUpperCase);

filter 与 Predicate

介绍了 forEach，reduce 和 map 这些重量级的操作，下面我们来处理一个尴尬的问题：如果这个 stream 中有我们不想要的元素怎么办？答案是使用 filter 把他们踢出去。

与 filter 搭配使用的函数式接口是 Predicate。Predicate 的方法 boolean test(T t) 接受一个类型为 T 的参数，并返回 true 或是 false。我们可以认为 Predicate 就是特异化的 Function，因为它使用得足够广泛，所以自立门户成为一套单独的接口。

在下面的例子中，程序只打印 stream 中的偶数：

// stream: Stream
stream.filter(e -> e % 2 == 0).forEach(System.out::println);

可以看出，由于 Predicate 是一种特异的 Function，所以 filter 方法的特征与 map 在外观上如出一辙。不过 filter 要保证 e -> returnValue 中的 returnValue 是一个 boolean，否则编译会报错。

sorted 与 Comparator

最后来看看 stream 中非常强大的 sorted 方法，它允许我们自定义比较规则对 stream 中的元素排序。与 sorted 搭配的函数式接口是 Comparator，Comparator 使用 int compare(T o1, T o2) 方法比较两个 T 类型的对象。排序正是通过比较对象之间的相对大小实现的。

接下来的例子将 stream 中的浮点数按绝对值的升序排列，并打印出来：

// stream: Stream
stream.sorted((a, b) -> {
 double diff = a - b;
 if (diff < 0) return -1;
 else if (diff > 0) return 1;
 else return 0;
 }).forEach(System.out::println);

不难看出，sorted 方法的特征与 reduce 比较相似，都是 (a, b) -> returnValue 的结构，但是要保证 returnValue 是 int 类型。

以上是“Java8中stream和functional interface怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

文章名称：Java8中stream和functionalinterface怎么用
新闻来源：http://scyanting.com/article/gcdceh.html