Java 8 Streams FlatMap пример метода
Я проверял предстоящий Java update, а именно: Java 8 or JDK 8. Да, я нетерпелив, есть много нового материала, но, есть что-то, чего я не понимаю, какой-то простой код:
final Stream<Integer>stream = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
stream.flatMap();
javadocs являются
public <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper)
возвращает поток, состоящий из результатов замены каждого элемента этого потока содержимым отображенного потока, полученного путем применения предоставленной функции отображения к каждому элементу. Каждый отображенный поток является закрыт после того, как его содержимое было помещено в этот поток. (Если сопоставленный поток равен нулю, вместо него используется пустой поток.)
Это промежуточная операция.
Я был бы признателен, если бы кто-нибудь создал несколько простых примеров из реальной жизни о flatMap, как вы могли бы закодировать его в предыдущих версиях java Java[6,7] и как вы можете кодировать одни и те же процедуры с помощью Java 8.
7 ответов:
это не имеет смысла
flatMapa поток это уже плоский, какStream<Integer>вы показали в вашем вопросе.однако, если бы у вас был
Stream<List<Integer>>тогда это имело бы смысл, и вы могли бы сделать это:Stream<List<Integer>> integerListStream = Stream.of( Arrays.asList(1, 2), Arrays.asList(3, 4), Arrays.asList(5) ); Stream<Integer> integerStream = integerListStream .flatMap(Collection::stream); integerStream.forEach(System.out::println);что бы напечатать:
1 2 3 4 5для этого pre-Java 8 вам просто нужно петли:
List<List<Integer>> integerLists = Arrays.asList( Arrays.asList(1, 2), Arrays.asList(3, 4), Arrays.asList(5) ) List<Integer> flattened = new ArrayList<>(); for (List<Integer> integerList : integerLists) { flattened.addAll(integerList); } for (Integer i : flattened) { System.out.println(i); }
составила
представьте себе, что вы хотите создать следующую последовательность: 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4 и т. д. (другими словами: 1х1, 2х2, 3х3 и т. д.)
С
flatMapэто может выглядеть так:IntStream sequence = IntStream.rangeClosed(1, 4) .flatMap(i -> IntStream.iterate(i, identity()).limit(i)); sequence.forEach(System.out::println);где:
IntStream.rangeClosed(1, 4)создает потокintот 1 до 4 включительноIntStream.iterate(i, identity()).limit(i)создает поток длины i изintЯ так применяются кi = 4он создает поток:4, 4, 4, 4flatMap"сглаживает" поток и "связывает" его с исходным потокомС Java
List<Integer> list = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 4; i++) { for (int j = 0; j < i; j++) { list.add(i); } }реальный пример
допустим, у меня есть
List<TimeSeries>каждаяTimeSeriesпо сутиMap<LocalDate, Double>. Я хочу получить список всех дат, для которых хотя бы один из временных рядов имеет значение.flatMapна помощь:list.stream().parallel() .flatMap(ts -> ts.dates().stream()) // for each TS, stream dates and flatmap .distinct() // remove duplicates .sorted() // sort ascending .collect(toList());это не только читается, но если вам вдруг нужно обработать 100k элементов, просто добавив
parallel()улучшит производительность без написания параллельного кода.
извлеките уникальные слова, отсортированные ASC из списка фраз:
List<String> phrases = Arrays.asList( "sporadic perjury", "confounded skimming", "incumbent jailer", "confounded jailer"); List<String> uniqueWords = phrases .stream() .flatMap(phrase -> Stream.of(phrase.split(" +"))) .distinct() .sorted() .collect(Collectors.toList()); System.out.println("Unique words: " + uniqueWords);... и вывод:
Unique words: [confounded, incumbent, jailer, perjury, skimming, sporadic]
я единственный, кто находит разматывание списков скучным? ; -)
давайте попробуем с объектами. Реальный пример кстати.
дано: объект, представляющий повторяющихся задач. О важных полях задач: напоминания начинают звонить в
startи повторять каждыеrepeatPeriodrepeatUnit(например, 5 часов) и будетrepeatCountнапоминания в общей сложности (в том числе начиная один).цель: получить список копий задач, по одному для каждого напоминания о задаче вызов.
List<Task> tasks = Arrays.asList( new Task( false,//completed sign "My important task",//task name (text) LocalDateTime.now().plus(2, ChronoUnit.DAYS),//first reminder(start) true,//is task repetitive? 1,//reminder interval ChronoUnit.DAYS,//interval unit 5//total number of reminders ) ); tasks.stream().flatMap( x -> LongStream.iterate( x.getStart().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC), p -> (p + x.getRepeatPeriod()*x.getRepeatUnit().getDuration().getSeconds()) ).limit(x.getRepeatCount()).boxed() .map( y -> new Task(x,LocalDateTime.ofEpochSecond(y,0,ZoneOffset.UTC))) ).forEach(System.out::println);выход:
Task{completed=false, text='My important task', start=2014-10-01T21:35:24, repeat=false, repeatCount=0, repeatPeriod=0, repeatUnit=null} Task{completed=false, text='My important task', start=2014-10-02T21:35:24, repeat=false, repeatCount=0, repeatPeriod=0, repeatUnit=null} Task{completed=false, text='My important task', start=2014-10-03T21:35:24, repeat=false, repeatCount=0, repeatPeriod=0, repeatUnit=null} Task{completed=false, text='My important task', start=2014-10-04T21:35:24, repeat=false, repeatCount=0, repeatPeriod=0, repeatUnit=null} Task{completed=false, text='My important task', start=2014-10-05T21:35:24, repeat=false, repeatCount=0, repeatPeriod=0, repeatUnit=null}P. S.: Я был бы признателен, если кто-то предложил более простое решение, я не профи в конце концов.
обновление: @RBz попросил подробное объяснение, так что вот оно. В основном flatMap помещает все элементы из потоков внутри другого потока в выходной поток. Здесь много потоков:). Итак, для каждой задачи в исходном потоке лямбда-выражение
x -> LongStream.iterate...создает поток длинных значений которые представляют собой начальные моменты задачи. Этот поток ограниченx.getRepeatCount()экземпляров. Это значения начинаются сx.getStart().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC)и каждое следующее значение вычисляется с помощью лямбдаp -> (p + x.getRepeatPeriod()*x.getRepeatUnit().getDuration().getSeconds().boxed()возвращает поток с каждым длинным значением в качестве длинного экземпляра оболочки. Затем каждый Long в этом потоке сопоставляется с новым экземпляром задачи, который больше не повторяется и содержит точное время выполнения. Этот пример содержит только одну задачу во входном списке. Но представьте, что у вас есть тысяча. У вас будет тогда поток 1000 потоки объектов задачи. И чтоflatMapdoes здесь помещает все задачи из всех потоков в один и тот же выходной поток. Вот и все, как я понимаю. Спасибо за ваш вопрос!
очень простой пример: разделить список полных имен, чтобы получить список имен, независимо от того, первый или последний
List<String> fullNames = Arrays.asList("Barry Allen", "Bruce Wayne", "Clark Kent"); fullNames.stream() .flatMap(fullName -> Pattern.compile(" ").splitAsStream(fullName)) .forEach(System.out::println);эта команда выведет:
Barry Allen Bruce Wayne Clark Kent
при этом:
public class SalesTerritory { private String territoryName; private Set<String> geographicExtents; public SalesTerritory( String territoryName, Set<String> zipCodes ) { this.territoryName = territoryName; this.geographicExtents = zipCodes; } public String getTerritoryName() { return territoryName; } public void setTerritoryName( String territoryName ) { this.territoryName = territoryName; } public Set<String> getGeographicExtents() { return geographicExtents != null ? Collections.unmodifiableSet( geographicExtents ) : Collections.emptySet(); } public void setGeographicExtents( Set<String> geographicExtents ) { this.geographicExtents = new HashSet<>( geographicExtents ); } @Override public int hashCode() { int hash = 7; hash = 53 * hash + Objects.hashCode( this.territoryName ); return hash; } @Override public boolean equals( Object obj ) { if ( this == obj ) { return true; } if ( obj == null ) { return false; } if ( getClass() != obj.getClass() ) { return false; } final SalesTerritory other = (SalesTerritory) obj; if ( !Objects.equals( this.territoryName, other.territoryName ) ) { return false; } return true; } @Override public String toString() { return "SalesTerritory{" + "territoryName=" + territoryName + ", geographicExtents=" + geographicExtents + '}'; } }и так:
public class SalesTerritories { private static final Set<SalesTerritory> territories = new HashSet<>( Arrays.asList( new SalesTerritory[]{ new SalesTerritory( "North-East, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "Maine", "New Hampshire", "Vermont", "Rhode Island", "Massachusetts", "Connecticut", "New York", "New Jersey", "Delaware", "Maryland", "Eastern Pennsylvania", "District of Columbia" } ) ) ), new SalesTerritory( "Appalachia, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "West-Virgina", "Kentucky", "Western Pennsylvania" } ) ) ), new SalesTerritory( "South-East, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "Virginia", "North Carolina", "South Carolina", "Georgia", "Florida", "Alabama", "Tennessee", "Mississippi", "Arkansas", "Louisiana" } ) ) ), new SalesTerritory( "Mid-West, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "Ohio", "Michigan", "Wisconsin", "Minnesota", "Iowa", "Missouri", "Illinois", "Indiana" } ) ) ), new SalesTerritory( "Great Plains, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "Oklahoma", "Kansas", "Nebraska", "South Dakota", "North Dakota", "Eastern Montana", "Wyoming", "Colorada" } ) ) ), new SalesTerritory( "Rocky Mountain, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "Western Montana", "Idaho", "Utah", "Nevada" } ) ) ), new SalesTerritory( "South-West, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "Arizona", "New Mexico", "Texas" } ) ) ), new SalesTerritory( "Pacific North-West, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "Washington", "Oregon", "Alaska" } ) ) ), new SalesTerritory( "Pacific South-West, USA", new HashSet<>( Arrays.asList( new String[]{ "California", "Hawaii" } ) ) ) } ) ); public static Set<SalesTerritory> getAllTerritories() { return Collections.unmodifiableSet( territories ); } private SalesTerritories() { } }мы можем сделать это:
System.out.println(); System.out .println( "We can use 'flatMap' in combination with the 'AbstractMap.SimpleEntry' class to flatten a hierarchical data-structure to a set of Key/Value pairs..." ); SalesTerritories.getAllTerritories() .stream() .flatMap( t -> t.getGeographicExtents() .stream() .map( ge -> new SimpleEntry<>( t.getTerritoryName(), ge ) ) ) .map( e -> String.format( "%-30s : %s", e.getKey(), e.getValue() ) ) .forEach( System.out::println );
этот метод принимает функцию в качестве аргумента эта функция принимает один параметр t, в качестве входного аргумента и возвращает один поток параметр R в качестве возвращаемого значения. Когда эта функция применяется к каждому элементу этого потока, она создает поток новых значений. Все элементы этих новых потоков, генерируемых каждым элементом, затем копируются в новый поток, который будет возвращаемым значением этого метода.
Comments