概念：
Steam 是Java8 提出的一個新概念，不是輸入輸出的 Stream 流，而是一種用函數式編程方式在集合類上進行復雜操作的工具。簡而言之，是以內部迭代的方式處理集合數據的操作，內部迭代可以將更多的控制權交給集合類。Stream 和 Iterator 的功能類似，只是 Iterator 是以外部迭代的形式處理集合數據的操作。
在Java8以前，對集合的操作需要寫出處理的過程，如在集合中篩選出滿足條件的數據，需要一 一遍歷集合中的每個元素，再把每個元素逐一判斷是否滿足條件，最后將滿足條件的元素保存返回。而Stream 對集合篩選的操作提供了一種更為便捷的操作，只需將實現函數接口的篩選條件作為參數傳遞進來，Stream會自行操作并將合適的元素同樣以stream 的方式返回，最后進行接收即可。
2種操作：
1.intermediate operation 中間操作：中間操作的結果是刻畫、描述了一個Stream，并沒有產生一個新集合，這種操作也叫做惰性求值方法。
2.terminal operation 終止操作：最終會從Stream中得到值。
如何區分這2種操作呢？可以根據操作的返回值類型判斷，如果返回值是Stream，則該操作是中間操作，如果返回值是其他值或者為空，則該操作是終止操作。
flatMap 中間操作:
可用 Stream 替換值，并將多個 Stream 流合并成一個 Stream 流。
將含有一串數字的兩個流合并為一個流，
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@Testpublic void flapMapTest() {List<Integer> list = (List<Integer>) Stream.of(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6), Arrays.asList(8, 9, 10, 11, 12)) .flatMap(test -> test.stream()).collect(Collectors.toList());for (int i = 0, length = list.size(); i < length; i++) { System.out.println(list.get(i));}} |
flatMap的用法和含義住要通過一個案例來講解，
案例：對給定單詞列表 ["Hello","World"],你想返回列表["H","e","l","o","W","r","d"]
第一種方式
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String[] words = new String[]{"Hello","World"}; List<String[]> a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .distinct() .collect(toList()); a.forEach(System.out::print); |
代碼輸出為：
[Ljava.lang.String;@12edcd21[Ljava.lang.String;@34c45dca
（返回一個包含兩個String[]的list）
這個實現方式是由問題的，傳遞給map方法的lambda為每個單詞生成了一個String[](String列表)。因此，map返回的流實際上是Stream<String[]> 類型的。你真正想要的是用Stream<String>來表示一個字符串。
下方圖是上方代碼stream的運行流程
第二種方式：flatMap（對流扁平化處理）
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String[] words = new String[]{"Hello","World"}; List<String> a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(toList()); a.forEach(System.out::print); |
結果輸出：HeloWrd
使用flatMap方法的效果是，各個數組并不是分別映射一個流，而是映射成流的內容，所有使用map(Array::stream)時生成的單個流被合并起來，即扁平化為一個流。
下圖是運用flatMap的stream運行流程，
示例：
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import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.stream.Collectors; public class FlatMap { public static void main(String[] args) { //扁平化流 //找出數組中唯一的字符 String[] strArray = {"hello", "world"}; //具體實現 List<String> res = Arrays.stream(strArray) .map(w -> w.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(Collectors.toList()); System.out.println(res); //TODO 案例 System.out.println("--------------------------------"); //Demo1:給定數組，返回數組平方和(直接使用映射) //[1,2,3,4]=>[1,4,9,16] Integer[] nums1 = {1, 2, 3, 4}; List<Integer> nums1List = Arrays.asList(nums1); List<Integer> res1 = nums1List.stream().map(i -> i * i).collect(Collectors.toList()); System.out.println(res1); System.out.println("--------------------------------"); //Demo2:給定兩數組，返回數組對 //[1,2,3],[3,4]=>[1,3],[1,4],[2,3],[2,4],[3,3],[3,4] Integer[] nums2 = {1, 2, 3}; Integer[] nums3 = {3, 4}; List<Integer> nums2List = Arrays.asList(nums2); List<Integer> nums3List = Arrays.asList(nums3); //使用2個map嵌套過濾 List<int[]> res2 = nums2List.stream().flatMap(i -> nums3List.stream().map(j -> new int[]{i, j})).collect(Collectors.toList()); System.out.println(res2.size()); System.out.println("--------------------------------"); //Demo3:針對Demo2和Demo1組合返回總和能被3整除的數對 //(2,4)和(3,3)是滿足條件的 List<int[]> res3 = nums2List.stream().flatMap(i -> nums3List.stream().filter(j -> (i + j) % 3 == 0).map(j -> new int[]{i, j})).collect(Collectors.toList()); System.out.println(res3.size()); }} |
控制臺輸出結果：
補充知識：Java 之 Stream流中map和flatMap的區別
我們先來看 map。如果你熟悉 scala 這類函數式語言，對這個方法應該很了解，它的作用就是把 input Stream 的每一個元素，映射成 output Stream 的另外一個元素。
轉換大寫
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List<String> output = wordList.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList()); |
這段代碼把所有的單詞轉換為大寫。
平方數
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List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);List<Integer> squareNums = nums.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList()); |
這段代碼生成一個整數 list 的平方數 {1, 4, 9, 16}。
從上面例子可以看出，map 生成的是個 1:1 映射，每個輸入元素，都按照規則轉換成為另外一個元素。還有一些場景，是一對多映射關系的，這時需要 flatMap。
一對多
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Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of( Arrays.asList(1), Arrays.asList(2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6) );Stream<Integer> outputStream = inputStream.flatMap((childList) -> childList.stream()); |
flatMap 把 inpuStream 中的層級結構扁平化，就是將最底層元素抽出來放到一起，最終 output 的新 Stream 里面已經沒有 List 了，都是直接的數字。
以上這篇淺談java8 stream flatMap流的扁平化操作就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/ZYC88888/article/details/90377010
