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文章目录官方文档What is flatMap()?Why flat a Stream?Demo需求1：Find all books需求2：Order and LineItems需求3：Splits the line by spaces需求4： flatMap and primitive type 在这里插入图片描述

官方文档

https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Stream.html

在这里插入图片描述

What is flatMap()? # Stream # Stream # String[][] [ [1, 2], [3, 4], [5, 6] ]

它由一个 2 级 Stream 或一个二维数组组成。

在 Java 8 中，我们可以使用 flatMap 将上述 2 级 Stream 转换为一级 Stream 或将二维数组转换为一维数组。

# Stream # String[] [1, 2, 3, 4, 5, 6]

简言之, flatmap方法让你把一个流中的每个值都换成另一个流，然后把所有的流连接起来成为一个流。

看一个简单的例子：使用flatMap找出单词列表中各不相同的字符在这里插入图片描述

Why flat a Stream?

处理包含多个级别的 Stream ，比如 Stream 或 Stream 或 Stream 想将 2 级 Stream 扁平化为一级，如 Stream 或 Stream，这样就可以轻松地循环 Stream 并对其进行处理。

来看个简单的功能实现，以及常犯的一些错误。

需求：有 {"a", "b"}, {"c", "d"}, {"e", "f"} 三个数组，要求输出除去a之后的数据

/** * filter out the a and print out all the characters */ private static void filterAndPrintCharacters() { String[][] array = new String[][]{{"a", "b"}, {"c", "d"}, {"e", "f"}}; // convert array to a stream Stream stream = Arrays.stream(array); // array to a stream [same result] Stream array1 = Stream.of(array); log.info("==========错误的方式一==============="); // x is a String[], not String! List result = stream.filter(x -> !x.equals("a")) .collect(Collectors.toList()); log.info(String.valueOf(result.size())); result.forEach(x -> log.info(Arrays.toString(x))); log.info("==========错误的方式二==============="); List result1 = Arrays.stream(array).filter(x -> { for (String s : x) { // really? if (s.equals("a")) { return false; } } return true; }).collect(Collectors.toList()); log.info(String.valueOf(result1.size())); result1.forEach(x -> log.info(Arrays.toString(x))); log.info("============正确的方式 flatMap============="); log.info("============先测试转换成一维数组============="); // [a, b, c, d, e, f] String[] objects = Arrays.stream(array) .flatMap(Stream::of) .toArray(String[]::new); Arrays.stream(objects).forEach(x -> log.info("|---->{}", x)); log.info("============开始处理============="); List collect = Arrays.stream(array) .flatMap(Stream::of) .filter(x -> !x.equals("a")) .collect(Collectors.toList()); collect.forEach(x -> log.info(x)); log.info("============处理结束============="); }

我们先看看：

[错误的方式一]

filter(x -> !x.equals("a")) // x 是数组，而非字符串

[错误的方式二]

x -> { for (String s : x) { // really? if (s.equals("a")) { return false; } } return true; } // 会把整个 [a, b] 过滤出去，而非我们想要过滤的 a

[正确的方式 ]

// flatMap 将二维数组转换成意味数组, 或者可以说是从 Stream 转换成Stream. String[][] array = new String[][]{{"a", "b"}, {"c", "d"}, {"e", "f"}}; // Java 8 String[] result = Stream.of(array) // Stream .flatMap(Stream::of) // Stream .toArray(String[]::new); // [a, b, c, d, e, f] Arrays.stream(objects).forEach(x -> log.info("|---->{}", x));

接下来我们就可以很轻松地过滤出来 a了，就得到了一下最终版本

List collect = Arrays.stream(array) .flatMap(Stream::of) .filter(x -> !x.equals("a")) .collect(Collectors.toList()); collect.forEach(x -> log.info(x));

【小结】

Stream#flatMap 可以将 2 levels Stream 转换成 1 level Stream.

Stream -> flatMap -> Stream Stream -> flatMap -> Stream Stream -> flatMap -> Stream Stream -> flatMap -> Stream

在这里插入图片描述

Demo 需求1：Find all books

分析：使用 stream 将List转换为对象流，每个对象都包含一组书籍，使用flatMap生成包含所有对象中所有书籍的流。过滤掉包含单词cloud的书，并收集一个Set以便于删除重复的书。

private static void findAllBooks() { Developer o1 = new Developer(); o1.setName("artisan"); o1.addBook("Java 8 in Action"); o1.addBook("Spring Boot in Action"); o1.addBook("Effective Java (3nd Edition)"); Developer o2 = new Developer(); o2.setName("小工匠"); o2.addBook("Spring Cloud"); o2.addBook("Effective Java (3nd Edition)"); List list = new ArrayList(); list.add(o1); list.add(o2); // 这....Set of Set...（Set）咋处理? Set collect = list.stream().map(x -> x.getBook()).collect(Collectors.toSet()); // 方式一 Set result = list.stream() .map(x -> x.getBook()) .flatMap(Collection::stream) .filter(x -> !x.toLowerCase().contains("cloud")) .collect(Collectors.toSet()); result.forEach(x -> log.info("element:------>{}", x)); // 方式二 // 当然了，map也可以不用，直接在flatMap中 x->x.getBook().stream() Set result1 = list.stream() .flatMap(x -> x.getBook().stream()) .filter(x -> !x.toLowerCase().contains("cloud")) .collect(Collectors.toSet()); result1.forEach(x -> log.info("element:------>{}", x)); }

当然了有个内部类

@Data static class Developer { private Integer id; private String name; private Set book; public void addBook(String book) { if (this.book == null) { this.book = new HashSet(); } this.book.add(book); } }

我们来来拆解下【方式一】的处理过程如下在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

总结下每一步的输出：

在这里插入图片描述

需求2：Order and LineItems

订单是一个采购订单流，每个采购订单都包含一组行项目，然后使用flatMap生成一个包含所有订单中所有行项目的stream或Stream＜LineItem＞。此外，还添加了一个reduce操作来合计行项目的总金额 .

private static void orderAndLineItems() { List orders = findAll(); // sum the order's total amount // 计算 order的total 总和 BigDecimal reduce = orders.stream().map(Order::getTotal).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); log.info(reduce.toString()); // sum the line items' total amount // 计算全部的 line的 price 总和 // 方式一先 map 再flatMap BigDecimal reduce1 = orders.stream() .map(Order::getLineItems) .flatMap(Collection::stream) .map(line -> line.getTotal()) .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); // 方式二直接 flatMap BigDecimal reduce2 = orders.stream() .flatMap(order -> order.getLineItems().stream()) .map(line -> line.getTotal()) .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); log.info(reduce1.toString()); log.info(reduce2.toString()); } /** * 模拟数据 * * @return */ private static List findAll() { LineItem item1 = new LineItem(1, "apple", 1, new BigDecimal("1.20"), new BigDecimal("1.20")); LineItem item2 = new LineItem(2, "orange", 2, new BigDecimal(".50"), new BigDecimal("1.00")); Order order1 = new Order(1, "A0000001", Arrays.asList(item1, item2), new BigDecimal("2.20")); LineItem item3 = new LineItem(3, "monitor BenQ", 5, new BigDecimal("99.00"), new BigDecimal("495.00")); LineItem item4 = new LineItem(4, "monitor LG", 10, new BigDecimal("120.00"), new BigDecimal("1200.00")); Order order2 = new Order(2, "A0000002", Arrays.asList(item3, item4), new BigDecimal("1695.00")); LineItem item5 = new LineItem(5, "One Plus 8T", 3, new BigDecimal("499.00"), new BigDecimal("1497.00")); Order order3 = new Order(3, "A0000003", Arrays.asList(item5), new BigDecimal("1497.00")); return Arrays.asList(order1, order2, order3); } @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public static class Order { private Integer id; private String invoice; private List lineItems; private BigDecimal total; } @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public static class LineItem { private Integer id; private String item; private Integer qty; private BigDecimal price; private BigDecimal total; }

输出

在这里插入图片描述

需求3：Splits the line by spaces

读取一个文本文件，计算单词数量

文本文件

hello world Java hello world Python hello world Node JS hello world Rust hello world Flutter @SneakyThrows private static void splitLinesBySpaces() { Path path = Paths.get("D:\\IdeaProjects\\boot2\\java8review\\src\\main\\java\\com\\artisan\\java8\\stream2\\a.txt"); // 按行读取 Stream lines = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8); // stream of array...hard to process. // Stream stream = lines.map(line -> line.split(" +")); // stream of stream of string....hmm...better flat to one level. // Stream words = lines.map(line -> Stream.of(line.split(" +"))); // +、*、|、\等符号在正则表达示中有相应的不同意义 // 加号可用于与字符匹配 1 次或多次。例如，'bre+' 匹配 bre 和 bree，但不匹配 br // " +" 匹配空格 // result a stream of words, good! 方式一 Stream words = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8) .flatMap(line -> Stream.of(line.split(" +"))); System.out.println(words.count()); // 方式二 long count = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8) .map(line -> line.split(" +")) .flatMap(line -> Stream.of(line)).count(); System.out.println(count); } 需求4： flatMap and primitive type

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private static void flatMap2PrimitiveType() { int[] array = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; //Stream Stream streamArray = Stream.of(array); //Stream -> flatMap -> IntStream IntStream intStream = streamArray.flatMapToInt(x -> Arrays.stream(x)); intStream.forEach(System.out::println); // flatMapToLong -> LongStream long[] array2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; Stream longArray = Stream.of(array2); LongStream longStream = longArray.flatMapToLong(x -> Arrays.stream(x)); System.out.println(longStream.count()); }

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