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如何用流替换iter循环

java-stream loops spring java

Lulex97 · 技术社区 · 2 年前

我正在尝试使用流替换那个代码。

public int countPenaltyPointsTest(Set<OffenceEntity> offences, LocalDate date) {
    int sum = 0;
    for (OffenceEntity offence : offences) {
        for (OffenceDetailsEntity offenceDetailsEntity : offence.getDetails()) {
            if (date.isAfter(offenceDetailsEntity.getStartDate())
                    && date.isBefore(offenceDetailsEntity.getEndDate())) {
                sum +=offenceDetailsEntity.getPenaltyPoints();
            }
        }
    }

我有一对多关系的犯罪实体,有犯罪细节实体:

@Entity
public class OffenceEntity {
    ...
    private Set<OffenceDetailsEntity> details;
}


@Entity
public class OffenceDetailsEntity {
    ...
    private int penaltyPoints;
    private LocalDate startDate;
    private LocalDate endDate;
    @ManyToOne
    @JoinColumn(referencedColumnName = "id")
    private OffenceEntity offence;
}

如果日期介于两个日期之间,我想收集罚分。我知道如何做到这一点,例如,当我在犯罪实体中有类似场地的罚分时。实例

int sum = offences.stream()
            .mapToInt(OffenceEntity::getPenaltyPoints)
            .sum();

但我不知道如何“跳”到《犯罪实体》的片场

1 回复 | 直到 2 年前

Alexander Ivanchenko 2 年前

由于您需要压平流数据,即翻转类型的每个元素 OffenceEntity 分成一组元件, mapToInt() 不是正确的操作。为此,您可以使用 flatMap() (或它的味道 flatMapToInt() ).

区分两种操作 map() 和 flatMap() ,记住一个简单的原则:

当你需要的时候 一对一 转型使用 地图 或者是味道
对于 一对多 转型 - flatMap() 或者是味道。

由于Java 16,我们还可以利用 mapMulty() 以使流中的数据变平。但它是一种特殊用途的工具,而不是一种常见的选择。除了平坦化之外,此操作还允许过滤掉流元素,因此与 flatMap() 它将一个元素变成 1+ ( 一个或多个 )元素, mapMulty() 生产 0+ ( 零或更多 )元素。

flatMap()

flatMap() 期望函数作为参数,该函数接受元素并生成流( 这也是 map 和 flatMap ).

流数据扁平化后,我们需要进行过滤 OffenceDetailsEntity 具有合适日期和摘录的对象 penaltyPoints 。可以使用 filter() + mapToInt() .

public int countPenaltyPointsTest(Set<OffenceEntity> offences, LocalDate date) {
    
    return offences.stream()                                // Stream<OffenceEntity>
        .flatMap(offence -> offence.getDetails().stream())  // Stream<OffenceDetailsEntity>
        .filter(ode -> date.isAfter(ode.getStartDate())     // Stream<OffenceDetailsEntity>
                        && date.isBefore(ode.getEndDate()))
        .mapToInt(OffenceDetailsEntity::getPenaltyPoints)   // IntStream
        .sum();
}

mapMulty()

此操作允许结合命令式编程功能( 即循环和条件语句 )进入流管道。

如前所述,这是一个 专用工具 有很多特殊之处,应该用心去运用。

这是引用的 API Note 规定何时使用 mapMulty() :

此方法优于 flatMap 在以下情况下:

将每个流元素替换为小的 ( 可能为零 )元素的数量。使用此方法可以避免创建一个新的 Stream 根据需要,用于每组结果元素的实例通过 flatMap .

当它是 更易于使用 一 命令式方法 用于生成结果元素,而不是以 流动 .

例如, mapMulty() 能够替代组合 flatMap() + 滤器 ,或多个 flatMap() 操作。

它需要类型为的参数 BiConsumer ,即消费者,反过来 两个论点 : 流元素 和一个 消费者 结果类型的。提供给消费者的每个值都将成为一个新的流元素,取代初始元素。

以下是如何使用实现此方法 mapMultyToInt() :

public int countPenaltyPointsTest(Set<OffenceEntity> offences, LocalDate date) {
    
    return offences.stream()
        .mapMultiToInt((offence, consumer) -> 
            offence.getDetails().forEach(ode -> {
                if (date.isAfter(ode.getStartDate()) && date.isBefore(ode.getEndDate()))
                    consumer.accept(ode.getPenaltyPoints());
        }))
        .sum();
}

有关如何使用的更多示例和信息 mapMulty() ,看看 this question .