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Java中的十個(gè)”單行代碼編程”(One Liner)

開發(fā) 后端
本文列舉了十個(gè)使用一行代碼即可獨(dú)立完成(不依賴其他代碼)的業(yè)務(wù)邏輯,主要依賴的是Java8中的Lambda和Stream等新特性以及try-with-resources、JAXB等。

本文列舉了十個(gè)使用一行代碼即可獨(dú)立完成(不依賴其他代碼)的業(yè)務(wù)邏輯,主要依賴的是Java8中的Lambda和Stream等新特性以及try-with-resources、JAXB等。

Java中的十個(gè)”單行代碼編程”(One Liner)

1、對(duì)列表/數(shù)組中的每個(gè)元素都乘以2

 

  1. // Range是半開區(qū)間 
  2.  int[] ia = range(1, 10).map(i -> i * 2).toArray(); 
  3.  List<Integer> result = range(1, 10).map(i -> i * 2).boxed().collect(toList()); 

2、計(jì)算集合/數(shù)組中的數(shù)字之和

 

  1. range(1, 1000).sum(); 
  2. range(1, 1000).reduce(0, Integer::sum); 
  3. Stream.iterate(0, i -> i + 1).limit(1000).reduce(0, Integer::sum); 
  4. IntStream.iterate(0, i -> i + 1).limit(1000).reduce(0, Integer::sum); 

3、驗(yàn)證字符串是否包含集合中的某一字符串

 

  1. final List<String> keywords = Arrays.asList("brown""fox""dog""pangram"); 
  2. final String tweet = "The quick brown fox jumps over a lazy dog. #pangram http://www.rinkworks.com/words/pangrams.shtml"
  3.  
  4. keywords.stream().anyMatch(tweet::contains); 
  5. keywords.stream().reduce(false, (b, keyword) -> b || tweet.contains(keyword), (l, r) -> l || r); 

4、讀取文件內(nèi)容

  • 原作者認(rèn)為try with resources也是一種單行代碼編程。

 

  1. try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) { 
  2.   String fileText = reader.lines().reduce("", String::concat); 
  3.  
  4. try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) { 
  5.   List<String> fileLines = reader.lines().collect(toCollection(LinkedList<String>::new)); 
  6.  
  7. try (Stream<String> lines = Files.lines(new File("data.txt").toPath(), Charset.defaultCharset())) { 
  8.   List<String> fileLines = lines.collect(toCollection(LinkedList<String>::new)); 

5、輸出歌曲《Happy Birthday to You!》 – 根據(jù)集合中不同的元素輸出不同的字符串

  1. range(1, 5).boxed().map(i -> { out.print("Happy Birthday "); if (i == 3) return "dear NAME"else return "to You"; }).forEach(out::println); 

6、過濾并分組集合中的數(shù)字

  1. Map> result = Stream.of(49, 58, 76, 82, 88, 90).collect(groupingBy(forPredicate(i -> i > 60, "passed""failed"))); 

7、獲取并解析xml協(xié)議的Web Service

 

  1. FeedType feed = JAXB.unmarshal(new URL("http://search.twitter.com/search.atom?&q=java8"), FeedType.class); 
  2. JAXB.marshal(feed, System.out); 

8、獲得集合中最小/***的數(shù)字

 

  1. int min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).reduce(Integer::min).get(); 
  2.  min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).min(Integer::compare).get(); 
  3.  min = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt(Integer::new).min(); 
  4.  
  5.  int max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).reduce(Integer::max).get(); 
  6.  max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).max(Integer::compare).get(); 
  7.  max = Stream.of(14, 35, -7, 46, 98).mapToInt(Integer::new).max(); 

9、并行處理

  1. long result = dataList.parallelStream().mapToInt(line -> processItem(line)).sum(); 

10、集合上的各種查詢(LINQ in Java)

 

  1. List<Album> albums = Arrays.asList(unapologetic, tailgates, red); 
  2.  
  3. //篩選出至少有一個(gè)track評(píng)級(jí)4分以上的專輯,并按照名稱排序后打印出來。 
  4. albums.stream() 
  5.   .filter(a -> a.tracks.stream().anyMatch(t -> (t.rating >= 4))) 
  6.   .sorted(comparing(album -> album.name)) 
  7.   .forEach(album -> System.out.println(album.name)); 
  8.  
  9. //合并所有專輯的track 
  10. List<Track> allTracks = albums.stream() 
  11.   .flatMap(album -> album.tracks.stream()) 
  12.   .collect(toList()); 
  13.  
  14. //根據(jù)track的評(píng)分對(duì)所有track分組 
  15. Map<Integer, List<Track>> tracksByRating = allTracks.stream() 
  16.   .collect(groupingBy(Track::getRating)); 
責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 代碼灣譯
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