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Lambda 函数与 peek 操作的使用案例

news 来源：原创 2025/8/18 22:02:09

Lambda 函数和 peek 操作是 Java 8 Stream API 中非常有用的特性，下面我将介绍它们的使用案例。

Lambda 函数使用案例
Lambda 表达式是 Java 8 引入的一种简洁的匿名函数表示方式。
集合操作

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");// 使用 Lambda 表达式排序
Collections.sort(names, (a, b) -> a.compareTo(b));// 使用 Lambda 表达式遍历
names.forEach(name -> System.out.println(name));// 使用方法引用
names.forEach(System.out::println);

过滤和映射

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);// 过滤偶数
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());// 平方映射
List<Integer> squares = numbers.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList());

peek 操作使用案例
peek() 是 Stream API 中的一个中间操作，主要用于调试或观察流中的元素而不改变它们。

List<String> result = Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e)).map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)).collect(Collectors.toList());

调试流操作
List numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

List result = numbers.stream()
.peek(x -> System.out.println("原始: " + x))
.map(x -> x * 2)
.peek(x -> System.out.println("乘2后: " + x))
.filter(x -> x > 5)
.peek(x -> System.out.println("过滤后: " + x))
.collect(Collectors.toList());
修改对象状态

List<User> users = getUsers();List<User> updatedUsers = users.stream().peek(user -> {if (user.getAge() > 30) {user.setGroup("Senior");}}).collect(Collectors.toList());

结合使用 Lambda 和 peek 的实用案例
案例1：日志调试

List<String> transactions = getTransactions();List<String> validTransactions = transactions.stream().filter(t -> t.startsWith("TX"))  // Lambda 过滤.peek(t -> System.out.println("有效交易ID: " + t))  // 调试日志.map(t -> t.toUpperCase())  // Lambda 转换.collect(Collectors.toList());

案例2：性能监控

List<Data> bigData = getData();long start = System.currentTimeMillis();List<Data> processed = bigData.stream().peek(d -> {if (System.currentTimeMillis() - start > 1000) {System.out.println("处理超时警告");}}).map(d -> processData(d))  // 假设processData是一个处理方法.collect(Collectors.toList());

案例3：多步骤处理

List<Product> products = getProducts();List<Product> discountedProducts = products.stream().peek(p -> System.out.println("原始价格: " + p.getPrice())).filter(p -> p.getPrice() > 100)  // 只处理高价商品.peek(p -> p.setPrice(p.getPrice() * 0.9))  // 打9折.peek(p -> System.out.println("折扣后价格: " + p.getPrice())).collect(Collectors.toList());

注意事项
peek() 是一个中间操作，如果没有终止操作，它不会执行
不要滥用 peek() 来修改状态，这可能导致不可预期的行为
生产环境中应谨慎使用 peek() 进行日志记录，可能影响性能
Lambda 表达式应保持简洁，复杂逻辑应考虑使用方法引用或单独的方法
Lambda 和 peek 的组合为 Java 流式编程提供了强大的调试和观察能力，同时保持了代码的简洁性。

Java Stream API 常用操作详解
下面我将详细介绍 Java Stream API 中的 peek, filter, map, limit, skip, collect 和 distinct 等常用操作，并提供使用示例。

peek() - 流元素操作（调试用）
peek() 是一个中间操作，用于观察流中的元素而不改变它们，主要用于调试。

List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
List<String> result = names.stream().peek(name -> System.out.println("原始名字: " + name)).map(String::toUpperCase).peek(name -> System.out.println("转换后: " + name)).collect(Collectors.toList());

filter() - 过滤
filter() 根据条件过滤流中的元素。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);// 过滤偶数
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0).collect(Collectors.toList());// 过滤长度大于3的字符串
List<String> longNames = names.stream().filter(name -> name.length() > 3).collect(Collectors.toList());

map() - 映射
map() 将流中的每个元素转换为另一个形式。

// 将字符串转换为大写
List<String> upperCaseNames = names.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());// 提取对象属性
List<Integer> nameLengths = names.stream().map(String::length).collect(Collectors.toList());// 复杂映射
List<Employee> employees = getEmployees();
List<String> employeeNames = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());

limit() - 截断
limit() 限制流中元素的数量。

// 只取前3个元素
List<Integer> firstThree = numbers.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());// 结合其他操作
List<String> result = names.stream().filter(name -> name.length() > 3).limit(2).collect(Collectors.toList());

skip() - 跳过
skip() 跳过流中的前N个元素。

// 跳过前2个元素
List<Integer> skipped = numbers.stream().skip(2).collect(Collectors.toList());// 分页实现
int pageSize = 5;
int pageNumber = 2; // 第2页
List<String> page = names.stream().skip((pageNumber - 1) * pageSize).limit(pageSize).collect(Collectors.toList());

collect() - 收集
collect() 是一个终止操作，将流转换为集合或其他形式。

// 转换为List
List<String> list = names.stream().collect(Collectors.toList());// 转换为Set
Set<String> set = names.stream().collect(Collectors.toSet());// 转换为Map
Map<String, Integer> nameLengthMap = names.stream().collect(Collectors.toMap(name -> name,         // 键String::length         // 值));// 连接字符串
String joined = names.stream().collect(Collectors.joining(", "));// 分组
Map<Integer, List<String>> groupByLength = names.stream().collect(Collectors.groupingBy(String::length));

distinct() - 去重
distinct() 去除流中的重复元素。

List<Integer> numbersWithDuplicates = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);// 基本去重
List<Integer> distinctNumbers = numbersWithDuplicates.stream().distinct().collect(Collectors.toList());// 对象去重（需要正确实现equals和hashCode）
List<Employee> distinctEmployees = employees.stream().distinct().collect(Collectors.toList());// 结合其他操作
List<String> distinctLongNames = names.stream().filter(name -> name.length() > 3).distinct().collect(Collectors.toList());

综合使用示例

List<Transaction> transactions = getTransactions();
// 复杂流处理
Map<String, Double> result = transactions.stream().peek(t -> System.out.println("处理交易: " + t.getId()))  // 调试.filter(t -> t.getAmount() > 1000)                     // 过滤小额交易.distinct()                                            // 去重.skip(5)                                               // 跳过前5条.limit(10)                                             // 只取10条.collect(Collectors.groupingBy(Transaction::getCurrency,                          // 按货币分组Collectors.summingDouble(Transaction::getAmount)   // 计算每种货币的总金额));

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