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简介
java8之后,常用的Map接口中添加了一些非常实用的函数,可以大大简化一些特定场景的代码编写,提升代码可读性,一起来看看吧。
computeIfAbsent函数
比如,很多时候我们需要对数据进行分组,变成Map<Integer, List<?>>
的形式,在java8之前,一般如下实现:
List<Payment> payments = getPayments();
Map<Integer, List<Payment>> paymentByTypeMap = new HashMap<>();
for(Payment payment : payments){
if(!paymentByTypeMap.containsKey(payment.getPayTypeId())){
paymentByTypeMap.put(payment.getPayTypeId(), new ArrayList<>());
}
paymentByTypeMap.get(payment.getPayTypeId())
.add(payment);
}
可以发现仅仅做一个分组操作,代码却需要考虑得比较细致,在Map中无相应值时需要先塞一个空List进去。
但如果使用java8提供的computeIfAbsent
方法,代码则会简化很多,如下:
List<Payment> payments = getPayments();
Map<Integer, List<Payment>> paymentByTypeMap = new HashMap<>();
for(Payment payment : payments){
paymentByTypeMap.computeIfAbsent(payment.getPayTypeId(), k -> new ArrayList<>())
.add(payment);
}
computeIfAbsent
方法的逻辑是,如果map中没有(Absent)相应的key,则执行lambda表达式生成一个默认值并放入map中并返回,否则返回map中已有的值。
带默认值Map 由于这种需要默认值的Map太常用了,我一般会封装一个工具类出来使用,如下:
public class DefaultHashMap<K, V> extends HashMap<K, V> {
Function<K, V> function;
public DefaultHashMap(Supplier<V> supplier) {
this.function = k -> supplier.get();
}
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public V get(Object key) {
return super.computeIfAbsent((K) key, this.function);
}
}
然后再这么使用,如下:
List<Payment> payments = getPayments();
Map<Integer, List<Payment>> paymentByTypeMap = new DefaultHashMap<>(ArrayList::new);
for(Payment payment : payments){
paymentByTypeMap.get(payment.getPayTypeId())
.add(payment);
}
呵呵,这玩得有点像python的defaultdict(list)
了
临时Cache 有时,在一个for循环中,需要一个临时的Cache在循环中复用查询结果,也可以使用computeIfAbcent,如下:
List<Payment> payments = getPayments();
Map<Integer, PayType> payTypeCacheMap = new HashMap<>();
for(Payment payment : payments){
PayType payType = payTypeCacheMap.computeIfAbsent(payment.getPayTypeId(),
k -> payTypeMapper.queryByPayType(k));
payment.setPayTypeName(payType.getPayTypeName());
}
因为payments中不同payment的pay_type_id极有可能相同,使用此方法可以避免大量重复查询,但如果不用computeIfAbcent函数,代码就有点繁琐晦涩了。
computeIfPresent函数
computeIfPresent函数与computeIfAbcent的逻辑是相反的,如果map中存在(Present)相应的key,则对其value执行lambda表达式生成一个新值并放入map中并返回,否则返回null。
这个函数一般用在两个集合做等值关联的时候,可少写一次判断逻辑,如下:
@Data
public static class OrderPayment {
private Order order;
private List<Payment> payments;
public OrderPayment(Order order) {
this.order = order;
this.payments = new ArrayList<>();
}
public OrderPayment addPayment(Payment payment){
this.payments.add(payment);
return this;
}
}
public static void getOrderWithPayment(){
List<Order> orders = getOrders();
Map<Long, OrderPayment> orderPaymentMap = new HashMap<>();
for(Order order : orders){
orderPaymentMap.put(order.getOrderId(), new OrderPayment(order));
}
List<Payment> payments = getPayments();
//将payment关联到相关的order上
for(Payment payment : payments){
orderPaymentMap.computeIfPresent(payment.getOrderId(),
(k, orderPayment) -> orderPayment.addPayment(payment));
}
}
compute函数
compute函数,其实和computeIfPresent、computeIfAbcent函数是类似的,不过它不关心map中到底有没有值,都执行lambda表达式计算新值并放入map中并返回。
这个函数适合做分组迭代计算,像分组汇总金额的情况,就适合使用compute函数,如下:
List<Payment> payments = getPayments();
Map<Integer, BigDecimal> amountByTypeMap = new HashMap<>();
for(Payment payment : payments){
amountByTypeMap.compute(payment.getPayTypeId(),
(key, oldVal) -> oldVal == null ? payment.getAmount() : oldVal.add(payment.getAmount())
);
}
当oldValue是null,表示map中第一次计算相应key的值,直接给amount就好,而后面再次累积计算时,直接通过add函数汇总就好。
merge函数
可以发现,上面在使用compute汇总金额时,lambda表达式中需要判断是否是第一次计算key值,稍微麻烦了点,而使用merge函数的话,可以进一步简化代码,如下:
List<Payment> payments = getPayments();
Map<Integer, BigDecimal> amountByTypeMap = new HashMap<>();
for(Payment payment : payments){
amountByTypeMap.merge(payment.getPayTypeId(), payment.getAmount(), BigDecimal::add);
}
这个函数太简洁了,merge的第一个参数是key,第二个参数是value,第三个参数是值合并函数。
当是第一次计算相应key的值时,直接放入value到map中,后面再次计算时,使用值合并函数BigDecimal::add
计算出新的汇总值,并放入map中即可。
putIfAbsent函数
putIfAbsent从命名上也能知道作用了,当map中没有相应key时才put值到map中,主要用于如下场景: 如将list转换为map时,若list中有重复值时,put与putIfAbsent的区别如下:
- put保留最晚插入的数据。
- putIfAbsent保留最早插入的数据。
forEach函数
说实话,java中要遍历map,写法上是比较啰嗦的,不管是entrySet方式还是keySet方式,如下:
for(Map.Entry<String, BigDecimal> entry: amountByTypeMap.entrySet()){
Integer payTypeId = entry.getKey();
BigDecimal amount = entry.getValue();
System.out.printf("payTypeId: %s, amount: %s \n", payTypeId, amount);
}
再看看在python或go中的写法,如下:
for payTypeId, amount in amountByTypeMap.items():
print("payTypeId: %s, amount: %s \n" % (payTypeId, amount))
可以发现,在python中的map遍历写法要少写好几行代码呢,不过,虽然java在语法层面上并未支持这种写法,但使用map的forEach函数,也可以简化出类似的效果来,如下:
amountByTypeMap.forEach((payTypeId, amount) -> {
System.out.printf("payTypeId: %s, amount: %s \n", payTypeId, amount);
});
总结
一直以来,java因代码编写太繁琐而被开发者们所广泛诟病,但从java8开始,从Map、Stream、var、multiline-string再到record,java在代码编写层面做了大量的简化,java似乎开窍了
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