在Java Stream API中，如果需要根据多个条件查找第一个满足条件的元素，直接使用多个filter和findFirst操作可能会遇到IllegalStateException，因为Stream只能被消费一次。以下将介绍如何解决这个问题，并提供一个通用的解决方案。
Stream的单次消费特性
Stream与集合不同，它不是一个存储数据的容器，而是一个数据流。一旦Stream被消费（例如，通过findFirst、collect等终端操作），它就不能再被使用。尝试再次操作同一个Stream会抛出IllegalStateException。
解决方案：将Stream转换为集合
要解决Stream的单次消费问题，可以将Stream转换为一个可重用的集合，例如List或Map。这样，就可以在集合上进行多次查找操作。
以下代码展示了如何将Stream转换为LinkedHashMap，并根据给定的键的优先级查找第一个存在的值：
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import java.util.*;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class StreamFindFirst {
private static T findBestValue(Stream stream, T... keys) {
Map map = stream.collect(Collectors.toMap(
Function.identity(),
Function.identity(),
(l, r) -> l,
LinkedHashMap::new
));
return Arrays.stream(keys)
.map(map::get)
.filter(Objects::nonNull)
.findFirst()
.orElse(null);
}
public static void main(String[] args) {
Stream stream1 = Stream.of("a", "b", "c", "d");
Stream stream2 = Stream.of("b", "c", "d", "e");
Stream stream3 = Stream.of("d", "e", "f", "g");
System.out.println(findBestValue(stream1, "a", "b", "c"));
System.out.println(findBestValue(stream2, "a", "b", "c"));
System.out.println(findBestValue(stream3, "a", "b", "c"));
}
} 代码解释：
-
findBestValue(Stream
stream, T... keys) 方法: - 接收一个Stream和一个可变参数keys，表示查找的优先级顺序。
-
stream.collect(Collectors.toMap(...)):
- 将Stream转换为LinkedHashMap。
- Function.identity() 作为键和值的映射函数，确保键和值相同。
- (l, r) -> l 处理重复键的合并策略，这里选择保留第一个值。
- LinkedHashMap::new 指定使用LinkedHashMap，保持Stream元素的顺序。
-
Arrays.stream(keys).map(map::get).filter(Objects::nonNull).findFirst().orElse(null):
- 将keys数组转换为Stream。
- map::get 使用map的get方法查找每个键对应的值。
- filter(Objects::nonNull) 过滤掉值为null的元素（即Stream中不存在的键）。
- findFirst() 查找第一个非null元素。
- orElse(null) 如果所有键都不存在于Stream中，则返回null。
输出结果：
a b null
改进与注意事项
- 泛型支持： 上述代码使用了泛型，可以处理不同类型的Stream元素。
- 重复键处理： 在Collectors.toMap中，(l, r) -> l 确保当Stream中存在重复元素时，只保留第一个元素。
- 空值处理： 使用Objects::nonNull过滤null值，避免空指针异常。
-
返回值类型： orElse(null) 返回null表示未找到任何匹配项。可以考虑使用Optional
来更清晰地表达结果。
总结
通过将Stream转换为集合，可以避免Stream的单次消费限制，实现多条件查找首个匹配项的需求。 使用LinkedHashMap可以保持Stream元素的顺序，并提供高效的查找性能。 这种方法不仅解决了问题，还提供了更通用的解决方案，可以轻松地根据不同的查找条件进行调整。
