集合处理数据的弊端
当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加，删除，获取外，最典型的操作就是
public static void main(String[] args) { // 定义一个List集合 List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","成龙","周星驰"); // 1.获取所有 姓张的信息 List<String> list1 = new ArrayList<>(); for (String s : list) { if(s.startsWith("张")){ list1.add(s); } } // 2.获取名称长度为3的用户 List<String> list2 = new ArrayList<>(); for (String s : list1) { if(s.length() == 3){ list2.add(s); } } // 3. 输出所有的用户信息 for (String s : list2) { System.out.println(s); } }
上面的代码总是一次次的循环，或许需要一种更加高效的处理方式，这时可以通过JDK8中提供的Stream API来解决这个问题。
public static void main(String[] args) { // 定义一个List集合 List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","成龙","周星驰"); // 1.获取所有 姓张的信息 // 2.获取名称长度为3的用户 // 3. 输出所有的用户信息 list.stream() .filter(s->s.startsWith("张")) .filter(s->s.length() == 3) .forEach(s->{ System.out.println(s); }); System.out.println("----------"); list.stream() .filter(s->s.startsWith("张")) .filter(s->s.length() == 3) .forEach(System.out::println); }
如果使用Stream来实现，会显得更加简便，并且可读性也很好。
Stream思想
注意：Stream和IO流(InputStream/OutputStream)没有任何关系，请暂时忘记对传统IO流的固有印象！
Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工
处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。
Stream API能让我们快速完成许多复杂的操作，如筛选、切片、映射、查找、去除重复，统计，匹配和归约。
Stream流的获取方式
根据Collection获取
首先，java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream，也就是说Collection接口下的所有的实
现都可以通过steam方法来获取Stream流。
public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<>(); list.stream(); Set<String> set = new HashSet<>(); set.stream(); Vector vector = new Vector(); vector.stream(); }
而Map比较特殊，如果想要使用，需要根据Map来获取对应的Key和Value的集合
public static void main(String[] args) { Map<String,Object> map = new HashMap<>(); Stream<String> stream = map.keySet().stream(); // key Stream<Object> stream1 = map.values().stream(); // value }
通过Stream的of方法
在实际开发中我们不可避免的还是会操作到数组中的数据，由于数组对象不可能添加默认方法，所有Stream接口中提供了静态方法of
public static void main(String[] args) { Stream<String> a1 = Stream.of("a1", "a2", "a3"); String[] arr1 = {"aa","bb","cc"}; Stream<String> arr11 = Stream.of(arr1); Integer[] arr2 = {1,2,3,4}; Stream<Integer> arr21 = Stream.of(arr2); arr21.forEach(System.out::println); // 注意：基本数据类型的数组是不行的 int[] arr3 = {1,2,3,4}; Stream.of(arr3).forEach(System.out::println); }
Stream常用方法介绍
Stream流模型的操作很丰富，这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种：
终结方法：返回值类型不再是 Stream 类型的方法，不再支持链式调用
非终结方法：返回值类型仍然是 Stream 类型的方法，支持链式调用
Stream注意事项(重要)
- Stream只能操作一次
- Stream方法返回的是新的流
- Stream不调用终结方法，中间的操作不会执行
foreach
forEach用来遍历流中的数据的
void forEach(Consumer<? super T> action);
该方法接受一个Consumer接口，会将每一个流元素交给函数处理
public static void main(String[] args) { Stream.of("a1", "a2", "a3").forEach(System.out::println);; }
count
Stream流中的count方法用来统计其中的元素个数的。该方法返回一个long值，代表元素的个数。
public static void main(String[] args) { long count = Stream.of("a1", "a2", "a3").count(); System.out.println(count); }
filter
filter方法的作用是用来过滤数据的。返回符合条件的数据
可以通过filter方法将一个流转换成另一个子集流
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
该接口接收一个Predicate函数式接口参数作为筛选条件
public static void main(String[] args) { Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd") .filter((s)->s.contains("a")) .forEach(System.out::println); }
输出：
a1 a2 a3 aa
limit
limit方法可以对流进行截取处理，支取前n个数据
参数是一个long类型的数值，如果集合当前长度大于参数就进行截取，否则不操作：
public static void main(String[] args) { Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd") .limit(3) .forEach(System.out::println); }
输出：
a1 a2 a3
skip
如果希望跳过前面几个元素，可以使用skip方法获取一个截取之后的新流：
public static void main(String[] args) { Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd") .skip(3) .forEach(System.out::println); }
输出：
bb cc aa dd
map
如果我们需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用map方法：
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
该接口需要一个Function函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的数据
public static void main(String[] args) { Stream.of("1", "2", "3","4","5","6","7") //.map(msg->Integer.parseInt(msg)) .map(Integer::parseInt) .forEach(System.out::println); }
sorted
如果需要将数据排序，可以使用sorted方法：
在使用的时候可以根据自然规则排序，也可以通过比较强来指定对应的排序规则
public static void main(String[] args) { Stream.of("1", "3", "2","4","0","9","7") //.map(msg->Integer.parseInt(msg)) .map(Integer::parseInt) //.sorted() // 根据数据的自然顺序排序 .sorted((o1,o2)->o2-o1) // 根据比较强指定排序规则 .forEach(System.out::println); }
distinct
如果要去掉重复数据，可以使用distinct方法：
public static void main(String[] args) { Stream.of("1", "3", "3","4","0","1","7") //.map(msg->Integer.parseInt(msg)) .map(Integer::parseInt) //.sorted() // 根据数据的自然顺序排序 .sorted((o1,o2)->o2-o1) // 根据比较强指定排序规则 .distinct() // 去掉重复的记录 .forEach(System.out::println); System.out.println("--------"); Stream.of( new Person("张三",18) ,new Person("李四",22) ,new Person("张三",18) ).distinct() .forEach(System.out::println); }
Stream流中的distinct方法对于基本数据类型是可以直接出重的，但是对于自定义类型，我们是需要
重写hashCode和equals方法来移除重复元素。
match
如果需要判断数据是否匹配指定的条件，可以使用match相关的方法
boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否有任意一个满足条件 boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都满足条件 boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都不满足条件
public static void main(String[] args) { boolean b = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7") .map(Integer::parseInt) //.allMatch(s -> s > 0) //.anyMatch(s -> s >4) .noneMatch(s -> s > 4); System.out.println(b); }
注意match是一个终结方法
find
如果我们需要找到某些数据，可以使用find方法来实现
public static void main(String[] args) { Optional<String> first = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1","7").findFirst(); System.out.println(first.get()); Optional<String> any = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1","7").findAny(); System.out.println(any.get()); }
max和min
如果我们想要获取最大值和最小值，那么可以使用max和min方法
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator); Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);
public static void main(String[] args) { Optional<Integer> max = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7") .map(Integer::parseInt) .max((o1,o2)->o1-o2); System.out.println(max.get()); Optional<Integer> min = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7") .map(Integer::parseInt) .min((o1,o2)->o1-o2); System.out.println(min.get()); }
终结方法
concat
如果有两个流，希望合并成为一个流，那么可以使用Stream接口的静态方法concat
public static void main(String[] args) { Stream<String> stream1 = Stream.of("a","b","c"); Stream<String> stream2 = Stream.of("x", "y", "z"); // 通过concat方法将两个流合并为一个新的流 Stream.concat(stream1,stream2).forEach(System.out::println); }
重学JDK8新特性之Stream（下）:https://developer.aliyun.com/article/1413213
