java的stream流

简介: java的stream流

Java Stream Java 8 引入的一个新的抽象概念:

链式操作:Stream流的操作可以链式调用,形成一个操作流水线。这样可以将多个操作组合在一起,以便对集合进行复杂的处理。用于处理集合数据的流式操作。Stream 提供了一种更简洁、更具表达性的方式来操作集合,使得代码更易读、更易维护。下面是关于 Java Stream 的一些基本信息:

  1. Stream 的特点
  • 流是一种与集合操作密切相关的概念,它可以对集合中的元素进行各种操作,如过滤、映射、排序等。
  • 流提供了一种声明式的风格,让你可以在一行代码中完成复杂的数据处理操作。
  • 流操作可以进行串行(Sequential)或并行(Parallel)处理,利用多线程提高处理效率。
  1. Stream 的创建
  • 从集合创建流:通过集合类的stream()parallelStream()方法,可以将集合转化为对应的流。
  • 从数组创建流:使用Arrays.stream(array)方法可以将数组转化为流。
  • 其他方式创建流:如通过生成器 (Stream.generate()) 创建、通过函数迭代 (Stream.iterate()) 创建等。
  1. Stream 的操作
  • 中间操作:中间操作是指在流上进行的转换操作,返回一个新的流以便进行连续的操作。常见的中间操作有filter()map()distinct()sorted()等。
  • 终端操作:终端操作是指对流进行最终的处理,产生一个结果或副作用。常见的终端操作有forEach()collect()reduce()count()等。
  1. Stream 的惰性求值 Stream 使用了惰性求值的策略,只有在执行终端操作时才会触发中间操作的执行。这种方式可以提高效率,避免不必要的计算。

5.    并行流:Stream流支持并行处理,可以利用多核处理器的优势,在处理大数据集时提高效率。可以通过parallel()方法将串行流转换为并行流。

  1. 示例代码下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Stream 进行集合的处理操作:

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);

intsum= numbers.stream()

               .filter(n -> n % 2 == 0)

               .mapToInt(n -> n * 2)

               .sum();

System.out.println(sum); // 输出:28

各个指令的具体解释:

  • filter:用于根据指定条件筛选集合中的元素。
  • map:用于对集合中的元素进行转换或提取。
  • sorted:用于对集合中的元素进行排序。
  • distinct:用于去除集合中的重复元素。
  • limit:用于限制集合中元素的数量。
  • collect:用于将流中的元素收集到一个集合中。
  • forEach:用于对集合中的每个元素执行指定操作。

需要注意的是,Stream流是一次性的,即对同一个数据源的Stream流只能进行一次操作。如果需要对同一个数据源进行多次操作,需要重新创建Stream流。同时,Stream流不会改变原始集合的内容,而是生成一个新的集合或结果。

 image.png

相关文章
|
3月前
|
安全 Java API
告别繁琐编码,拥抱Java 8新特性:Stream API与Optional类助你高效编程,成就卓越开发者!
【8月更文挑战第29天】Java 8为开发者引入了多项新特性,其中Stream API和Optional类尤其值得关注。Stream API对集合操作进行了高级抽象,支持声明式的数据处理,避免了显式循环代码的编写;而Optional类则作为非空值的容器,有效减少了空指针异常的风险。通过几个实战示例,我们展示了如何利用Stream API进行过滤与转换操作,以及如何借助Optional类安全地处理可能为null的数据,从而使代码更加简洁和健壮。
108 0
|
20天前
|
Java API 数据处理
探索Java中的Lambda表达式与Stream API
【10月更文挑战第22天】 在Java编程中,Lambda表达式和Stream API是两个强大的功能,它们极大地简化了代码的编写和提高了开发效率。本文将深入探讨这两个概念的基本用法、优势以及在实际项目中的应用案例,帮助读者更好地理解和运用这些现代Java特性。
|
1月前
|
Java 流计算
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
37 1
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
|
1月前
|
Java Shell 流计算
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
23 1
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
|
2月前
|
存储 Java API
Java——Stream流详解
Stream流是JDK 8引入的概念,用于高效处理集合或数组数据。其API支持声明式编程,操作分为中间操作和终端操作。中间操作包括过滤、映射、排序等,可链式调用;终端操作则完成数据处理,如遍历、收集等。Stream流简化了集合与数组的操作,提升了代码的简洁性
82 11
Java——Stream流详解
|
1月前
|
存储 Java 数据处理
Flink-01 介绍Flink Java 3分钟上手 HelloWorld 和 Stream ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
Flink-01 介绍Flink Java 3分钟上手 HelloWorld 和 Stream ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
35 1
|
2月前
|
Java API C++
Java 8 Stream Api 中的 peek 操作
本文介绍了Java中`Stream`的`peek`操作,该操作通过`Consumer&lt;T&gt;`函数消费流中的每个元素,但不改变元素类型。文章详细解释了`Consumer&lt;T&gt;`接口及其使用场景,并通过示例代码展示了`peek`操作的应用。此外,还对比了`peek`与`map`的区别,帮助读者更好地理解这两种操作的不同用途。作者为码农小胖哥,原文发布于稀土掘金。
114 9
Java 8 Stream Api 中的 peek 操作
|
2月前
|
Java C# Swift
Java Stream中peek和map不为人知的秘密
本文通过一个Java Stream中的示例,探讨了`peek`方法在流式处理中的应用及其潜在问题。首先介绍了`peek`的基本定义与使用,并通过代码展示了其如何在流中对每个元素进行操作而不返回结果。接着讨论了`peek`作为中间操作的懒执行特性,强调了如果没有终端操作则不会执行的问题。文章指出,在某些情况下使用`peek`可能比`map`更简洁,但也需注意其懒执行带来的影响。
139 2
Java Stream中peek和map不为人知的秘密
|
2月前
|
Java 大数据 API
Java 流(Stream)、文件(File)和IO的区别
Java中的流(Stream)、文件(File)和输入/输出(I/O)是处理数据的关键概念。`File`类用于基本文件操作,如创建、删除和检查文件;流则提供了数据读写的抽象机制,适用于文件、内存和网络等多种数据源;I/O涵盖更广泛的输入输出操作,包括文件I/O、网络通信等,并支持异常处理和缓冲等功能。实际开发中,这三者常结合使用,以实现高效的数据处理。例如,`File`用于管理文件路径,`Stream`用于读写数据,I/O则处理复杂的输入输出需求。
|
2月前
|
Java 程序员 API
Java 8新特性之Lambda表达式与Stream API的探索
【9月更文挑战第24天】本文将深入浅出地介绍Java 8中的重要新特性——Lambda表达式和Stream API,通过实例解析其语法、用法及背后的设计哲学。我们将一探究竟,看看这些新特性如何让Java代码变得更加简洁、易读且富有表现力,同时提升程序的性能和开发效率。