Java Stream 使用指南

简介: 本文介绍了Java中Stream流的使用方法,包括如何创建Stream流、中间操作(如map、filter、sorted等)和终结操作(如collect、forEach等)。此外,还讲解了并行流的概念及其可能带来的线程安全问题,并给出了示例代码。

1. 使用

1.1. Stream流的生产

在Java中,有多种方式可以创建Stream对象,比如通过集合类的stream()方法,通过Arrays类的stream()方法,以及通过Stream类的of()、iterate()、generate()等方法。

  • 集合类的stream方法

ini

代码解读

复制代码

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> stream = list.stream();
  • Arrays类的stream()方法

ini

代码解读

复制代码

String[] array={"a", "b", "c"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
  • Stream类的of()、iterate()、generate()等方法

arduino

代码解读

复制代码

Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c");

1.2. Stream流的中间操作

Stream API提供了两种类型的操作方法,分别是中间操作和终结操作。中间操作用于对数据进行转换、过滤、排序等处理,而终结操作则用于触发执行中间操作得到的结果。

  • map():将流中的元素作为入参,处理后生产一个新的元素

rust

代码解读

复制代码

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
List<String> list2 = list.stream().map(str -> "new_" + str);
// 处理后
list 为 ["a", "b", "c"]
list2 为 ["new_a", "new_b", "new_c"]
  • peek(): 将流中的元素作为入参,进行一些处理,正如peek的中文翻译“窥视”一样,peek操作主要进行一些辅助操作,例如打点。

ini

代码解读

复制代码

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
list.stream().peek(System.out::println).collect(Collectors.toList());
  • filter(): 过滤,只保留符合条件的元素

ini

代码解读

复制代码

List<String> list = Lists.newArrayList("1", "2", "3", "4", "5", "6");
List<String> list2 = strings.stream().filter(s -> Integer.parseInt(s) > 3).collect(Collectors.toList());

// 处理后
list 为 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
list2 为 [4, 5, 6]
  • sorted(): 对流中的元素进行排序

ini

代码解读

复制代码

List<String> strings = Lists.newArrayList("1", "3", "6", "4", "5", "2");
List<String> collect = strings.stream().sorted(String::compareTo).collect(Collectors.toList());
System.out.println(strings);
System.out.println(collect);
// 输出
[1, 3, 6, 4, 5, 2]
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
  • distinct():去除重复数据

ini

代码解读

复制代码

List<String> strings = Lists.newArrayList("1", "3", "3", "3", "5", "2");
List<String> collect = strings.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(strings);
System.out.println(collect);
// 输出
[1, 3, 3, 3, 5, 2]
[1, 3, 5, 2]
  • skip():跳过前几个元素

ini

代码解读

复制代码

List<String> strings = Lists.newArrayList("1", "3", "3", "3", "5", "2");
List<String> collect = strings.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(strings);
System.out.println(collect);
// 输出
[1, 3, 3, 3, 5, 2]
[3, 5, 2]
  • limit():只保留前几个元素

ini

代码解读

复制代码

List<String> strings = Lists.newArrayList("1", "3", "3", "3", "5", "2");
List<String> collect = strings.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(strings);
System.out.println(collect);
// 输出
[1, 3, 3, 3, 5, 2]
[1, 3, 3]

1.3. Stream的终结操作

在上一节的代码示例中,所有操作都有一个collect()方法,这个就是Stream的终结操作。

Stream流的终结操作是在执行操作链后,产生最终结果的操作。它会触发流的遍历和处理,并返回一个最终的结果,例如集合、列表、数组等。在Java中,Stream流的终结操作通常会返回一个集合对象或者一个值。

常用的Stream流的终结操作包括:

  1. forEach:对流中的每个元素执行指定的操作。
  2. collect:将流中的元素收集到一个集合中,例如List、Set、Map等。
  3. reduce:根据指定的规则对流中的元素进行归约操作,返回一个值。
  4. max和min:找出流中的最大值或最小值。
  5. count:返回流中元素的数量。
  6. anyMatch、allMatch和noneMatch:判断流中的元素是否满足指定条件。
  7. findFirst和findAny:返回流中的第一个元素或任意一个元素。
  8. toArray:将流中的元素转换成数组。

通过终结操作,可以对流进行遍历和处理,并得到最终的结果。在使用终结操作时,需要注意流只能被消费一次,也就是说一旦对流进行了终结操作,就不能再使用该流进行其他操作了。因此,在使用终结操作前,需要确保已经完成了所有需要的中间操作。

2. 并行流

Java中的并行流是一种流操作的方式,它是使用多线程并行处理数据的一种机制。并行流可以在处理大量数据时提高程序的性能,因为它可以将数据分成多个任务,并行处理这些任务,从而加快处理速度。

在Java中,我们通常使用Stream API来对集合进行操作。并行流可以通过调用集合的parallelStream()方法来创建。并行流可以在底层使用多线程来处理元素,从而提高处理大量数据的效率。

需要注意的是,并行流可能会带来线程安全的问题:

java

代码解读

复制代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ParallelStreamIssue {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            numbers.add(i);
        }

        // 正常的并行处理
        numbers.parallelStream().forEach(num -> {
            System.out.println("Number: " + num + ", Thread: " + Thread.currentThread().getName());
        });

        // 并行处理可能导致的问题示例
        List<Integer> doubleNumbers = new ArrayList<>();
        numbers.parallelStream().forEach(num -> {
            doubleNumbers.add(num * 2);  // 并行处理可能导致线程安全问题
        });
        System.out.println("Double numbers: " + doubleNumbers);
    }
}


转载来源:https://juejin.cn/post/7441470756011982884

相关文章
|
4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。
129 0
|
21天前
|
存储 Java 数据挖掘
Java 8 新特性之 Stream API:函数式编程风格的数据处理范式
Java 8 引入的 Stream API 提供了一种新的数据处理方式,支持函数式编程风格,能够高效、简洁地处理集合数据,实现过滤、映射、聚合等操作。
37 6
|
21天前
|
Java API 开发者
Java中的Lambda表达式与Stream API的协同作用
在本文中,我们将探讨Java 8引入的Lambda表达式和Stream API如何改变我们处理集合和数组的方式。Lambda表达式提供了一种简洁的方法来表达代码块,而Stream API则允许我们对数据流进行高级操作,如过滤、映射和归约。通过结合使用这两种技术,我们可以以声明式的方式编写更简洁、更易于理解和维护的代码。本文将介绍Lambda表达式和Stream API的基本概念,并通过示例展示它们在实际项目中的应用。
|
23天前
|
安全 Java API
Java中的Lambda表达式与Stream API的高效结合####
探索Java编程中Lambda表达式与Stream API如何携手并进,提升数据处理效率,实现代码简洁性与功能性的双重飞跃。 ####
25 0
|
1月前
|
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。
|
2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!
45 1
Flink-03 Flink Java 3分钟上手 Stream 给 Flink-02 DataStreamSource Socket写一个测试的工具!
|
2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
25 1
Flink-02 Flink Java 3分钟上手 Stream SingleOutputStreamOpe ExecutionEnvironment DataSet FlatMapFunction
|
3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
179 11
Java——Stream流详解
|
3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。
139 9
Java 8 Stream Api 中的 peek 操作
|
2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
37 1
下一篇
DataWorks