最强java8新特性-stream流-阿里云开发者社区

最强java8新特性-stream流

2022-09-17 234

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简介： Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。Stream流是JDK8新增的成员，允许以声明性方式处理数据集合，可以把Stream流看作是遍历数据集合的一个高级迭代器。Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找/筛选/过滤、排序、聚合和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供

Stream流是什么？

Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作

元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。
数据源流的来源。可以是集合，数组，I/O channel，产生器generator 等。
聚合操作类似SQL语句一样的操作，比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码

这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。

元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

常用方法举例：

1.1筛选与切片：

中间操作：

filter：接收 Lambda ，从流中排除某些元素
limit：截断流，使其元素不超过给定数量
skip(n)：跳过元素，返回一个舍弃了前n个元素的流；若流中元素不足n个，则返回一个空流；与 limit(n) 互补
distinct：筛选，通过流所生成的 hashCode() 与 equals() 取除重复元素

List<Employee>emps=Arrays.asList(
newEmployee(101, "Z3", 19, 9999.99),
newEmployee(102, "L4", 20, 7777.77),
newEmployee(103, "W5", 35, 6666.66),
newEmployee(104, "Tom", 44, 1111.11),
newEmployee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
);
@Testpublicvoidtest01(){
emps.stream()
        .filter((x) ->x.getAge() >35)
        .limit(3) //短路？达到满足不再内部迭代        .distinct()
        .skip(1)
        .forEach(System.out::println);
}

内部迭代：迭代操作由 Stream API 完成
外部迭代：我们通过迭代器完成

1.2映射：

map：接收 Lambda ，将元素转换为其他形式或提取信息；接受一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中每一个值都换成另一个流，然后把所有流重新连接成一个流

map和flatmap相当于add 和addAll的区别:

add：对("a", "b", "c")以一个集合的形式注入到新数组中 ( "1" ," 2 ", ("a", "b", "c"))

addAll: 把("a", "b", "c")以每个元素直接注入数组中（ "1" ," 2 ","a", "b", "c"）

map:

@Testpublicvoidtest02(){
List<String>list=Arrays.asList("a", "b", "c");
list.stream()
        .map((str) ->str.toUpperCase())//变为A,B,C        .forEach(System.out::println);
}

flatMap:

publicStream<Character>filterCharacter(Stringstr){
List<Character>list=newArrayList<>();
for (charc : str.toCharArray()) {
list.add(c);
    }
returnlist.stream();
}
@Testpublicvoidtest03(){
List<String>list=Arrays.asList("a", "b", "c");
Test02test02=newTest02();
list.stream()
        .flatMap(test02::filterCharacter)
        .forEach(System.out::println);
}

1.3排序：

sorted()：自然排序
sorted(Comparator c)：定制排序

Comparable：自然排序

@Testpublicvoidtest04(){
List<Integer>list=Arrays.asList(1,2,3,4,5);
list.stream()
        .sorted() //comparaTo()        .forEach(System.out::println);
}

Comparator：定制排序

@Testpublicvoidtest05(){
emps.stream()
        .sorted((e1, e2) -> { //compara()if (e1.getAge().equals(e2.getAge())){
returne1.getName().compareTo(e2.getName());
            } else {
returne1.getAge().compareTo(e2.getAge());
            }
        })
        .forEach(System.out::println);
}

1.4查找/匹配：

终止操作：

allMatch：检查是否匹配所有元素
anyMatch：检查是否至少匹配一个元素
noneMatch：检查是否没有匹配所有元素
findFirst：返回第一个元素
findAny：返回当前流中的任意元素
count：返回流中元素的总个数
max：返回流中最大值
min：返回流中最小值

publicenumStatus {
FREE, BUSY, VOCATION;
}
@Testpublicvoidtest01(){
List<Status>list=Arrays.asList(Status.FREE, Status.BUSY, Status.VOCATION);
booleanflag1=list.stream()
        .allMatch((s) ->s.equals(Status.BUSY));
System.out.println(flag1);
booleanflag2=list.stream()
        .anyMatch((s) ->s.equals(Status.BUSY));
System.out.println(flag2);
booleanflag3=list.stream()
        .noneMatch((s) ->s.equals(Status.BUSY));
System.out.println(flag3);
// 避免空指针异常Optional<Status>op1=list.stream()
        .findFirst();
// 如果Optional为空 找一个替代的对象Statuss1=op1.orElse(Status.BUSY);
System.out.println(s1);
Optional<Status>op2=list.stream()
        .findAny();
System.out.println(op2);
longcount=list.stream()
        .count();
System.out.println(count);
}

1.5 归约 / 收集：

归约：reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) 可以将流中的数据反复结合起来，得到一个值
收集：collect 将流转换成其他形式；接收一个 Collector 接口的实现，用于给流中元素做汇总的方法

reduce：

/*** Java：*  - reduce：需提供默认值（初始值）* Kotlin：*  - fold：不需要默认值（初始值）*  - reduce：需提供默认值（初始值）*/@Testpublicvoidtest01(){
List<Integer>list=Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
Integerinteger=list.stream()
        .reduce(0, (x, y) ->x+y);
System.out.println(integer);
}

collect：

List<Employee>emps=Arrays.asList(
newEmployee(101, "Z3", 19, 9999.99),
newEmployee(102, "L4", 20, 7777.77),
newEmployee(103, "W5", 35, 6666.66),
newEmployee(104, "Tom", 44, 1111.11),
newEmployee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
);
@Testpublicvoidtest02(){
//放入ListList<String>list=emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toList()); 
list.forEach(System.out::println);
//放入SetSet<String>set=emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toSet());
set.forEach(System.out::println);
//放入LinkedHashSetLinkedHashSet<String>linkedHashSet=emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toCollection(LinkedHashSet::new));
linkedHashSet.forEach(System.out::println);
}
@Testpublicvoidtest03(){
//总数Longcount=emps.stream()
        .collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);
//平均值Doubleavg=emps.stream()
        .collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(avg);
//总和Doublesum=emps.stream()
        .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(sum);
//最大值Optional<Employee>max=emps.stream()
        .collect(Collectors.maxBy((e1, e2) ->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
System.out.println(max.get());
//最小值Optional<Double>min=emps.stream()
        .map(Employee::getSalary)
        .collect(Collectors.minBy(Double::compare));
System.out.println(min.get());
}
@Testpublicvoidtest04(){
//分组Map<Integer, List<Employee>>map=emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getId));
System.out.println(map);
//多级分组Map<Integer, Map<String, List<Employee>>>mapMap=emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getId, Collectors.groupingBy((e) -> {
if (e.getAge() >35) {
return"开除";
            } else {
return"继续加班";
            }
        })));
System.out.println(mapMap);
//分区Map<Boolean, List<Employee>>listMap=emps.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy((e) ->e.getSalary() >4321));
System.out.println(listMap);
}
@Testpublicvoidtest05(){
//总结DoubleSummaryStatisticsdss=emps.stream()
        .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(dss.getMax());
System.out.println(dss.getMin());
System.out.println(dss.getSum());
System.out.println(dss.getCount());
System.out.println(dss.getAverage());
//连接Stringstr=emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.joining("-")); //可传入分隔符System.out.println(str);
}

1.6 案例：

**案例一：**给定一个数字列表，如何返回一个由每个数的平方构成的列表呢？(如：给定【1，2，3， 4，5】，返回【1，4，9，16，25】)

@Testpublicvoidtest01(){
List<Integer>list=Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
list.stream()
        .map((x) ->x*x)
        .forEach(System.out::println);
}

**案例二：**怎样使用 map 和 reduce 数一数流中有多少个 Employee 呢？

List<Employee>emps=Arrays.asList(
newEmployee(101, "Z3", 19, 9999.99),
newEmployee(102, "L4", 20, 7777.77),
newEmployee(103, "W5", 35, 6666.66),
newEmployee(104, "Tom", 44, 1111.11),
newEmployee(105, "Jerry", 60, 4444.44)
);
@Testpublicvoidtest02(){
Optional<Integer>result=emps.stream()
        .map((e) ->1)
        .reduce(Integer::sum);
System.out.println(result.get());

1.7：并行流：

并行流：就是把一个内容分成几个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流
Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行操作；Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与串行流之间切换

Java 8 并行流 / 串行流：

@Testpublicvoidtest03(){
//串行流(单线程)：切换为并行流 parallel()//并行流：切换为串行流 sequential()LongStream.rangeClosed(0, 100000000L)
        .parallel() //底层：ForkJoin        .reduce(0, Long::sum);
}

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常用方法举例：

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