2.6 count
统计功能，一般都是结合filter使用，因为先筛选出我们需要的再统计即可。及早求值
public class TestCase { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3); students.add(new Student("路飞", 22, 175)); students.add(new Student("红发", 40, 180)); students.add(new Student("白胡子", 50, 185)); long count = students.stream().filter(s1 -> s1.getAge() < 45).count(); System.out.println("年龄小于45岁的人数是：" + count); } } //输出结果 //年龄小于45岁的人数是：2
2.7 reduce
reduce 操作可以实现从一组值中生成一个值 。在上述例子中用到的 count 、 min 和 max 方 法，因为常用而被纳入标准库中。事实上，这些方法都是 reduce 操作。及早求值。
public class TestCase { public static void main(String[] args) { Integer reduce = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, (acc, x) -> acc+ x); System.out.println(reduce); } } //输出结果 //10
我们看得reduce接收了一个初始值为0的累加器，依次取出值与累加器相加，最后累加器的值就是最终的结果。
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三、高级集合类及收集器
3.1 转换成值
收集器，一种通用的、从流生成复杂值的结构。 只要将它传给 collect 方法，所有 的流就都可以使用它了。标准类库已经提供了一些有用的收集器，以下示例代码中的收集器都是从 java.util.stream.Collectors 类中静态导入的。
public class CollectorsTest { public static void main(String[] args) { List<Student> students1 = new ArrayList<>(3); students1.add(new Student("路飞", 23, 175)); students1.add(new Student("红发", 40, 180)); students1.add(new Student("白胡子", 50, 185)); OutstandingClass ostClass1 = new OutstandingClass("一班", students1); //复制students1，并移除一个学生 List<Student> students2 = new ArrayList<>(students1); students2.remove(1); OutstandingClass ostClass2 = new OutstandingClass("二班", students2); //将ostClass1、ostClass2转换为Stream Stream<OutstandingClass> classStream = Stream.of(ostClass1, ostClass2); OutstandingClass outstandingClass = biggestGroup(classStream); System.out.println("人数最多的班级是：" + outstandingClass.getName()); System.out.println("一班平均年龄是：" + averageNumberOfStudent(students1)); } /** * 获取人数最多的班级 */ private static OutstandingClass biggestGroup(Stream<OutstandingClass> outstandingClasses) { return outstandingClasses.collect( maxBy(comparing(ostClass -> ostClass.getStudents().size()))) .orElseGet(OutstandingClass::new); } /** * 计算平均年龄 */ private static double averageNumberOfStudent(List<Student> students) { return students.stream().collect(averagingInt(Student::getAge)); } } //输出结果 //人数最多的班级是：一班 //一班平均年龄是：37.666666666666664
maxBy或者minBy就是求最大值与最小值。
3.2 转换成块
常用的流操作是将其分解成两个集合，Collectors.partitioningBy帮我们实现了，接收一个Predicate函数式接口。
将示例学生分为会唱歌与不会唱歌的两个集合。
public class PartitioningByTest { public static void main(String[] args) { //省略List<student> students的初始化 Map<Boolean, List<Student>> listMap = students.stream().collect( Collectors.partitioningBy(student -> student.getSpecialities(). contains(SpecialityEnum.SING))); } }
3.3 数据分组
数据分组是一种更自然的分割数据操作，与将数据分成 ture 和 false 两部分不同，可以使用任意值对数据分组。Collectors.groupingBy接收一个Function做转换。
如图，我们使用groupingBy将根据进行分组为圆形一组，三角形一组，正方形一组。
例子：根据学生第一个特长进行分组
public class GroupingByTest { public static void main(String[] args) { //省略List<student> students的初始化 Map<SpecialityEnum, List<Student>> listMap = students.stream().collect( Collectors.groupingBy(student -> student.getSpecialities().get(0))); } }
Collectors.groupingBy与SQL 中的 group by 操作是一样的。
3.4 字符串拼接
如果将所有学生的名字拼接起来，怎么做呢？通常只能创建一个StringBuilder，循环拼接。使用Stream，使用Collectors.joining()简单容易。
public class JoiningTest { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(3); students.add(new Student("路飞", 22, 175)); students.add(new Student("红发", 40, 180)); students.add(new Student("白胡子", 50, 185)); String names = students.stream() .map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",","[","]")); System.out.println(names); } } //输出结果 //[路飞,红发,白胡子]
joining接收三个参数，第一个是分界符，第二个是前缀符，第三个是结束符。也可以不传入参数Collectors.joining()，这样就是直接拼接。
四、总结
本篇主要从实际使用讲述了常用的方法及流，使用java8可以很清晰表达你要做什么，代码也很简洁。本篇例子主要是为了讲解较为简单，大家可以去使用java8重构自己现有的代码，自行领会lambda的奥妙。本文说的Stream要组合使用才会发挥更大的功能，链式调用很迷人，根据自己的业务去做吧。
