3.6.2 统计(count/averaging)
Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：
计数：count
平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
最值：maxBy、minBy
求和：summingInt、summingLong、summingDouble
统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person(“Tom”, 8900, 23, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Jack”, 7000, 25, “male”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Lily”, 7800, 21, “female”, “Washington”));
// 求总数 Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting()); // 求平均工资 Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary)); // 求最高工资 Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)); // 求工资之和 Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary)); // 一次性统计所有信息 DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary)); System.out.println("员工总数：" + count); System.out.println("员工平均工资：" + average); System.out.println("员工工资总和：" + sum); System.out.println("员工工资所有统计：" + collect); }
}
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23
24
运行结果：
员工总数：3
员工平均工资：7900.0
员工工资总和：23700
员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}
3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)
分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。
案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person(“Tom”, 8900, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Jack”, 7000, “male”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Lily”, 7800, “female”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Anni”, 8200, “female”, “New York”));
personList.add(new Person(“Owen”, 9500, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Alisa”, 7900, “female”, “New York”));
// 将员工按薪资是否高于8000分组 Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000)); // 将员工按性别分组 Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex)); // 将员工先按性别分组，再按地区分组 Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea))); System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part); System.out.println("员工按性别分组情况：" + group); System.out.println("员工按性别、地区：" + group2); }
}
20
21
输出结果：
员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}
3.6.4 接合(joining)
joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person(“Tom”, 8900, 23, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Jack”, 7000, 25, “male”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Lily”, 7800, 21, “female”, “Washington”));
String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(",")); System.out.println("所有员工的姓名：" + names); List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C"); String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-")); System.out.println("拼接后的字符串：" + string); }
}
运行结果：
所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily
拼接后的字符串：A-B-C
3.6.5 归约(reducing)
Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person(“Tom”, 8900, 23, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Jack”, 7000, 25, “male”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Lily”, 7800, 21, “female”, “Washington”));
// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子） Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000))); System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum); // stream的reduce Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum); System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get()); }
}
运行结果：
员工扣税薪资总和：8700
员工薪资总和：23700
3.7 排序(sorted)
sorted，中间操作。有两种排序：
sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序
案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York")); // 按工资升序排序（自然排序） List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 按工资倒序排序 List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed()) .map(Person::getName).collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄升序排序 List<String> newList3 = personList.stream() .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄自定义排序（降序） List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> { if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) { return p2.getAge() - p1.getAge(); } else { return p2.getSalary() - p1.getSalary(); } }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList()); System.out.println("按工资升序排序：" + newList); System.out.println("按工资降序排序：" + newList2); System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3); System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4); }
}
运行结果：
按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]
先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]
3.8 提取/组合
流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
String[] arr1 = { “a”, “b”, “c”, “d” };
String[] arr2 = { “d”, “e”, “f”, “g” };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1); Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2); // concat:合并两个流 distinct：去重 List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList()); // limit：限制从流中获得前n个数据 List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList()); // skip：跳过前n个数据 List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList()); System.out.println("流合并：" + newList); System.out.println("limit：" + collect); System.out.println("skip：" + collect2); }
}
运行结果：
流合并：[a, b, c, d, e, f, g]
limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
skip：[3, 5, 7, 9, 11]
1 体验Stream流【理解】
案例需求
按照下面的要求完成集合的创建和遍历
创建一个集合，存储多个字符串元素
把集合中所有以 " 张 " 开头的元素存储到一个新的集合
把 " 张 " 开头的集合中的长度为 3 的元素存储到一个新的集合
遍历上一步得到的集合
原始方式示例代码
public class StreamDemo { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("林青霞"); list.add("张曼玉"); list.add("王祖贤"); list.add("柳岩"); list.add("张敏"); list.add("张无忌"); //把集合中所有以"张"开头的元素存储到一个新的集合 ArrayList<String> zhangList = new ArrayList<String>(); for(String s : list) { if(s.startsWith("张")) { zhangList.add(s); } } // System.out.println(zhangList); //把"张"开头的集合中的长度为3的元素存储到一个新的集合 ArrayList<String> threeList = new ArrayList<String>(); for(String s : zhangList) { if(s.length() == 3) { threeList.add(s); } } // System.out.println(threeList); //遍历上一步得到的集合 for(String s : threeList) { System.out.println(s); } System.out.println("--------"); //Stream流来改进 // list.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).filter(s -> s.length() == 3).forEach(s -> System.out.println(s)); list.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).filter(s -> s.length() == 3).forEach(System.out::println); } }
使用 Stream 流示例代码
public class StreamDemo { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("林青霞"); list.add("张曼玉"); list.add("王祖贤"); list.add("柳岩"); list.add("张敏"); list.add("张无忌"); //Stream流来改进 list.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).filter(s -> s.length() == 3).forEach(System.out::println); } }
Stream流的好处
直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义：获取流、过滤姓张、过滤长度为 3 、逐一打
印
Stream 流把真正的函数式编程风格引入到 Java 中
2 Stream流的常见生成方式【应用】
Stream流的思想
生成 Stream 流的方式
Collection 体系集合
使用默认方法 stream() 生成流， default Stream stream()
Map 体系集合
把 Map 转成 Set 集合，间接的生成流
数组
通过 Stream 接口的静态方法 of(T... values) 生成流
代码演示
public class StreamDemo { public static void main(String[] args) { //Collection体系的集合可以使用默认方法stream()生成流 List<String> list = new ArrayList<String>(); Stream<String> listStream = list.stream(); Set<String> set = new HashSet<String>(); Stream<String> setStream = set.stream(); //Map体系的集合间接的生成流 Map<String,Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); Stream<String> keyStream = map.keySet().stream(); Stream<Integer> valueStream = map.values().stream(); Stream<Map.Entry<String, Integer>> entryStream = map.entrySet().stream(); //数组可以通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流 String[] strArray = {"hello","world","java"}; Stream<String> strArrayStream = Stream.of(strArray); Stream<String> strArrayStream2 = Stream.of("hello", "world", "java"); Stream<Integer> intStream = Stream.of(10, 20, 30); } }
3 Stream流中间操作方法【应用】
概念
中间操作的意思是，执行完此方法之后，Stream流依然可以继续执行其他操作。
常见方法
fifilter 代码演示
public class StreamDemo01 { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("林青霞"); list.add("张曼玉"); list.add("王祖贤"); list.add("柳岩"); list.add("张敏"); list.add("张无忌");//需求1：把list集合中以张开头的元素在控制台输出 list.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).forEach(System.out::println); System.out.println("--------"); //需求2：把list集合中长度为3的元素在控制台输出 list.stream().filter(s -> s.length() == 3).forEach(System.out::println); System.out.println("--------"); //需求3：把list集合中以张开头的，长度为3的元素在控制台输出 list.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).filter(s -> s.length() == 3).forEach(System.out::println); } }
limit&skip 代码演示
public class StreamDemo02 { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("林青霞"); list.add("张曼玉"); list.add("王祖贤"); list.add("柳岩"); list.add("张敏"); list.add("张无忌"); //需求1：取前3个数据在控制台输出 list.stream().limit(3).forEach(System.out::println); System.out.println("--------"); //需求2：跳过3个元素，把剩下的元素在控制台输出 list.stream().skip(3).forEach(System.out::println); System.out.println("--------"); //需求3：跳过2个元素，把剩下的元素中前2个在控制台输出 list.stream().skip(2).limit(2).forEach(System.out::println); } }
concat&distinct 代码演示
public class StreamDemo03 { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("林青霞"); list.add("张曼玉"); list.add("王祖贤");list.add("柳岩"); list.add("张敏"); list.add("张无忌"); //需求1：取前4个数据组成一个流 Stream<String> s1 = list.stream().limit(4); //需求2：跳过2个数据组成一个流 Stream<String> s2 = list.stream().skip(2); //需求3：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出 // Stream.concat(s1,s2).forEach(System.out::println); //需求4：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出，要求字符串元素不能重复 Stream.concat(s1,s2).distinct().forEach(System.out::println); } }
sorted 代码演示
public class StreamDemo04 { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("linqingxia"); list.add("zhangmanyu"); list.add("wangzuxian"); list.add("liuyan"); list.add("zhangmin"); list.add("zhangwuji"); //需求1：按照字母顺序把数据在控制台输出 // list.stream().sorted().forEach(System.out::println); //需求2：按照字符串长度把数据在控制台输出 list.stream().sorted((s1,s2) -> { int num = s1.length()-s2.length(); int num2 = num==0?s1.compareTo(s2):num; return num2; }).forEach(System.out::println); } }
map&mapToInt 代码演示
public class StreamDemo05 { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("10"); list.add("20"); list.add("30"); list.add("40"); list.add("50"); //需求：将集合中的字符串数据转换为整数之后在控制台输出 // list.stream().map(s -> Integer.parseInt(s)).forEach(System.out::println); // list.stream().map(Integer::parseInt).forEach(System.out::println); // list.stream().mapToInt(Integer::parseInt).forEach(System.out::println); //int sum() 返回此流中元素的总和 int result = list.stream().mapToInt(Integer::parseInt).sum(); System.out.println(result); } }
4 Stream流终结操作方法【应用】
概念
终结操作的意思是，执行完此方法之后，Stream流将不能再执行其他操作。
常见方法
代码演示
public class StreamDemo { public static void main(String[] args) { //创建一个集合，存储多个字符串元素 ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("林青霞"); list.add("张曼玉"); list.add("王祖贤"); list.add("柳岩"); list.add("张敏"); list.add("张无忌"); //需求1：把集合中的元素在控制台输出 // list.stream().forEach(System.out::println); //需求2：统计集合中有几个以张开头的元素，并把统计结果在控制台输出 long count = list.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).count(); System.out.println(count); } }
5 Stream流综合练习【应用】
案例需求
现在有两个 ArrayList 集合，分别存储 6 名男演员名称和 6 名女演员名称，要求完成如下的操作
男演员只要名字为 3 个字的前三人
女演员只要姓林的，并且不要第一个
把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起
把上一步操作后的元素作为构造方法的参数创建演员对象 , 遍历数据
演员类 Actor 已经提供，里面有一个成员变量，一个带参构造方法，以及成员变量对应的 get/set 方法
代码实现
public class Actor { private String name; public Actor(String name) { this.name = name; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } } public class StreamTest { public static void main(String[] args) { //创建集合 ArrayList<String> manList = new ArrayList<String>(); manList.add("周润发"); manList.add("成龙"); manList.add("刘德华"); manList.add("吴京"); manList.add("周星驰"); manList.add("李连杰"); ArrayList<String> womanList = new ArrayList<String>(); womanList.add("林心如"); womanList.add("张曼玉"); womanList.add("林青霞"); womanList.add("柳岩"); womanList.add("林志玲"); womanList.add("王祖贤"); /* //男演员只要名字为3个字的前三人 Stream<String> manStream = manList.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3); //女演员只要姓林的，并且不要第一个 Stream<String> womanStream = womanList.stream().filter(s -> s.startsWith("林")).skip(1); //把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起 Stream<String> stream = Stream.concat(manStream, womanStream); //把上一步操作后的元素作为构造方法的参数创建演员对象,遍历数据 // stream.map(Actor::new).forEach(System.out::println); stream.map(Actor::new).forEach(p -> System.out.println(p.getName())); */ Stream.concat(manList.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3), womanList.stream().filter(s -> s.startsWith("林")).skip(1)).map(Actor::new). forEach(p -> System.out.println(p.getName())); } }
6 Stream流的收集操作【应用】
概念
对数据使用Stream流的方式操作完毕后，可以把流中的数据收集到集合中。
常用方法
工具类Collectors提供了具体的收集方式
代码演示
public class CollectDemo { public static void main(String[] args) { //创建List集合对象 List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("林青霞"); list.add("张曼玉"); list.add("王祖贤"); list.add("柳岩"); /* //需求1：得到名字为3个字的流 Stream<String> listStream = list.stream().filter(s -> s.length() == 3); //需求2：把使用Stream流操作完毕的数据收集到List集合中并遍历 List<String> names = listStream.collect(Collectors.toList()); for(String name : names) { System.out.println(name); } */ //创建Set集合对象 Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(); set.add(10); set.add(20); set.add(30); set.add(33); set.add(35); /* //需求3：得到年龄大于25的流 Stream<Integer> setStream = set.stream().filter(age -> age > 25); //需求4：把使用Stream流操作完毕的数据收集到Set集合中并遍历 Set<Integer> ages = setStream.collect(Collectors.toSet()); for(Integer age : ages) { System.out.println(age); } */ //定义一个字符串数组，每一个字符串数据由姓名数据和年龄数据组合而成 String[] strArray = {"林青霞,30", "张曼玉,35", "王祖贤,33", "柳岩,25"}; //需求5：得到字符串中年龄数据大于28的流 Stream<String> arrayStream = Stream.of(strArray).filter(s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]) > 28); //需求6：把使用Stream流操作完毕的数据收集到Map集合中并遍历，字符串中的姓名作键，年龄作值 Map<String, Integer> map = arrayStream.collect(Collectors.toMap(s -> s.split(",")[0], s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]))); Set<String> keySet = map.keySet(); for (String key : keySet) { Integer value = map.get(key); System.out.println(key + "," + value); } } }
java8 :: 用法 JDK8 双冒号用法
特性
jdk8中使用了::的用法。就是把方法当做参数传到stream内部，使stream的每个元素都传入到该方法里面执行一下，双冒号运算就是Java中的[方法引用],[方法引用]的格式是：
类名：：方法名
注意此处没有（）。
案例：
表达式：
person -> person.getAge();
使用双冒号：
Person：：getAge
表达式：
new HashMap<>()
使用双冒号：
HsahMap :: new
部分代码案例
未使用双冒号
public class MyTest { public static void main(String[] args) { List<String> a1 = Arrays.asList("a", "b", "c"); for (String a : a1) { printValur(a); }; a1.forEach(x -> MyTest.printValur(x)); } public static void printValur(String str) { System.out.println("print value : " + str); } }
使用后
a1.forEach(MyTest::printValur); Consumer<String> consumer = MyTest::printValur; a1.forEach(x -> consumer.accept(x));
未使用双冒号：
List<String> list = a1.stream().map(x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.toList()); System.out.println(list.toString());
使用双冒号：
ArrayList<String> collect = a1.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); System.out.println(collect.toString());
