Java之stream流的详细解析一

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: 2.Stream流2.1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

2.Stream流

2.1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 MyStream1 {
    public static void main(String[] args) {
        //集合的批量添加
        ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰","张无忌","张翠山","王二麻子","张良","谢广坤"));
        //list.add()
        //遍历list1把以张开头的元素添加到list2中。
        ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();
        for (String s : list1) {
            if(s.startsWith("张")){
                list2.add(s);
            }
        }
        //遍历list2集合,把其中长度为3的元素,再添加到list3中。
        ArrayList<String> list3 = new ArrayList<>();
        for (String s : list2) {
            if(s.length() == 3){
                list3.add(s);
            }
        }
        for (String s : list3) {
            System.out.println(s);
        }      
    }
}

使用Stream流示例代码

public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //集合的批量添加
        ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰","张无忌","张翠山","王二麻子","张良","谢广坤"));
        //Stream流
        list1.stream().filter(s->s.startsWith("张"))
                .filter(s->s.length() == 3)
                .forEach(s-> System.out.println(s));
    }
}
  • 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
  • 代码简洁

2.2Stream流的常见生成方式【应用】

  • Stream流的思想


30c7c160fc534682811c12166b7bff44.pngStream流的三类方法

  • 获取Stream流
  • 创建一条流水线,并把数据放到流水线上准备进行操作
  • 中间方法
  • 流水线上的操作
  • 一次操作完毕之后,还可以继续进行其他操作
  • 终结方法
  • 一个Stream流只能有一个终结方法
  • 是流水线上的最后一个操作
  • 生成Stream流的方式
  • Collection体系集合
    使用默认方法stream()生成流, default Stream<E> stream()
  • Map体系集合
    把Map转成Set集合,间接的生成流
  • 数组
    通过Arrays中的静态方法stream生成流
  • 同种数据类型的多个数据
  • 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Arrays中的静态方法stream生成流
        String[] strArray = {"hello","world","java"};
        Stream<String> strArrayStream = Arrays.stream(strArray);
        //同种数据类型的多个数据可以通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流
        Stream<String> strArrayStream2 = Stream.of("hello", "world", "java");
        Stream<Integer> intStream = Stream.of(10, 20, 30);
    }
}

2.3Stream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
方法名 说明
Stream<T> filter(Predicate predicate) 用于对流中的数据进行过滤
Stream<T> limit(long maxSize) 返回此流中的元素组成的流,截取前指定参数个数的数据
Stream<T> skip(long n) 跳过指定参数个数的数据,返回由该流的剩余元素组成的流
static <T> Stream<T> concat(Stream a, Stream b) 合并a和b两个流为一个流
Stream<T> distinct() 返回由该流的不同元素(根据Object.equals(Object) )组成的流


filter代码演示

public class MyStream3 {
    public static void main(String[] args) {
//        Stream<T> filter(Predicate predicate):过滤
//        Predicate接口中的方法   boolean test(T t):对给定的参数进行判断,返回一个布尔值
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("张三丰");
        list.add("张无忌");
        list.add("张翠山");
        list.add("王二麻子");
        list.add("张良");
        list.add("谢广坤");
        //filter方法获取流中的 每一个数据.
        //而test方法中的s,就依次表示流中的每一个数据.
        //我们只要在test方法中对s进行判断就可以了.
        //如果判断的结果为true,则当前的数据留下
        //如果判断的结果为false,则当前数据就不要.
//        list.stream().filter(
//                new Predicate<String>() {
//                    @Override
//                    public boolean test(String s) {
//                        boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                    }
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));
        //因为Predicate接口中只有一个抽象方法test
        //所以我们可以使用lambda表达式来简化
//        list.stream().filter(
//                (String s)->{
//                    boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));
        list.stream().filter(s ->s.startsWith("张")).forEach(s-> System.out.println(s));
    }
}

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(s-> System.out.println(s));
        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(s-> System.out.println(s));
        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(s-> System.out.println(s));
    }
}

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(s-> System.out.println(s));
        //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(s-> System.out.println(s));
    }
}

2.4Stream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
方法名 说明
void forEach(Consumer action) 对此流的每个元素执行操作
long count() 返回此流中的元素数

代码演示

public class MyStream5 {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("张三丰");
        list.add("张无忌");
        list.add("张翠山");
        list.add("王二麻子");
        list.add("张良");
        list.add("谢广坤");
        //method1(list);
//        long count():返回此流中的元素数
        long count = list.stream().count();
        System.out.println(count);
    }
    private static void method1(ArrayList<String> list) {
        //  void forEach(Consumer action):对此流的每个元素执行操作
        //  Consumer接口中的方法void accept(T t):对给定的参数执行此操作
        //在forEach方法的底层,会循环获取到流中的每一个数据.
        //并循环调用accept方法,并把每一个数据传递给accept方法
        //s就依次表示了流中的每一个数据.
        //所以,我们只要在accept方法中,写上处理的业务逻辑就可以了.
        list.stream().forEach(
                new Consumer<String>() {
                    @Override
                    public void accept(String s) {
                        System.out.println(s);
                    }
                }
        );
        System.out.println("====================");
        //lambda表达式的简化格式
        //是因为Consumer接口中,只有一个accept方法
        list.stream().forEach(
                (String s)->{
                    System.out.println(s);
                }
        );
        System.out.println("====================");
        //lambda表达式还是可以进一步简化的.
        list.stream().forEach(s->System.out.println(s));
    }
}

2.5 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
方法名 说明
R collect(Collector collector) 把结果收集到集合中

工具类Collectors提供了具体的收集方式

方法名 说明
public static <T> Collector toList() 把元素收集到List集合中
public static <T> Collector toSet() 把元素收集到Set集合中
public static Collector toMap(Function keyMapper,Function valueMapper) 把元素收集到Map集合中

代码演示

// toList和toSet方法演示 
public class MyStream7 {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Integer> list1 = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            list1.add(i);
        }
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        //filter负责过滤数据的.
        //collect负责收集数据.
                //获取流中剩余的数据,但是他不负责创建容器,也不负责把数据添加到容器中.
        //Collectors.toList() : 在底层会创建一个List集合.并把所有的数据添加到List集合中.
        List<Integer> list = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(list);
    Set<Integer> set = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
            .collect(Collectors.toSet());
    System.out.println(set);
}
}
/**
Stream流的收集方法 toMap方法演示
创建一个ArrayList集合,并添加以下字符串。字符串中前面是姓名,后面是年龄
"zhangsan,23"
"lisi,24"
"wangwu,25"
保留年龄大于等于24岁的人,并将结果收集到Map集合中,姓名为键,年龄为值
*/
public class MyStream8 {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("zhangsan,23");
        list.add("lisi,24");
        list.add("wangwu,25");
        Map<String, Integer> map = list.stream().filter(
                s -> {
                    String[] split = s.split(",");
                    int age = Integer.parseInt(split[1]);
                    return age >= 24;
                }
         //   collect方法只能获取到流中剩余的每一个数据.
         //在底层不能创建容器,也不能把数据添加到容器当中
         //Collectors.toMap 创建一个map集合并将数据添加到集合当中
          // s 依次表示流中的每一个数据
          //第一个lambda表达式就是如何获取到Map中的键
          //第二个lambda表达式就是如何获取Map中的值
        ).collect(Collectors.toMap(
                s -> s.split(",")[0],
                s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]) ));
        System.out.println(map);
    }
}

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