Java8笔记第五篇（Stream API 的操作->创建及中间操作）

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本文详细介绍了Java8中StreamAPI的基础知识与应用技巧，包括Stream的概念、特点、创建方式及中间操作等内容。通过实例演示了如何利用Stream进行数据处理，如筛选、切片、映射等操作。

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深入 java8 第 05 篇（ Stream API 的操作->创建及中间操作）

首先了解 Stream：
Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API(java.util.stream.*)。
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、过滤和映射数据等操作。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 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

什么是 Stream：
流(Stream) 到底是什么呢？是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
“集合讲的是数据，流讲的是计算！ ”

注意：

Stream 自己不会存储元素。
Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stream 的操作三个步骤：

创建 Stream：一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
中间操作：一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
终止操作(终端操作)：一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果

创建流（Stream）的几种方式：

1、创建 Stream：
Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
default Stream stream() : 返回一个顺序流
default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

2、由数组创建流：
Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：
static Stream stream(T[] array): 返回一个流
重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)

3、由值创建流：
可以使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
public static Stream of(T… values) : 返回一个流

4、由函数创建流：
创建无限流可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。
迭代
public static Stream iterate(final T seed, final
UnaryOperator f)
生成
public static Stream generate(Supplier s)

5.1 创建 Stream

@SuppressWarnings("unused")
    @Test
    public void test01(){
        // 5.1.1 创建 Stream 
        // Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
        Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); // 获取一个并行流

        // 5.1.2 由数组创建流 
        // Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流
        Double[] dou = new Double[10];
        Stream<Double> stream2 = Arrays.stream(dou);

        // 5.1.3 由值创建流
        // 使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值创建一个流,并且可以接收任意数量的参数
        Stream<Integer> nums = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7);

        // 5.1.4 由函数创建流：创建无限流
        // 使用静态方法 Stream.iterate() 迭代 和 Stream.generate() 生成, 创建无限流
        Stream.iterate(0, (x)->x+2)
              .limit(10)
              .forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        Stream.generate(()->(int)(Math.random()*100))
              .limit(10)
              .forEach(System.out::println);
    }

5.2 中间操作：

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，通常这种处理方式被称为“惰性求值”

赛选与切片：
filter(Predicate p p) 接收 Lambda ， 从流中排除某些元素
distinct() 筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize) 截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long n) 跳过元素，返回一个扔掉了前 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
map(Function f) 接收一个函数作为参数，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
mapToDouble(ToDoubleFunction f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream
flatMap(Function f) 接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流
sorted() 产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator comp)  产生一个新流，其中按比较器顺序排序

5.2.1 准备测试数据

    List<Employee> emps = Arrays.asList(
            new Employee(001, "Emma", 41, 20000, Status.FREE),
            new Employee(002, "Mary", 39, 18000, Status.BUSY),
            new Employee(003, "Allen", 33, 15000, Status.BUSY),
            new Employee(004, "Olivia", 52, 32000, Status.FREE),
            new Employee(005, "Natasha", 27, 13000, Status.BUSY),
            new Employee(006, "Kevin", 25, 10000, Status.FREE),
            new Employee(007, "Haivent", 25, 12000, Status.FREE)
    );

5.2.1 测试中间操作

    @Test
    public void test02(){
        emps.stream()
            // 中间操作 使用条件排除某些元素
            .filter((e)->{
                try {
                    // 测试中间操作
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                } catch (Exception e1) {
                    e1.printStackTrace();
                }
                return e.getStatus().equals(Status.FREE);
            })
            //终止操作
            .forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void test03(){
        emps.stream()
            // 跳过
            .skip(5)
            // 截断
            .limit(2)
            // 筛选
            .distinct()
            .forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void test04(){
        emps.stream()
            // 元素映射
            .map((e)->e.getName().toUpperCase())
            .map(String::toLowerCase)
            .limit(3)
            .forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        // 元素映射 返回 DoubleStream 的流
        DoubleStream mapToDouble = emps.stream()
                                       .mapToDouble((e)->e.getSalary())
                                       .limit(3);
        mapToDouble.forEach(System.out::println);

        // 把所有流连接成一个流
        System.out.println();
        emps.stream()
            .map((e)->e.getName())
            .map(String::toUpperCase)
            .flatMap(StreamAPI01::filterCharacter);

    }

    private static Stream<Character> filterCharacter(String str){
        List<Character> list = new ArrayList<>();

        for (Character ch : str.toCharArray()) {
            list.add(ch);
        }
        return list.stream();
    }

    @Test
    public void test05(){
        // 自然排序
        emps.stream()
            .map((e)->e.getSalary())
            .sorted()
            .forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        // 定制排序
        emps.stream()
            .sorted((x,y)->{
                if(x.getAge() == x.getAge()){
                    return Double.compare(x.getSalary(), y.getSalary());
                }else{
                    return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());
                }
            })
            .forEach(System.out::println);
    }