码上论剑 | Java8新特性系列(Stream)

本文深入剖析Java8中的Stream API,介绍了如何创建Stream,包括中间操作如过滤、映射、排序,以及终止操作如查找、匹配等。同时,还探讨了Stream与传统集合操作的区别。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

点击上方“中兴开发者社区”,关注我们

 每天读一篇一线开发者原创好文

内容来自公众号“码上论剑”。

“码上论剑”分享Java相关技术干货及实践,内容原创,欢迎关注,获取更多精彩内容!


作者简介:

作者史培培,主要关注Java以及云计算方向。插科打诨于前端,后端,产品工程师之间;在现实中分层抽象,在Bug的坟头上蹦迪;常于Github海岸边拾捡贝壳,沾沾自喜;用Java可倚天屠龙,用Shell则庖丁解牛;

常修程序员之道,常读Man文档。欢迎关注我的公众号“码上论剑”,获取更多内容。

上期我们分析了Java8中的引用:Java8新特性系列(引用),本期我们将分析Java8中的另一个重要的新特性:流Stream。

Stream是什么?

在Java8源代码中,是这么定义Stream的

A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.

简单翻译就是流是支持顺序和并行的汇聚操作的一组元素。

从这个定义上来说,Stream可以说是一个高级版本的Iterator,Iterator只能一个一个遍历元素从而对元素进行操作,但是Stream可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作,并且中间操作可以一直迭代。


Collections是存储元素,Stream是计算。

Stream可以理解为一个管道(Pipeline),数据从管道的一边进入,经过中间各种处理,然后从管道的另一边出来新的数据。

几个注意点:

i.Stream不会自己存储元素

i.Stream不会改变原对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。

i.Stream操作是延迟执行。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stream的pipeline

 创建Stream

 中间操作:一个中间操作链,对数据源数据进行处理,但是是延迟执行的

 终止操作:执行中间操作链,并产生结果,正如上面注意点3

创建Stream

1、java.util.Collection内置了获取流的方法,分别为串行流与并行流
default Stream<E> stream() {    
   return StreamSupport.stream(spliterator(), false); }
default Stream<E> parallelStream() {    
   return StreamSupport.stream(spliterator(), true); }
2、java.util.Arrays内置了获取流的方法
public static <T> Stream<T> stream(T[] array) {    
   return stream(array, 0, array.length); }
3、java.util.stream.Stream内置了创建流的方法,分别为通过对象创建流和通过函数创建流
public static<T> Stream<T> of(T t) {    
   return StreamSupport.stream(new Streams.StreamBuilderImpl<>(t), false); }
public static<T> Stream<T> of(T... values) {    
   return Arrays.stream(values); }
public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f) {    Objects.requireNonNull(f);    
   final Iterator<T> iterator = new Iterator<T>() {        
       @SuppressWarnings("unchecked")        T t = (T) Streams.NONE;        
       @Override        public boolean hasNext() {            
           return true;        }        
       @Override        public T next() {            
           return t = (t == Streams.NONE) ? seed : f.apply(t);        }    };    
   return StreamSupport.stream(Spliterators.spliteratorUnknownSize(iterator, Spliterator.ORDERED | Spliterator.IMMUTABLE), false); }
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s) {    Objects.requireNonNull(s);    
   return StreamSupport.stream(new StreamSpliterators.InfiniteSupplyingSpliterator.OfRef<>(Long.MAX_VALUE, s), false); }

中间操作(java.util.stream.Stream)

1、截断与切片

filter:过滤

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

distinct:去除重复元素(通过equals和hashCode)

Stream<T> distinct();

limit:限制数量

Stream<T> limit(long maxSize);

skip:跳过

Stream<T> skip(long n);

是不是有点类似SQL语句呢?

2、映射

map

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

mapToInt

mapToLong

mapToDouble

flatMap

<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);

flatMapToInt

flatMapToLong

flatMapToDouble

3、排序

sorted

Stream<T> sorted();Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);

4、包装

peek

Stream<T> peek(Consumer<? super T> action);

终止操作

查找与匹配

allMatch:检查是否匹配所有元素

boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);

anyMatch:检查是否至少匹配一个元素

boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);

noneMatch:检查是否没有匹配所有元素

boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);

findFirst:返回第一个元素

Optional<T> findFirst();

findAny:返回当前流中的任意元素

Optional<T> findAny();

count:返回流中元素总数

long count();

max:返回流中最大值

Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);

min:返回流中最小值

Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);

forEach:内部迭代

void forEach(Consumer<? super T> action);

规约

reduce

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator); <U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner);

收集

collect

<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector); <R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner);

Collectors静态方法

List<T> toList()Set<T> toSet()Collection<T> toCollection Long counting Integer summingInt Double averagingInt IntSummaryStatistics summarizingInt String joining Optional<T> maxBy Optional<T> minBy ...

Stream是不是很方便呢?
下期我们将测试下Stream中串行流与并行流的性能


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值