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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