数据流教程

数据流工作的方式:

List<String> myList = Arrays.asList("a1","a2","b1","c1","c2");
myList.stream().filter(s -> s.startsWith("c"))
        .map(String::toUpperCase)
        .sorted()
        .forEach(System.out::println);

数据流可以从多种数据源创建，尤其是集合。List和Set支持新方法stream()和parallelStream().来创建串行流和并行流。

判断list集合是否存在第一个元素

myList.stream().findFirst().isPresent();

解释: 查找list的第一元素,判断该list的第一个元素是否存在。 返回值为 boolean

改变list的值并计算出其平均值

System.out.println(Arrays.stream(new int[]{1,2,3,4})
        .map(n -> 2 * n + 1)
        .average().getAsDouble());

针对于java8中的数据流不能被复用。一旦调用了任何终止操作，数据流就关闭了:

Stream<String> stream = Stream.of("d2","a2","b1","b3","c")
                .filter(s -> s.startsWith("a"));
                
  stream.anyMatch(s -> true);  //ok
  stream.noneMatch(s -> true); //exception     

为了克服这个限制,在执行终止操作创建新的数据流调用链。创建一个数据流供应器，来构建新的数据流,并且设置好所有衔接操作:

Supplier<Stream<String>> streamSupplier = 
() -> Stream.of("d2","a2","b1","b3","c")
.filter(s -> s.startsWith("a"));

streamSupplier.get().anyMatch(s -> true); // ok
streamSupplier.get().noneMatch(s -> true); // ok

java8的groupingBy的使用:

List<Person> personList = Arrays.asList(
        new Person("Max", 18),
        new Person("Peter", 23),
        new Person("Pamela", 23),
        new Person("David", 12)
);
Map<Integer,List<Person>> listMap = personList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(p -> p.age));
listMap.forEach((age,p) -> System.out.format("age %s: %s\n", age,p));

java8的统计实现

List<Person> personList = Arrays.asList(
        new Person("Max", 18),
        new Person("Peter", 23),
        new Person("Pamela", 23),
        new Person("David", 12)
);
IntSummaryStatistics summaryStatistics = 
        personList.stream()
        .collect(Collectors.summarizingInt(p -> p.getAge()));
System.out.println(summaryStatistics);

//IntSummaryStatistics{count=4, sum=76, min=12, average=19.000000, max=23}

将所有人连接为一个字符串

String phrase = personList.stream()
        .filter(p -> p.getAge() >= 18)
        .map(p -> p.getName())
        .collect(Collectors.joining(" and "," In Germany ", " are of legal age."));
System.out.println(phrase);

// joining一共有三个参数
// 第一个是: 分隔符 (必填)
//第二个是: 前缀(可选)
//第三个是: 后缀(可选)

数据初始化:

public static List<Person> dealPerson() {

    List<Person> personList = Arrays.asList(new Person("Max", 17),
            new Person("Tony", 18), new Person("Tom", 19),
            new Person("Amy", 20), new Person("David", 21),
            new Person("Peter", 22), new Person("Pamela", 23));
    return personList;
}

具体实现值

public static void main(String[] args) {

    List<Person> personList = DealPersonUtil.dealPerson();

    // java8的groupingBy使用
    log.info(personList.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge)).toString());

    // 判断list集合是否存在第一个元素
    System.out.println(personList.stream().findFirst().isPresent());

    /**
     将所有人连接为一个字符串 有3个参数(可选)
     第一个是: 分隔符
     第二个是: 前缀
     第三个是: 后缀
     **/
    String phrase = personList.stream().filter(p -> p.getAge() >= 18)
            .map(Person::getName)
            .collect(Collectors.joining(" and ", "In Germany ", "are of legal age."));
    System.out.println(phrase);

    //查看年龄是20的人数
    long count = personList.stream()
            .filter(person -> person.getAge() == 20)
            .count();
    System.out.println(count);

    long system = personList.stream()
            .filter(person -> {
                System.out.println(person.getName());
                return person.getAge() == 20;
            }).count();
    System.out.println(system);

    //使用stream查找年龄最小的用户
    Person person = personList.stream()
            .min(Comparator.comparing(item -> item.getAge())).get();
    //使用stream查找年龄最大的用户
    Person personMax = personList.stream()
            .max(Comparator.comparing(item -> item.getAge())).get();


    System.out.println(personMax.toString());

    //reduce操作实现累加
    int countNumber = Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
            .reduce(0,(acc,element) -> acc + element);
    System.out.println(countNumber);
}