java8强大的Stream API之----Stream终止操作

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以下只是部分方法

终止操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例
如：List、Integer，甚至是 void 。
流进行了终止操作后，不能再次使用。

1、匹配与查找

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

2、映射

方法	描述
map(Function mapper)	接收 Lambda 将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个行的元素
flatMap	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的流连成一个流

map:  将每个字符串变大写
	List<String> list = Arrays.asList("aaa", "bbbb", "sss", "ccc");
	list.stream().map((str) -> str.toLowerCase()).forEach(System.out::println);
floatMap:  将其中字符串变大写按字母升序排列
//        会合并每一个流  转为一个流   参考：list.allAll();
list.stream().flatMap(TestStream2::filterCharacter).forEach(System.out::println);
public static Stream<Character> filterCharacter(String str) {
	List<Character> list = new ArrayList<>();
		for (Character c : str.toCharArray()) {
		list.add(c);
	}
	return list.stream();
}

3、归约

方法	描述
reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional

备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google
用它来进行网络搜索而出名。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 10);
//      0 -- (0,1)->0+1 -> 1  (1,2)->1+2 -> 3  (3,3) -> 3+3
	Integer reduce = list.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
//        map - reduce 模式
	Optional<Integer> reduce1 = employees.stream().map(Employee::getMoney).reduce(Integer::sum);

4、收集

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其他形式。接收一个 Collector

List<String> collect = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());
	System.out.println(collect);
	Set<String> collect1 = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());
	System.out.println(collect1);
	HashSet<String> collect2 = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
	System.out.println(collect2);
//        平均值
	Double collect3 = employees.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getMoney));
	System.out.println(collect3);
//        总和
	IntSummaryStatistics collect4 = employees.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getMoney));
	
//最大值
	employees.stream().map(Employee::getMoney).collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo));
//        最小值
	Optional<Integer> collect5 = 	employees.stream().map(Employee::getMoney).collect(Collectors.minBy(Integer::compare));

接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。

分组

   @Test
   public void test5() {
//        分组
       Map<Status, List<Employee>> collect6 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
//        多级分组
//
       Map<Status, Map<String, List<Employee>>> collect7 = employees.stream()
               .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> {
                   if (e.getAge() < 20) {
                       return "小20";
                   } else if (e.getAge() < 30) {
                       return "小30";
                   } else {
                       return "大30";
                   }
               })));
       System.out.println(collect7);

   }

分区

    @Test
    public void test6(){
        Map<Boolean, List<Employee>> collect = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getMoney() > 6000));
        System.out.println(collect);
        System.out.println("----------------");
        IntSummaryStatistics collect1 = employees.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getMoney));
        System.out.println(collect1.getCount());
        System.out.println(collect1.getMax());
        System.out.println(collect1.getAverage());
        System.out.println(collect1.getMin());
        System.out.println(collect1.getSum());
        System.out.println("----------------");
        String collect2 = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(",","==","=="));
        System.out.println(collect2);
    }