流 stream知识点总结

本文详细介绍了Java中的IO流概念及分类,包括字节流与字符流、输入流与输出流等,并提供了File类的使用方法示例,如路径处理、获取磁盘信息、文件属性查询及遍历目录。

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1.在Java程序中,对于数据的输入/输出操作以“流” (stream) 方式进行
2.java.io包中定义了多个流类型(类或抽象类)来实
  现输入/输出功能;可以从不同的角度对其进行分类:
按数据流的方向不同可以分为输入流和输出流。(以程序的角度来考虑)
按处理数据单位不同可以分为字节流和字符流。
按照功能不同可以分为节点流和处理流。
3.J2SDK 所提供的所有流类型位于包java.io内都分别继承自以下四种抽象流类型。

 

字节流
字符流
输入流
InputStream
Reader
输出流
OutputStream
Writer
4.File类的分隔符:
<span style="color:#000000;">public static void main(String[] args) {
	System.out.println(File.pathSeparator);
	System.out.println(File.separator);
	//1
	String path="C:\\temp\\my\\a.txt";
	//2
	path = 	"C:"+File.separator+"temp"+File.separator+"my"+File.separator+"a.txt";
	//3
	path = "C:/temp/my/a.txt";
}
</span>

5.
File类常用方法——获得根目录磁盘
<span style="color:#000000;">File[] disks = File.listRoots();
	for (int i = 0; i < disks.length; i++) {
		File disk = disks[i];
		System.out.print("磁盘的名称是:"+disk+"\t");
		long g = 1024*1024*1024;
		System.out.print("总空间是:"+disk.getTotalSpace()/g+"G\t");
		System.out.println("剩余空间是:"+disk.getFreeSpace()/g+"G");
	}
</span>

6
File类常用方法——文件属性
<span style="color:#000000;">File file = new File("C:/FileTest/a.txt");
System.out.println("文件是否存在:"+file.exists());
System.out.println("是否是文件:"+file.isFile());
System.out.println("是否可读:"+file.canRead());
System.out.println("是否可写:"+file.canWrite());
System.out.println("是否隐藏:"+file.isHidden());
System.out.println("可执行:"+file.canExecute());
System.out.println("绝对路径:"+file.getAbsolutePath());
System.out.println("上层路径:"+file.getParent());
System.out.println("文件的长度:"+file.length());
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
System.out.println("文件最后修改时间:"+sdf.format(file.lastModified()));
</span>

7
得到一个磁盘下的所有文件
<span style="color:#000000;">public class FileDemoF {

	public static void main(String[] args) {
		File file=new File("e:/");
		System.out.println(file.getAbsolutePath());
		
		method(file);
		}
      
	
	public static void method(File file){
		File[] files=file.listFiles();           //获得文件下所有文件的目录
		System.out.println(files.length);
		for (int i = 0; i < files.length; i++) {
			File f=files[i];
			System.out.println(f.getPath());
			if(f.isDirectory()&&!f.getName().equals("RECYCLER")
					&&!f.getName().equals("System Volume Information"))
			method(f);
		
	}

}
}
</span>

<think>首先,用户的问题是关于Java Stream的,具体是“Stream技术详解与应用场景”。我需要根据系统级指令和用户可见层的要求来构建回答。 系统级指令: 1. 所有行内数学表达式使用$...$格式。 2. 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 用户可见层: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 - 参考站内引用(但用户提供了引用,我需要合理使用)。 提供的引用: - [^1]: Java 8 Stream API的介绍,包括概念、核心特性和使用方法。 - [^2]: Stream的优点和缺点。 - [^3]: 一个collect方法的示例代码。 - [^4]: forEach和findFirst的示例代码。 用户的问题是关于Stream的详解和应用场景,所以我需要覆盖: - 什么是Stream? - 核心特性。 - 使用方法(包括常见操作)。 - 应用场景。 - 优缺点(基于引用)。 结构清晰的回答: 1. **引言**:简要介绍Stream。 2. **核心概念**:解释Stream是什么,如何工作。 3. **核心特性**:如声明式编程、链式调用、并行处理等。 4. **常用操作**:中间操作(filter, map, sorted等)和终端操作(forEach, collect, reduce等)。 5. **应用场景**:举例说明Stream在数据处理中的实际应用。 6. **优缺点**:基于引用总结。 7. **总结**。 8. **生成相关问题**:在最后添加相关问题部分。 使用中文回答:所有内容用中文。 数学表达式:用户的问题可能不涉及数学,但如果有数学表达式,比如在解释某些概念时,用$...$格式。例如,如果提到函数式接口,可以用$Function<T,R>$表示函数类型。 引用标识:在回答中引用提供的段落时,在末尾添加[^1]、[^2]等。例如,提到Stream的引入时引用[^1]。 生成相关问题:在回答结束时,添加“相关问题”部分,列出3-5个相关问题。 现在,构建回答大纲: 1. **引言**:介绍Stream,基于[^1]。 2. **核心概念**:解释Stream是什么,它是如何工作的。 3. **核心特性**:声明式、链式调用、并行处理等。 4. **常用操作方法**: - 中间操作:filter, map, sorted等。 - 终端操作:forEach, collect, reduce等。 - 示例代码基于引用[^3]和[^4]。 5. **应用场景**:如数据处理、集合转换、并行计算等。 6. **优缺点**:基于[^2]。 7. **总结**。 8. **相关问题**。 确保回答真实可靠:基于Java标准文档和引用内容。 最后,添加相关问题: - 例如:Stream的性能优化?Stream与循环的比较?等。</think>### Java Stream技术详解与应用场景 Java Stream是Java 8引入的一项革命性特性,它提供了一种声明式的、高效的数据处理方式,特别适合处理集合和数组数据。Stream基于函数式编程思想,允许开发者通过链式调用操作(如过滤、映射、排序)来简化代码,并支持并行处理以提升性能[^1]。下面我将逐步详解其核心概念、特性、使用方法及应用场景,帮助您全面掌握这一工具。 #### 1. **Stream的核心概念** - **什么是Stream?** Stream不是数据结构,而是一个序列化的数据处理管道。它代表一个元素序列(如集合或数组),通过一系列操作(中间操作和终端操作)来执行计算。Stream不存储数据,而是“按需计算”,这减少了内存开销[^1]。 - **工作程**: Stream操作分为两类: - **中间操作**(如`filter`, `map`):返回新Stream,可链式调用,但不会立即执行。 - **终端操作**(如`forEach`, `collect`):触发实际计算,并结束处理。 - 示例程:`集合.stream() → 中间操作 → 终端操作`。 #### 2. **核心特性** - **声明式编程**:开发者只需指定“做什么”,而非“如何做”,代码更简洁。例如,过滤数据只需一句`filter`,而非手动循环[^1]。 - **链式调用**:操作可畅连接,如`stream.filter(...).map(...).collect(...)`,提升可读性[^2]。 - **并行处理**:通过`parallelStream()`自动利用多核CPU,加速大数据处理(如排序或聚合),性能优于传统循环[^2]。 - **惰性求值**:中间操作延迟执行,只在终端操作时触发计算,优化资源使用[^1]。 #### 3. **常用操作方法详解** 以下代码示例基于Java标准API,展示常见操作: - **中间操作**: - `filter(Predicate<T>)`:过滤元素。例如,筛选出年龄大于30的用户: ```java List<User> users = ...; // 用户列表 Stream<User> filtered = users.stream().filter(user -> user.getAge() > 30); ``` - `map(Function<T,R>)`:转换元素。例如,提取用户名: ```java Stream<String> names = users.stream().map(User::getName); ``` - `sorted(Comparator<T>)`:排序。例如,按城市升序排列: ```java Stream<User> sorted = users.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getCity)); ``` - **终端操作**: - `forEach(Consumer<T>)`:遍历元素。例如,打印所有用户: ```java users.stream().forEach(user -> System.out.println(user)); // 基于引用[^4] ``` - `collect(Collector<T,A,R>)`:转换为集合或Map。例如,将转为Set或List: ```java Set<String> set = strings.stream().collect(Collectors.toSet()); // 基于引用[^3] Map<String, String> map = strings.stream().collect(Collectors.toMap(v -> v.concat("_name"), v -> v)); // 基于引用[^3] ``` - `reduce(BinaryOperator<T>)`:聚合计算。例如,求和: ```java int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum); ``` 完整示例:处理用户列表,过滤上海用户并提取姓名: ```java List<User> userList = ...; // 用户列表 List<String> names = userList.stream() .filter(user -> "上海".equals(user.getCity())) // 过滤 .map(User::getName) // 映射 .collect(Collectors.toList()); // 收集为List ``` #### 4. **应用场景** Stream适用于多种数据处理场景,尤其在大数据或复杂转换时优势明显: - **数据过滤与转换**:如从日志中提取错误信息,或转换API响应数据。 - **集合操作**:快速去重(用`distinct()`)、分组(`Collectors.groupingBy`)或排序。 - **并行计算**:处理海量数据(如电商订单分析),通过`parallelStream()`提升吞吐量。 - **函数式编程集成**:结合Lambda表达式,简化回调或事件处理代码。 - **数据库查询模拟**:类似SQL的链式操作,例如`SELECT name FROM users WHERE age > 30`。 #### 5. **优缺点分析** - **优点**: - **代码简洁**:减少样板代码,提升可读性和维护性[^2]。 - **高性能**:并行处理优化多核CPU利用率[^2]。 - **易用性**:丰富操作符支持复杂逻辑,降低编码难度[^2]。 - **缺点**: - **调试困难**:链式调用可能导致堆栈跟踪复杂。 - **性能开销**:小数据集时,Stream可能比传统循环稍慢(因对象创建开销)。 - **学习曲线**:需理解函数式接口(如$Predicate<T>$)和Lambda语法[^2]。 #### 6. **总结** Java Stream通过声明式风格和并行能力,革新了集合数据处理。它特别适合现代应用中的数据转换、过滤和聚合任务,能显著提升开发效率和性能[^1]。但在小规模数据或性能敏感场景,需权衡其优缺点。建议从简单用例入手,逐步应用到复杂业务中。
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