Java8中的Stream API

Java 8 Stream API Java 8 介绍 Java 8 发版于 2014 年,多年过去,目前依旧是最常用的 JDK 版本 Java 8 在增强代码可读性、简化代码方面,增加了很多功能,比如 Lambda、Stream 流操作、并行流(ParallelStream)、Optional 可空类型、新的日期时间类型等 Lambda 表达式配合 Stream 流操作为我们日常编码极大的提升了效率 Lambda 表达式 匿名类内部类虽然没有类名,但还是要给出方法定义 Lambda 表达式的初衷是进一步简化匿名类的语法 阅读详情

前言

Java8中有二个最为重要的改变。第一个是Lambda 表达式,另一个则是Strean API(Java.util.stream.*)Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作,就类似与使用SQL执行的数据库查询。也可以使用Stream API 来并行执行操作。简而言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

什么是Stream(流)?

是数据的渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。(集合讲的是数据,流讲的是计算)

注意:
1.Stream 自己不会存储元素
2.Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream
3.Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行

Stream 操作的三个步骤

1.创建Stream:一个数据源(集合,数组),获取一个流

 //1.创建Stream
    @Test
    public void test1(){
        //1.可以通过Collection 系列的集合提供的Stream() 或 parallelStream()
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("你好");
        Stream<String> stream1 = list.stream();

        //2.通过Arrays中的静态方法stream()获取数组流
        UserOrder[] userOrders = new UserOrder[10];
        Stream<UserOrder> stream = Arrays.stream(userOrders);

        //3.通过Stream 类中的静态方法of()
        Stream<String> stream3 = Stream.of("aa","bb","cc");

        //4.创建无限流
        //迭代,取前五个
        Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
                stream4.limit(5).forEach(System.out::println);

        //生成无数随机,取前5
        Stream.generate(() -> Math.random()).limit(5).forEach(System.out::println);
    }

2.中间操作(一个中间操作链,对数据源的数据进行处理)

 /**
     * 筛选与切片
     *
     * filter --接收Lambda,从流中排除某些元素
     * limit--截断流,使元素不超过给定数量
     * skip(n) -- 跳过元素,返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不满足n个,则返回一个空流。与limit(n)互补
     * distinct -- 筛选 ,通过流所生成的hashCode() 和 equals() 去除重复元素。
     */
    @Test
    public void test2(){
        List<User> users = Arrays.asList(
                new User(18, "张三", "手机"),
                new User(20, "李四", "面包"),
                new User(20, "赵武", "矿泉水"),
                new User(15, "球球", "鸡腿"),
                new User(16, "球球", "鸡腿")
        );
        //中间操作:不会执行任何操作
        System.out.println("----------------filter--接收Lambda,从流中排除某些元素-------------------");
        //单条件过滤
        Stream<User> userStream1 = users.stream().filter((e) -> e.getAge() > 18);
        //多条件过滤1
        Stream<User> userStream2 = users.stream().filter((e) -> e.getAge() > 18).filter((e) -> e.getShop().equals("面包"));
        //多条件过滤2
        Stream<User> userStream3 = users.stream().filter((e) -> e.getAge() > 18 && e.getShop().equals("面包"));
        //终止操作:全部执行操作
        userStream1.forEach(System.out::println);

        System.out.println("----------------limit--截断流,使元素不超过给定数量---------------------");
        Stream<User> userStream4 = users.stream().limit(3);
        userStream4.forEach(System.out::println);

        System.out.println("-------skip(n) --跳过元素,返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不满足n个,则返回一个空流。与limit(n)互补--------");
        Stream<User> userStream5 = users.stream().skip(3);
        userStream5.forEach(System.out::println);

        System.out.println("---------distinct -- 筛选 ,通过流所生成的hashCode() 和 equals() 去除重复元素。-----------");
        //如果需要指定去重中不需要那么多则把实体类中hashCode()和equals()方法中的参数去除即可
        //方法1
        Stream<User> userStream6 = users.stream().distinct();
        userStream6.forEach(System.out::println);

        System.out.println("----------------------方法2----------------------------");
        //方法2
        List<User> userStream7 = users.stream()
                .collect(
                        Collectors.collectingAndThen(
                                Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(e ->
                                        e.getShop() + e.getName()
                                                ))),
                                ArrayList::new
                        )
                );
        System.out.println(userStream7);


    }
    /**
     * 映射
     * map--接收Lambda,讲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,
     * 并将其映射成一个新的元素。
     * flatMap -- 接收一个函数作为参数,将流中的每个值都被换成另一个流,然后把所有流连成一个流
     */
    @Test
    public void test3(){
        List<String> list = Arrays.asList("a","b","c");

        List<User> userList = Arrays.asList(
                new User(18, "张三", "手机"),
                new User(20, "李四", "面包"),
                new User(20, "赵武", "矿泉水"),
                new User(15, "球球", "鸡腿"),
                new User(16, "球球", "鸡腿")
        );
        
        list.stream().map((e) -> e.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("--------获取实体对象的某一个值--------");

        userList.stream().map(User::getShop).forEach(System.out::println);

    }
    /**
     * 排序
     * sorted() --自然排序
     * sorted(Comparator com) -- 定制排序
     */
    @Test
    public void test7(){
        List<String> list = Arrays.asList("c","a","g","b");
        list.stream().sorted().forEach(System.out::println);

        List<User> userList = Arrays.asList(
                new User(18, "张三", "手机"),
                new User(20, "李四", "面包"),
                new User(20, "赵武", "矿泉水"),
                new User(15, "球球", "鸡腿"),
                new User(16, "球球", "鸡腿")
        );
        userList.stream().sorted((e1,e2) -> {
            if(e1.getAge().equals(e2.getAge())){
                return e1.getName().compareTo(e2.getName());
            }else{
                return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
            }
        }).forEach(System.out::println);
    }

3.终止操作(终端操作):一个终止操作,执行中间操作链,并产生结果

 /**
     * 查找与匹配
     * allMatch --检查是否匹配所有元素
     * anyMatch --检查是否至少匹配一个元素
     * noneMach --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 -- 返回流中元素的总个数
     * max -- 返回流中的最大值
     * min -- 返回流中的最小值
     */
    @Test
    public void test8(){
        List<User> userList = Arrays.asList(
                new User(18, "张三", "手机", User.Status.BUSY),
                new User(20, "李四", "面包",User.Status.VOCATION),
                new User(20, "赵武", "矿泉水",User.Status.BUSY),
                new User(15, "球球", "鸡腿",User.Status.FREE),
                new User(16, "球球", "鸡腿",User.Status.FREE)
        );
        System.out.println("------------allMatch检查是否匹配所有元素--------------");
        boolean y = userList.stream().allMatch((e)-> e.getStatus().equals(User.Status.BUSY));
        System.out.println(y);

        System.out.println("------------anyMatch检查是否至少匹配一个元素--------------");
        boolean y2 = userList.stream().anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(User.Status.BUSY));
        System.out.println(y2);

        System.out.println("------------ noneMach检查是否没有匹配所有元素--------------");
        boolean y3 = userList.stream().noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(User.Status.BUSY));
        System.out.println(y3);

        System.out.println("------------ findFirst返回第一个元素--------------");
        Optional<User> op = userList.stream().sorted((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())).findFirst();
        System.out.println(op.get());

        System.out.println("------------ findAny返回当前流中的任意元素--------------");
        Optional<User> op2 = userList.stream().filter((e) -> e.getStatus().equals(User.Status.FREE)).findAny();
        System.out.println(op2);

        System.out.println("------------ count返回流中元素的总个数--------------");
        Long count = userList.stream().count();
        System.out.println(count);

        System.out.println("------------  max返回流中的最大值--------------");
        Optional<User> op3 = userList.stream().max((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge()));
        System.out.println(op3);

        System.out.println("------------ min返回流中的最小值--------------");
        Optional<Integer> op4 = userList.stream().map(User::getAge).min(Integer::compare);
        System.out.println(op4.get());
    }

归约与收集

 /**
     * 归约
     * reduce(T identity, BinaryOperator) --可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。
     */
    @Test
    public void test(){
        List<User> userList = Arrays.asList(
                new User(18, "张三", "手机", User.Status.BUSY),
                new User(20, "李四", "面包",User.Status.VOCATION),
                new User(20, "赵武", "矿泉水",User.Status.BUSY),
                new User(15, "球球", "鸡腿",User.Status.FREE),
                new User(16, "球球", "鸡腿",User.Status.FREE)
        );

        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
        Integer sum = list.stream().reduce(0,(x, y) -> x+y);
        System.out.println(sum);
        System.out.println("-------计算总和-------");
        Optional<Integer> op = userList.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum);
        System.out.println(op.get());

        /**
         * 收集
         * collect--将流转换为其他形式,接收一个collector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(如收集到List、Set、Map)。
         * Collected实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例。
         */
        System.out.println("---------收集到List类型之中-------------");
        List<String> names = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(names);

        System.out.println("----------Set----------");
        Set<String> set = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(set);

        System.out.println("------------指定容器---------------");
        HashSet<String> hashSet = userList.stream().map(User::getName).
                collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        System.out.println(hashSet);

        ArrayList<String> arrayList = userList.stream().map(User::getName).
                collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
        System.out.println(arrayList);

        System.out.println("----------总数--------");
        Long count = userList.stream().collect(Collectors.counting());
        System.out.println(count);

        System.out.println("----------平均值--------");
        Double avg = userList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(User::getAge));
        System.out.println(avg);

        System.out.println("----------总和--------");
        Double sums = userList.stream().collect(Collectors.summingDouble(User::getAge));
        System.out.println(sums);

        System.out.println("----------最大值--------");
        Optional<User> users = userList.stream().collect(
                Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getAge(), e2.getAge())));
        System.out.println(users.get());

        System.out.println("----------最小值--------");
        Optional<Integer> min = userList.stream().map(User::getAge).
                collect(Collectors.minBy(Integer::compare));
        System.out.println(min.get());

        System.out.println("----------分组--------");
        Map<User.Status, List<User>> map = userList.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(User::getStatus));
        System.out.println(map);

        System.out.println("----------多级分组--------");
        Map<User.Status,Map<String, List<User>>> map2 = userList.stream().
                collect(Collectors.groupingBy(User::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> {
                    if (((User) e).getAge() <= 18){
                        return "未成年";
                    }else{
                        return "成年";
                    }
                })));
        System.out.println(map2);

        System.out.println("----------分区:满足条件地在一个区,不满足在一个区--------");
        Map<Boolean,List<User>> map3 = userList.stream().
                collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getAge() <= 18));
        System.out.println(map3);

        System.out.println("----------连接字符串--------");
        String str = userList.stream().map(User::getName).
                collect(Collectors.joining(",","这是开头","这是结尾"));
        System.out.println(str);

    }
详解Java8特性之Stream API 前言Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda表达式,还不了解的可以去这看看详解Java8特性之Lambda表达式另外一个则是Stream API,在java.util.stream下是什么Stream呢,很多地方说到它是处理集合的关键抽象概念,这样子说实在是太抽象了。这个Stream并不是我们以前认识的IO流,而是一个数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。集合专注的 阅读详情

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Java8中的Stream API详解:Stream的背景及使用

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IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

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该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Java 8 Stream流API解析

1. Stream流简介 Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以以一种声明的方式处理数据。 Stream流使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。 Stream流特点: 不是数据结构,不会保存数据,只是在原数据集上定义了一组操作 惰性求值,流在中间处理过程中,只是对操作进行了记录,并不会立即执行,需要等到执行终止操作的时候才会进行实际的计算 Stream不保存数据,它会将操作后的数据保存到另外一个对象中 一般使用步骤

xueguchen的博客 1万+

Java 8 Stream API 详解

Stream 是 Java 8 中处理集合数据的抽象工具。它并不是数据结构,而是一种对数据源(如集合、数组等)进行高效聚合操作的工具。声明式编程:通过链式调用方法描述数据处理逻辑。惰性求值:中间操作不会立即执行,只有在终端操作触发时才会执行。并行处理:可以轻松实现并行操作,充分利用多核 CPU。Stream API 是 Java 8 中非常强大的工具,它通过声明式的方式简化了集合数据的处理。通过掌握 Stream 的创建、中间操作和终端操作,你可以写出更简洁、高效的代码。Stream 的创建。

秃头之旅 1395

Java8中的Stream API实战

一参考 https://www.runoob.com/java/java8-streams.html 二实战 package Stream; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.IntSummaryStatistics; import java.util.List; import...

实践求真知 373

Java 8 Stream Api 中的 map和 flatMap 操作

1.前言 Java 8 提供了非常好用的 Stream API ,可以很方便的操作集合。今天我们来探讨两个 Stream 中间操作 map(Function

码农小胖哥 3471

Java8 Stream API 详细使用指南

Java 8 引入的一个重要的特性无疑是 Stream API。Stream 翻译过来是“流”,突然想到的是大数据处理有个流式计算的概念,数据通过管道经过一个个处理器(Handler)进行筛选,聚合,而且流都具有向量性,强调的是对数据的计算处理,而集合强调的是数据集。Stream可以看做是一个可操作的数据集序列,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。有点类似于数据库中的增删改查操作。十分高效而且易于使用。从不同的数据源创建流有很多方式。 被创建的流并不能改变数据源。

LoveSummer 1万+

Java8 Stream API

集合在Java中使用的非常多,在对数据处理中,List几乎是最常用的API,为了更方便地使用函数式编程对List进行操作,Java8新增了stream。 Stream表示数据流,它不是数据结构,也并不保存数据,在它上面的操作也不会改变原Stream,而是新生成Stream。它提供了过滤、排序、映射、规约等多种操作。 Stream借助Lambda表达式,提高了编程效率和程序可读性。Stream的操作...

鸣宇淳的专栏 701

[Stream API]JAVA8引入了Stream API

前言: Java8 中引入了全新的Stream API,可以使用声明的方式来处理数据,减少了代码量来实现更为复杂的逻辑。 Stream介绍 Stream是一个来自数据源的元素队列,他可以支持聚合操作。 数据源:流的数据源,构造Stream对象的数据源,比如通过一个List来构造Stream对象,这个List就是数据源。 聚合操作:对Stream对象进行处理后使得Stream对象返回指定规则数据的...

qq_39397165的博客 256
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与黑夜为伍
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