Java 8引入的流式编程提供串行和并行操作，结合Lambda表达式提升编程效率。流不存储元素，而是进行延迟执行，直到终端操作时执行。创建Stream后，通过中间操作如filter、distinct、sorted等处理数据，最后用collect、reduce等执行最终操作。流式编程简化了集合处理，支持高效并发，使代码更简洁易读。
基本介绍
- Stream是Java 8提供的新功能，是对集合对象功能的增强，能对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或大批量数据操作
- 与Lambda表达式结合，可以提高编程效率、简洁性和程序可读性
- 它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程
- 使用Stream API无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序
特点
- Stream自己不会存储元素
- Stream的操作不会改变源对象，相反，他们会返回一个持有结果的新Stream
- Stream操作是延迟执行的，它会等到需要结果的时候才执行，也就是执行终端操作的时候
操作步骤
- 创建Stream，从集合、数组中获取一个流
- 中间操作链，对数据进行处理
- 终端操作，用来执行中间操作链，返回结果
创建Stream
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将集合作为数据源，读取集合中的数据到一个流中
Stream<Integer> stream = list.parallelStream(); // 读取集合中的数据，将其读取到并行流中 -
将数组作为数据源，读取数组中的数据到一个流中
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(array); // 读取数组中的数据，将其读取到流中 -
使用静态方法Stream.of()，通过显式值创建一个流
Stream<Integer> stream = Stream.of(0, 1, 3, 5, 7, 9); -
由函数创建，创建无限流
// 注意：使用无限流一定要配合limit截断，不然会无限制创建下去 Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::print); // 生成 List<Integer> collect = Stream.iterate(0,i -> i + 1).limit(5).collect(Collectors.toList()); // 迭代
中间操作
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数据准备
public static Stream<Student> getDataSource() { List<Student> list = new ArrayList<>(); // 实例化一个集合，存Student对象 Collections.addAll(list, new Student("xiaoming",17,90), ... ); // 添加若干数据 return list.stream(); // 读取数据源，得到Stream对象 } Stream<Student> dataSource = getDataSource(); // 获取数据源 -
filter条件过滤，以将流中满足指定条件的数据保留，去掉不满足指定条件的数据
dataSource.filter(s -> s.getScore() >= 60).forEach(System.out::println); // 过滤掉集合中成绩不及格的学生信息 -
distinct去重，去除流中的重复的数据，这个方法是没有参数的，去重的规则与hashSet相同
dataSource.distinct().forEach(System.out::println); // 去重 -
sorted排序，将流中的数据，按照其对应的类实现的Comparable接口提供的比较规则进行排序
dataSource.sorted((s1,s2) -> s1.age - s2.age).forEach(System.out::println); // 对流中的数据按照自定义的规则进行排序 -
limit & skip
// limit限制，表示截取流中的指定数量的数据（从第0开始），丢弃剩余部分 // skip跳过，表示跳过指定数量的数据，截取剩余部分 dataSource.sorted((s1,s2) -> s2.score - s1.score).distinct() // 获取成绩的[3,5]名 .limit(5) .skip(2) .forEach(System.out::println); -
map元素映射，提供一个映射规则，将流中的每一个元素替换成指定的元素
dataSource.map(s -> s.getName()).forEach(System.out::println); // 获取所有学生的名字 dataSource.map(Student::getScore).forEach(System.out::println); // 获取所有学生的成绩 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = dataSource.mapToInt(Student::getScore).summaryStatistics(); // 统计成绩 System.out.println(intSummaryStatistics.getMax()); System.out.println(intSummaryStatistics.getMin()); System.out.println(intSummaryStatistics.getAverage()); -
flatMap扁平化映射，可以将流中的容器中的数据，直接读取到流中
// 一般是用在map映射完成后，流中的数据是一个容器，而我们需要再对容器中的数据进行处理，此时使用扁平化映射 Stream<String> stream = Arrays.stream(s); // 将字符串数组中的数据读取到流中 stream.map(e -> e.split("")) // 统计字符串数组中所有出现的字符 .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .forEach(System.out::print);
最终操作
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数据准备
public static Stream<Integer> getDataSource() { List<Integer> datasource = new ArrayList<>(); // 准备一个容器 Collections.addAll(datasource,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9); // 向容器中添加数据 return datasource.stream(); // 读取数据源中的数据，得到Stream对象并返回 } Stream<Integer> dataSource = getDataSource(); // 获取数据源 -
collect将流中的数据整合起来
// 最常见的处理是，读取流中的数据，整合到一个容器中，得到一个集合最终操作过后，会关闭流 List<Integer> collect = dataSource.collect(Collectors.toList()); Set<Integer> collect = dataSource.collect(Collectors.toSet()); Map<Integer, String> collect = dataSource.collect(Collectors.toMap(i -> i + 1, i -> i.toString())); -
reduce将流中的数据按照一定的规则聚合起来
Integer sum = dataSource.reduce((p1, p2) -> p1 + p2).get(); Integer sum = dataSource.reduce(Integer::sum).get(); // 使用了方法引用，效果同上 Integer sum = dataSource.reduce(new BinaryOperator<Integer>() { // 这是一个java 8之前复杂的匿名内部类写法，效果同上 @Override public Integer apply(Integer integer, Integer integer2) { return integer + integer2; } }).get(); -
count统计流中的数据数量
long count = dataSource.count(); -
forEach遍历流中数据
dataSource.forEach(System.out::println); -
max & min
// max: 按照指定的对象比较规则，进行大小的比较，得出流中最大的数据 // min: 按照指定的对象比较规则，进行大小的比较，得出流中最小的数据 Integer integer = dataSource.max(Integer::compareTo).get(); // 获取流的最大值 Integer integer = dataSource.min(Integer::compareTo).get(); // 获取流的最小值 -
allMatch & anyMatch & noneMatch
// allMatch: 只有当流中所有的元素都匹配指定的规则，才会返回true // anyMatch: 只要流中的任意数据满足指定的规则，就会返回true // noneMatch: 只有当流中所有的元素都不满足指定的规则，才会返回true boolean b = dataSource.allMatch(e -> e > 0); // 所有数据都大于0则返回true，否则返回false boolean b = dataSource.anyMatch(e -> e > 8); // 存在大于8的数据则返回true，否则返回false boolean b = dataSource.noneMatch(e -> e > 9); // 没有一条数据大于9，则返回true，否则返回false -
findFirst & findAny
// findFirst // * 获取流中的一个元素，获取的是流中的首元素 // * 在进行元素获取的时候，无论是串行流还是并行流，获取的都是首元素 // findAny // * 获取流中的一个元素，通常是首元素，但在并行流中，获取的可能不是首元素 // * 在进行元素获取的时候，串行流一定获取到的是流中的首元素，并行流获取到的可能是首元素，也可能不是 ArrayList<Integer> datasource = new ArrayList<>(); Collections.addAll(datasource,0,1,2,3,4,5); Integer integer = datasource.parallelStream().findFirst().get(); Integer integer = datasource.parallelStream().findAny().get(); -
IntStream
int[] array = new int[] {0,1,2,3,4,5}; // 准备一个int数组，作为数据源 IntStream stream = Arrays.stream(array); // 读取数据到流中，获取IntStream对象 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = stream.summaryStatistics(); // 获取一个对流中数据的分析结果 System.out.println("max = " + intSummaryStatistics.getMax()); // 获取最大值 System.out.println("min = " + intSummaryStatistics.getMin()); // 获取最小值 System.out.println("sum = " + intSummaryStatistics.getSum()); // 获取数据和 System.out.println("average = " + intSummaryStatistics.getAverage()); // 获取平均值 System.out.println("count = " + intSummaryStatistics.getCount()); // 获取数据的数量
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