Java8新特性之Stream API(附代码)

1. 概述

• Stream API把真正的函数式编程风格引入到Java中，使用Stream API可以极大提高效率，写出更加简洁、干净、高效的代码。Stream API时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可以对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行的数据库查询。也可以使用Stream API来并行执行操作。简言之，Stream API提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式
• Stream和Collection集合的区别：Collection是一种静态的内存数据结构，而Stream是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向CPU，通过CPU实现计算

2. 什么是Stream？

• 是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。”集合讲的是数据，Stream讲的是计算“
• 注意
  • Stream自己不会存储元素
  • Stream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。这意味着它们会等到需要结果的时候才执行

3. Stream操作的三个步骤？

1. 创建Stream：一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
2. 中间操作：一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
3. 终止操作（终端操作）：一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用

4. 创建Stream的几种方式

• 方式一：通过集合

Java8中的Collection接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
 - default Stream<E> stream()： 返回一个顺序流
 - default Stream<E> parallelStream(): 返回一个并行流

• 方式二：通过数组

Java8中的Arrays的静态方法stream()可以获取数组流：
- static<T> Stream<T> stream(T[] array)： 返回一个流

重载形式，能够处理对应基本类型的数组
- public static IntStream stream(int[] array)
- public static LongStream stream(long[] array)
- public static DoubleStream stream(double[] array)

• 方式三：通过Stream的of()

可以调用Stream类静态方法of()，通过显示值创建一个流。它可以接受任意数量的参数。\
- public static <T> Stream<T> of(T...values)：返回一个流

• 方式四：创建无限流（不常用）

5. 创建Stream代码示例

package Java8;

import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;

public class StreamAPITest1 {

    // 创建Stream方式一: 通过集合
    @Test
    public void test1() {
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        // 返回一个顺序流
        Stream<Employee> stream = employees.stream();
        // 返回一个并行流
        Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
    }

    // 创建Stream方式二: 通过数组
    @Test
    public void test2() {
        int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
        // 调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array)
        IntStream stream = Arrays.stream(arr);
        Employee e1 = new Employee(1001, "Tom");
        Employee e2 = new Employee(1002, "Jerry");
        Employee[] arr1 = {e1, e2};
        Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);
    }

    // 创建Stream方式三: 通过Stream的of
    @Test
    public void test3() {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
    }

    // 床创建Stream方式四: 创建无限流(不常用 )
    @Test
    public void test4() {
        // 迭代
        // public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
        // 遍历前10个偶数
        Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);

        // 生成
        // public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
        Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
    }
}

6. Stream的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则
中间操作不会执行任何的处理。而在终止操作时一次性全部处理，称为”惰性求值“

1. 筛选与切片

• 常用方法

方法	描述
filter(Predicate p)	接收lambda，从流中排除某些元素
distinct()	筛选，通过流所生成元素的hashCode()和equals()去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流。与limit(n)互补

• 代码示例

package Java8;

import org.junit.Test;

import java.util.List;

/**
 * 测试Stream中间操作
 */
public class StreamAPITest2 {

    // 筛选与切片
    @Test
    public void test1() {
        List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
        System.out.println("------filter------");
        // 从EmployeeData中过滤出薪资大于7000的员工信息
        list.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
        System.out.println("------limit------");
        // 取出前三个员工信息
        list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
        System.out.println("------skip------");
        // 跳过前三个
        list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
        System.out.println("------distinct------");
        // 添加重复数据
        list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
        list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
        list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
        list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
        list.add(new Employee(1010, "刘强东", 41, 8000));
        // 去除重复元素
        list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
    }
}

运行结果

2. 映射

• 常用方法

方法	描述
map(Function f)	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
map ToDouble(ToDoubleFunction f)	接受一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的DoubleStream
map ToInt(ToIntFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的LongStream
flatMap(Function f)	接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流

• 代码示例

 // 映射
    @Test
    public void test2() {
        // map
        List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
        list.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
        // 练习1.获取员工姓名长度大于3的员工姓名
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
        namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);

        // 练习2. 遍历list集合中每一个元素
        System.out.println();
        System.out.println("------普通map实现------");
        Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest2::fromStringToStream);
        streamStream.forEach(s -> {
            s.forEach(System.out::println);
        });
        System.out.println("------flatMap实现------");
        list.stream().flatMap(StreamAPITest2::fromStringToStream).forEach(System.out::println);
    }


    // 将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
    public static Stream<Character> fromStringToStream(String str) {
        ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
        for (Character c : str.toCharArray()) {
            list.add(c);
        }
        return list.stream();
    }

运行结果

3. 排序

• 常用方法

方法	描述
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator com)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

• 代码示例

 // 排序
    @Test
    public void test3() {
        // sorted()---自然排序
        List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
        list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        // sorted(Comparator com)-- 定制排序
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        employees.stream().sorted((e1, e2) -> {
            int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge());
            if (ageValue != 0) {
                return ageValue;
            } else {
                return Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary());
            }
        }).forEach(System.out::println);
    }

运行结果

7. Stream的终止操作

• 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
addMatch(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
cout()	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）

• 代码实现

package Java8;

import org.junit.Test;

import java.util.Optional;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * Stream 终止操作
 */
public class StreamAPITest3 {

    // 匹配与查找
    @Test
    public void test1() {
        System.out.println("------allMatch------");
        // 是否所有员工年龄都大于18岁
        boolean allMatch = EmployeeData.getEmployees().stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
        System.out.println(allMatch);
        System.out.println("------anyMatch------");
        // 是否存在员工工资大于10000
        boolean anyMatch = EmployeeData.getEmployees().stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
        System.out.println(anyMatch);
        System.out.println("------noneMatch------");
        // 是否存在员工姓”雷“
        boolean noneMatch = EmployeeData.getEmployees().stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
        System.out.println(noneMatch);
        System.out.println("------findFirst------");
        Optional<Employee> employee = EmployeeData.getEmployees().stream().findFirst();
        System.out.println(employee);
        System.out.println("------findAny------");
        Optional<Employee> employee1 = EmployeeData.getEmployees().stream().findAny();
        System.out.println(employee1);
        System.out.println("------count------");
        long count = EmployeeData.getEmployees().stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
        System.out.println(count);
        System.out.println("------max------");
        // 返回最高的工资
        Stream<Double> salaryStream = EmployeeData.getEmployees().stream().map(Employee::getSalary);
        Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
        System.out.println(maxSalary);
        System.out.println("------min------");
        // 返回工资最低的员工
        Optional<Employee> employee2 = EmployeeData.getEmployees().stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println(employee2);
        System.out.println("------forEach------");
        EmployeeData.getEmployees().forEach(System.out::println);
    }
}

运行结果

2. 归约

• 常用方法

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< T >

• 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

• 代码示例

 // 归约
    @Test
    public void test2(){
        // 计算1-10的自然数的值
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);    // 第一个参数为初始值
        System.out.println(sum);
        System.out.println("------优美的分割线------");
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
        System.out.println(sumMoney);
    }

运行结果

3. 收集

• 常用方法

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其它形式。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的操作（如收集到List、Set、Map）
• 另外，Collectors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，具体如下表
  
• 代码示例

 // 收集
    @Test
    public void test3() {
        // 查找工资大于6000地员工
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 6000)
                .collect(Collectors.toList());
        employeeList.forEach(System.out::println);
        System.out.println("------优美的分割线------");
        Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 6000)
                .collect(Collectors.toSet());
        employeeSet.forEach(System.out::println);
    }

运行结果