java8新特性-Stream

Java8中的Collection接口被扩展，提供了两个获取流的方法：

default Stream stream() :返回一个顺序流

default Stream parallelStream() :返回一个并行流

1创建

1. Collection 提供了两个方法 stream() 与 parallelStream()

List list = new ArrayList<>();
Stream stream = list.stream(); //获取一个顺序流
Stream parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

2. 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流

Integer[] nums = new Integer[10];
Stream stream1 = Arrays.stream(nums);

3通过 Stream 类中静态方法 of()

    Stream stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);

4创建无限流

//迭代
        Stream stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10);
        stream3.forEach(System.out::println);

    //生成
        Stream stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
        stream4.forEach(System.out::println);

2中间操作

筛选与切片

filter——接收 Lambda ，从流中排除某些元素。

limit——截断流，使其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。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补

distinct——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

所有的中间操作不会做任何的处理，

只有当做终止操作时，所有的中间操作会一次性的全部执行，称为“惰性求值”

    //外部迭代
    @Test
    public void test3(){
        Iterator it = emps.iterator();
        
        while(it.hasNext()){
            System.out.println(it.next());
        }
    }

filter——接收 Lambda ，从流中排除某些元素。

@Test
    public void test4(){
        emps.stream()
            .filter((e) -> {
                System.out.println("短路！"); // &&  ||
                return e.getSalary() >= 5000;
            }).limit(3)
            .forEach(System.out::println);
    }

@Test
    public void test5(){
        emps.parallelStream()
            .filter((e) -> e.getSalary() >= 5000)
            .skip(2)
            .forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void test6(){
        emps.stream()
            .distinct()
            .forEach(System.out::println);
    }

映射

map——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，并将其映射成一个新的元素。

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，然后把所有流连接成一个流

    @Test
    public void test1(){
        Stream str = emps.stream()
            .map((e) -> e.getName());
        
        System.out.println("-------------------------------------------");
        
        List strList = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
        
        Stream stream = strList.stream()
               .map(String::toUpperCase);
        
        stream.forEach(System.out::println);
        
        Stream> stream2 = strList.stream()
               .map(TestStreamAPI1::filterCharacter);
        
        stream2.forEach((sm) -> {
            sm.forEach(System.out::println);
        });
        
        System.out.println("---------------------------------------------");
        
        Stream stream3 = strList.stream()
               .flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter);
        
        stream3.forEach(System.out::println);
    }

    public static Stream filterCharacter(String str){
        List list = new ArrayList<>();
        
        for (Character ch : str.toCharArray()) {
            list.add(ch);
        }
        
        return list.stream();
    }

sorted()——自然排序（Comparable）

sorted(Comparator com)——定制排序

@Test
    public void test2(){
        emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .sorted()
            .forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("------------------------------------");
        
        emps.stream()
            .sorted((x, y) -> {
                if(x.getAge() == y.getAge()){
                    return x.getName().compareTo(y.getName());
                }else{
                    return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());
                }
            }).forEach(System.out::println);
    }

3终止操作(终端操作)

allMatch——检查是否匹配所有元素

anyMatch——检查是否至少匹配一个元素

noneMatch——检查是否没有匹配的元素

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——返回流中最大值

min——返回流中最小值

归约：reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。

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，转换list，set等

allMatch——检查是否匹配所有元素

boolean bl = emps.stream()
                .allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
            
            System.out.println(bl);

anyMatch——检查是否至少匹配一个元素

boolean bl1 = emps.stream()
                .anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
            
            System.out.println(bl1);

noneMatch——检查是否没有匹配的元素

boolean bl2 = emps.stream()
                .noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
            
            System.out.println(bl2);

findAny——返回当前流中的任意元素

Optional op2 = emps.parallelStream()
            .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE))
            .findAny();
        
        System.out.println(op2.get());

findFirst——返回第一个元素

Optional op = emps.stream()
            .sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))
            .findFirst();
        
        System.out.println(op.get());

count——返回流中元素的总个数

long count = emps.stream()
                         .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE))
                         .count();
        
        System.out.println(count);

max——返回流中最大值

min——返回流中最小值

Optional op = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .max(Double::compare);
        
        System.out.println(op.get());
        
        Optional op2 = emps.stream()
            .min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        
        System.out.println(op2.get());

注意：流进行了终止操作后，不能再次使用

@Test
    public void test4(){
        Stream stream = emps.stream()
         .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE));
        
        long count = stream.count();
        
        stream.map(Employee::getSalary)
            .max(Double::compare);
    }

会报错

归约：reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。

    @Test
    public void test1(){
        List list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        
        Integer sum = list.stream()
            .reduce(0, (x, y) -> x + y);
        
        System.out.println(sum);
        
        System.out.println("----------------------------------------");
        
        Optional op = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .reduce(Double::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

    @Test
    public void test3(){
        List list = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toList());
        
        list.forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("----------------------------------");
        
        Set set = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
        
        set.forEach(System.out::println);

        System.out.println("----------------------------------");
        
        HashSet hs = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        
        hs.forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void test4(){
        Optional max = emps.stream()
            .map(Employee::getSalary)
            .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
        
        System.out.println(max.get());
        
        //最小值
        Optional op = emps.stream()
            .collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
        
        System.out.println(op.get());
        
        //总和
        Double sum = emps.stream()
            .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
        
        System.out.println(sum);
        
        //平均值
        Double avg = emps.stream()
            .collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
        
        System.out.println(avg);
        
        //统计
        Long count = emps.stream()
            .collect(Collectors.counting());
        
        System.out.println(count);
        
        System.out.println("--------------------------------------------");
        
        DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream()
            .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
        
        System.out.println(dss.getMax());
    }

分组

//分组
    @Test
    public void test5(){
        Map> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
        
        System.out.println(map);
    }

多级分组

//多级分组
    @Test
    public void test6(){
        Map>> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> {
                if(e.getAge() >= 60)
                    return "老年";
                else if(e.getAge() >= 35)
                    return "中年";
                else
                    return "成年";
            })));
        
        System.out.println(map);
    }

分区：按true/false

    //分区
    @Test
    public void test7(){
        Map> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() >= 5000));
        
        System.out.println(map);
    }

拼接

    @Test
    public void test8(){
        String str = emps.stream()
            .map(Employee::getName)
            .collect(Collectors.joining("," , "----", "----"));
        
        System.out.println(str);
    }

并行流

是对fork/join的优化

参考：fork/join

.parallel()，做数字累加操作，会启用多线程，cpu高负载；

    @Test
    public void test3(){
        long start = System.currentTimeMillis();
        
        Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, num)
                             .parallel()
                             .sum();
        
        System.out.println(sum);
        
        long end = System.currentTimeMillis();
        
        System.out.println("test3耗费的时间为: " + (end - start));
    }

posted @ 2017-12-22 20:47 路迢迢阅读( ...) 评论( ...) 编辑收藏

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