【JavaEE进阶序列 | 从小白到工程师】JavaEE中的Stream流的常用方法
文章目录
- Stream流的常用方法
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- 一、终结方法
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- （1）count方法：返回流中的元素个数（统计个数）
- （2）foreach方法：遍历流中的数据
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- ⚡foreach使用注意
- 二、中间方法
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- （1）fitter 方法：过滤数据，得到符合条件的数据，放入到Stream中，返回新的流
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- ⚡ filter使用注意
- （2）limit(n)方法：截取前n个数据，返回新Stream流（截取超过长度的时候不会报错，会把所有数据截取）
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- ⚡limit使用注意：当截取超过流的长度
- （3）skip(n)方法： 跳过前n个数据，返回到新Stream流（数量不够也不会报错，只不过没有数据）
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- ⚡skip 使用注意：当跳过超过流的长度
- （4）map 方法：数据转换,将流中的数据类型进行转换
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- ⚡ map方法的应用场景
- ⚡ map方法的使用注意
- 三、静态方法
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- （1）concat方法： static Stream concat(流1，流2) ， 可以把两个流合并成一个新的流
- 作者：KJ.JK
Stream流的常用方法
一、终结方法
（1）count方法：返回流中的元素个数（统计个数）
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22, 33, 44, 55);
long count = stream.count();
System.out.println(count); //5
（2）foreach方法：遍历流中的数据
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22, 33, 44, 55);
//遍历流中的数据
//匿名内部类
stream.forEach(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer integer) {
System.out.println(integer);
}
});
优化输出
⚡foreach使用注意
forEach里面是一个"Consumer函数式接口",每次使用可以先new这个接口出来,再对应使用Lambda简化
二、中间方法
（1）fitter 方法：过滤数据，得到符合条件的数据，放入到Stream中，返回新的流
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22, 33, 44, 55,66);
Stream<Integer> stream1 = stream.filter(new Predicate<Integer>() { //会返回一个筛选过的流,记得接它
/*
a代表流的每个元素
返回值为true,数据就会保留
返回值为false,数据就会被去掉
*/
@Override
public boolean test(Integer a) {
return a % 2 == 0;
}
});
//简化效果
// Stream stream1 = stream.filter(a -> a % 2 == 0);
//遍历
stream1.forEach(integer -> {
System.out.println(integer); //22 ,44
});
⚡ filter使用注意
filter里面是一个"Predicate函数式接口",每次使用可以先new这个接口出来,再对应使用Lambda简化
（2）limit(n)方法：截取前n个数据，返回新Stream流（截取超过长度的时候不会报错，会把所有数据截取）
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22, 33, 44, 55, 66);
//截取前3个数据
Stream<Integer> limit = stream.limit(3);
//遍历
limit.forEach(integer -> System.out.println(integer)); //11 22 33
⚡limit使用注意：当截取超过流的长度
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22, 33, 44, 55, 66);
//截取前40个数据,如果数量不够,也不会报错
Stream<Integer> limit1 = stream.limit(40);
limit1.forEach(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer integer) {
System.out.println(integer); //11 22 33 44 55 66
}
});
（3）skip(n)方法： 跳过前n个数据，返回到新Stream流（数量不够也不会报错，只不过没有数据）
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22, 33, 44, 55, 66);
//跳过前三个数据
Stream<Integer> skip = stream.skip(3);
skip.forEach(integer -> System.out.println(integer)); // 44 55 66
⚡skip 使用注意：当跳过超过流的长度
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22, 33, 44, 55, 66);
// 跳过前20个数据,数量不够也不会报错
Stream<Integer> skip1 = stream.skip(20);
skip1.forEach(integer -> System.out.println(integer)); //什么都没有了,不会报错
（4）map 方法：数据转换,将流中的数据类型进行转换
//将流中的字符串转为整数类型
Stream<String> stream = Stream.of("11", "22", "33", "44", "55", "66");
/*
String: 流中数据原来的类型
Integer : 要变的类型
*/
Stream<Integer> stream1 = stream.map(new Function<String, Integer>() { //有返回值,记得接
@Override
public Integer apply(String s) {
return Integer.parseInt(s); //这步需要自己操作转换对应的类型
}
});
⚡ map方法的应用场景
Stream<String> stream = Stream.of("11", "22", "33", "44", "55", "66");
//把String流变成Integer流,再进行筛选奇数的流出来并遍历
Stream<Integer> stream1 = stream.map(new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String s) {
return Integer.parseInt(s);
}
});
Stream<Integer> stream2 = stream1.filter(new Predicate<Integer>() {
@Override
public boolean test(Integer integer) {
return integer % 2 != 0;
}
});
stream2.forEach(new Consumer<Integer>() {
@Override
public void accept(Integer integer) {
System.out.println(integer);
}
});
⚡ map方法的使用注意
map里面是一个"Function函数式接口",每次使用可以先new这个接口出来,再对应使用Lambda简化
三、静态方法
（1）concat方法： static Stream concat(流1，流2) ， 可以把两个流合并成一个新的流
Stream<Integer> stream = Stream.of(11, 22);
Stream<Integer> stream1 = Stream.of(33, 44);
//合并流(前提是两个流的数据类型是一样的)
Stream<Integer> concat = Stream.concat(stream, stream1);
//方法引用简化输出
concat.forEach(System.out::println); //11 22 33 44
作者：KJ.JK
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