《Stream流的学习与使用》

实例

Java 8新特性：list.stream().map().collect()

Stream
Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作；

map
map 方法用于映射每个元素到对应的结果；

Collectors
Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串。

[name=ymw, age=30, name=yh, age=30]

获取其中某个属性的集合：

List collection = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collection.toString());

返回结果：[30, 30]

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集合里过滤数据的方式：

//过滤
List<InfoDto> alarmList = values.stream().filter(alarm -> {
    if(objectList.contains(alarm.getUid())){
        return true;
    }else{
        return false;
    }
}).collect(Collectors.toList());

https://www.cnblogs.com/_ymw/p/14685878.html

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list().stream().collect(Collectors.groupingby(Entity::getFild))的用法

这里的Map的Key类型和实体类字段一致，收集到的就是按照该字段作为KEY,有该字段的实例类的list集合作为value的MAP集合

https://blog.csdn.net/m0_47073109/article/details/120906467

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集合list使用stream.sorted的方式进行排序

按年龄进行排序，默认升序

List studentsSortName = studentList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(StudentInfo::getAge)).collect(Collectors.toList());

以下是先按年龄再按身高，默认不写是升序
reversed是降序

List studentsSortName = studentList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(StudentInfo::getAge).reversed().thenComparing(StudentInfo::getHeight))
.collect(Collectors.toList());

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Stream API说明

为什么要使用Stream API

Stream使用流程

Stream的中间操作 - 筛选与切片

1-筛选与切片,注意执行终止操作后，Stream流就被关闭了，使用时需要再次创建Stream流

//1-筛选与切片,注意执行终止操作后，Stream流就被关闭了，使用时需要再次创建Stream流

@Test
public void test1(){
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    //filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
    Stream<Employee> employeeStream = employees.stream();
    //练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
    employeeStream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);

    //limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
    employeeStream.limit(3).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。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
    employeeStream.skip(3).forEach(System.out::println);
    //distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
    employees.add(new Employee(1010,"刘庆东",56,8000));
    employees.add(new Employee(1010,"刘庆东",56,8000));
    employees.add(new Employee(1010,"刘庆东",56,8000));
    employees.add(new Employee(1010,"刘庆东",56,8000));

    employeeStream.distinct().forEach(System.out::println);
}

Stream的中间操作 - 映射

//2-映射
@Test
public void test2(){
    List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
    //map(Function f)——接收一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，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。
    list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);

    //练习1：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    Stream<String> nameStream = employees.stream().map(Employee::getName);
    nameStream.filter(name -> name.length() >3).forEach(System.out::println);
    System.out.println();
    //练习2：使用map()中间操作实现flatMap()中间操作方法
    Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest2::fromStringToStream);
    streamStream.forEach(s ->{
        s.forEach(System.out::println);
    });
    System.out.println();
    //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。
    Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest2::fromStringToStream);
    characterStream.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();
}
//map()和flatMap()方法类似于List中的add()和addAll()方法
@Test
public void test(){
    ArrayList<Object> list1 = new ArrayList<>();
    list1.add(1);
    list1.add(2);
    list1.add(3);
    list1.add(4);

    ArrayList<Object> list2 = new ArrayList<>();
    list2.add(5);
    list2.add(6);
    list2.add(7);
    list2.add(8);

    list1.add(list2);
    System.out.println(list1);//[1, 2, 3, 4, [5, 6, 7, 8]]
    list1.addAll(list2);
    System.out.println(list1);//[1, 2, 3, 4, [5, 6, 7, 8], 5, 6, 7, 8]

}

Stream的中间操作 - 排序

//3-排序
@Test
public void test3(){
    //sorted()——自然排序
    List<Integer> list = Arrays.asList(12, 34, 54, 65, 32);
    list.stream().sorted().forEach(System.out::println);

    //抛异常，原因:Employee没有实现Comparable接口
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);

    //sorted(Comparator com)——定制排序
    List<Employee> employees1 = EmployeeData.getEmployees();
    employees1.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);
}

Stream的终止操作 - 匹配与查找

终端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
@Test
public void test1(){
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

    //allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
    //练习：是否所有的员工的年龄都大于18
    boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
    System.out.println(allMatch);
    //anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
    //练习：是否存在员工的工资大于 5000
    boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 5000);
    System.out.println(anyMatch);

    //noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
    //练习：是否存在员工姓“雷”
    boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
    System.out.println(noneMatch);

    //findFirst——返回第一个元素
    Optional<Employee> first = employees.stream().findFirst();
    System.out.println(first);

    //findAny——返回当前流中的任意元素
    Optional<Employee> employee = employees.parallelStream().findAny();
    System.out.println(employee);


}

@Test
public void test2(){
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    // count——返回流中元素的总个数
    long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary()>5000).count();
    System.out.println(count);

    //max(Comparator c)——返回流中最大值
    //练习：返回最高的工资
    Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
    Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compareTo);
    System.out.println(maxSalary);

    //min(Comparator c)——返回流中最小值
    //练习：返回最低工资的员工
    Optional<Double> minSalary = employees.stream().map(e -> e.getSalary()).min(Double::compareTo);
    System.out.println(minSalary);

    //forEach(Consumer c)——内部迭代
    employees.stream().forEach(System.out::println);
    System.out.println();
    //使用集合的遍历操作
    employees.forEach(System.out::println);

}

Stream的终止操作 - 归约

备注：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.

//2-归约
@Test
public void test3(){
    //reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
    //练习1：计算1-10的自然数的和
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
    Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
    System.out.println(sum);

    //reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional
    //练习2：计算公司所有员工工资的总和
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    Optional<Double> sumSalary = employees.stream().map(e -> e.getSalary()).reduce(Double::sum);
    System.out.println(sumSalary);

}

Stream的终止操作 - 收集

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）

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方法与实例如下表：

//3-收集
@Test
public void test4(){
    //collect(Collector c)——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
    //练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());

    employeeList.forEach(System.out::println);
    System.out.println();
    Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
    employeeSet.forEach(System.out::println);
}