java8 Stream

做个记录：
Person.java

import lombok.Data;

/**
 * @Description:
 * @Author: ljf  
 * @Date: 2019/12/02
 */
@Data
public class Person {
    private String name;
    private int age;
    public Person(String name,int age){
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
}

新建测试类：test.java

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Predicate;
import java.util.stream.Collectors;

import static java.util.stream.Collectors.toList;

/**
 * @Description:  java8 Stream
 * @Author: ljf  
 * @Date: 2019/12/02
 */
public class listtest {

    //java8 Stream
    public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList<>();
        list.add(new Person("jack", 27));
        list.add(new Person("mike", 25));
        list.add(new Person("tom", 30));
        list.add(new Person("age", 31));

        //1.0 根据条件返回集合
        List a = new ArrayList();
        //filter(T -> boolean)
        a = list.stream().filter(Person -> Person.getAge() > 20).collect(toList());

        //2.0 distinct() 去重
        List list1 = new ArrayList<>();
        {
            list1.add(new Person("Core Java", 200));
            list1.add(new Person("Core Java", 200));
            list1.add(new Person("Learning Freemarker", 150));
            list1.add(new Person("Spring MVC", 300));
            list1.add(new Person("Spring MVC", 300));
        }
        long l1 = list.stream().distinct().count();
        System.out.println("No. of distinct books:"+l1);
        list1.stream().distinct().forEach(b -> System.out.println(b.getName()+ "," + b.getAge()));

        //2.1 去重
        List list2 = Arrays.asList("AA", "BB", "CC", "BB", "CC", "AA", "AA");
        long l2 = list2.stream().distinct().count();
        System.out.println("No. of distinct elements:"+l2);
        String output = list2.stream().distinct().collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(output);

        //2.2 去重
        List list3 = new ArrayList<>();
        {
            list3.add(new Person("Core Java", 200));
            list3.add(new Person("Core Java", 300));
            list3.add(new Person("Learning Freemarker", 150));
            list3.add(new Person("Spring MVC", 200));
            list3.add(new Person("Hibernate", 300));
        }
        list3.stream().filter(distinctByKey(b -> b.getName()))
                .forEach(b -> System.out.println(b.getName()+ "," + b.getAge()));


        //3.0 排序
        //根据年龄大小来比较：
        /*list = list.stream()
                .sorted((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge())
                .collect(toList());*/

        //3.1 简化排序
        /*list = list.stream()
                .sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge))
                .collect(toList());*/

        //4.0 limit(long n)
        //返回前 n 个元素
        /*list = list.stream()
                .limit(2)
                .collect(toList());*/

        //5.0 skip(long n)
        //去除前 n 个元素
        /*list = list.stream()
                .skip(2)
                .collect(toList());*/

        // 5.1  先获取list集合的前两位元素 在获取的元素中取出第一位元素
        //limit  和 skip 灵活运用
        /*list = list.stream()
                .limit(2)
                .skip(1)
                .collect(toList());*/


        //6.0 map(T -> R)
        //将流中的每一个元素 T 映射为 R（类似类型转换）
        /*List newlist =
                list.stream().map(Person::getName).collect(toList());*/


        //7.0 flatMap(T -> Stream)
        //将流中的每一个元素 T 映射为一个流，再把每一个流连接成为一个流
        //首先 map 方法分割每个字符串元素，但此时流的类型为 Stream，因为 split 方法返回的是 String[ ] 类型；
        // 所以我们需要使用 flatMap 方法，先使用Arrays::stream将每个 String[ ] 元素变成一个 Stream流，
        // 然后 flatMap 会将每一个流连接成为一个流，最终返回我们需要的 Stream
        List list4 = new ArrayList<>();
        list4.add("aaa bbb ccc");
        list4.add("ddd eee fff");
        list4.add("ggg hhh iii");

        list4 = list4.stream().map(s -> s.split(" ")).
                flatMap(Arrays::stream).collect(toList());


        //8.0 anyMatch(T -> boolean)
        //流中是否有一个元素匹配给定的 T -> boolean 条件
        //是否存在一个 person 对象的 age 等于 20：
        boolean b = list.stream().anyMatch(person -> person.getAge() == 27);

        //9.0 allMatch(T -> boolean)
        //流中是否所有元素都匹配给定的 T -> boolean 条件
        boolean b1 = list.stream().allMatch(person -> person.getAge() == 27);

        //10.0 noneMatch(T -> boolean)
        //流中是否没有元素匹配给定的 T -> boolean 条件


        //11.0 findAny() 和 findFirst()
        //findAny()：找到其中一个元素 （使用 stream() 时找到的是第一个元素；使用 parallelStream() 并行时找到的是其中一个元素）
        //findFirst()：找到第一个元素
        //String b2 = list.stream().findFirst(person -> person);
        Person a5 = list.stream().filter(b5 -> "age".equals(b5.getName())).findAny().get();
        //添加orElse() 可以在不满足条件的情况下 自定义返回值  不会跑出异常
        Person a6 = list.stream().filter(b5 -> "age11".equals(b5.getName())).findAny().orElse(null);;
        System.out.println(a6);


        //13.0 计算年龄总和： 其中，reduce 第一个参数 0 代表起始值为 0，lambda (a, b) -> a + b 即将两值相加产生一个新值。
        int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, (a1, c1) -> a1 + c1);
        //与之相同:
        int sum1 = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, Integer::sum);

        //计算年龄总乘积：
        int sum2 = list.stream().map(Person::getAge).reduce(1, (a2, c2) -> a2 * c2);
        //当然也可以
        Optional sum3 = list.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum);

        //14.0 count()
        //返回流中元素个数，结果为 long 类型
        long l3 = list.stream().count();

        //15.0 collect()
        //收集方法，我们很常用的是 collect(toList())，当然还有 collect(toSet()) 等，参数是一个收集器接口，这个后面会另外讲。

        Set set = list.stream().collect(Collectors.toSet());

        //16.0 forEach()
        //返回结果为 void，很明显我们可以通过它来干什么了
        list.stream().forEach(System.out ::println);

        //向数据库插入新元素：
        //list.stream().forEach(PersonMapper::insertPerson);

        System.out.println("-------------------");
    }

    //distinct()功能
    private static  Predicate distinctByKey(Function keyExtractor) {
        Map seen = new ConcurrentHashMap<>();
        return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
    }

}