20个实例玩转Java8 Stream

20个实例玩转Java8 Stream

  • 20个实例玩转Java8 Stream
  • Stream概述
  • Stream的创建
  • stream和parallelStream的简单区分
  • stream的使用
    • 遍历/匹配(foreach/find/match)
    • 筛选(filter)
    • 聚合(max/min/count)
    • 映射( map/flatMap )
    • 归约(reduce)
    • 收集
      • 归集(toList/toSet/toMap)
      • 统计(count/averaging)
    • 分组(partitioningBy/groupingBy)
    • 接合(joining)
    • 归约(reducing)
    • 排序(sorted)
    • 提取/组合

20个实例玩转Java8 Stream

20个实例玩转Java8 Stream_第1张图片

先贴上几个案例:

1、从员工集合中筛选出salary大于8000的员工,并放置到新的集合里。

2、统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。

3、将员工按薪资从高到低排序,同样薪资者年龄小者在前。

4、将员工按性别分类,将员工按性别和地区分类,将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难,但代码就显得冗余了,跟Stream相比高下立判。

Stream概述

Java 8 是一个非常成功的版本,这个版本新增的Stream,配合同版本出现的 Lambda ,给我们操作集合(Collection)提供了极大的便利。

Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作,比如:筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建,对流的操作分为两种:

1、中间操作,每次返回一个新的流,可以有多个。

2、终端操作,每个流只能进行一次终端操作,终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外,Stream有几个特性:

1、stream不存储数据,而是按照特定的规则对数据进行计算,一般会输出结果。

2、stream不会改变数据源,通常情况下会产生一个新的集合或一个值。

3、stream具有延迟执行特性,只有调用终端操作时,中间操作才会执行。

Stream的创建

Stream可以通过集合数组创建。

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List list = Arrays.asList("a", "b", "c");// 创建一个顺序流
Stream stream = list.stream();// 创建一个并行流
Stream parallelStream = list.parallelStream();

2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

3、使用Stream的静态方法:of()、iterate()、generate()

Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println);
Stream stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);

输出结果:

0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分

stream是顺序流,由主线程按顺序对流执行操作,而parallelStream是并行流,内部以多线程并行执行的方式对流进行操作,但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数,两者的处理不同之处:

如果流中的数据量足够大,并行流可以加快处速度。

除了直接创建并行流,还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流:

Optional findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>``6``).findFirst();

stream的使用

在使用stream之前,先理解一个概念:Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true,调用get()方法会返回该对象。

案例使用的员工类
这是后面案例中使用的员工类:

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
class Person {
    private String name; // 姓名
    private int salary; // 薪资
    private int age; // 年龄
    private String sex; //性别
    private String area; // 地区
    // 构造方法
    public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
        this.name = name;
        this.salary = salary;
        this.age = age;
        this.sex = sex;
        this.area = area;
    }
    // 省略了get和set,请自行添加
}

遍历/匹配(foreach/find/match)

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的,只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
 
        // 遍历输出符合条件的元素
        list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
        // 匹配第一个
        Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
        // 匹配任意(适用于并行流)
        Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
        // 是否包含符合特定条件的元素
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
        System.out.println("匹配第一个值:" + findFirst.get());
        System.out.println("匹配任意一个值:" + findAny.get());
        System.out.println("是否存在大于6的值:" + anyMatch);
    }
}

筛选(filter)

案例一:筛选出Integer集合中大于7的元素,并打印出来

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
        Stream stream = list.stream();
        stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
    }
}

案例二:筛选员工中工资高于8000的人,并形成新的集合。 形成新集合依赖collect(收集),后文有详细介绍。

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List personList = new ArrayList();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
        List fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
        System.out.print("高于8000的员工姓名:" + fiterList);
    }
}

聚合(max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生,没错,在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法,极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一:获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");
 
  Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
  System.out.println("最长的字符串:" + max.get());
 }
}

案例二:获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
 
  // 自然排序
  Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
  // 自定义排序
  Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
   @Override
   public int compare(Integer o1, Integer o2) {
    return o1.compareTo(o2);
   }
  });
  System.out.println("自然排序的最大值:" + max.get());
  System.out.println("自定义排序的最大值:" + max2.get());
 }
}

案例三:获取员工工资最高的人。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
 
  Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
  System.out.println("员工工资最大值:" + max.get().getSalary());
 }
}

案例四:计算Integer集合中大于6的元素的个数。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);
 
  long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
  System.out.println("list中大于6的元素个数:" + count);
 }
}

映射( map/flatMap )

映射,可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap:

• map: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。

案例一:英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
  List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
 
  List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
  List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
 
  System.out.println("每个元素大写:" + strList);
  System.out.println("每个元素+3:" + intListNew);
 }
}

案例二:将员工的薪资全部增加1000。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
 
  // 不改变原来员工集合的方式
  List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {
   Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
   personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);
   return personNew;
  }).collect(Collectors.toList());
  System.out.println("一次改动前:" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
  System.out.println("一次改动后:" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
 
  // 改变原来员工集合的方式
  List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
   person.setSalary(person.getSalary() + 10000);
   return person;
  }).collect(Collectors.toList());
  System.out.println("二次改动前:" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  System.out.println("二次改动后:" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
 }
}

案例三:将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
  List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
   // 将每个元素转换成一个stream
   String[] split = s.split(",");
   Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
   return s2;
  }).collect(Collectors.toList());
 
  System.out.println("处理前的集合:" + list);
  System.out.println("处理后的集合:" + listNew);
 }
}

归约(reduce)

归约,也称缩减,顾名思义,是把一个流缩减成一个值,能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

案例一:求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
  // 求和方式1
 
  Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
  // 求和方式2
  Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
  // 求和方式3
  Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
   
  // 求乘积
  Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
 
  // 求最大值方式1
  Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
  // 求最大值写法2
  Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
 
  System.out.println("list求和:" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
  System.out.println("list求积:" + product.get());
  System.out.println("list最大值:" + max.get() + "," + max2);
 }
}

案例二:求所有员工的工资之和和最高工资。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
 
  // 求工资之和方式1:
  Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
  // 求工资之和方式2:
  Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
    (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
  // 求工资之和方式3:
  Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
 
  // 求最高工资方式1:
  Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
    Integer::max);
  // 求最高工资方式2:
  Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
    (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);
 
  System.out.println("工资之和:" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
  System.out.println("最高工资:" + maxSalary + "," + maxSalary2);
 }
}

收集

collect,收集,可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解,就是把一个流收集起来,最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据,那么在流中的数据完成处理后,需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用,另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示toList、toSet和toMap:

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
  List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
  Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
 
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
   
  Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
    .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
  System.out.println("toList:" + listNew);
  System.out.println("toSet:" + set);
  System.out.println("toMap:" + map);
 }
}

统计(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法:

• 计数:count

• 平均值:averagingInt、averagingLong、averagingDouble

• 最值:maxBy、minBy

• 求和:summingInt、summingLong、summingDouble

• 统计以上所有:summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

案例:统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

`public` `class` `StreamTest {`` ``public` `static` `void` `main(String[] args) {`` ``List personList = ``new` `ArrayList();`` ``personList.add(``new` `Person(``"Tom"``, ``8900``, ``23``, ``"male"``, ``"New York"``));`` ``personList.add(``new` `Person(``"Jack"``, ``7000``, ``25``, ``"male"``, ``"Washington"``));`` ``personList.add(``new` `Person(``"Lily"``, ``7800``, ``21``, ``"female"``, ``"Washington"``));` ` ``// 求总数`` ``Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());`` ``// 求平均工资`` ``Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));`` ``// 求最高工资`` ``Optional max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));`` ``// 求工资之和`` ``Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));`` ``// 一次性统计所有信息`` ``DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));` ` ``System.out.println(``"员工总数:"` `+ count);`` ``System.out.println(``"员工平均工资:"` `+ average);`` ``System.out.println(``"员工工资总和:"` `+ sum);`` ``System.out.println(``"员工工资所有统计:"` `+ collect);`` ``}``}`

分组(partitioningBy/groupingBy)

分区:将stream按条件分为两个Map,比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。

分组:将集合分为多个Map,比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

案例:将员工按薪资是否高于8000分为两部分;将员工按性别和地区分组

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
  personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
  personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
 
  // 将员工按薪资是否高于8000分组
        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
        // 将员工按性别分组
        Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
        // 将员工先按性别分组,再按地区分组
        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
        System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况:" + part);
        System.out.println("员工按性别分组情况:" + group);
        System.out.println("员工按性别、地区:" + group2);
 }
}

接合(joining)

joining可以将stream中的元素用特定的连接符(没有的话,则直接连接)连接成一个字符串。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
 
  String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
  System.out.println("所有员工的姓名:" + names);
  List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
  String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
  System.out.println("拼接后的字符串:" + string);
 }
}

归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法,相比于stream本身的reduce方法,增加了对自定义归约的支持。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
 
  // 每个员工减去起征点后的薪资之和(这个例子并不严谨,但一时没想到好的例子)
  Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
  System.out.println("员工扣税薪资总和:" + sum);
 
  // stream的reduce
  Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
  System.out.println("员工薪资总和:" + sum2.get());
 }
}

排序(sorted)

sorted,中间操作。有两种排序:

• sorted():自然排序,流中元素需实现Comparable接口

• sorted(Comparator com):Comparator排序器自定义排序

案例:将员工按工资由高到低(工资一样则按年龄由大到小)排序

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
 
  personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));
 
  // 按工资升序排序(自然排序)
  List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
    .collect(Collectors.toList());
  // 按工资倒序排序
  List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
    .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
  // 先按工资再按年龄升序排序
  List<String> newList3 = personList.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
    .collect(Collectors.toList());
  // 先按工资再按年龄自定义排序(降序)
  List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
   if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
    return p2.getAge() - p1.getAge();
   } else {
    return p2.getSalary() - p1.getSalary();
   }
  }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
 
  System.out.println("按工资升序排序:" + newList);
  System.out.println("按工资降序排序:" + newList2);
  System.out.println("先按工资再按年龄升序排序:" + newList3);
  System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序:" + newList4);
 }
}

提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

public class StreamTest {
 public static void main(String[] args) {
  String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
  String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
 
  Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
  Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
  // concat:合并两个流 distinct:去重
  List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
  // limit:限制从流中获得前n个数据
  List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
  // skip:跳过前n个数据
  List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
 
  System.out.println("流合并:" + newList);
  System.out.println("limit:" + collect);
  System.out.println("skip:" + collect2);
 }
}

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