Stream流常用方法大全及其优劣
目录
Stream流简介
Stream流常用方法大全
forEach遍历
filter过滤
distinct去重
limit截取
skip跳过
sorted排序
max,min,count聚合
reduce统计
List结构转换Map结构
List对象转List
List对象转List
Stream流特点及优缺点
特点
优缺点
Stream流简介
为了简化集合类操作,JDK1.8出现的一种操作——Stream流,其不是一种数据结构，不保存数据，它只是在原数据集上定义了一组操作。这些操作是惰性的，即每当访问到流中的一个元素，才会在此元素上执行这一系列操作。Stream不保存数据，故每个Stream流只能使用一次。stream流的方法有很多中，大致分为延迟方法和终结方法:
- 延迟方法 ：返回值类型仍然是 Stream 接口自身类型的方法，因此支持链式调用。（除了终结方法外，其余方法均为延迟方法。）
- 终结方法 ：返回值类型不再是 Stream 接口自身类型的方法，因此不再支持类似 StringBuilder 那样的链式调用。终结方法包括 count 和 forEach 方法
Stream流常用方法大全
- forEach遍历
- filter过滤
- distinct去重
- limit截取
- skip跳过
- sorted排序
- max,min最值
- reduce统计
- List结构转换Map结构
- List
- List
forEach遍历
终结方法,遍历之后就不能继续调用Stream流中的其他方法
public static void main(String[] args) {
//获取一个Stream流
Streamstream= Stream.of("张三","李四","王五","赵六");
//使用Stream流的方法forEach对stream流中的数据遍历
stream.forEach((String name)->{
System.out.println(name);
});
}
filter过滤
public static void main(String[] args) {
//创建一个Stream流
Stream stream = Stream.of("张三", "李四", "王五", "赵六1", "刘老七");
//单条件过滤
Stream stream1 = stream.filter((String name) -> {
return name.startsWith("刘");
});
//多条件过滤
List stream2 = stream.filter((String name) -> {
if(name.length()>=3 && name.equals("刘老七")){
return true;
}
return false;
}).collect(Collectors.toList);
//遍历stream1
stream1.forEach((name)-> System.out.println(name));
//输出stream2
System.out.println(stream2)
}
distinct去重
public static void main(String[] args) {
//创建一个Stream流
Stream stream = Stream.of("张三", "张三","张三","李四", "王五", "赵六1", "刘老七");
//去重
List stream1 = stream().distinct().collect(Collectors.toList());
//输出stream1
System.out.println(stream1)
}
limit截取
limit（long maxSize）;参数是一个long型，如果集合当前长度大于参数则进行截取，否则不进行操作
public static void main(String[] args) {
//创建一个Stream流
Stream stream = Stream.of("张三", "张三","张三","李四", "王五", "赵六1", "刘老七");
//去重
List list = stream().distinct().collect(Collectors.toList());
//截取去重后的前2个元素
list = list.stream().limit(2).collect(Collectors.toList();
//输出stream1
System.out.println(list)
}
skip跳过
skip(long n)如果流的当前长度大于n，则跳过前n个，否则将会得到一个长度为0的空流
public static void main(String[] args) {
//创建一个Stream流
Stream stream = Stream.of("张三", "张三","张三","李四", "王五", "赵六1", "刘老七");
//去重
List list = stream().distinct().collect(Collectors.toList());
//跳过去重后的前2个元素
list = list.stream().skip(2).collect(Collectors.toList());
//输出stream1
System.out.println(list)
}
sorted排序
public static void main(String[] args) {
List list = new ArrayList<>();
list.add(new Test("张三",23,new BigDecimal("3000"),new BigDecimal("1.1")));
list.add(new Test("李四",24,new BigDecimal("2800"),new BigDecimal("1.2")));
list.add(new Test("王五",22,new BigDecimal("3200"),new BigDecimal("1.3")));
//根据年龄从大到小排序
list = list.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Test::getAge).reversed())
.collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
}
max,min,count聚合
public static void main(String[] args) {
List list = new ArrayList<>();
list.add(new Test("张三",23,new BigDecimal("3000"),new BigDecimal("1.1")));
list.add(new Test("李四",24,new BigDecimal("2800"),new BigDecimal("1.2")));
list.add(new Test("王五",22,new BigDecimal("3200"),new BigDecimal("1.3")));
//获取年龄最大的人
Test maxPeople = list.stream().max(Comparator.companing(Test::getAge)).get();
//获取年龄最小的人
Test minPeople = list.stream().min(Comparator.companing(Test::getAge)).get();
//获取数量
long count = list.stream().filter(x -> x > 5).count();
}
reduce统计
public static void main(String[] args) {
List testList = new ArrayList();
testList.add(new Test("小明",23,new BigDecimal("3000"),new BigDecimal("1.1")));
testList.add(new Test("小红",24,new BigDecimal("2800"),new BigDecimal("1.2")));
testList.add(new Test("小兰",22,new BigDecimal("3200"),new BigDecimal("1.3")));
//统计年龄总和
int totalAge =testList.stream().mapToInt(Test::getAge).sum();
//统计工资总和
BigDecimal totalSalary = testList.stream().map(Test::getSalary)
//统计工资乘以各自系数的总和(向上保留两位)
BigDecimal totalRatioSalary = testList.stream()
.map(s->s.getSalary()
.multiply(s.getRatio())
.setScale(2,BigDecimal.ROUND_HALF_UP))
.reduce(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add);
}
List结构转换Map结构
public static void main(String[] args) {
List testList = new ArrayList();
testList.add(new Test("张三",23,new BigDecimal("3000"),new BigDecimal("1.1")));
testList.add(new Test("李四",24,new BigDecimal("2800"),new BigDecimal("1.2")));
testList.add(new Test("王五",22,new BigDecimal("3200"),new BigDecimal("1.3")));
//根据姓名转map,map的key为name
Map nameMap= testList.stream().collect(Collectors.toMap(Test::getName, Test -> Test);
System.out.println(map);
}
List
public static void main(String[] args) {
List testList = new ArrayList();
testList.add(new Test("张三",23,new BigDecimal("3000"),new BigDecimal("1.1")));
testList.add(new Test("李四",24,new BigDecimal("2800"),new BigDecimal("1.2")));
testList.add(new Test("王五",22,new BigDecimal("3200"),new BigDecimal("1.3")));
//获取姓名集合
List nameList = testList.stream().map(Test::getName()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("value:"+nameList);
}
List
public static void main(String[] args) {
List peopleList = new ArrayList();
peopleList.add(new People("张三",23,new BigDecimal("3000"),new BigDecimal("1.1")));
peopleList.add(new People("李四",24,new BigDecimal("2800"),new BigDecimal("1.2")));
peopleList.add(new People("王五",22,new BigDecimal("3200"),new BigDecimal("1.3")));
//对象转对象
List studentList = peopleList.stream().map(s->{
return new Student(s.getName(),s.getAge());
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("value:"+studentList);
}
Stream流特点及优缺点
特点
- 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。
- 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。
- 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只能遍历一次,并且采用内部迭代的方式
优缺点
优点:
- 无存储
- 函数式风格
- 惰性求值
- 无需上界
- 代码优雅简洁
缺点:
- 性能在小规模的情况下不如Iterator
- 对于传统 iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高，尤其在小数据量的情况下；
- 在多核情景下，对于大数据量的处理，parallel stream 可以有比 iterator 更高的迭代处理效率；
- 单核cpu不推荐使用
- stream中含自动装箱拆箱,最好转成对应的数值流,减少自动装箱、拆箱造成性能的损失