超好用的特性：Stream 流
一、介绍
JDK 8引入了Stream API，它是Java中处理集合数据的一种新方式。Stream流提供了一种更简洁、更灵活的方式来对集合进行操作和处理。
Stream流可以看作是一种高级的迭代器，它可以对集合中的元素进行过滤、映射、排序、聚合等操作，而不需要显式地使用循环。这样可以使代码更加简洁、易读，并且可以充分利用多核处理器的优势。
Stream流的特点包括：
-
延迟计算：Stream流中的操作是惰性执行的，只有在终止操作时才会触发计算。这种延迟计算的特性可以提高性能，因为只计算需要的结果。
-
内部迭代：Stream流使用内部迭代器来遍历集合，这意味着不需要显式地编写循环来遍历集合。这样可以提高代码的简洁性和可读性。
-
支持并行操作：Stream流可以很方便地进行并行操作，即将任务分成多个子任务并行执行，然后将结果合并。这可以提高处理大量数据的效率。
使用Stream流可以大大简化集合数据的处理，使代码更加简洁、易读，并且可以充分发挥多核处理器的优势。
二、相关操作
-
创建Stream流：
- 从集合创建：可以通过集合的stream()方法或parallelStream()方法来创建一个Stream流。
- 从数组创建：可以使用Arrays类的stream()方法来创建一个Stream流。
- 使用Stream.of()方法：可以直接传入多个元素来创建一个Stream流。
- 使用Stream.generate()或Stream.iterate()方法：可以生成一个无限流。
-
Stream流的中间操作：
- filter()：过滤掉不满足条件的元素。
- map()：对元素进行映射转换。
- flatMap()：将多个流合并成一个流。
- distinct()：去除重复的元素。
- sorted()：对元素进行排序。
- limit()：限制元素的数量。
- skip()：跳过指定数量的元素。
-
Stream流的终端操作：
- forEach()：对每个元素执行指定操作。
- collect()：将元素收集到一个集合中。
- reduce()：将元素进行归约操作，得到一个最终结果。
- count()：计算元素的数量。
- min()和max()：找到最小值和最大值。
- anyMatch()、allMatch()和noneMatch()：检查是否存在满足条件的元素。
三、实例
- 过滤(filter)：筛选出集合中满足指定条件的元素。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve");
List<String> filteredNames = names.stream()
.filter(name -> name.length() > 4)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(filteredNames); // 输出：[Alice, Charlie]
- 映射(map)：将集合中的元素进行转换。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> squaredNumbers = numbers.stream()
.map(number -> number * number)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(squaredNumbers); // 输出：[1, 4, 9, 16, 25]
- 排序(sorted)：对集合中的元素进行排序。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 8, 1, 9);
List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNumbers); // 输出：[1, 2, 5, 8, 9]
- 去重(distinct)：去除集合中的重复元素。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 2, 4, 3, 5);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(distinctNumbers); // 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
- 限制(limit)和跳过(skip)：限制集合中元素的数量或跳过指定数量的元素。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> limitedNumbers = numbers.stream()
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitedNumbers); // 输出：[1, 2, 3]
List<Integer> skippedNumbers = numbers.stream()
.skip(2)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(skippedNumbers); // 输出：[3, 4, 5]
- 匹配(match)：检查集合中是否存在满足指定条件的元素。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
boolean anyMatch = numbers.stream()
.anyMatch(number -> number > 3);
System.out.println(anyMatch); // 输出：true
boolean allMatch = numbers.stream()
.allMatch(number -> number > 0);
System.out.println(allMatch); // 输出：true
boolean noneMatch = numbers.stream()
.noneMatch(number -> number < 0);
System.out.println(noneMatch); // 输出：true
- 归约(reduce)：将集合中的元素进行合并操作，得到一个最终结果。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum); // 输出：15
int max = numbers.stream()
.reduce(Integer.MIN_VALUE, (a, b) -> a > b ? a : b);
System.out.println(max); // 输出：5
- 遍历(forEach)：对集合中的每个元素执行指定操作。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream()
.forEach(name -> System.out.println("Hello, " + name));
// 输出：
// Hello, Alice
// Hello, Bob
// Hello, Charlie
- 统计(summarizing)：获取集合中元素的统计信息，如总数、平均值、最大值、最小值等。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream()
.mapToInt(Integer::intValue)
.summaryStatistics();
System.out.println("Count: " + stats.getCount());
System.out.println("Sum: " + stats.getSum());
System.out.println("Average: " + stats.getAverage());
System.out.println("Max: " + stats.getMax());
System.out.println("Min: " + stats.getMin());
// 输出：
// Count: 5
// Sum: 15
// Average: 3.0
// Max: 5
// Min: 1
- 分组(groupingBy)：根据指定条件对集合中的元素进行分组。
List<Person> people = Arrays.asList(
new Person("Alice", 25),
new Person("Bob", 30),
new Person("Charlie", 25),
new Person("David", 35),
new Person("Eve", 30)
);
Map<Integer, List<Person>> ageGroups = people.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
System.out.println(ageGroups);
// 输出：
// {25=[Person{name='Alice', age=25}, Person{name='Charlie', age=25}],
// 30=[Person{name='Bob', age=30}, Person{name='Eve', age=30}],
// 35=[Person{name='David', age=35}]}
- 并行处理(parallelStream)：使用并行流来并行处理集合中的元素。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.parallelStream()
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum); // 输出：15
- flatMap操作：将多个流合并成一个流。
List<List<Integer>> numberLists = Arrays.asList(
Arrays.asList(1, 2, 3),
Arrays.asList(4, 5, 6),
Arrays.asList(7, 8, 9)
);
List<Integer> flattenedList = numberLists.stream()
.flatMap(List::stream)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(flattenedList);
// 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
- 查找(findFirst和findAny)：查找集合中满足指定条件的元素。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> firstEvenNumber = numbers.stream()
.filter(number -> number % 2 == 0)
.findFirst();
System.out.println(firstEvenNumber); // 输出：Optional[2]
Optional<Integer> anyEvenNumber = numbers.stream()
.filter(number -> number % 2 == 0)
.findAny();
System.out.println(anyEvenNumber); // 输出：Optional[2]（可能不同于findFirst的结果）
- 去除空值(filterNotNull)：过滤掉集合中的空值。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", null, "Bob", null, "Charlie");
List<String> nonNullNames = names.stream()
.filter(Objects::nonNull)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(nonNullNames); // 输出：[Alice, Bob, Charlie]
- 使用自定义操作(customOperation)：根据自己的需求编写自定义的操作。
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> uppercaseNames = names.stream()
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(uppercaseNames); // 输出：[ALICE, BOB, CHARLIE]