Java8 Stream-常用方法大合集

一、概述

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。

简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

特点：

1.不是数据结构，不会保存数据。
2.不会修改原来的数据源，它会将操作后的数据保存到另外一个对象中。（保留意见：毕竟peek方法可以修改流中元素）
3.惰性求值，流在中间处理过程中，只是对操作进行了记录，并不会立即执行，需要等到执行终止操作的时候才会进行实际的计算。

二、分类

• 无状态： 指元素的处理不受之前元素的影响
• 有状态： 指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。
• 非短路操作： 指必须处理所有元素才能得到最终结果；
• 短路操作： 指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。

三、具体用法

1. 流的常用创建方法

• 1.1 使用Collection下的 stream() 和 parallelStream() 方法

List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

• 1.2 使用Arrays 中的stream()方法，将数组转成流

Integer[] nums = new Integer[10];
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(nums);

• 1.3 使用Stream中的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
 
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(6);
stream2.forEach(System.out::println); // 0 2 4 6 8 10
 
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
stream3.forEach(System.out::println);

• 1.4 使用 BufferedReader.lines() 方法，将每行内容转成流

BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("F:\\test_stream.txt"));
Stream<String> lineStream = reader.lines();
lineStream.forEach(System.out::println);

• 1.5 使用 Pattern.splitAsStream() 方法，将字符串分隔成流

Pattern pattern = Pattern.compile(",");
Stream<String> stringStream = pattern.splitAsStream("a,b,c,d");
stringStream.forEach(System.out::println);

2. 流的中间操作

• 2.1 筛选与切片
  filter：过滤流中的某些元素
  limit(n)：获取n个元素
  skip(n)：跳过n元素，配合limit(n)可实现分页
  distinct：通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

Stream<Integer> stream = Stream.of(6, 4, 6, 7, 3, 9, 8, 10, 12, 14, 14);
 
Stream<Integer> newStream = stream.filter(s -> s > 5) //6 6 7 9 8 10 12 14 14
        .distinct() //6 7 9 8 10 12 14
        .skip(2) //9 8 10 12 14
        .limit(2); //9 8
newStream.forEach(System.out::println);

//  对数组进行分页排序
List<T> list = new ArrayList<>();
list.stream().skip((page.getCurrent() - 1) * page.getSize())
                .limit(page.getSize())
                .collect(Collectors.toList());

• 2.2 映射
  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。

List<String> list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");
 
//将每个元素转成一个新的且不带逗号的元素
Stream<String> s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", ""));
s1.forEach(System.out::println); // abc  123
 
Stream<String> s3 = 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;
});
s3.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3

• 2.3 排序
  sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
  sorted(Comparator com)：定制排序，自定义Comparator排序器

List<String> list = Arrays.asList("aa", "ff", "dd");
//String 类自身已实现Compareable接口
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);// aa dd ff
 
Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
Student s3 = new Student("aa", 30);
Student s4 = new Student("dd", 40);
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2, s3, s4);
 
//自定义排序：先按姓名升序，姓名相同则按年龄升序
studentList.stream().sorted(
        (o1, o2) -> {
            if (o1.getName().equals(o2.getName())) {
                return o1.getAge() - o2.getAge();
            } else {
                return o1.getName().compareTo(o2.getName());
            }
        }
).forEach(System.out::println);

• 2.4 消费
  peek：如同于map，能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式，有返回值；而peek接收的是Consumer表达式，没有返回值。

Student s1 = new Student("aa", 10);
Student s2 = new Student("bb", 20);
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2);
 
studentList.stream()
        .peek(o -> o.setAge(100))
        .forEach(System.out::println);   

结果：

Student{name=‘aa’, age=100}
Student{name=‘bb’, age=100}

3. 流的终止操作

• 3.1 匹配、聚合操作

allMatch： 接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回false
noneMatch： 接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回false
anyMatch： 接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回false
findFirst： 返回流中第一个元素 findAny：返回流中的任意元素 count：返回流中元素的总个数
max： 返回流中元素最大值
min： 返回流中元素最小值

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
 
boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 10); //false
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e > 10); //true
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 4);  //true
 
Integer findFirst = list.stream().findFirst().get(); //1
Integer findAny = list.stream().findAny().get(); //1
 
long count = list.stream().count(); //5
Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get(); //5
Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get(); //1

• 3.2 规约操作

Optional< T> reduce(BinaryOperator< T> accumulator)：

第一次执行时，accumulator函数的第一个参数为流中的第一个元素，第二个参数为流中元素的第二个元素；
第二次执行时，第一个参数为第一次函数执行的结果，第二个参数为流中的第三个元素；依次类推

T reduce(T identity, BinaryOperator< T > accumulator)：

流程跟上面一样，只是第一次执行时，accumulator函数的第一个参数为identity，而第二个参数为流中的第一个元素。

< U > U reduce(U identity,BiFunction accumulator,BinaryOperator< U > combiner)：

在串行流(stream)中，该方法跟第二个方法一样，即第三个参数combiner不会起作用。在并行流(parallelStream)中,我们知道流被fork
join出多个线程进行执行，此时每个线程的执行流程就跟第二个方法reduce(identity,accumulator)一样，而第三个参数combiner函数，则是将每个线程的执行结果当成一个新的流，然后使用第一个方法reduce(accumulator)流程进行规约。

**

//经过测试，当元素个数小于24时，并行时线程数等于元素个数，当大于等于24时，并行时线程数为16
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24);
Integer v = list.stream().reduce((x1, x2) -> x1 + x2).get();
System.out.println(v);   // 300
 
Integer v1 = list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2);
System.out.println(v1);  //310
 
Integer v2 = list.stream().reduce(0,
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("stream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 - x2;
        },
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("stream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 * x2;
        });
System.out.println(v2); // -300
 
Integer v3 = list.parallelStream().reduce(0,
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("parallelStream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 - x2;
        },
        (x1, x2) -> {
            System.out.println("parallelStream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);
            return x1 * x2;
        });
System.out.println(v3); //197474048

**

• 3.3 收集操作

collect：接收一个Collector实例，将流中元素收集成另外一个数据结构。

Collector 是一个接口，有以下5个抽象方法：

Supplier < A > supplier()： 创建一个结果容器A BiConsumer
accumulator()： 消费型接口，第一个参数为容器A，第二个参数为流中元素T。
BinaryOperator< A>
combiner()： 函数接口，该参数的作用跟上一个方法(reduce)中的combiner参数一样，将并行流中各个子进程的运行结果(accumulator函数操作后的容器A)进行合并。
Function finisher()： 函数式接口，参数为：容器A，返回类型为：collect方法最终想要的结果R。
Set< Characteristics >
characteristics()： 返回一个不可变的Set集合，用来表明该Collector的特征。有以下三个特征：
CONCURRENT： 表示此收集器支持并发。（官方文档还有其他描述，暂时没去探索，故不作过多翻译）
UNORDERED： 表示该收集操作不会保留流中元素原有的顺序。
IDENTITY_FINISH： 表示finisher参数只是标识而已，可忽略。

• 3.3.1 Collector 工具库：Collectors

Student s1 = new Student("aa", 10,1);
Student s2 = new Student("bb", 20,2);
Student s3 = new Student("cc", 10,3);
List<Student> list = Arrays.asList(s1, s2, s3);
 
//装成list
List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10]
 
//转成set
Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10]
 
//转成map,注:key不能相同，否则报错
Map<String, Integer> studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10}
 
//字符串分隔符连接
String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)
 
//聚合操作
//1.学生总数
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3
//2.最大年龄 (最小的minBy同理)
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20
//3.所有人的年龄
Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40
//4.平均年龄
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334
// 带上以上所有方法
DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
 
//分组
Map<Integer, List<Student>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
//多重分组,先根据类型分再根据年龄分
Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
 
//分区
//分成两部分，一部分大于10岁，一部分小于等于10岁
Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
 
//规约
Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); 

• 3.3.2 Collectors.toList() 解析

toList 源码

public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
    return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,
            (left, right) -> {
                left.addAll(right);
                return left;
            }, CH_ID);
}

为了更好地理解，我们转化一下源码中的lambda表达式

public <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() {
    Supplier<List<T>> supplier = () -> new ArrayList();
    BiConsumer<List<T>, T> accumulator = (list, t) -> list.add(t);
    BinaryOperator<List<T>> combiner = (list1, list2) -> {
        list1.addAll(list2);
        return list1;
    };
    Function<List<T>, List<T>> finisher = (list) -> list;
    Set<Collector.Characteristics> characteristics = Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH));
 
    return new Collector<T, List<T>, List<T>>() {
        @Override
        public Supplier supplier() {
            return supplier;
        }
 
        @Override
        public BiConsumer accumulator() {
            return accumulator;
        }
 
        @Override
        public BinaryOperator combiner() {
            return combiner;
        }
 
        @Override
        public Function finisher() {
            return finisher;
        }
 
        @Override
        public Set<Characteristics> characteristics() {
            return characteristics;
        }
    };
 
}