Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式;另外一个则
是 Stream API。
Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充,因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
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
实际开发中,项目中多数数据源都来自于Mysql,Oracle等。但现在数据源可以更多了,有MongDB,Radis等,而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
Stream 和 Collection 集合的区别:Collection 是一种静态的内存数据结构,而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存,存储在内存中,后者主要是面向 CPU,通过 CPU 实现计算。
是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。
“集合讲的是数据,Stream讲的是计算!”
①Stream 自己不会存储元素。
②Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
public void test1(){
List list = new ArrayList();
list.add(1);
list.add(2);
list.add(3);
// default Stream stream() : 返回一个顺序流
Stream stream = list.stream();
// default Stream parallelStream() : 返回一个并行流
Stream parallelStream = list.parallelStream();
}
public void test2(){
int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
//调用Arrays类的static Stream stream(T[] array): 返回一个流
IntStream stream = Arrays.stream(arr);
}
public void test(){
Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
}
public void test(){
// 迭代
// public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
//遍历前10个偶数
Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
// public static Stream generate(Supplier s)
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}
先创建一个类,为下面操作提供使用
public class EmployeeData {
public static List getEmployees(){
List list = new ArrayList<>();
list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
return list;
}
public void test1(){
// filter(Predicate p)——接收 Lambda , 从流中排除某些元素。
Stream stream = list.stream();
//练习:查询员工表中薪资大于7000的员工信息
stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// limit(n)——截断流,使其元素不超过给定数量。
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// skip(n) —— 跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一个空流。与 limit(n) 互补
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// distinct()——筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
// System.out.println(list);
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
public void test2(){
// map(Function f)——接收一个函数作为参数,将元素转换成其他形式或提取信息,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。
List list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
// 练习1:获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
List employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//练习2:
Stream> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
streamStream.forEach(s ->{
s.forEach(System.out::println);
});
System.out.println();
// flatMap(Function f)——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。
Stream characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
}
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
public static Stream fromStringToStream(String str){//aa
ArrayList list = new ArrayList<>();
for(Character c : str.toCharArray()){
list.add(c);
}
return list.stream();
public void test4(){
// sorted()——自然排序
List list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//抛异常,原因:Employee没有实现Comparable接口
// List employees = EmployeeData.getEmployees();
// employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
// sorted(Comparator com)——定制排序
List employees = EmployeeData.getEmployees();
employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {
int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
if(ageValue != 0){
return ageValue;
}else{
return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
}
}).forEach(System.out::println);
}
}
@Test
public void test1(){
List employees = EmployeeData.getEmployees();
// allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
// 练习:是否所有的员工的年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
System.out.println(allMatch);
// anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
// 练习:是否存在员工的工资大于 10000
boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
System.out.println(anyMatch);
// noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
// 练习:是否存在员工姓“雷”
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
System.out.println(noneMatch);
// findFirst——返回第一个元素
Optional employee = employees.stream().findFirst();
System.out.println(employee);
// findAny——返回当前流中的任意元素
Optional employee1 = employees.parallelStream().findAny();
System.out.println(employee1);
}
public void test3(){
// reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T
// 练习1:计算1-10的自然数的和
List list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
// reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional
// 练习2:计算公司所有员工工资的总和
List employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
// Optional sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
Optional sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
System.out.println(sumMoney.get());
}
public void test(){
// collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法
// 练习1:查找工资大于6000的员工,结果返回为一个List或Set
List employees = EmployeeData.getEmployees();
List employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
employeeList.forEach(System.out::println);
System.out.println();
Set employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
employeeSet.forEach(System.out::println);
}
}