Java 8中的Stream API
Java 8引入了一种全新的数据处理方式：Stream。Stream API提供了一种功能强大、高效、可复合、并行处理集合数据的方式。使用Stream API，我们可以轻松地对集合进行筛选、排序、过滤、映射等操作。在本教程中，我们将深入介绍Stream API的原理、应用和示例代码。
什么是Stream
Stream是Java 8中的一个新概念，它可以看作是一种数据流，它本身并不存储数据，而是在对数据源进行处理时生成一连串的元素组成的流。这些元素可以是基本类型、对象、集合等。
Stream API主要包含以下两个接口：
- Stream：表示一个元素序列，可以是基本类型、对象或者集合等。
- IntStream、LongStream、DoubleStream：表示元素为基本类型int、long、double的序列。
Stream API提供了一种类似于SQL语句的查询机制，包括：过滤、映射、聚合等操作。
Stream API的核心思想是把集合中的数据转换为流，在流中对数据进行操作，然后再把流转换为集合。这个过程中，不需要对集合中的数据进行手动操作，而是通过Stream API提供的方法来完成。
一、Stream的基本操作
Stream API中的基本操作可以分为以下三类：
中间操作
中间操作可以对Stream进行转换、筛选、排序等操作，返回一个新的Stream对象。
中间操作可以分为以下几种：
- filter()：根据条件过滤元素。
- map()：对元素进行映射。
- flatMap()：将多个流合并成一个流。
- distinct()：去除重复元素。
- sorted()：对元素进行排序。
- peek()：对每个元素执行一个操作，但是不会修改流中的元素。
- limit()：限制元素数量。
- skip()：跳过指定数量的元素。
- parallel()：将流转换为并行流，提高处理效率。
中止操作
中止操作是最终操作，它会生成一个结果或副作用。在执行中止操作后，Stream将无法再使用。
中止操作可以分为以下几种：
- forEach()：对每个元素执行指定的操作。
- toArray()：将元素转换为数组。
- reduce()：对元素进行归约。
- collect()：将元素收集到集合中。
- count()：计算元素数量。
- anyMatch()：判断是否有元素匹配给定的条件。
- allMatch()：判断是否所有元素都匹配给定的条件。
- noneMatch()：判断是否没有元素匹配给定的条件。
- findFirst()：返回第一个元素。
- findAny()：返回任意一个元素。
短路操作
短路操作是一种特殊的中止操作，当满足某些条件时，它们可以提前停止操作，不必遍历所有的元素。
短路操作可以分为以下几种：
- anyMatch()：判断是否有元素匹配给定的条件。
- allMatch()：判断是否所有元素都匹配给定的条件。
- noneMatch()：判断是否没有元素匹配给定的条件。
- findFirst()：返回第一个元素。
- findAny()：返回任意一个元素。
二、Stream的使用示例
下面通过一些示例来演示Stream的使用。
过滤元素
假设有一个字符串列表，我们需要过滤掉所有长度小于3的字符串，并打印出剩下的字符串。可以使用filter()方法来过滤元素，代码如下：
List list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
list.stream()
.filter(s -> s.length() >= 3)
.forEach(System.out::println); 输出结果为：
java
python
scala
c++映射元素
假设有一个字符串列表，我们需要把每个字符串转换为大写并打印出来。可以使用map()方法来映射元素，代码如下：
List list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
list.stream()
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println); 输出结果为：
JAVA
PYTHON
SCALA
C++
C#归约操作
假设有一个整数列表，我们需要计算它们的总和。可以使用reduce()方法来进行归约操作，代码如下：
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum); 输出结果为：
15统计元素
假设有一个整数列表，我们需要统计其中偶数的个数。可以使用filter()方法和count()方法来统计元素，代码如下：
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
long count = list.stream()
.filter(i -> i % 2 == 0)
.count();
System.out.println(count); 输出结果为：
2并行处理
Stream API还支持并行处理。在处理大量数据时，可以使用并行流来提高处理效率。下面是一个计算1到100的所有数字之和的例子，可以分别使用串行流和并行流来计算：
// 串行流
long sum1 = IntStream.rangeClosed(1, 100)
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum1);
// 并行流
long sum2 = IntStream.rangeClosed(1, 100)
.parallel()
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum2);输出结果为：
5050
5050可以看到，使用并行流处理的时间更短。
Stream中的延迟执行
Stream API中的操作可以分为两种：中间操作和终端操作。中间操作返回的仍然是Stream对象，可以继续进行操作，而终端操作则返回一个非Stream类型的对象。
Stream中的操作是延迟执行的，也就是说，只有在执行终端操作时才会进行实际的计算。这种设计可以优化Stream的性能，例如可以避免对不必要的元素进行操作，或者可以合并多个操作以提高效率。
下面是一个示例，假设有一个字符串列表，我们需要将其中长度大于3的字符串转换为大写并打印出来。可以使用以下代码：
List list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
list.stream()
.filter(s -> s.length() > 3)
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println); 输出结果为：
JAVA
PYTHON
SCALA可以看到，只有满足filter()的条件才会执行map()操作，这种延迟执行的设计可以提高程序的性能。
三、Stream中的并行处理
Stream API提供了并行处理的支持，可以将一个流分成多个子流进行并行处理，从而提高处理效率。使用并行流处理数据时，需要注意以下几点：
- 并行流适合处理大量的数据。
- 处理有序数据时，会影响处理的效率。
- 处理数据时，需要确保没有竞争条件。
下面是一个示例，假设有一个整数列表，我们需要统计其中偶数的个数。可以使用以下代码：
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
long count = list.parallelStream()
.filter(i -> i % 2 == 0)
.count();
System.out.println(count); 输出结果为：
5可以看到，并行处理的效率比串行处理的效率更高。
四、总结
本文对Java 8中的Stream进行了介绍，包括Stream的概念、Stream的操作和Stream的特点。Stream是一种函数式编程的概念，可以方便地处理集合中的元素，并提供了多种操作方式。使用Stream API可以简化代码的编写，并提高程序的性能。
在使用Stream时，需要注意Stream的操作是延迟执行的，只有在执行终端操作时才会进行实际的计算。此外，Stream API还提供了并行处理的支持，可以将一个流分成多个子流进行并行处理，从而提高处理效率。在使用并行处理时，需要注意处理有序数据时，会影响处理的效率，并且需要确保没有竞争条件。
最后，我们再次强调Stream API的优点：Stream API可以简化代码的编写，并提高程序的性能。使用Stream API可以减少代码量，并提高代码的可读性。使用Stream API可以方便地对集合中的元素进行操作，并且可以提供多种操作方式。使用Stream API可以使用Lambda表达式来定义数据的处理方式，从而提高程序的可维护性。
示例代码
为了更好地理解Stream API的使用，本文提供了以下示例代码：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamDemo {
public static void main(String[] args) {
// 集合转换为Stream对象
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
list.stream()
.forEach(System.out::println);
// 数组转换为Stream对象
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
Arrays.stream(arr)
.forEach(System.out::println);
// 创建一个无限流
Stream.iterate(0, n -> n + 2)
.limit(10)
.forEach(System.out::println);
// 使用map操作转换Stream中的元素
List strList = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
strList.stream()
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println);
// 使用filter操作过滤Stream中的元素
List numList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
numList.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.forEach(System.out::println);
// 使用reduce操作对Stream中的元素进行归约
int sum = numList.stream()
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum);
// 使用并行流处理数据
int sum2 = numList.parallelStream()
.reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum2);
}
} 参考文献
- Java 8 Stream API Documentation: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html