Stream
文章目录
- 1. 概述
- 2. 创建
- 3. 使用
-
- 案例使用的员工类
- 3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）
- 3.2 筛选（filter）
- 3.3 聚合（max/min/count）
- 3.4 映射(map/flatMap)
- 3.5 归约(reduce)
- 3.6 收集（collect）
-
- 3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)
- 3.6.2 统计(count/averaging)
- 3.6.3 分区分组（partitioningBy/groupingBy）
- 3.6.4 接合（joining）
- 3.6.5 归约（reducing）
- 3.7 排序（sorted）
- 3.8 提取/组合
很多参考自不同的博主，仅供自己学习做笔记，谢谢。
1. 概述
Java 8 新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。
Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。
Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：
- 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
- 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。
Stream有几个特性：
- 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。
2. 创建
Stream可以通过集合数组创建。
1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);
3、使用Stream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 + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println);
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);
输出结果：
0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652
stream和parallelStream的简单区分： stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：
如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。
除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：
Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
3. 使用
在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。
Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。
案例使用的员工类
这是后面案例中使用的员工类：
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪资
private int age; // 年龄
private String sex; //性别
private String area; // 地区
// 构造方法
public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
this.name = name;
this.salary = salary;
this.age = age;
this.sex = sex;
this.area = area;
}
// 省略了get和set，请自行添加
}
3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）
Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。
// import已省略，请自行添加，后面代码亦是
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
// 遍历输出符合条件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
// 匹配第一个
Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意（适用于并行流）
Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x > 6);
System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
}
}
3.2 筛选（filter）
筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。
案例一：筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
Stream<Integer> stream = list.stream();
stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
}
}
案例二： 筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
System.out.print("薪资高于8000美元的员工：" + fiterList);
}
}
3.3 聚合（max/min/count）
案例一：获取String集合中最长的元素。
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
// 自然排序
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定义排序（从大到小排序）
Optional<Integer> max2 = list.stream().max((o1, o2) -> o2 - o1);
System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
案例二：获取Integer集合中的最大值。
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
// 自然排序
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定义排序（从大到小排序）
Optional<Integer> max2 = list.stream().max((o1, o2) -> o1 - o2);
System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
案例三：获取员工薪资最高的人。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
System.out.println("员工薪资最大值：" + max.get().getSalary());
案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);
long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
3.4 映射(map/flatMap)
映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：
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。
案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每个元素大写：" + strList);
System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);
案例二：将员工的薪资全部增加1000。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
// 不改变原来员工集合的方式
List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {
Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);
return personNew;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
// 改变原来员工集合的方式
List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
person.setSalary(person.getSalary() + 10000);
return person;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
}
案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。
List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
List<String> listNew = 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;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("处理前的集合：" + list);
System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
取出list中所有user的name属性放到一个新的list中：
此外，map系列还有mapToInt、mapToLong、mapToDouble三个函数，它们以一个映射函数为入参，将流中每一个元素处理后生成一个新流。以mapToInt为例，看两个示例：
public static void main(String[] args) {
// 输出字符串集合中每个字符串的长度
List<String> stringList = Arrays.asList("mu", "CSDN", "hello",
"world", "quickly");
stringList.stream().mapToInt(String::length).forEach(System.out::println);
// 将int集合的每个元素增加1000
List<Integer> integerList = Arrays.asList(4, 5, 2, 1, 6, 3);
integerList.stream().mapToInt(x -> x + 1000).forEach(System.out::println);
}
mapToInt三个函数生成的新流，可以进行很多后续操作，比如求最大最小值、求和、求平均值：
public static void main(String[] args) {
List<Double> doubleList = Arrays.asList(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 2.0);
double average = doubleList.stream().mapToDouble(Number::doubleValue).average().getAsDouble();
double sum = doubleList.stream().mapToDouble(Number::doubleValue).sum();
double max = doubleList.stream().mapToDouble(Number::doubleValue).max().getAsDouble();
System.out.println("平均值：" + average + "，总和：" + sum + "，最大值：" + max);
}
3.5 归约(reduce)
归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 求乘积
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
// 求最大值方式1
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值写法2
Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
System.out.println("list求积：" + product.get());
System.out.println("list求最大值：" + max.get() + "," + max2);
案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
// 求工资之和方式1：
Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
// 求工资之和方式2：
Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
(sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
// 求工资之和方式3：
Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
// 求最高工资方式1：
Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
Integer::max);
// 求最高工资方式2：
Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
(max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);
// 求最高工资方式3：
Integer maxSalary3 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::max).get();
System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2 + "," + maxSalary3);
3.6 收集（collect）
collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。
collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。
3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)
因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。
下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
.collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
System.out.println("toList:" + listNew);
System.out.println("toSet:" + set);
System.out.println("toMap:" + map);
3.6.2 统计(count/averaging)
案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
// 求总数
Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
// 求平均工资
Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
// 求最高工资
Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
// 求工资之和
Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
// 一次性统计所有信息
DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
System.out.println("员工总数：" + count);
System.out.println("员工平均工资：" + average);
System.out.println("员工工资总和：" + sum);
System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);
3.6.3 分区分组（partitioningBy/groupingBy）
- 分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
- 分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。
案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
// 将员工按薪资是否高于8000分组
Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
// 将员工按性别分组
Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
// 将员工先按性别分组，再按地区分组
Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
3.6.4 接合（joining）
joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
3.6.5 归约（reducing）
Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);
// stream的reduce
Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());
3.7 排序（sorted）
sorted，中间操作。有两种排序：
sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序
案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));
// 按工资升序排序（自然排序）
List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 按工资倒序排序
List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄升序排序
List<String> newList3 = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
return p2.getAge() - p1.getAge();
} else {
return p2.getSalary() - p1.getSalary();
}
}).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);
3.8 提取/组合
流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
// concat:合并两个流 distinct：去重
List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
// limit：限制从流中获得前n个数据
List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
// skip：跳过前n个数据
List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("流合并：" + newList);
System.out.println("limit：" + collect);
System.out.println("skip：" + collect2);