JDK8 新特性之Stream流方法详解
目录
一：集合处理数据的弊端
二：Stream流式思想概述
小结 ：
三：获取Stream流的两种方式
方式1 : 根据Collection获取流
方式2 : Stream中的静态方法of获取流
小结
四：Stream常用方法和注意事项
Stream常用方法
Stream注意事项(重要)
Stream流的forEach方法
Stream流的count方法
Stream流的fifilter方法
Stream流的limit方法
Stream流的skip方法
Stream流的map方法
Stream流的sorted方法
Stream流的distinct方法
Stream流的match方法
Stream流的fifind方法
Stream流的max和min方法
Stream流的reduce方法
Stream流的map和reduce组合使用
Stream流的mapToInt
Stream流的concat方法
四：Stream综合案例
传统方式
Stream方式
一：集合处理数据的弊端
当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加、删除、获取外，最典型的就是集合遍历。我们来体验集合操作数据的弊端，需求如下：
一个ArrayList集合中存储有以下数据:张无忌,周芷若,赵敏,张强,张三丰
需求:1.拿到所有姓张的 2.拿到名字长度为3个字的 3.打印这些数据 代码如下：
public static void main(String[] args) {
// 一个ArrayList集合中存储有以下数据:张无忌,周芷若,赵敏,张强,张三丰
// 需求:1.拿到所有姓张的 2.拿到名字长度为3个字的 3.打印这些数据
ArrayList list = new ArrayList<>();
Collections.addAll(list, "张无忌", "周芷若", "赵敏", "张强", "张三丰");
// 1.拿到所有姓张的
ArrayList zhangList = new ArrayList<>(); // {"张无忌", "张强", "张三丰"}
for (String name : list) {
if (name.startsWith("张")) {
zhangList.add(name);
}
}
// 2.拿到名字长度为3个字的
ArrayList threeList = new ArrayList<>(); // {"张无忌", "张三丰"}
for (String name : zhangList) {
if (name.length() == 3) {
threeList.add(name);
}
}
// 3.打印这些数据
for (String name : threeList) {
System.out.println(name);
}
} 循环遍历的弊端
这段代码中含有三个循环，每一个作用不同：
1. 首先筛选所有姓张的人；
2. 然后筛选名字有三个字的人；
3. 最后进行对结果进行打印输出。
每当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，总是需要进行循环、循环、再循环。这是理所当然的么？ 不是。 循环 是做事情的方式，而不是目的。每个需求都要循环一次，还要搞一个新集合来装数据，如果希望再次遍历，只能再使用另一个循环从头开始。
那 Stream 能给我们带来怎样更加优雅的写法呢？
下面来看一下借助 Java 8 的 Stream API ，修改后的代码：
public class Demo03StreamFilter {
public static void main(String[] args) {
List list = new ArrayList<>();
list.add("张无忌");
list.add("周芷若");
list.add("赵敏");
list.add("张强");
list.add("张三丰");
list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("张"))
.filter(s -> s.length() == 3)
.forEach(System.out::println);
}
} 直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义： 获取流、过滤姓张、过滤长度为 3 、逐一打印 。我们真正要做的事情内容被更好地体现在代码中。
二：Stream流式思想概述
注意： Stream 和 IO 流 (InputStream/OutputStream) 没有任何关系，请暂时忘记对传统 IO 流的固有印象！
Stream 流式思想类似于工厂车间的 “ 生产流水线 ” ， Stream 流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工处理。Stream 可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。
Stream API能让我们快速完成许多复杂的操作，如筛选、切片、映射、查找、去除重复，统计，匹配和归约。
小结 ：
首先我们了解了集合操作数据的弊端 , 每次都需要循环遍历 , 还要创建新集合 , 很麻烦 ，Stream是流式思想 , 相当于工厂的流水线 , 对集合中的数据进行加工处理
三：获取Stream流的两种方式
java.util.stream.Stream 是 JDK 8 新加入的流接口。
获取一个流非常简单，有以下几种常用的方式：
- 所有的 Collection 集合都可以通过 stream 默认方法获取流；
- Stream 接口的静态方法 of 可以获取数组对应的流。
方式1 : 根据Collection获取流
首先， java.util.Collection 接口中加入了 default 方法 stream 用来获取流，所以其所有实现类均可获取流。
public interface Collection {
default Stream stream()
} import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;
public class Demo04GetStream {
public static void main(String[] args) {
// 集合获取流
// Collection接口中的方法: default Stream stream() 获取流
List list = new ArrayList<>();
// ...
Stream stream1 = list.stream();
Set set = new HashSet<>();
// ...
Stream stream2 = set.stream();
Vector vector = new Vector<>();
// ...
Stream stream3 = vector.stream();
}
} java.util.Map 接口不是 Collection 的子接口，所以获取对应的流需要分 key 、 value 或 entry 等情况：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Stream;
public class Demo05GetStream {
public static void main(String[] args) {
// Map获取流
Map map = new HashMap<>();
// ...
Stream keyStream = map.keySet().stream();
Stream valueStream = map.values().stream();
Stream> entryStream = map.entrySet().stream();
}
} 方式2 : Stream中的静态方法of获取流
由于数组对象不可能添加默认方法，所以 Stream 接口中提供了静态方法 of ，使用很简单：
import java.util.stream.Stream;
public class Demo06GetStream {
public static void main(String[] args) {
// Stream中的静态方法: static Stream of(T... values)
Stream stream6 = Stream.of("aa", "bb", "cc");
String[] arr = {"aa", "bb", "cc"};
Stream stream7 = Stream.of(arr);
Integer[] arr2 = {11, 22, 33};
Stream stream8 = Stream.of(arr2);
// 注意:基本数据类型的数组不行，它会将整个数组看做一个元素进行操作
int[] arr3 = {11, 22, 33};
Stream stream9 = Stream.of(arr3);
}
} 备注： of 方法的参数其实是一个可变参数，所以支持数组
小结
学习了两种获取流的方式 :
1. 通过 Collection 接口中的默认方法 Stream stream()
2. 通过 Stream 接口中的静态 of 方法
四：Stream常用方法和注意事项
Stream常用方法
Stream 流模型的操作很丰富，这里介绍一些常用的 API 。这些方法可以被分成两种：
|
方法名
|
方法作用
|
返回值类
|
方法种类
|
|
count
|
统计个数
|
long | 终结 |
|
forEach
|
逐一处理 | void | 终结 |
|
fifilter
|
过滤 |
Stream
|
函数拼接 |
|
limit
|
取用前几个 | Stream |
函数拼接
|
|
skip
|
跳过前几个 | Stream |
函数拼接
|
|
map
|
映射 | Stream | 函数拼接 |
|
concat
|
组合 | Stream | 函数拼接 |
- 终结方法：返回值类型不再是 Stream 类型的方法，不再支持链式调用。本小节中，终结方法包括 count 和 forEach 方法。
- 非终结方法：返回值类型仍然是 Stream 类型的方法，支持链式调用。（除了终结方法外，其余方法均为非终结方法。）
Stream注意事项(重要)
1. Stream 只能操作一次
2. Stream 方法返回的是新的流
3. Stream 不调用终结方法，中间的操作不会执行
public class Demo03StreamNotice {
public static void main(String[] args) {
Stream stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
// 1. Stream只能操作一次
// long count = stream.count();
// long count2 = stream.count();
// 2. Stream方法返回的是新的流
// Stream limit = stream.limit(1);
// System.out.println("stream" + stream);
// System.out.println("limit" + limit);
// 3. Stream不调用终结方法，中间的操作不会执行
stream.filter((s) -> {
System.out.println(s);
return true;
}).count();
}
} Stream流的forEach方法
forEach 用来遍历流中的数据
void forEach(Consumer action); 该方法接收一个 Consumer 接口函数，会将每一个流元素交给该函数进行处理。例如：
@Test
public void testForEach() {
List one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
/*// 得到流
// 调用流中的方法
one.stream().forEach((String str) -> {
System.out.println(str);
});
// Lambda可以省略
one.stream().forEach(str -> System.out.println(str));*/
// Lambda可以转成方法引用
one.stream().forEach(System.out::println);
} Stream流的count方法
Stream 流提供 count 方法来统计其中的元素个数：
long count(); 该方法返回一个 long 值代表元素个数。基本使用：
@Test
public void testCount() {
List one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
long count = one.stream().count();
System.out.println(count);
} Stream流的fifilter方法
fifilter 用于过滤数据，返回符合过滤条件的数据
可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。方法声明：
Stream filter(Predicate predicate); 该接口接收一个 Predicate 函数式接口参数（可以是一个 Lambda 或方法引用）作为筛选条件。
Stream 流中的 filter 方法基本使用的代码如：
@Test
public void testFilter() {
List one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
// 得到名字长度为3个字的人(过滤)
// filter(Predicate predicate)
/*one.stream().filter((String s) -> {
return s.length() == 3;
}).forEach(System.out::println);*/
// one.stream().filter(s -> s.length() == 3).forEach(System.out::println);
}
Stream流的limit方法
limit 方法可以对流进行截取，只取用前n个。方法签名：
Stream limit(long maxSize); 参数是一个 long 型，如果集合当前长度大于参数则进行截取。否则不进行操作。基本使用：
@Test
public void testLimit() {
List one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
// 获取前3个数据
one.stream()
.limit(3)
.forEach(System.out::println);
} Stream流的skip方法
如果希望跳过前几个元素，可以使用 skip 方法获取一个截取之后的新流：
Stream skip(long n); 如果流的当前长度大于 n ，则跳过前 n 个；否则将会得到一个长度为 0 的空流。基本使用：
@Test
public void testSkip() {
List one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
// 跳过前两个数据
one.stream()
.skip(2)
.forEach(System.out::println);
} Stream流的map方法
如果需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用 map 方法。方法签名：
Stream map(Function mapper); 该接口需要一个 Function 函数式接口参数，可以将当前流中的 T 类型数据转换为另一种 R 类型的流。
Stream 流中的 map 方法基本使用的代码如：
@Test
public void testMap() {
Stream original = Stream.of("11", "22", "33");
// Map可以将一种类型的流转换成另一种类型的流
// 将Stream流中的字符串转成Integer
/*Stream stream = original.map((String s) -> {
return Integer.parseInt(s);
});*/
// original.map(s -> Integer.parseInt(s)).forEach(System.out::println);
original.map(Integer::parseInt).forEach(System.out::println);
} 这段代码中， map 方法的参数通过方法引用，将字符串类型转换成为了 int 类型（并自动装箱为 Integer 类对象）。
Stream流的sorted方法
如果需要将数据排序，可以使用 sorted 方法。方法签名：
Stream sorted();
Stream sorted(Comparator comparator); 基本使用
Stream 流中的 sorted 方法基本使用的代码如：
@Test
public void testSorted() {
// sorted(): 根据元素的自然顺序排序
// sorted(Comparator comparator): 根据比较器指定的规则排序
Stream stream = Stream.of(33, 22, 11, 55);
// stream.sorted().forEach(System.out::println);
/*stream.sorted((Integer i1, Integer i2) -> {
return i2 - i1;
}).forEach(System.out::println);*/
stream.sorted((i1, i2) -> i2 - i1).forEach(System.out::println);
} 这段代码中， sorted 方法根据元素的自然顺序排序，也可以指定比较器排序。
Stream流的distinct方法
如果需要去除重复数据，可以使用 distinct 方法。方法签名：
Stream distinct(); 基本使用
Stream 流中的 distinct 方法基本使用的代码如：
@Test
public void testDistinct() {
Stream stream = Stream.of(22, 33, 22, 11, 33);
stream.distinct().forEach(System.out::println);
Stream stream1 = Stream.of("aa", "bb", "aa", "bb", "cc");
stream1.distinct().forEach(System.out::println);
}
如果是自定义类型如何是否也能去除重复的数据呢？
@Test
public void testDistinct2() {
Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("张学友", 56),
new Person("黎明", 52))
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}public class Person {
private String name;
private int age;
// 省略其他
} 自定义类型是根据对象的 hashCode 和 equals 来去除重复元素的。
// distinct对自定义对象去除重复
@Test
public void testDistinct2() {
Stream stream = Stream.of(
new Person("貂蝉", 18),
new Person("杨玉环", 20),
new Person("杨玉环", 20),
new Person("西施", 16),
new Person("西施", 16),
new Person("王昭君", 25)
);
stream.distinct().forEach(System.out::println);
} 重写对象的hashCode和equals即可
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Person person = (Person) o;
if (age != person.age) return false;
return name != null ? name.equals(person.name) : person.name == null;
}
@Override
public int hashCode() {
int result = name != null ? name.hashCode() : 0;
result = 31 * result + age;
return result;
}Stream流的match方法
如果需要判断数据是否匹配指定的条件，可以使用 Match 相关方法。方法签名：
boolean allMatch(Predicate predicate);
boolean anyMatch(Predicate predicate);
boolean noneMatch(Predicate predicate);基本使用
Stream 流中的 Match 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void testMatch() {
Stream stream = Stream.of(5, 3, 6, 1);
// boolean b = stream.allMatch(i -> i > 0); // allMatch: 匹配所有元素,所有元素都需要满足条件
// boolean b = stream.anyMatch(i -> i > 5); // anyMatch: 匹配某个元素,只要有其中一个元素满足条件即可
boolean b = stream.noneMatch(i -> i < 0); // noneMatch: 匹配所有元素,所有元素都不满足条件
System.out.println(b);
} Stream流的fifind方法
如果需要找到某些数据，可以使用 find 相关方法。方法签名：
Optional findFirst();
Optional findAny(); 基本使用
Stream 流中的 find 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void testFind() {
Stream stream = Stream.of(33, 11, 22, 5);
Optional first = stream.findFirst();
// Optional first = stream.findAny();
System.out.println(first.get());
} Stream流的max和min方法
如果需要获取最大和最小值，可以使用 max 和 min 方法。方法签名：
Optional max(Comparator comparator);
Optional min(Comparator comparator); 基本使用
Stream 流中的 max 和 min 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void testMax_Min() {
// 获取最大值
// 1, 3, 5, 6
Optional max = Stream.of(5, 3, 6, 1).max((o1, o2) -> o1 - o2);
System.out.println("最大值: " + max.get());
// 获取最小值
// 1, 3, 5, 6
Optional min = Stream.of(5, 3, 6, 1).min((o1, o2) -> o1 - o2);
System.out.println("最小值: " + min.get());
} Stream流的reduce方法
如果需要将所有数据归纳得到一个数据，可以使用 reduce 方法。方法签名：
T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator); 基本使用
Stream 流中的 reduce 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void testReduce() {
// T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator);
// T identity: 默认值
// BinaryOperator accumulator: 对数据进行处理的方式
// reduce如何执行?
// 第一次, 将默认值赋值给x, 取出集合第一元素赋值给y
// 第二次, 将上一次返回的结果赋值x, 取出集合第二元素赋值给y
// 第三次, 将上一次返回的结果赋值x, 取出集合第三元素赋值给y
// 第四次, 将上一次返回的结果赋值x, 取出集合第四元素赋值给y
int reduce = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, (x, y) -> {
System.out.println("x = " + x + ", y = " + y);
return x + y;
});
System.out.println("reduce = " + reduce); // 21
// 获取最大值
Integer max = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, (x, y) -> {
return x > y ? x : y;
});
System.out.println("max = " + max);
} 
Stream流的map和reduce组合使用
@Test
public void testMapReduce() {
// 求出所有年龄的总和
// 1.得到所有的年龄
// 2.让年龄相加
Integer totalAge = Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("郭富城", 54),
new Person("黎明", 52))
.map((p) -> p.getAge()).reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("totalAge = " + totalAge);
// 找出最大年龄
// 1.得到所有的年龄
// 2.获取最大的年龄
Integer maxAge = Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("郭富城", 54),
new Person("黎明", 52))
.map(p -> p.getAge())
.reduce(0, Math::max);
System.out.println("maxAge = " + maxAge);
// 统计 a 出现的次数
// 1 0 0 1 0 1
Integer count = Stream.of("a", "c", "b", "a", "b", "a")
.map(s -> {
if (s == "a") {
return 1;
} else {
return 0;
}
})
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("count = " + count);
}
Stream流的mapToInt
如果需要将 Stream 中的 Integer 类型数据转成 int 类型，可以使用 mapToInt 方法。方法签名：
IntStream mapToInt(ToIntFunction mapper);
基本使用
Stream 流中的 mapToInt 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void testNumericStream() {
// Integer占用的内存比int多,在Stream流操作中会自动装箱和拆箱
Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
// 把大于3的打印出来
// stream.filter(n -> n > 3).forEach(System.out::println);
// IntStream mapToInt(ToIntFunction mapper);
// IntStream: 内部操作的是int类型的数据,就可以节省内存,减少自动装箱和拆箱
/*IntStream intStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).mapToInt((Integer n) -> {
return n.intValue();
});*/
IntStream intStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).mapToInt(Integer::intValue);
intStream.filter(n -> n > 3).forEach(System.out::println);
} Stream流的concat方法
如果有两个流，希望合并成为一个流，那么可以使用 Stream 接口的静态方法 concat ：
static Stream concat(Stream a, Stream b) 备注：这是一个静态方法，与 java.lang.String 当中的 concat 方法是不同的。
该方法的基本使用代码如：
@Test
public void testContact() {
Stream streamA = Stream.of("张三");
Stream streamB = Stream.of("李四");
// 合并成一个流
Stream newStream = Stream.concat(streamA, streamB);
// 注意:合并流之后,不能操作之前的流啦.
// streamA.forEach(System.out::println);
newStream.forEach(System.out::println);
} 四：Stream综合案例
现在有两个 ArrayList 集合存储队伍当中的多个成员姓名，要求使用传统的 for 循环（或增强 for 循环） 依次 进行以下若干操作步骤：
1. 第一个队伍只要名字为 3 个字的成员姓名；
2. 第一个队伍筛选之后只要前 3 个人；
3. 第二个队伍只要姓张的成员姓名；
4. 第二个队伍筛选之后不要前 2 个人；
5. 将两个队伍合并为一个队伍；
6. 根据姓名创建 Person 对象；
7. 打印整个队伍的 Person 对象信息。
两个队伍（集合）的代码如下：
public class DemoArrayListNames {
public static void main(String[] args) {
List one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七
公");
List two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱",
"张三");
// ....
}
} 而 Person 类的代码为：
public class Person {
private String name;
public Person() {}
public Person(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public String toString() {
return "Person{name='" + name + "'}";
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}传统方式
使用 for 循环 , 示例代码 :
public class DemoArrayListNames {
public static void main(String[] args) {
List one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七
公");
List two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱",
"张三");
// 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名；
List oneA = new ArrayList<>();
for (String name : one) {
if (name.length() == 3) {
oneA.add(name);
}
}
// 第一个队伍筛选之后只要前3个人；
List oneB = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 3; i++) {
oneB.add(oneA.get(i));
}
// 第二个队伍只要姓张的成员姓名；
List twoA = new ArrayList<>();
for (String name : two) {
if (name.startsWith("张")) {
twoA.add(name);
}
}
// 第二个队伍筛选之后不要前2个人；
List twoB = new ArrayList<>();
for (int i = 2; i < twoA.size(); i++) {
twoB.add(twoA.get(i));
}
// 将两个队伍合并为一个队伍；
List totalNames = new ArrayList<>();
totalNames.addAll(oneB);
totalNames.addAll(twoB);
// 根据姓名创建Person对象；
List totalPersonList = new ArrayList<>();
for (String name : totalNames) {
totalPersonList.add(new Person(name));
}
// 打印整个队伍的Person对象信息。
for (Person person : totalPersonList) {
System.out.println(person);
}
}
} 运行结果为：
Person{name='宋远桥'}
Person{name='苏星河'}
Person{name='洪七公'}
Person{name='张二狗'}
Person{name='张天爱'}
Person{name='张三'}Stream方式
等效的 Stream 流式处理代码为：
public class DemoStreamNames {
public static void main(String[] args) {
List one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七
公");
List two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱",
"张三");
// 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名；
// 第一个队伍筛选之后只要前3个人；
Stream streamOne = one.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3);
// 第二个队伍只要姓张的成员姓名；
// 第二个队伍筛选之后不要前2个人；
Stream streamTwo = two.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).skip(2);
// 将两个队伍合并为一个队伍；
// 根据姓名创建Person对象；
// 打印整个队伍的Person对象信息。
Stream.concat(streamOne, streamTwo).map(Person::new).forEach(System.out::println);
}
} 运行效果完全一样：
Person{name='宋远桥'}
Person{name='苏星河'}
Person{name='洪七公'}
Person{name='张二狗'}
Person{name='张天爱'}
Person{name='张三'}