Java8新特性--【强大的Stream流】
目录
StreamAPI说明：
为什么要使用StreamAPI：
什么是Stream：
Stream操作的三个步骤：
测试Stream的实例化：
创建 Stream :
创建Stream方式一：通过集合
创建Stream方式二：通过数组
创建Stream方式三：创建无限流
Stream的中间操作:
筛选与切片：
映射:
排序:
Stream终止操作:
匹配与查找
归约
收集
总结:
StreamAPI说明：
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 流对集合数据进行操作，类似于使用SQl执行的数据库查询。Stream流提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
为什么要使用StreamAPI：
- 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，Redis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
- Stream 和 Collention 集合的区别:Collention 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。
什么是Stream：
是数据渠道，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！”
注意：
① Stream 自己不会存储元素
② Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
③ Stream 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。
Stream操作的三个步骤：
- 创建 Stream
一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
- 中间操作
一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
- 终止操作（终端操作）
一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后不会再被利用
测试Stream的实例化：
创建 Stream :
-
创建Stream方式一：通过集合
@Test
public void test1(){
List employees = EmployeeDate.getEmployees();
//default Stream stream():返回一个顺序流
Stream stream = employees.stream();
//default Stream parallelStream():返回一个并行流
Stream parallelStream = employees.parallelStream();
} -
创建Stream方式二：通过数组
@Test
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);
Employee e1 = new Employee(1001,"Tom");
Employee e2 = new Employee(1002,"Jerry");
Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
Stream stream1 = Arrays.stream(arr1);
} -
创建Stream方式三：创建无限流
@Test
public void test3(){
Stream stream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
}
//创建Stream方式四：创建无限流
@Test
public void test4(){
//迭代
//public static Stream iterate(final T seed,final UnaryOperator f)
//遍历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);
} Stream的中间操作:
多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而且终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。
-
筛选与切片：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| filter(Predicate P) | 接收Lambda，从流中排除某些因素 |
| distinct() | 筛选通过流所生成元素的hashCode() 和 equals()去除重复元素 |
| limiit(Long maxSize) | 截断流使用元素不得超过给定的数量 |
| skip(long 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 |
示例:
//1-筛选与切片
@Test
public void test1() {
List list = EmployeeDate.getEmployees();
//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
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
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", 40, 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);
}
-
映射:
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| map(Function f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射到一个新的元素 |
| map ToDouble(ToDoubleFunction f) |
接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的DoubleStream |
| map ToInt(ToIntFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的IntStream |
| map ToLang(ToLangFunction f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的LongStream |
| flatMap(Function f) | 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，把所有流连接成一个流 |
示例：
//映射
@Test
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 = EmployeeDate.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);
});
//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();
}
@Test
public void test3(){
ArrayList list1 = new ArrayList();
list1.add(1);
list1.add(2);
list1.add(3);
ArrayList list2 = new ArrayList();
list1.add(4);
list1.add(5);
list1.add(6);
// list1.add(list2);
list1.addAll(list2);
System.out.println(list1);
}
-
排序:
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| sorted() | 产生一个新流，其中按自然顺序排列 |
| sorted(Comparator com) | 产生一个新流，其中按比较器顺序排列 |
示例：
//3-排序
@Test
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 = EmployeeDate.getEmployees();
// employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//sorted(Comparator com)-定制排序
List employees = EmployeeDate.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);
} Stream终止操作:
终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如Liist、Integer，甚至是void。流进行了终止操作后不能再次使用。
-
匹配与查找
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配所有元素 |
| anyMatch(Predicate p) | 检查是否至少匹配一个元素 |
| noneMatch(Predicate p) | 检查是否没有匹配所有元素 |
| findFirst() | 返回第一个元素 |
| findAny() | 返回当前流中的任意元素 |
示例：
//1-匹配与查找
@Test
public void test1(){
List employees = EmployeeDate.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().allMatch(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);
}
@Test
public void test2(){
List employees = EmployeeDate.getEmployees();
//count--返回流中元素的总个数
long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
System.out.println(count);
//max(Comparator c)--返回流中最大值
//练习：返回最高的工资：
Stream salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Optional maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
System.out.println(maxSalary);
//min(Comparator c)--返回流中最小值
//练习：返回最低工资的员工
Optional employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(employee);
System.out.println();
//forEach(Consumer c)--内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
//使用集合的遍历操作
employees.forEach(System.out::println);
} -
归约
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| reduce(T iden, BinaryOperator b) |
可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值。 返回T |
| reduce(BinaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。 返回Optonal |
备注：map和reduce的连接通常为map-reduce模式，因Google用它来进行网络搜索而出名
//2-归约
@Test
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：计算公司所有的员工工资的总和
List employees = EmployeeDate.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);
} -
收集
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| collect(Collector c) | 将流转换为其他形式。接收一个Controller接口实现， 用于给Stream中元素做汇总的方法 |
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作（如收集到List、Set、Map）。
另外，Collectors实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器示例，具体方法与实例如下表：
示例:
//3-收集
@Test
public void test4(){
//collect(Collector c)--将流转换为其他形式。接受一个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，结果返回一个List或Set
List employees = EmployeeDate.getEmployees();
List employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
employeeList.forEach(System.out::println);
Set employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
employeeSet.forEach(System.out::println);
} 总结:
Java 8 新特性 ，本文详细的讲解了Stream的操作与方法。
Stream操作包含三个步骤，Stream的创建，中间操作，终止操作。可通过三种方法创建Stream流，然后使用中间操作来处理Stream流，最后使用终止操作来使Stream流结束。Stream流一旦结束便不可再次使用，，需重新创建。