Java8 Stream流的常用方法和讲解
1 Stream概述
Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的 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。
那么什么是 Stream？
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。
另外， Stream有几个特性：
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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
List strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
List intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
List 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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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 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());
List 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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
List listNew = list.stream().flatMap(s -> {
String[] split = s.split(",");
Stream 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);
}
}
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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
Optional sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
Optional sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
Optional product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
Optional max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
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求和：" + max.get() + "," + max2);
}
}
案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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 sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
(sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
Integer::max);
Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
(max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);
System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
}
}
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：
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
List listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
List personList = new ArrayList();
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 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);
}
}
运行结果：
3.6.2 统计(count/averaging)
Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：
案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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"));
Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
Optional max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
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 分组(partitioningBy/groupingBy)
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
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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"));
Map> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
Map> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
Map>> 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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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 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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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"));
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);
Optional 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：
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
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
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"));
List newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
List newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
List newList3 = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
List 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。
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream stream1 = Stream.of(arr1);
Stream stream2 = Stream.of(arr2);
List newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
List collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
List 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);
}
}
-
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 Stream的创建
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
list = Arrays.asList("a", "b", "c"); Stream stream = list.stream(); Stream 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
stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6); Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4); stream2.forEach(System.out::println); Stream stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3); stream3.forEach(System.out::println); 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
findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst(); 3 Stream的使用
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。 更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类接下来，大批代码向你袭来！我将用20个案例将Stream的使用整得明明白白，只要跟着敲一遍代码，就能很好地掌握。
; 案例使用的员工类
这是后面案例中使用的员工类：
List
personList = new ArrayList (); 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; private int salary; private int age; private String sex; private String area; 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; } } 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。 public class StreamTest { public static void main(String[] args) { Listlist = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1); list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println); Optional findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst(); Optional findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny(); 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) { Listlist = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9); Stream 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。 形成新集合依赖
collect（收集），后文有详细介绍。public class StreamTest { public static void main(String[] args) { ListpersonList = new ArrayList (); 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 fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList); } } 3.3 聚合（max/min/count)
max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。案例一：获取
String集合中最长的元素。public class StreamTest { public static void main(String[] args) { Listlist = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd"); Optional max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length)); System.out.println("最长的字符串：" + max.get()); } } 案例二：获取
Integer集合中的最大值。public class StreamTest { public static void main(String[] args) { Listlist = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6); Optional max = list.stream().max(Integer::compareTo); Optional max2 = list.stream().max(new Comparator () { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1.compareTo(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：获取员工工资最高的人。
public class StreamTest { public static void main(String[] args) { ListpersonList = new ArrayList (); 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 max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary)); System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary()); } } 案例四：计算
Integer集合中大于6的元素的个数。import java.util.Arrays; import java.util.List; public class StreamTest { public static void main(String[] args) { Listlist = 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。 -
计数：
count -
平均值：
averagingInt、averagingLong、averagingDouble -
最值：
maxBy、minBy -
求和：
summingInt、summingLong、summingDouble -
统计以上所有：
summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble -
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。
-
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