1.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 API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

2.什么是Stream

是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。

Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，讲的是数据，而 Stream 是有关计算的，讲的是计算。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。

集合讲的是数据，Stream讲的是计算

注意：

①Stream 自己不会存储元素。

②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。

③Stream 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。

3.Stream的操作三个步骤

1- 创建 Stream 一个数据源（如：集合、数组），获取一个流

2- 中间操作：对数据源的数据进行处理

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！而在终止操作时一次性全部处理，称为”惰性求值”。

3- 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，不会再被使用

4.测试数据提供

public class Employee {

   private int id;
   private String name;
   private int age;
   private double salary;

	 //……省略get和set方法……

   public Employee() {
      System.out.println("Employee().....");
   }

   public Employee(int id) {
      this.id = id;
      System.out.println("Employee(int id).....");
   }

   public Employee(int id, String name) {
      this.id = id;
      this.name = name;
   }

   public Employee(int id, String name, int age, double salary) {

      this.id = id;
      this.name = name;
      this.age = age;
      this.salary = salary;
   }

   @Override
   public String toString() {
      return "Employee{" + "id=" + id + ", name='" + name + '\'' + ", age=" + age + ", salary=" + salary + '}';
   }

   @Override
   public boolean equals(Object o) {
      if (this == o)
         return true;
      if (o == null || getClass() != o.getClass())
         return false;

      Employee employee = (Employee) o;

      if (id != employee.id)
         return false;
      if (age != employee.age)
         return false;
      if (Double.compare(employee.salary, salary) != 0)
         return false;
      return name != null ? name.equals(employee.name) : employee.name == null;
   }

   @Override
   public int hashCode() {
      int result;
      long temp;
      result = id;
      result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
      result = 31 * result + age;
      temp = Double.doubleToLongBits(salary);
      result = 31 * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
      return result;
   }
}

/**
 * 提供用于测试的数据
 */
public class EmployeeData {
   
   public static List<Employee> getEmployees(){
      List<Employee> list = new ArrayList<>();
      
      list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
      list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
      list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
      list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
      list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
      list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
      list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
      list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
      
      return list;
   }
}

5.Stream的实例化

方式一：通过集合

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：

• default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
• default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流

@Test
public void test01(){
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);

    //JDK1.8中，Collection系列集合增加了方法
    Stream<Integer> stream = list.stream();
}

方式二：通过数组

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：

• static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
• public static IntStream stream(int[] array)
• public static LongStream stream(long[] array)
• public static DoubleStream stream(double[] array)

@Test
public void test02(){
    String[] arr = {"hello","world"};
    Stream<String> stream = Arrays.stream(arr); 
}

@Test
public void test03(){
    int[] arr = {1,2,3,4,5};
    IntStream stream = Arrays.stream(arr);
}

方式三：通过Stream的of()

可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

• public static<T> Stream<T> of(T… values) : 返回一个流

@Test
public void test04(){
    Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5);
    stream.forEach(System.out::println);
}

方式四：创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。

• 迭代
  public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
• 生成
  public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

// 方式四：创建无限流
@Test
public void test05() {
	// 迭代
	// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
  // 遍历前10个偶数
	Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
	stream.limit(10).forEach(System.out::println);

	// 生成
	// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
	Stream<Double> stream1 = Stream.generate(Math::random);
	stream1.limit(10).forEach(System.out::println);
}

6.中间操作：筛选与切片

//筛选与切片
@Test
public void test1(){
    List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
    // filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
    Stream<Employee> stream = list.stream();
    //示例：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();
    // 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",41,8000));
    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.stream().distinct().forEach(System.out::println);
  
    System.out.println();
    // limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
    list.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，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
    list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
}

7.中间操作：映射

//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<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
    // 示例：将数据转为大写字母
    list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);

    // 示例：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
    namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
    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<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
    characterStream.forEach(System.out::println);
    System.out.println();
}

8.中间操作：排序

//排序
@Test
public void test4(){
    // sorted()——自然排序
    List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
    list.stream().sorted().forEach(System.out::println);

    // sorted(Comparator com)——定制排序
    List<Employee> employees = EmployeeData.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);
}

9.终止操作：匹配与查找

//匹配与查找
@Test
public void test1(){
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

    // allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
    // 示例：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。
    // 示例：是否存在员工的工资大于 10000
    boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
    System.out.println(anyMatch);

    // noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
    // 示例：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> employee = employees.stream().findFirst();
    System.out.println(employee);
   
    // findAny——返回当前流中的任意元素
    Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
    System.out.println(employee1);
   
    // 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
    // 示例：返回最高的工资：
    Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
    Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
    System.out.println(maxSalary);
   
    // min(Comparator c)——返回流中最小值
    // 示例：返回最低工资的员工
    Optional<Employee> employee2 = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
    System.out.println(employee2);
    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);
}

10.终止操作：归约

//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
    // 示例：计算1-10的自然数的和
    List<Integer> 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<T>
    // 示例：计算公司所有员工工资的总和
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
    Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
    System.out.println(sumMoney.get());

}

11.终止操作：收集

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实例，具体方法与实例如下表：

List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());

Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());

Collection<Employee> emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

long count = list.stream().collect(Collectors.counting());

int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));

double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));

int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));

String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());

Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));

int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));

Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));

Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

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