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JAVA基础—StreamAPI

JAVA 西门飞冰 27℃
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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

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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

方 法 描 述
filter(Predicatep) 接收 Lambda , 从流中排除某些元素
distinct() 筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize) 截断流,使其元素不超过给定数量
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
//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

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,并将其映射成一个新的元素。
mapToDouble(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。
mapToInt(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。
mapToLong(ToLongFunction 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,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
//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

方法 描述
sorted() 产生一个新流,其中按自然顺序排序
sorted(Comparator com) 产生一个新流,其中按比较器顺序排序
//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

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
count() 返回流中元素总数
max(Comparator c) 返回流中最大值
min(Comparator c) 返回流中最小值
forEach(Consumer c) 内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代,称为外部迭代。 相反,Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)
//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

方法 描述
reduce(T iden, BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来,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 Optional<T>
//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

方 法 描 述
collect(Collector c) 将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现, 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实例,具体方法与实例如下表:

方法 返回类型 作用
toList List<T> 把流中元素收集到List
List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());
方法 返回类型 作用
toSet Set<T> 把流中元素收集到Set
Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());
方法 返回类型 作用
toCollection Collection<T> 把流中元素收集到创建的集合
Collection<Employee> emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
方法 返回类型 作用
counting Long 计算流中元素的个数
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
方法 返回类型 作用
summingInt Integer 对流中元素的整数属性求和
int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
方法 返回类型 作用
averagingInt Double 计算流中元素Integer属性的平均值
double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));
方法 返回类型 作用
summarizingInt IntSummaryStatistics 收集流中Integer属性的统计值。如:平均值
int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
方法 返回类型 作用
joining String 连接流中每个字符串
String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
方法 返回类型 作用
maxBy Optional<T> 根据比较器选择最大值
Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
方法 返回类型 作用
minBy Optional<T> 根据比较器选择最小值
Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
方法 返回类型 作用
reducing 归约产生的类型 从一个作为累加器的初始值开始,利用BinaryOperator与流中元素逐个结合,从而归约成单个值
int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
方法 返回类型 作用
collectingAndThen 转换函数返回的类型 包裹另一个收集器,对其结果转换函数
int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
方法 返回类型 作用
groupingBy Map<K, List<T>> 根据某属性值对流分组,属性为K,结果为V
Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
方法 返回类型 作用
partitioningBy Map<Boolean, List<T>> 根据true或false进行分区
Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

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