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Java8-Stream API 详解_ist.stream+api

作者：煮酒与君饮 | 2024-07-06 19:20:52

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ist.stream+api

摘要

 Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

简介

流（Stream）是数据通道，用于操作数据源（集合，数组等）所生成的元素序列
“集合讲的的是数据，流讲的是计算”
注意：
 ① Stream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的Stream
 ③ Stream操作是延迟执行的，这意味着他们等到需要结果的时候才会执行（惰性求值）

Stream操作的三个步骤

  1. 创建Stream
    一个数据源（如：集合，数组）获取一个流
  2. 中间操作
    一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
  3. 终止操作（终端操作）
    一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果
    在这里插入图片描述

一：创建Stream

  1. Collection提供了两个方法.stream()与paralleStream()
@org.junit.Test
public void test4(){
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    Stream<Integer> stream = list.stream();//串行流
    Stream<Integer> integerStream = list.parallelStream();//并行流
}

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  1. 通过Arrays中的Stream()获取一个数组流。
 Integer[] integers ={};
 Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(integers);

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  1. 通过Stream类中静态方法of()
Stream<String> stream2 = Stream.of("aaa", "bbb");

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  1. 创建无限流（无穷的数据）
    1. 生成
    //通过生成器产生5个10以内的随机数，如果不使用limit就会无限生成10以内随机数
Stream.generate(() -> Math.random() * 10).limit(5).forEach(System.out::println);
----------输出--------
0.8320556195819129
6.260534125204207
7.344094646332503
0.18490598959698068
6.392272744710005

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    1. 迭代
    //通过迭代的方式（一元运算）生成5个数
Stream.iterate(0,x->x+2).limit(5).forEach(System.out::println);
-------------------输出------------
0
2
4
6
8

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二：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，而在终止操作时一次性全部执行，称为“惰性求值”

List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,523,21,55);
Stream<Integer> stream3 = list.stream().filter(x -> {
		 System.out.println("函数执行");
		 return x > 10;
 // stream3.forEach(System.out::println);

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上面的代码没有终止操作，当你运行时不会打印任何东西

①筛选与切片

  1. filter----接收Lambda，从流中排除某些元素
//filter()中需要使用断言型接口（Predicate）
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,523,21,55);
Stream<Integer> stream3 = list.stream().filter(x -> x > 10);
stream3.forEach(System.out::println);

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  1. limit----截断流，使其元素不超过给定数量
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,523,21,55);
Stream<Integer> stream3 = list.stream().limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);
--------------------输出---------------------
1
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3

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  1. skip----跳过元素返回一个抛弃了前n个元素的流，若流中元素不满足n个，则返回一个空流，与limit形成互补
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,523,21,55);
Stream<Integer> stream3 = list.stream().skip(3);
stream3.forEach(System.out::println);
--------------------输出---------------------
523
21
55

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  1. distinct----筛选，通过流所所生成元素的hashCode()和equals()去除重复元素
  List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,3,2,4);
  Stream<Integer> stream3 = list.stream().distinct();
  stream3.forEach(System.out::println);
  --------------------输出---------------------
  1
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  3
  4

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注意：自定义的实体类使用distinct去重时，一定要先重写hashCode()和equals()

②映射

  1. map----接收Lambda，将元素转换为其他形式或提取信息时，接收一个函数作为参数，该函数被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素
    //map()里面使用函数型接口（Function）
List<String> list = Arrays.asList("aa","bb","cc");
Stream<String> stream3 = list.stream().map(String::toUpperCase);
stream3.forEach(System.out::println);
----------------------输出-----------------------
AA
BB
CC
------------------------------------------------
集合里的每一个元素都会使用到String.toUpperCase（）方法
它是以aa作为一个元素,bb作为一个元素 

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  2. 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，然后把所有流连接一个流
    List<String> list = Arrays.asList("aa","bb","cc");
       Stream<String> stream3 = list.stream().flatMap(l -> {
           String[] strings = l.split("");
           return Arrays.stream(strings);
       });
stream3.forEach(System.out::println);
-------------------输出-----------
a
a
b
b
c
c
-----------------------------------------------
flatMap将原来的流转换为一个新的流并且，是以每一个值为单位的

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    在这里插入图片描述

③排序

  1. sorted() 自然排序 按照Comparable的方式
    List<String> list = Arrays.asList("aa","cc","bb");
Stream<String> stream3 = list.stream().sorted();
stream3.forEach(System.out::println);
---------------输出-----------
aa
bb
cc

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  2. sorted( Comparator com)定制排序
     List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
 Stream<Integer> stream3 = list.stream().sorted(Integer::compare);
 stream3.forEach(System.out::println);
 --------------输出--------------
 1
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 3
 3
 6
 8
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终止操作

①查找与匹配

  1. allMatch----检查是否匹配所有元素
    //allMatch()里面的时断言型接口(Predicate)
 List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
 boolean b = list.stream().allMatch(x -> x > 3);
 System.out.println(b);
 ------------------输出--------------------
 false
 //因为不是所有的数都大于3

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  2. anyMatch----检查是否有匹配至少一个元素
    //anyMatch()里面的时断言型接口(Predicate)
 List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
 boolean b = list.stream().anyMatch(x -> x > 3);
 System.out.println(b);
  ------------------输出--------------------
 true
 //只要有大于3的数就返回true

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  3. noneMatch----检查是否没有匹配的元素
    //noneMatch()里面的时断言型接口(Predicate)
List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
boolean b = list.stream().noneMatch(x -> x > 3);
System.out.println(b);
 ------------------输出--------------------
 false
 //双重否定，返回false就是有匹配的元素

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  4. findFirst----返回第一个元素
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
Optional<Integer> first = list.stream().findFirst();
System.out.println(first.get());
-----------------输出----------------
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  5. findAny----返回当前流中的任意一元素
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
Optional<Integer> first = list.stream().findAny();
System.out.println(first.get());
-----------------输出----------------
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  6. count-----返回流中元素的总数
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
long count = list.stream().count();
System.out.println(count);
-----------------输出----------------
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  7. max----返回流中最大值
     List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
 Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
 System.out.println(max.get());
 -----------------输出----------------
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  8. min----返回流中的最小值
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
Optional<Integer> min = list.stream().min(Integer::compareTo);
System.out.println(min.get());
 -----------------输出----------------
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  9. forEach----遍历流中的元素
     List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
 list.stream().forEach(System.out::println);
 -----------------输出----------------
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9
//注意：forEach的迭代操作是由Stream API完成的称为内部迭代
//借助于iterator的方式为外部迭代

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②归约

  1. 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
     List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
 Integer reduce = list.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
 System.out.println(reduce);
 -----------------输出----------------
 32
 //根据2元运算将所有的数加起来
 //首先以0为x，1为y，结果为1，然后1为x，取3为y，结果为4，以4为x...以此类推

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  2. reduce(BinaryOpreator)----可以将流中元素反复结合起来，返回Optional< T >
     List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,2,6,8,3,9);
 Optional<Integer> reduce = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
 System.out.println(reduce.get());
  -----------------输出----------------
 32
 //原理同上，只是这里没有初始值，直接取1为x
 //所以ist就有可能为空，当返回的值可能为空时，结果存储在Optional容器中,避免空指针异常

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③收集

collect----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

Colloector 接口中方法的实现决定了如何对流执行手机操作（如收集到List、Set、Map中）但是Collectots实用类提供了很多静态方法，可以方便的创建常见收集器实例

接下来进行详细介绍
首先创建一个实体类

public class User {
    private String name;
    private Integer age;
    private double salary;

    public User(String name, Integer age, double salary) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.salary = salary;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public double getSalary() {
        return salary;
    }

    public void setSalary(double salary) {
        this.salary = salary;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{" +
                "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;
        User user = (User) o;
        return Double.compare(user.salary, salary) == 0 &&
                Objects.equals(name, user.name) &&
                Objects.equals(age, user.age);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, age, salary);
    }
}

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在测试类中准备好数据

public class StreamTest {
	 List<User> user = Arrays.asList(new User("张三",12,1000.00),
                                    new User ("李四",32,4000),
                                    new User ("王五",40,4000),
                                    new User ("王五",40,4000));
}

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  1. 根据名称生成一个新的List
 List<String> list = user.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
 list.forEach(System.out::println);
 -----------------输出--------------
 张三
 李四
 王五
 王五

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  1. 根据名称生成一个新的Set
 Set<String> set = user.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toSet());
 set.forEach(System.out::println);
 -----------------输出--------------
 张三
 李四
 王五

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  1. 根据名称生成一个新的HashSet
 HashSet<String> hashSet = user.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
 hashSet.forEach(System.out::println);
 -----------------输出--------------
 李四
 张三
 王五

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  1. 获取流中的元素总数
Long count = user.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);
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  1. 根据工资获取平均值
Double avg = user.stream().collect(Collectors.averagingDouble(User::getSalary));
System.out.println(avg);
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3250.0

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  1. 根据工资获取总和
Double sum = user.stream().collect(Collectors.summingDouble(User::getSalary));
System.out.println(sum);
-----------------输出--------------
13000.0

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  1. 根据工资获取组函数
 DoubleSummaryStatistics sum = user.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(User::getSalary));
 System.out.println(sum);
 -----------------输出--------------
 DoubleSummaryStatistics{count=4, sum=13000.000000, min=1000.000000, average=3250.000000, max=4000.000000}

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  1. 根据工资获取最大值
 Optional<User> max = user.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparingDouble(User::getSalary)));
 System.out.println(max.get());
 -----------------输出--------------
 User{name='李四', age=32, salary=4000.0}

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  1. 根据工资获取最小值
 Optional<User> min = user.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingDouble(User::getSalary)));
 System.out.println(min.get());
 -----------------输出--------------
 User{name='张三', age=12, salary=1000.0}

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  1. 分组
Map<Double, List<User>> map = user.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSalary));
System.out.println(map);
-----------------输出--------------
{4000.0=[User{name='李四', age=32, salary=4000.0}, User{name='王五', age=40, salary=4000.0}, User{name='王五', age=40, salary=4000.0}], 1000.0=[User{name='张三', age=12, salary=1000.0}]}

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  1. 多级分组
Map<Double, Map<String, List<User>>> collect = user.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSalary, Collectors.groupingBy(
                u -> {
                    if ( u.getAge() <= 12) {
                        return "青年";
                    } else if ( u.getAge() <= 32) {
                        return "中年";
                    } else {
                        return "老年";
                    }
                }
        )));
System.out.println(collect);    
-----------------输出--------------    
{4000.0={老年=[User{name='王五', age=40, salary=4000.0}, User{name='王五', age=40, salary=4000.0}], 中年=[User{name='李四', age=32, salary=4000.0}]}, 1000.0={青年=[User{name='张三', age=12, salary=1000.0}]}}

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Map<Boolean, List<User>> collect1 = user.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getSalary() > 3000));
System.out.println(collect1);
-----------------输出--------------   
{false=[User{name='张三', age=12, salary=1000.0}], true=[User{name='李四', age=32, salary=4000.0}, User{name='王五', age=40, salary=4000.0}, User{name='王五', age=40, salary=4000.0}]}

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  1. 连接
String s = user.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining("--"));
System.out.println(s);
-----------------输出--------------
张三--李四--王五--王五

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