学习java8的Stream（流）

2019-07-14 本文已影响4人盼旺

什么是Stream?

Stream 不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它是有关算法和计算的，它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator，用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的 Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，Stream 会隐式地在内部进行遍历，做出相应的数据转换。
Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。
而和迭代器又不同的是，Stream 可以并行化操作，迭代器只能命令式地、串行化操作。顾名思义，当使用串行方式去遍历时，每个 item 读完后再读下一个 item。而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出

一个 Stream 只可以使用一次，下面的代码为了简洁而重复使用了数次。

构造流的几种常见方法

// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
stream.forEach(System.out::println);
// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();
//数值流的构造
IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);
//流转换为其它数据结构
// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();

流的操作

List<String> myList =
    Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "c2", "c1");

myList
    .stream()
    .filter(s -> s.startsWith("c"))
    .map(String::toUpperCase)
    .sorted()
    .forEach(System.out::println);

stream包含中间（intermediate operations）和最终（terminal operation）两种形式的操作。中间操作（intermediate operations）的返回值还是一个stream，因此可以通过链式调用将中间操作（intermediate operations）串联起来。最终操作（terminal operation）只能返回void或者一个非stream的结果上面的filter，map，sorted是中间操作，forEach是最终操作

中间

map

map (mapToInt, flatMap 等)作用就是把 input Stream 的每一个元素，
映射成 output Stream 的另外一个元素。

List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums =
nums.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList());
这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}。

filter

filter作用是过滤，留下满足条件的数

Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =
Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);
经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。

distinct

distinct返回由该流的不同元素组成的流

List<String> list = Arrays.asList("AA", "BB", "CC", "BB", "CC", "AA", "AA");
 long l = list.stream().distinct().count();
System.out.println("No. of distinct elements:"+l);
String output = list.stream().distinct().collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(output);
/*
No. of distinct elements:3
AA,BB,CC
*/
ps
distinct（）不提供按照属性对对象列表进行去重的直接实现。
它是基于hashCode（）和equals（）工作的。
如果我们想要按照对象的属性，对对象列表进行去重，我们可以通过其它方法来实现
 private static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
            Map<Object,Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
            return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
   
        }

看下面的例子distinctByKey例子

package leetcode;

public class Book {
    private String name;
    private int price;
    public Book(String name, int price) {
        this.name = name;
        this.price = price;
    }

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

    public int getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(int price) {
        this.price = price;
    }


}
/**************************************/
package leetcode;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.function.*;
public class test {
     
        public static void main(String[] args){
            List<Book> list = new ArrayList<>();
            {
                list.add(new Book("Core Java",200));
                list.add(new Book("Core Java", 300));
                list.add(new Book("Learning Freemarker", 150));
                list.add(new Book("Spring MVC", 200));
                list.add(new Book("Hibernate", 300));
            }
            list.stream().filter(distinctByKey(b -> b.getName()))
                  .forEach(b -> System.out.println(b.getName()+ "," + b.getPrice())); 
        }
        
        private static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
            Map<Object,Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
            return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
   
        }

}
/*
Core Java,200
Learning Freemarker,150
Spring MVC,200
Hibernate,300
*/

sorted

sorted 对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序

package leetcode;
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
public class test {
     
        public static void main(String[] args){
            List<String> str = new ArrayList();
             for (int i = 5; i >= 1; i--) {
                 str.add("num"+i);
             }
            List<String> strList2 = str.stream().sorted((p1, p2) -> p1.compareTo(p2)).collect(Collectors.toList());
//compareTo    
//          如果指定的数与参数相等返回0。
//          如果指定的数小于参数返回 -1。
//          如果指定的数大于参数返回 1
            System.out.println(strList2);
        }
}
//[num1, num2, num3, num4, num5]

peek

peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream

package leetcode;
import java.util.stream.*;
public class test {
     
        public static void main(String[] args){
            Stream.of("one", "two", "three", "four")
             .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
             .map(String::toUpperCase)
             .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
             .collect(Collectors.toList());
        }
}
/*
Filtered value: one
Mapped value: ONE
Filtered value: two
Mapped value: TWO
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR
*/

limit

limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；

package leetcode;
import java.util.stream.*;
public class test {
     
        public static void main(String[] args){
            System.out.println(Stream.of("one", "two", "three", "four")
                 .limit(2).collect(Collectors.toList()));     
        }
}
/*
[one, two]
*/

skip

skip 则是扔掉前 n 个元素

package leetcode;
import java.util.stream.*;
public class test {
     
        public static void main(String[] args){
            System.out.println(Stream.of("one", "two", "three", "four")
                 .skip(2).collect(Collectors.toList()));      
        }
}
/*
[three, four]
*/

parallelStream

parallelStream其实就是一个并行执行的流.它通过默认的ForkJoinPool,可能提高你的多线程任务的速度.

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
            numbers.parallelStream()
                   .forEach(System.out::print);
你得到的展示顺序不一定会是1、2、3、4、5、6、7、8、9，而可能是任意的顺序
//658973421

sequential

sequential()方法：转换当前流为串行流

并行，串行流俩者相互转换
package leetcode;
import java.util.*;
public class test {
        public static void main(String[] args){
            List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
            numbers.parallelStream().sequential()
                   .forEach(System.out::print);
        }
}
//123456789

unordered

对于顺序流，顺序的存在与否不会影响性能，只影响确定性。如果流是顺序的，则在相同的源上重复执行相同的流管道将产生相同的结果;
如果是非顺序流，重复执行可能会产生不同的结果。对于并行流，放宽排序约束有时可以实现更高效的执行。 ...
在流有序时, 但用户不特别关心该顺序的情况下，使用 unordered 明确地对流进行去除有序约束可以改善某些有状态或终端操作的并行性能。

unordered()操作不会执行任何操作来显式地对流进行排序。
它的作用是消除了流必须保持有序的约束，从而允许后续操作使用不必考虑排序的优化。
Stream.of(5, 1, 2, 6, 3, 7, 4).unordered().forEach(System.out::print);
Stream.of(5, 1, 2, 6, 3, 7, 4).unordered().parallel().forEach(System.out::print);
5126374
3641527

最终

forEach

forEach()：对流中的每个元素执行某个操作

上面很多了

forEachOrdered

forEachOrdered()输出的顺序与元素的顺序严格一致

//主要的区别在并行流的处理上
//输出的顺序不一定（效率更高）
Stream.of("AAA", "BBB", "CCC").parallel().forEach(s -> System.out.println("Output:" + s));
 //输出的顺序与元素的顺序严格一致
 Stream.of("AAA", "BBB", "CCC").parallel().forEachOrdered(s -> System.out.println("Output:" + s));

toArray

toArray()：将流转换为数组

collect

collect()：对流的汇总操作，比如输出成List集合

//          Integer[] arr = {1,2,3,4,5};  和下面相等的
//          List<Integer> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(arr));
//          list.forEach(System.out :: print);
            
            List<Integer> list= Arrays.asList(1,2,3,4,5)
                    .stream().collect(Collectors.toList());
            list.forEach(System.out :: print);

reduce

reduce()对流中的元素归约操作，将每个元素合起来形成一个新的值

求累加和
package leetcode;
import java.util.*;
public class test {
        public static void main(String[] args){
            Arrays.asList(1,2,3)
            .stream()
            .reduce((sum,i)-> sum = sum+i)
            .ifPresent(System.out::print);
            //使用ifPresent()来进行对象操作,存在则操作,否则不操作
        }
}
//6
更多reduce
// 字符串连接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat); 
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); 
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 无起始值
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤，字符串连接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").
 filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).
 reduce("", String::concat);
上面代码例如第一个示例的 reduce()，第一个参数（空白字符）即为起始值，第二个参数（String::concat）为 BinaryOperator。
这类有起始值的 reduce() 都返回具体的对象。而对于第四个示例没有起始值的 reduce()，
由于可能没有足够的元素，返回的是 Optional(它是个啥？我也不晓得)，请留意这个区别。

min，max，findFirst，findAny操作这4个函数，都是返回的Optional对象
这个对象，是用来解决空指针的问题
简单了解 get()是取值使用ifPresent()来进行对象操作,存在则操作,否则不操作
https://blog.csdn.net/qq_28410283/article/details/80952768

min/max/count

min()：求最小值
max():求最大值
count()：求总数

package leetcode;
import java.util.*;
public class test {
        public static void main(String[] args){
            // 获取流  Book上面有哦
            List<Book> books = Arrays.asList(
            new Book("Java编程思想", 108),
            new Book("Java 8实战", 79),
            new Book("MongoDB权威指南（第2版）",69));
            // 计算所有图书的总价 
            Optional<Integer> totalPrice = books.stream().map(Book::getPrice).reduce((n, m) -> n + m);
            int sum = totalPrice.get();
            System.out.println(sum);
            // 价格最高的图书 
            Book newbook = new Book();
            newbook = books.stream().max(Comparator.comparing(Book::getPrice)).get();
            System.out.println(newbook.getName() + " , "+ newbook.getPrice());
            // 价格最低的图书 
            newbook = books.stream().min(Comparator.comparing(Book::getPrice)).get();
            System.out.println(newbook.getName() + " , "+ newbook.getPrice());
            // 计算总数 
            long count = books.stream().count();
            System.out.println(count);
        }
}
/*
256
Java编程思想 , 108
MongoDB权威指南（第2版） , 69
3
*/

查找和匹配

查找方法有`anyMatch()`、`allMatch()`、`noneMatch()`、`findFirst()`、`findAny()`，这些方法被用来查找或匹配某些元素是否符合给定的条件：

// 检查流中的任意元素是否包含字符串"Java"
boolean hasMatch = Stream.of("Java", "C#", "PHP", "C++", "Python")
.anyMatch(s -> s.equals("Java"));
 // 检查流中的所有元素是否都包含字符串"#" 
boolean hasAllMatch = Stream.of("Java", "C#", "PHP", "C++", "Python")
.allMatch(s -> s.contains("#")); 
// 检查流中的任意元素是否没有以"C"开头的字符串 
boolean hasNoneMatch = Stream.of("Java", "C#", "PHP", "C++", "Python")
.noneMatch(s -> s.startsWith("C"));
// 查找元素 
Optional<String> element = Stream.of("Java", "C#", "PHP", "C++", "Python")
.filter(s -> s.contains("C"))            
.findAny();         // 查找任意元素
 // .findFirst()     // 查找第一个元素

分组
Collectors.groupingBy()

Collectors.groupingBy()类似于数据库中GROUP BY分组的特性

package leetcode;
import java.util.*;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;
public class test {
     
        public static void main(String[] args){
             List<String> items = Arrays.asList(
                     "apple", "apple",
                     "orange", "orange", "orange",
                     "blueberry",
                     "peach", "peach", "peach", "peach"
             );
             // 分组，计数
             Map<String, Long> result = items.stream()
                     .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));
             System.out.println(result);           
        }
}
//{orange=3, apple=2, blueberry=1, peach=4}

Function.identity()返回一个输出跟输入一样的Lambda表达式对象，等价于形如t -> t形式的Lambda表达式。
identity() 方法JDK源码如下：
static <T> Function<T, T> identity() {
return t -> t;
}

对一个对象进行分组计数

/********************Item.java**********************/
package leetcode;

import java.math.BigDecimal;

public class Item {

    private String name;

    private int qty;

    private BigDecimal price; //大整数的处理类

    public Item() {
    }

    public Item(String name, int qty, BigDecimal price) {
        this.name = name;
        this.qty = qty;
        this.price = price;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

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

    public int getQty() {
        return qty;
    }

    public void setQty(int qty) {
        this.qty = qty;
    }

    public BigDecimal getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(BigDecimal price) {
        this.price = price;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Item{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", qty=" + qty +
                ", price=" + price +
                '}';
    }
}
/*********************test.java*********************/
package leetcode;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class test {
     
        public static void main(String[] args){
             List<Item> items = Arrays.asList(
                     new Item("apple", 10, new BigDecimal(23.5)),
                     new Item("apple", 20, new BigDecimal(32.5)),
                     new Item("orange", 30, new BigDecimal(13.9)),
                     new Item("orange", 20, new BigDecimal(33.5)),
                     new Item("orange", 10, new BigDecimal(63.5)),
                     new Item("orange", 50, new BigDecimal(41.5)),
                     new Item("peach", 20, new BigDecimal(26.5)),
                     new Item("peach", 30, new BigDecimal(42.5)),
                     new Item("peach", 40, new BigDecimal(24.5)),
                     new Item("peach", 10, new BigDecimal(12.5))
             );

             // 分组，计数
             Map<String, Long> counting = items.stream()
                     .collect(Collectors.groupingBy(Item::getName, Collectors.counting()));
             System.out.println(counting);

             // 分组，计数，数量
             Map<String, Integer> sum = items.stream()
                     .collect(Collectors.groupingBy(Item::getName, Collectors.summingInt(Item::getQty)));
             // Collectors.summingInt返回流中整数属性求和
             System.out.println(sum);
        }
}
/*
{orange=4, apple=2, peach=4}
{orange=110, apple=30, peach=100}
*/

最后附上Java8 Collectors 收集器静态方法
主要方法：

图片来自：https://www.jianshu.com/p/a9ad46f86fb4

参考原文：
https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/#N101E8

学习java8的Stream（流）

什么是Stream?

构造流的几种常见方法

流的操作

中间

最终

对一个对象进行分组计数

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