Java中Stream操作

2019-10-21 本文已影响0人 Java_Pro

Java中Stream操作

流

此处的流（Stream）与io中的输入流（InputStream）与输出流（OutputStream）是不同的概念，与实时处理数据的流也是不同的概念，但它们也有相似之处。

Stream是对集合类的增强，它将List、Map等集合作为数据源，串行或并行地操作集合类，这些操作包括遍历（foreach）、过滤（filter）、排序（sort）、匹配（match）、映射（map）、计数（count）等，上述操作分为两种类型：

中间操作：该操作将会计算数据，返回计算后的流
终端操作：该操作会关闭流，返回最终数据

为了进行运算，Stream操作被放入到流管道中，流管道由数据源（可以是数组、集合、I/O通道等）、转换流的中间操作（比如filter）、返回数据结果的最终操作组成（比如count和foreach）。
流管道示意图：

流管道

Java中流特性:

不是数据结构
并不储存数据，所有的操作从源抓取
不会影响源数据
不支持索引访问（但可以使用IntStream曲线救国）
惰性
- 只有最终操作被启动时，才会计算源数据
- 只有当需要的时候才使用源元素(提供源数据的元素)
并行

BaseStream

所有的流都继承此接口

// 继承自AutoCloseable，说明流都是自动关闭的
public interface BaseStream<T, S extends BaseStream<T, S>>
        extends AutoCloseable {
    // 下面是所有流都拥有的方法

    // 返回当前流元素的迭代器(终端操作)
    Iterator<T> iterator();
    // 返回当前流元素的可切割迭代器(终端操作)
    Spliterator<T> spliterator();
    // 是否并行流
    boolean isParallel();
    // 返回当前流的串行流，若当前流已经是串行或流已经被修改为串行，返回自己
    S sequential();
    // 返回当前流的并行流，若当前流已经是并行或流已经被修改为并行，返回自己
    S parallel();
    // 返回当前流的乱序流，若当前流已经是乱序或流已经被修改为乱序，返回自己
    S unordered();
    // 返回添加了额外的流关闭处理器的流，当close()方法执行的时候调用。
    // 所有的流关闭处理器都会被执行，即使某处理器发生异常，
    S onClose(Runnable closeHandler);
    void close();
}

Java基于BaseStream提供了众多数据流的封装，其中基于原始数据类型的数据流封装较为常用，比如：IntStream、DoubleStream、LongStream、

Stream

继承自BaseStream

Stream API如下图：

image

生成流的几种方式

数组方式

// 1.
Stream aryStream = Stream.of(ary);
// 2.
Arrays.stream(ary);

集合方式

// 串行
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("1");
list.add("1");
list.add("1");
Stream stream = list.stream();
// 并行
List<String> list2 = new ArrayList<>();
list2.add("1");
list2.add("1");
list2.add("1");
Stream stream = list.parallelStream();

静态工厂

// 这种方式可以解决下标问题
int[] ary = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
IntStream.range(0,ary.length).forEach(System.out::println);//   不包含10
IntStream.rangeClosed(0,ary.length).forEach(System.out::println);// 包含10

BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader("project.properties"));
Stream<String> stream = bufferedReader.lines();

其他

// 1.
Random random = new Random();
IntStream stream1 = random.ints();
// 2.
Path path = Paths.get("D:\\记事本.txt");
Stream<String> lines = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8);

常用操作示例

下文示例中使用到的Widget实体及集合

class Widget{
    private String color;
    private int weight;
    // ...省略g&t
}
private Widget w1 = new Widget("RED",20);
private Widget w2 = new Widget("GREEN",20);
private Widget w3 = new Widget("GRAY",20);
private List<Widget> widgetList = new ArrayList<>();
{
    widgetList.add(w1);
    widgetList.add(w2);
    widgetList.add(w3);
}

filter

@Test
public void stream(){
    // 统计红色小组件个数
    System.out.println(widgetList.stream().filter(w -> w.getColor().equals("RED")).count());
    // 统计红色小组件总重
    System.out.println(
            widgetList.stream().filter(w -> w.getColor().equals("RED"))
            //  w -> w.getWeight()
            //  method reference 使用 Widget::getWeight 替代 w -> w.getWeight
            //  方法引用可以用来替换λ表达式
            .mapToInt(Widget::getWeight)
            .sum()
    );
}

filter的入参是谓词 Predicate ，如果一个操作使用频繁，我们可以先写好一个 Predicate ，之后使用它就可以了

/*谓词,filter方法接收的编程式函数(functional interface)*/
private static Predicate<Widget> isRedWidget(){
    return widget -> widget.getColor().equals("RED");
}

/*filter forEach forEachRemaining*/
@Test
public void stream(){
    //  predicate
    List<Widget> newWidgets = widgetList.stream().filter(isRedWidget()).collect(Collectors.toList());
    newWidgets.forEach(System.out::println);
    newWidgets.iterator().forEachRemaining(System.out::println);
}
//  输出
com.baosight.test.StreamTest$Widget@26f67b76
com.baosight.test.StreamTest$Widget@26f67b76

@Test
public void map(){
    String[] ary = {"Hello","world","John sena"};
    // peek不是最终操作,所以下面这条语句不会输出任何东西
    // 这就验证了前面提到的Streams are lazy
    Arrays.stream(ary).map(String::toUpperCase).peek(word -> System.out.println("Mapped value:"+word));
    
    Arrays.stream(ary).map(String::toUpperCase).peek(word -> System.out.println("Mapped value:"+word)).count();
}
//  输出
Mapped value:HELLO
Mapped value:WORLD
Mapped value:JOHN SENA

collect

@Test
public void stream(){
    List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list.toString());
    String string = Stream.of("1","2").collect(Collectors.joining(","));
    System.out.println(string);
    Map widgetMap = widgetList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Widget::getColor));
    //  收集行为可以级联
    Map widgetMap2 = widgetList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Widget::getColor,Collectors.groupingBy(Widget::getWeight)));
    System.out.println(widgetMap.toString());
}
//  输出
[1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435]
1,2
{RED=[com.baosight.test.StreamTest$Widget@61a485d2], GRAY=[com.baosight.test.StreamTest$Widget@39fb3ab6], GREEN=[com.baosight.test.StreamTest$Widget@6276ae34]}

reduce

/*Instant LongStream.rangeClosed*/
@Test
public void stream(){
    //  instant类用于获取时间线上的时间点
    Instant start = Instant.now();
    // 计算范围内的和
    long r = LongStream.rangeClosed(0, 100000)
            .parallel()// 并行流
            // .sequential() 串行流
            .reduce(0, Long::sum);
    Instant end = Instant.now();
    //  迭代器 forEach和forEachRemaining 的区别：
    //  forEach可以多次调用，对元素多次处理
    //  forEachRemaining对所有元素只处理一次
    //  所以在第二次调用同一个迭代器的forEachRemaining方法时无作为
    Iterator iterator = newWidgets.iterator();
    iterator.forEachRemaining(System.out::println);
    iterator.forEachRemaining(System.out::println);
}
// 输出
5000050000
本次执行耗时:62

sort

/*sorted*/
@Test
public void stream(){
    //  排序
    Integer i[] = {1,2,3,5,6,7,9,45,9,324,22};
    List<Integer> integers = Arrays.asList(i);
    integers.stream().sorted().forEach(System.out::println);
}
//  输出
1
2
3
5
6
7
9
9
22
45
324

distinct

/*distinct*/
@Test
public void stream(){
    //  去重
    Integer i[] = {1,2,2,2,27,2,2,9,324,22};
    List<Integer> integers = Arrays.asList(i);
    integers.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
//  输出
1
2
27
9
324
22

下标

@Test
/*IntStream.range/rangeClosed*/
public void stream(){
    int[] ary = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
//    Stream aryStream = Stream.of(ary);
//    Arrays.stream(ary);
    //IntStream 可以用来当作遍历的下标
    IntStream.range(0,ary.length).forEach(System.out::println);//   不包含10
    IntStream.rangeClosed(0,ary.length).forEach(System.out::println);// 包含10
    IntStream.range(0,ary.length).forEach( i -> System.out.println(i*666));
}

flatMap

class Order{
    private String orderNo;
    private String orderName;
    private List<OrderLineItem> lineItems;
    //...省略g&t
}    
class OrderLineItem{
    private String lineNo;
    private String lineName;
    //...省略g&t
}
@Test
/*produce a new stream*/
public void stream(){
    List<Order> orders = new ArrayList<>();
    List<OrderLineItem> lineItems = new ArrayList<>();
    lineItems.add(new OrderLineItem("1", "one"));
    lineItems.add(new OrderLineItem("2", "two"));
    lineItems.add(new OrderLineItem("1", "three"));
    lineItems.add(new OrderLineItem("1", "four"));
    lineItems.add(new OrderLineItem("1", "five"));
    orders.add(new Order("1","one",lineItems));
    orders.add(new Order("2", "two", lineItems));
    orders.add(new Order("3", "three", lineItems));
    // orders的流中将所有orders的lineItems组装起来返回一个新的流,
    // 这个流中有所有order的所有orderLineItem(在当前测试方法中有15个,3*5)
    List data = orders.stream().flatMap(order -> order.getLineItems().stream()).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(data.size());
}
//  输出
15

peek

/*peek*/
@Test
public void stream(){
    //  就像名字一样，窥视 233
    List<String> list = Stream.of("one","two","three","four","five")
            .filter(e -> e.length() > 3)
            .peek(e -> System.out.println("Filtered value:"+e))
            .map(String::toUpperCase)
            .peek(e -> System.out.println("Maped value:"+e))
            .collect(Collectors.toList());
}
//  输出
Filtered value:three
Maped value:THREE
Filtered value:four
Maped value:FOUR
Filtered value:five
Maped value:FIVE

anyMatch/allMatch/noneMatch

@Test
public void match() {
    //  匹配
    boolean match = widgetList.stream().anyMatch(isRedWidget());
    boolean match2 = widgetList.stream().allMatch(isRedWidget());
    boolean match3 = widgetList.stream().noneMatch(isRedWidget());
    System.out.println(match);
    System.out.println(match2);
    System.out.println(match3);
}
//  输出
true
false
false

limit、skip

/*limit skip*/
@Test
public void stream(){
    //  两个作用类似，一个限制n个元素，一个跳过n个元素
    List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).limit(5).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list.toString());
    List<Integer> list2 = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).skip(5).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list.toString());
}
//  输出
[1, 2, 3, 45, 6]
[1, 2, 3, 45, 6]

min、max

@Test
public void minAndMax() {
    Comparator comparator = (o1, o2) -> (int) o1 > (int) o2 ? 1 : -1;
    Optional optional = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).min(comparator);
    System.out.println(optional.get());
    Optional optional2 = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).max(comparator);
    System.out.println(optional2.get());
}
// 输出
1
435

findFirst/findAny

@Test
public void find() {
    //  findFirst返回流中第一个元素
    //  findAny返回流中任意元素
    Optional optional = widgetList.stream().findFirst();
    Optional optional2 = widgetList.stream().findAny();
    Widget widget = (Widget) optional.get();
    Widget widget2 = (Widget) optional2.get();
    System.out.println(widget.getColor());
    System.out.println(widget2.getColor());
}

toArray

/*toArray*/
@Test
public void steam(){
    Widget[] widgets = widgetList.stream().filter(widget -> widget.getColor().equals("RED")).toArray(Widget[]::new);
}

image

Java中Stream操作

Java中Stream操作

流

BaseStream

Stream

生成流的几种方式

常用操作示例

猜你喜欢

热点阅读