Stream流的使用
Stream流的使用
本篇主要讲解JDK8中 Stream流的使用， 包括如何 筛选 、切片、映射 、查找、匹配 、归约 等等 每个类型都会有对应的案例 简单易懂
1.Stream的概念
Stream API是JDK8新添加的处理集合的关键组件，这里的Stream流和I/O流不同，Stream是对集合对象功能的增强，它专注对集合对象提供各种便利的操作，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。
2.Stream流的创建
2.1 从集合创建
List<Integer> list = new ArrayList<>();
//1.从集合创建流
list.stream();
list.parallelStream();
2.2 从数组创建
//Arrays的静态方法 stream
Arrays.stream(new int[] {1, 2, 3,});
2.3 创建数字流
//IntStream流
int intarr[] = {1,2,3};
IntStream.of(1,2,3);
IntStream.of(intarr);
//LongStream流
long longarr[] = {1L , 2L , 3L};
LongStream.of(longarr);
2.4 创建无限流
//通过Random的 ints longs doubles 创建一个无限流 一般要限制个数 通过 limit是限制个数
new Random().ints().limit(10).forEach((i) -> System.out.println(i));
new Random().longs();
new Random().doubles();
2.5 自己创建Stream
通过 Stream.generate(Supplier<T> s) 自己去实现Supplier 函数式接口，去提供数据
//如下 通过Random去提供
Random random = new Random();
Stream.generate(() -> random.nextInt()).limit(20).forEach((i) -> System.out.println(i));
//通过 Stream的 of
Stream.of("Hello" , "Stream")
3.Stream提供的常用的方法
Stream提供了一些便利的方法
map() 映射
filter() 过滤/筛选
limit() 限制数量
skip() 跳过数量
reduce() 归约
distinct() 去重
sorted() 排序
collect() 收集 结合Collectors.toList()使用
forEach() 遍历
...
4.Stream流的中间操作
Stream流的中间操作，就是这个操作返回还是一个Stream流，不是一个最终结果，中间操作比如要有一个终止操作的方法调用才会执行
Stream流的中间操作 分为2类
无状态操作：当前的操作和其元素的前后没有依赖关系
有状态操作：当前的操作的结果需要依赖其他的元素
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5.Stream流的终止操作
Stream流的终止操作，会返回一个最终的结果，只有有终止操作 中间操作才会执行
Stream流的终止操作 分为2类
非短路操作：当前操作中间是不会断的，也就是需要流中的数据全部执行完毕
短路操作：当前操作不需要等待全部数据执行完毕，可能到某个数据执行完毕后就结束流
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6.筛选和切片
- filter
- distinct
- limit
- skip
准备数据
//id name age 对应属性
Student student = new Student(1, "johnny", 23);
Student student1 = new Student(2, "candy", 25);
Student student2 = new Student(2, "ruby", 25);
Student student3 = new Student(3, "lucy", 33);
Student student4 = new Student(4, "jack", 53);
List<Student> studentList = new ArrayList<>();
studentList.add(student);
studentList.add(student1);
studentList.add(student2);
studentList.add(student3);
studentList.add(student4);
6.1 谓词筛选 filter
Stream 接口支持 filter 方法，该操作会接受一个谓词（一个返回 boolean的函数）作为参数，并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。
如下：这个谓语就是 age>25
List<Student> filterStudent = studentList.stream().filter(s -> s.getAge() > 25)
.collect(Collectors.toList());
6.2 筛选重复 distinct
Stream 接口支持 distinct 的方法， 它会返回一个元素各异（根据流所生成元素的 hashCode和equals方法实现）的流
//得到Student所有的年纪并且去重
List<Integer> ageList = studentList.stream().map(s -> s.getAge())
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
6.3 限制元素 limit
Stream 支持limit(n)方法，该方法会返回一个不超过给定长度的流。所需的长度作为参数传递 给limit。如果流是有序的，则最多会返回前n个元素
List<Integer> limitAgeList = studentList.stream().map(s -> s.getAge())
.limit(2)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(limitAgeList);
6.4 跳过指定数量元素
Stream 支持 skip(n) 方法，返回一个扔掉了前n个元素的流。如果流中元素不足n个，则返回一 个空流。
List<Integer> skipAgeList = studentList.stream().map(s -> s.getAge())
.skip(2)
.collect(Collectors.toList());
7.映射
- map
- flatMap
7.1 map
Stream 支持 map 方法，它会接受一个函数作为参数。这个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<Integer> mapAageList = studentList.stream().map(s -> s.getAge())
.collect(Collectors.toList());
7.2 flatMap
Stream 流支持 flatmap 方法让你把一个流中的每个值都换成另一个流，然后把所有的流连接起来成为一个流
注意 chars()方法返回的是IntStream ，需要装箱 boxed，转换为Stream，因为IntStream并不是Stream的子类
下面的例子flatMap就是 分别把 前2个 student的name属性转换为一个流，并且将其合为一个流
List<Integer> flatMapList = studentList.stream()
.limit(2)
.flatMap(s -> s.getName().chars().boxed())
.collect(Collectors.toList());
flatMapList.stream().forEach(i -> System.out.println((char)i.intValue()));
打印
j
o
h
n
n
y
c
a
n
d
y
8.查找和匹配
- anyMatch
- allMatch
- nonMatch
- findAny
- findFirst
8.1 anyMatch
流中是否有一个元素能匹配给定的谓词，有则返回true 否则返回false。
//anyMatch 查找流中是否有满足谓语的，存在就返回true 否则就返回false
boolean isExistAgeUp50 = studentList.stream()
.anyMatch(s -> s.getAge() > 50);
8.2 allMatch
流中是否有所有元素能匹配给定的谓词。
boolean allMatchFlag = studentList.stream()
.allMatch(s -> s.getAge() > 10);
8.3 nonMatch
流中是否有没有任何元素能匹配给定的谓词。
boolean noneMatchFlag = studentList.stream()
.noneMatch(s -> s.getAge() > 100);
8.4 findAny
findAny 方法将返回当前流中的任意一个元素。注意在非并行流下大多情况返回第一个元素，但是不保证
Optional<Student> studentOptional = studentList.parallelStream()
.findAny();
8.5 findFirst
findFirst 方法将返回当前流中的第一个元素。
studentList.stream()
.map(s->s.getAge() * 2)
.filter(i -> i % 2==0)
.findFirst().ifPresent(i -> System.out.println(i));
9.归约
- reduce
就是把一个流中的元素 经过lambda反复进行操作，指到流被归约成一个值
reduce方法有3种形式：
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把一个流中的元素组合起来，使用 reduce 操作来表达更复杂的查 询，比如“计算菜单中的总卡路里”或“菜单中卡路里最高的菜是哪一个”。此类查询需要将流中所有元素反复结合起来，得到一个值，比如一个Integer。这样的查询可以被归类为归约操作 （将流归约成一个值）。
reduce方法接受两个参数：一个初始值，这里是0；一个 BinaryOperator<T> 来将两个元素结合起来产生一个新值， 这里我们用的是 lambda (a, b) -> a + b。
List<Integer> nums = Arrays.asList(3, 4, 5, 6, 7);
int sum = nums.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
10.排序
- sorted
下面代码以自然序排序一个list
list.stream().sorted()
自然序逆序元素，使用Comparator 提供的reverseOrder() 方法,前提是流中的元素要实现了Comparator接口，比如
Integer 这种
list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder())
使用Comparator 来排序一个list
list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge))
把上面的元素逆序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge).reversed())
案例：将按照学生的Age属性排序 和 倒序
studentList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Student::getAge))
.forEach(System.out::println);
studentList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Student::getAge).reversed())
.forEach(System.out::println);
11.收集
- collect
将流元素进行中间操作后进行收集到一个List 或者Set 中去,结合Collectors的方法
studentList.stream()
.map(Student::getAge)
.collect(Collectors.toList());
studentList.stream()
.map(Student::getAge)
.collect(Collectors.toSet());
12.总结
本篇主要讲解JDK8中 Stream流的使用，流是什么 如何创建 以及常用方法 包括如何 筛选 、切片、映射 、查找、匹配 、归约 等等 每个类型都会有对应的案例 简单易懂。
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