您现在的位置是:首页 > 文章详情

java 8 流Stream 的简单认识

日期:2019-10-24点击:424

Stream 允许我们以声明的方式处理数据。

简介

  • 在 Java 中,集合和数组是两种常见的数据结构
  • 类似于 SQL 语句从数据库查询数据的形式,Stream 提供了对 Java 集合操作和表示的高度抽象。
  • 要处理的元素集合被视为流,在流水线中进行传输。并可在流水线各节点处理这些元素,例如过滤,排序和聚合。

特点

  • 不占用空间。Stream 只是数据源的视图,表现形式可以是数组、容器或者I/O通道。
  • 流操作数据源,不会改变数据源。 例如: 过滤Stream后不会删除过滤的元素,而是生成一个新的不包含过滤元素的Stream
  • 懒加载。 对Stream的操作只有在需要的时候才会执行。
  • 不可重复消费。 在流的生命周期中,元素仅能被访问一次。

操作

流的创建

  • 集合创建

     List<String> list = Arrays.asList("Hello", "Word", "!"); Stream<String> stream = list.stream();
  • Stream自带的方法

     Stream<String> streams = Stream.of("Hello", "Word", "!");

中间操作

  • 多个中间操作组合形成流水线,中间操作返回的是一个新的Stream.
  • filter

     System.out.println(streams.stream().filter((e) -> "Hello".equals(e))); strings.stream().filter(e -> !e.isEmpty()).forEach(System.out::println);
  • 映射

    • map(Function f):接收一个函数作为参数,该函数会被应用到流中的每个元素上,并将其映射成一个新的元素。
    • flatMap(Function> mapper):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

       List<String> numbers = Arrays.asList("a","b"); numbers.stream().map(i -> i + i).forEach(System.out::println); Stream<List<String>> stream2 = Stream.of(Arrays.asList("H","E"), Arrays.asList("L", "L", "O")); stream2.flatMap(list -> list.stream()).forEach(System.out::println);
  • limit/skip

    • limit 返回 Stream 中的前 N 个元素。skip 舍弃 Stream 中的前 N 个元素。
     List<String> numbers = Arrays.asList("a","b"); numbers.stream().limit(1).forEach(System.out::println); numbers.stream().skip(1).forEach(System.out::println);
  • 排序

    • sorted():自然排序使用Comparable的int compareTo(T o)方法
    • sorted(Comparator com):定制排序使用Comparator的int compare(T o1, T o2)方法
     List<String> numbers = Arrays.asList("b","a"); numbers.stream().sorted().forEach(System.out::println); numbers.stream().sorted((x,y) -> y.compareTo(x)).forEach(System.out::println);
  • distinct

    • 去重
     List<String> numbers = Arrays.asList("b","a","b"); numbers.stream().distinct().forEach(System.out::println);
  • reduce

    • 累加
     System.out.println("=====reduce:将流中元素反复结合起来,得到一个值=========="); Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, x -> x+1).limit(200); //stream.forEach(System.out::println); Integer sum = stream.reduce(10,(x,y)-> x+y); System.out.println(sum);

终端操作

  • 返回值不为Stream 的为终端操作(立即求值),终端操作不支持链式调用,会触发实际计算
  • 执行过末端操作以后,Stream 不可再次使用,且不允许执行任何中间操作。
  • forEach

    • 遍历
     List<String> numbers = Arrays.asList("b","a","b"); numbers.stream().forEach(System.out::println);
  • count

    • 统计个数
     List<String> numbers = Arrays.asList("b","a"); numbers.stream().count();
  • collect

    • 组合,返回对应的类型,包括list,set,treeset ,map 等
     List<String> numbers = Arrays.asList("b","a"); numbers = numbers.stream().sorted().collect(Collectors.toList()); List<lambdaDemo> lambdaDemos = Arrays.asList(new lambdaDemo("zhang","bing",1), new lambdaDemo("li","hua",2)); Map<Integer,String> maps = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.toMap(lambdaDemo::getAge,lambdaDemo::getName)); System.out.println(maps); //以年龄为唯一值, public static Map<Integer,lambdaDemo> check(List<lambdaDemo> lambdaDemos){ return lambdaDemos.stream().collect(Collectors.toMap(lambdaDemo::getAge, Function.identity(), (existing, replacement) -> existing)); }
  • 分组和分区

    • Collectors.groupingBy()对元素做group操作。
    • Collectors.partitioningBy()对元素进行二分区操作。
     public static void test9() { List<lambdaDemo> lambdaDemos = Arrays.asList(new lambdaDemo("zhang","黑人",65), new lambdaDemo("li","黑人",40), new lambdaDemo("liu","白人",40)); System.out.println("=======根据人的肤色进行分组=========================="); Map<String, List<lambdaDemo>> map = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.groupingBy(lambdaDemo::getName)); System.out.println(map); System.out.println("=======根据人的年龄范围多级分组=========================="); Map<Integer, Map<String, List<lambdaDemo>>> map2 = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.groupingBy(lambdaDemo::getAge, Collectors.groupingBy( ( p ) -> { if ( p.getAge() > 60 ) { return "老年人"; } else { return "年轻人"; } } ) )); System.out.println(map2); } public static void test10() { List<lambdaDemo> lambdaDemos = Arrays.asList(new lambdaDemo("zhang","黑人",60), new lambdaDemo("li","黑人",2), new lambdaDemo("liu","白人",3)); System.out.println("========根据人的年龄是否大于40进行分区========================"); Map<Boolean, List<lambdaDemo>> map = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 40)); System.out.println(map); }

github博客列表地址

github
欢迎关注公众号,查看更多内容 :
XG54_9_WXMH_5X_HB_H_7V

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/722647
关注公众号

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。

持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。

文章评论

共有0条评论来说两句吧...

文章二维码

扫描即可查看该文章

点击排行

推荐阅读

最新文章