让Java8的Stream更简单

1. 为什么有经验的老手更倾向于使用Stream

• 性能优势，(大数据量)相较于迭代器，速度更快
• 支持串行与并行处理，并行处理更能充分利用CPU的资源
• Stream 是一种计算数据的流，它本身不会存储数据
• 支持函数式编程
• 代码优雅，让代码更高效，干净，简洁

2. Stream 的使用方式

三步操作：

• 创建Stream
• 中间操作
• 终止操作

3. Stream 的创建

Stream 的 创建都会依赖于数据源，通常是容器或者数组 Stream 流的创建大致分为4中，最为常用的就是通过集合创建

import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.stream.IntStream; import java.util.stream.Stream; public class CreateStreamDemo { public static void main(String[] args) { // 1 通过集合创建Stream也是用的最多的一种形式 List<String> strList = new ArrayList<>(); strList.add("a"); strList.add("b"); strList.add("c"); // 创建串行操作流 Stream<String> stream = strList.stream(); // 创建并行操作流 Stream<String> parallelStream = strList.parallelStream(); // 2 通过数组创建Stream int[] arr = new int[]{1,2,3}; IntStream intStream = Arrays.stream(arr); // 3 通过Stream.of Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1,2,3); Stream<String> stringStream = Stream.of("a","b","c"); // 4 无限流 // 每隔五个数取一个 Stream.iterate(0, t -> t + 5).forEach(System.out::println); // 迭代 Stream.generate(Math::random).forEach(System.out::println); // 生成 } } 复制代码

4. Stream 中间操作

Stream 中间操作，我们最为常用的就是过滤，去重，排序 本章包含我们开发最常用的对对象的去重，和更据对象中的对个属性组合排序

import com.zhj.java8.bean.Student; import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.TreeSet; import java.util.stream.Stream; import static java.util.stream.Collectors.collectingAndThen; import static java.util.stream.Collectors.toCollection; public class MiddleStreamDemo { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(); students.add(new Student(1,"小华",23,1)); students.add(new Student(1,"小华",23,2)); students.add(new Student(2,"小米",20,2)); students.add(new Student(3,"小果",30,3)); students.add(new Student(4,"小维",18,2)); // 过滤 students.stream().filter(stu -> stu.getAge() > 20).forEach(System.out::println); // 去重 // 对对象去重是根据引用去重，内容重复并不会去重，除非重写equals和hashCode方法 System.out.println("----------去重----------"); System.out.println("去重1----------"); students.stream().distinct().forEach(System.out::println); // 对集合中对象某些属性去重，不重写equals和hashCode方法，只能借助其他数据结构来辅助去重 // 单个属性可以stu -> stu.getId() // 多个属性可以stu -> stu.getId() + ";" + stu.getName() System.out.println("去重2----------"); ArrayList<Student> distinctList = students.stream().collect( collectingAndThen(toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(stu -> stu.getId() + ";" + stu.getName()))), ArrayList::new) ); distinctList.stream().forEach(System.out::println); // 排序 支持定义排序方式 // sorted 默认使用 自然序排序， 其中的元素必须实现Comparable 接口 System.out.println("----------排序----------"); System.out.println("排序1----------"); students.stream().sorted().forEach(System.out::println); // sorted(Comparator<? super T> comparator) ：我们可以使用lambada 来创建一个Comparator 实例。可以按照升序或着降序来排序元素。 System.out.println("排序2----------"); students.stream() .sorted(Comparator.comparing(Student::getAge,Comparator.reverseOrder())) // ,Comparator.reverseOrder() 逆序 .forEach(System.out::println); // 创建比较器，通过对比较器内容的定义实现对多个属性进行排序，类似sql中连续的orderBy System.out.println("排序3----------"); students.stream().sorted( (s1,s2) -> { if (s1.getAge() == s2.getAge()) { return s1.getSex().compareTo(s2.getSex()); } else { return -s1.getAge().compareTo(s2.getAge()); } } ).forEach(System.out::println); System.out.println("排序4----------"); Comparator<Student> studentComparator = (s1,s2) -> { Integer age1 = s1.getAge(); Integer age2 = s2.getAge(); if (age1 != age2) return age1 - age2; Integer sex1 = s1.getSex(); Integer sex2 = s2.getSex(); if (sex1 != sex2) return sex2 - sex1; return 0; }; students.stream().sorted(studentComparator).forEach(System.out::println); // 截取 截取前三个元素 System.out.println("----------截取----------"); students.stream().limit(3).forEach(System.out::println); // 跳过 跳过前3个元素 System.out.println("----------跳过----------"); students.stream().skip(3).forEach(System.out::println); // 映射 System.out.println("----------映射----------"); System.out.println("映射Map----------"); // map接收Lambda,将元素转换其他形式，或者是提取信息，并将其映射成一个新的元素 Stream<Stream<Student>> streamStream1 = students.stream().map(str -> filterStudent(str)); streamStream1.forEach(sm -> sm.forEach(System.out::println)); System.out.println("映射flatMap----------"); // map接收Lambda,将流中的每一个元素转换成另一个流，然后把所有流连成一个流 扁平化映射 Stream<Student> studentStream2 = students.stream().flatMap(str -> filterStudent(str)); studentStream2.forEach(System.out::println); // 消费 System.out.println("----------消费----------"); students.stream().peek(stu -> stu.setAge(100)).forEach(System.out::println); } public static Stream<Student> filterStudent(Student student) { student = new Student(); return Stream.of(student); } } 复制代码

Student

public class Student implements Comparable<Student> { private Integer id; private String name; private Integer age; private Integer sex; public Student() { } public Student(Integer id, String name, Integer age, Integer sex) { this.id = id; this.name = name; this.age = age; this.sex = sex; } public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer id) { this.id = id; } 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 Integer getSex() { return sex; } public void setSex(Integer sex) { this.sex = sex; } @Override public String toString() { return "Student{" + "id='" + id + '\'' + ", name='" + name + '\'' + ", age='" + age + '\'' + ", sex=" + sex + '}'; } @Override public int compareTo(Student o) { return this.getAge() - o.getAge(); } } 复制代码

5. Stream 终止操作

Stream 的终止操作，最常用的就是讲处理过的数据收集到新的容器中，同时可以实现向Sql聚合函数，分组的一些效果

package com.zhj.java8.stream; import com.zhj.java8.bean.Student; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class TerminationStreamDemo { public static void main(String[] args) { List<Student> students = new ArrayList<>(); students.add(new Student(1,"小华",23,1)); students.add(new Student(2,"小米",20,2)); students.add(new Student(3,"小果",30,3)); students.add(new Student(4,"小维",18,2)); students.add(new Student(5,"小华",23,2)); System.out.println("--------------------匹配聚合操作--------------------"); // allMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回false boolean allMatch = students.stream().allMatch(stu -> stu.getAge() > 10); System.out.println("全部符合大于10岁条件：" + allMatch); // noneMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回false boolean noneMatch = students.stream().noneMatch(stu -> stu.getAge() > 10); System.out.println("全部不符合大于10岁条件：" + noneMatch); // anyMatch：接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回false boolean anyMatch = students.stream().anyMatch(stu -> stu.getAge() > 20); System.out.println("含有任意符合大于20岁条件：" + anyMatch); // findFirst：返回流中第一个元素 Student findFirst = students.stream().findFirst().get(); System.out.println("第一个学生：" + findFirst); // findAny：返回流中的任意元素 Student findAny = students.stream().findAny().get(); System.out.println("任意一个学生：" + findAny); // count：返回流中元素的总个数 long count = students.stream().count(); System.out.println("学生总数：" + count); // max：返回流中元素最大值 Student max = students.stream().max(Student::compareTo).get(); System.out.println("年龄最大学生：" + max); // max：返回流中元素最大值 Student min = students.stream().min(Student::compareTo).get(); System.out.println("年龄最小学生：" + min); System.out.println("--------------------规约操作--------------------"); System.out.println("学生年龄总和：" + students.stream().map(Student::getAge).reduce(Integer::sum)); System.out.println("学生年龄最大：" + students.stream().map(Student::getAge).reduce(Integer::max)); System.out.println("--------------------收集操作--------------------"); List<Student> list = students.stream().collect(Collectors.toList()); Set<Student> set = students.stream().collect(Collectors.toSet()); Map<Integer, String> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName)); String joinName = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // 总数 students.stream().collect(Collectors.counting()); // 最大年龄 students.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 年龄和 students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 平均年龄 students.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 信息合集 DoubleSummaryStatistics statistics = students.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge)); System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage()); // 分组 Map<Integer, List<Student>> collect = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex)); System.out.println(collect); //多重分组,先根据性别分再根据年龄分 Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.groupingBy(Student::getAge))); //分区 //分成两部分，一部分大于20岁，一部分小于等于20岁 Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 20)); //规约 Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); System.out.println(allAge); } } 复制代码

6. Stream 特性

• 中间操作惰性执行

  多个中间操作的话，不会多次循环，多个转换操作只会在终止操作的时候融合起来，一次循环完成。

• 内部迭代

• 找到符合条件的数据后边的迭代不会进行

• 流的末端操作只有一次

  异常：stream has already been operated upon or closed

  意思是流已经被关闭了，这是因为当我们使用末端操作之后，流就被关闭了，无法再次被调用，如果我们想重复调用，只能重新打开一个新的流。

最后