1.Stream介绍
1.1 概述
什么是Stream
?
java 8 新增的Stream
配合同版本出现的 Lambda
,给我们操作集合(Collection)提供了极大的便利。
Stream
将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API
对流中的元素进行操作,比如:筛选、排序、聚合等。
Stream
对流的操作分类
- 中间操作,每次返回一个新的流,可以有多个。(筛选filter、映射map、排序sorted、去重组合skip—limit)
- 终端操作,每个流只能进行一次终端操作,终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。(遍历foreach、匹配find–match、规约reduce、聚合max–min–count、收集collect)
Stream
特性
- stream不存储数据,而是按照特定的规则对数据进行计算,一般会输出结果。
- stream不会改变数据源,通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
- stream具有延迟执行特性,只有调用终端操作时,中间操作才会执行。
1.2 Stream与传统遍历对比
几乎所有的集合(如 Collection 接口或 Map 接口等)都支持直接或间接的遍历操作。而当我们需要对集合中的元素进行操作的时候,除了必需的添加、删除、获取外,最典型的就是集合遍历。例如现有一个需求:将list集合中姓张的元素过滤到一个新的集合中,然后将过滤出来的姓张的元素中,再过滤出来长度为3的元素,存储到一个新的集合中
传统遍历
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Demo1List {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张无忌");
list.add("周芷若");
list.add("赵敏");
list.add("小昭");
list.add("殷离");
list.add("张三");
list.add("张三丰");
List<String> listA = new ArrayList<>();
for ( String s : list) {
if (s.startsWith("张"))
listA.add(s);
}
List<String> listB = new ArrayList<>();
for (String s: listA) {
if (s.length() == 3)
listB.add(s);
}
for (String s: listB) {
System.out.println(s);
}
}
}
使用Stream写法
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Demo2Steam {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张无忌");
list.add("周芷若");
list.add("赵敏");
list.add("小昭");
list.add("殷离");
list.add("张三");
list.add("张三丰");
list.stream()
.filter(name -> name.startsWith("张"))
.filter(name -> name.length() == 3)
.forEach(name -> System.out.println(name));
}
}
2.Stream的创建
2.0 顺序流和并行流
stream和parallelStream的简单区分: stream
是顺序流,由主线程按顺序对流执行操作,而parallelStream
是并行流,内部以多线程并行执行的方式对流进行操作,但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数,两者的处理不同之处:
如果流中的数据量足够大,并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流,还可以通过parallel()
把顺序流转换成并行流
2.1 通过 java.util.Collection.stream()
方法用集合创建流
@Test
public void testCreateStream(){
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
System.out.println("创建顺序流:stream");
stream.forEach(x-> System.out.println(x));
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
System.out.println("创建并行流:parallelStream");
parallelStream.forEach(x-> System.out.println(x));
}
创建顺序流:stream
a
b
c
创建并行流:parallelStream
b
c
a
2.2 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)
方法用数组创建流
@Test
public void testCreateStream(){
int[] array1={1,3,5,6,8};
IntStream stream1 = Arrays.stream(array1);
stream1.forEach(x-> System.out.println(x));
String[] array2={"1","3","5","6","8"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(array2);
stream2.forEach(x-> System.out.println(x));
}
2.3 使用Stream
的静态方法:of()、iterate()、generate()
@Test
public void testCreateStream(){
Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1, 2, 3);
stream1.forEach(System.out::println);
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(3);
stream2.forEach(System.out::println);
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);
}
3.Stream使用/Stream流的常用方法
在使用stream之前,先理解一个概念:Optional
。Optional
类是一个可以为null
的容器对象。如果值存在则isPresent()
方法会返回true
,调用get()
方法会返回该对象。
Stream流的常用方法分类:
- 终结方法:返回值类型不再是Stream接口本身类型的方法,例如:forEach方法和count方法
- 非终结方法/延迟方法:返回值类型仍然是Stream接口自身类型的方法,除了终结方法都是延迟方法。例如:filter,limit,skip,map,conat
方法名称 | 方法作用 | 方法种类 | 是否支持链式调用 |
count | 统计个数 | 终结方法 | 否 |
forEach | 逐一处理 | 终结方法 | 否 |
filter | 过滤 | 函数拼接 | 是 |
limit | 取用前几个 | 函数拼接 | 是 |
skip | 跳过前几个 | 函数拼接 | 是 |
map | 映射 | 函数拼接 | 是 |
concat | 组合 | 函数拼接 | 是 |
3.1 遍历/匹配(foreach、find、match)
Stream
也是支持类似集合的遍历和匹配元素的,只是Stream
中的元素是以Optional
类型存在的
@Test
public void testStream(){
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
// 遍历输出符合条件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
// 匹配第一个
Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意(适用于并行流)
Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x > 6);
System.out.println("匹配第一个值:" + findFirst.get());
System.out.println("匹配任意一个值:" + findAny.get());
System.out.println("是否存在大于6的值:" + anyMatch);
}
7
9
8
匹配第一个值:7
匹配任意一个值:8
是否存在大于6的值:true
3.2 筛选(filter)
@Test
public void testStream(){
List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
Stream<Integer> stream = list.stream();
stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
}
8
9
3.3 聚合(max、min、count)
获取Integer集合中的最大/小值
@Test
public void testStream(){
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
// 自然排序
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
Optional<Integer> min = list.stream().min(Integer::compareTo);
// 自定义排序
Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1.compareTo(o2);
}
});
Optional<Integer> min2 = list.stream().min((o1, o2) -> o1.compareTo(o2));
System.out.println("自然排序的最大值:" + max.get()+",最小值:"+min.get());
System.out.println("自定义排序的最大值:" + max2.get()+",最小值:"+min2.get());
}
自然排序的最大值:11,最小值:4
自定义排序的最大值:11,最小值:4
获取String集合中最长/最低的元素
@Test
public void testStream(){
List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");
Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
Optional<String> min = list.stream().min(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println("最长的字符串:" + max.get());
System.out.println("最短的字符串:" + min.get());
}
最长的字符串:weoujgsd
最短的字符串:pot
获取员工工资最高的人
@Data
class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪资
private int age; // 年龄
private String sex; //性别
private String area; // 地区
}
@Test
public void testStream(){
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
Optional<Person> min = personList.stream().min(new Comparator<Person>() {
@Override
public int compare(Person o1, Person o2) {
return Integer.compare(o1.getSalary(), o2.getSalary());
}
});
System.out.println("员工工资最大值:" + max.get().getSalary());
System.out.println("员工工资最小值:" + min.get().getSalary());
}
员工工资最大值:9500
员工工资最小值:7000
计算Integer集合中大于6的元素的个数
@Test
public void testStream(){
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);
long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素个数:" + count);
}
list中大于6的元素个数:4
3.4 映射(map、flatMap)
映射,可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map
和flatMap
:
map
:接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。flatMap
: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。
英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3
@Test
public void testStream(){
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每个元素大写:" + strList);
System.out.println("每个元素+3:" + intListNew);
}
每个元素大写:[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]
每个元素+3:[4, 6, 8, 10, 12, 14]
将两个字符数组合并成一个新的字符数组
@Test
public void testStream(){
List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
// 将每个元素转换成一个stream
String[] split = s.split(",");
Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
return s2;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("处理前的集合:" + list);
System.out.println("处理后的集合:" + listNew);
}
处理前的集合:[m,k,l,a, 1,3,5,7]
处理后的集合:[m, k, l, a, 1, 3, 5, 7]
3.5 规约(reduce)
归约,也称缩减,顾名思义,是把一个流缩减成一个值,能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
@Test
public void testStream(){
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 求乘积
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
// 求最大值方式1
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值写法2
Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
System.out.println("list求和:" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
System.out.println("list求积:" + product.get());
System.out.println("list求和:" + max.get() + "," + max2);
}
list求和:29,29,29
list求积:2112
list求和:11,11
3.6 收集(collect)
collect
,收集,可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解,就是把一个流收集起来,最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。
collect
主要依赖java.util.stream.Collectors
类内置的静态方法。
3.6.1 归集(toList、toSet、toMap)
因为流不存储数据,那么在流中的数据完成处理后,需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList
、toSet
和toMap
比较常用,另外还有toCollection
、toConcurrentMap
等复杂一些的用法。
@Data
class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪资
private int age; // 年龄
private String sex; //性别
private String area; // 地区
}
@Test
public void testStream(){
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
.collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
System.out.println("toList:" + listNew);
System.out.println("toSet:" + set);
System.out.println("toMap:" + map);
}
toList:[6, 4, 6, 6, 20]
toSet:[4, 20, 6]
toMap:{Tom=Person{name='Tom', salary=8900, age=23, sex='male', area='New York'}, Anni=Person{name='Anni', salary=8200, age=24, sex='female', area='New York'}}
3.7 排序(sorted)
sorted,中间操作。有两种排序:
- sorted():自然排序,流中元素需实现Comparable接口
- sorted(Comparator com):Comparator排序器自定义排序
员工按工资、年龄排序
@Data
class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪资
private int age; // 年龄
private String sex; //性别
private String area; // 地区
}
@Test
public void testStream(){
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));
// 按工资升序排序(自然排序)
List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary))
.map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 按工资倒序排序
List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
.map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄升序排序
List<String> newList3 = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge))
.map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄自定义排序(降序)
List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
return p2.getAge() - p1.getAge();
} else {
return p2.getSalary() - p1.getSalary();
}
}).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工资升序排序:" + newList);
System.out.println("按工资降序排序:" + newList2);
System.out.println("先按工资再按年龄升序排序:" + newList3);
System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序:" + newList4);
}
按工资升序排序:[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
按工资降序排序:[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]
先按工资再按年龄升序排序:[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
先按工资再按年龄自定义降序排序:[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]
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