从零开始学习Java8 Stream,看这篇就够了

Silently9527
2021-08-14 / 0 评论 / 60 阅读
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Stream简介

Stream有哪些特点:

  • 元素的序列:与集合一样可以访问里面的元素,集合讲的是数据,而流讲的是操作,比如:filter、map
  • 源: 流也需要又一个提供数据的源,顺序和生成时的顺序一致
  • 数据的操作:流支持类似于数据库的操作,支持顺序或者并行处理数据;上面的例子用流来实现会更加的简洁
public List<Integer> getGt5Data() {
    return Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9)
            .filter(num -> num > 5)
            .collect(toList());
}
  • 流水线操作:很多流的方法本身也会返回一个流,这样可以把多个操作连接起来,形成流水线操作
  • 内部迭代:与以往的迭代不同,流使用的内部迭代,用户只需要专注于数据处理
  • 只能遍历一次: 遍历完成之后我们的流就已经消费完了,再次遍历的话会抛出异常

使用Stream

Java8中的Stream定义了很多方法,基本可以把他们分为两类:中间操作、终端操作;要使用一个流一般都需要三个操作:

  1. 定义一个数据源
  2. 定义中间操作形成流水线
  3. 定义终端操作,执行流水线,生成计算结果

构建流

  1. 使用Stream.of方法构建一个流
Stream.of("silently","9527","silently9527.cn")
        .forEach(System.out::println);
  1. 使用数组构建一个流
int[] nums = {3, 5, 2, 7, 8, 9};
Arrays.stream(nums).sorted().forEach(System.out::println);
  1. 通过文件构建一个流
    使用java.nio.file.Files.lines方法可以轻松构建一个流对象
Files.lines(Paths.get("/Users/huaan9527/Desktop/data.txt"))
                .forEach(System.out::println);

中间操作

中间操作会返回另外一个流,这样可以让多个操作连接起来形成一个流水线的操作,只要不触发终端操作,那么这个中间操作都不会实际执行。

filter

该操作接受一个返回boolean的函数,当返回false的元素将会被排除掉

举例:假如我们100个客户,需要筛选出年龄大于20岁的客户

List<Customer> matchCustomers = allCustomers.stream()
                .filter(customer -> customer.getAge()>20)
                .collect(toList());
distinct

该操作将会排除掉重复的元素

List<Integer> data = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9)
        .filter(num -> num > 5)
        .distinct()
        .collect(toList());
limit

该方法限制流只返回指定个数的元素

List<Integer> data = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9)
        .filter(num -> num > 5)
        .limit(2)
        .collect(toList());
skip

扔掉前指定个数的元素;配合limit使用可以达到翻页的效果

List<Integer> data = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9)
        .filter(num -> num > 5)
        .skip(1)
        .limit(2)
        .collect(toList());
map

该方法提供一个函数,流中的每个元素都会应用到这个函数上,返回的结果将形成新类型的流继续后续操作。
举例:假如我们100个客户,需要筛选出年龄大于20岁的客户,打印出他们的名字

allCustomers.stream()
            .filter(customer -> customer.getAge() > 20)
            .map(Customer::getName)
            .forEach(System.out::println);

在调用map之前流的类型是Stream<Customer>,执行完map之后的类型是Stream<String>

flatMap

假如我们需要把客户的名字中的每个字符打印出来,代码如下:

List<Customer> allCustomers = Arrays.asList(new Customer("silently9527", 30));
allCustomers.stream()
        .filter(customer -> customer.getAge() > 20)
        .map(customer -> customer.getName().split(""))
        .forEach(System.out::println);

执行本次结果,你会发现没有达到期望的结果,打印的结果

[Ljava.lang.String;@38cccef

这是因为调用map之后返回的流类型是Stream<String[]>,所有forEach的输入就是String[];这时候我们需要使用flatMap把String[]中的每个元素都转换成一个流,然后在把所有的流连接成一个流,修改后的代码如下

List<Customer> allCustomers = Arrays.asList(new Customer("silently9527", 30));
allCustomers.stream()
        .filter(customer -> customer.getAge() > 20)
        .map(customer -> customer.getName().split(""))
        .flatMap(Arrays::stream)
        .forEach(System.out::println);

执行结果:

sorted

对所有的元素进行排序

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9);
numbers.stream().sorted(Integer::compareTo).forEach(System.out::println);

终端操作

终端操作会执行所有的中间操作生成执行的结果,执行的结果不在是一个流。

anyMatch

如果流中有一个元素满足条件将返回true

if (allCustomers.stream().anyMatch(customer -> "silently9527".equals(customer.getName()))) {
    System.out.println("存在用户silently9527");
}
allMatch

确保流中所有的元素都能满足

if (allCustomers.stream().allMatch(customer -> customer.getAge() > 20)) {
    System.out.println("所有用户年龄都大于20");
}
noneMatch

与allMatch操作相反,确保流中所有的元素都不满足

if (allCustomers.stream().noneMatch(customer -> customer.getAge() < 20)) {
    System.out.println("所有用户年龄都大于20");
}
findAny

返回流中的任意一个元素,比如返回大于20岁的任意一个客户

Optional<Customer> optional = allCustomers.stream()
        .filter(customer -> customer.getAge() > 20)
        .findAny();
findFirst

返回流中的第一个元素

Optional<Customer> optional = allCustomers.stream()
        .filter(customer -> customer.getAge() > 20)
        .findFirst();
reduce

接受两个参数:一个初始值,一个BinaryOperator<T> accumulator将两个元素合并成一个新的值
比如我们对一个数字list累加

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9);
Integer sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);

上面的代码,我们可以简写

Integer reduce = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);

找出流中的最大值、最小值 min、max

numbers.stream().reduce(Integer::max)
numbers.stream().reduce(Integer::min)
count

统计流中元素的个数

numbers.stream().count()

数据收集器collect

在Java8中已经预定义了很多收集器,我们可以直接使用,所有的收集器都定义在了Collectors中,基本上可以把这些方法分为三类:

  • 将元素归约和汇总成一个值
  • 分组
  • 分区

归约和汇总

先看下我们之前求最大值和最小值采用收集器如何实现

  1. 找出年龄最大和最小的客户
Optional<Customer> minAgeCustomer = allCustomers.stream().collect(minBy(Comparator.comparing(Customer::getAge)));
Optional<Customer> maxAgeCustomer = allCustomers.stream().collect(maxBy(Comparator.comparing(Customer::getAge)));
  1. 求取年龄的平均值
Double avgAge = allCustomers.stream().collect(averagingInt(Customer::getAge));
  1. 进行字符串的连接

把客户所有人的名字连接成一个字符串用逗号分隔

allCustomers.stream().map(Customer::getName).collect(joining(","));

分组

在数据库的操作中,我们可以轻松的实现通过一个属性或者多个属性进行数据分组,接下来我们看看Java8如何来实现这个功能。

  1. 根据客户的年龄进行分组
Map<Integer, List<Customer>> groupByAge = allCustomers.stream().collect(groupingBy(Customer::getAge));

Map的key就是分组的值年龄,List<Customer>就是相同年龄的用户

  1. 我们需要先按照用户的地区分组,在按年龄分组
Map<String, Map<Integer, List<Customer>>> groups = allCustomers.stream()
                .collect(groupingBy(Customer::getArea, groupingBy(Customer::getAge)));

在相对于普通的分组,这里多传了第二个参数又是一个groupingBy;理论上我们可以通过这个方式扩展到n层分组

  1. 分组后再统计数量
Map<String, Long> groupByCounting = allCustomers.stream()
            .collect(groupingBy(Customer::getArea, counting()));
  1. 以用户所在地区分组后找出年龄最大的用户
Map<String, Optional<Customer>> optionalMap = allCustomers.stream()
                .collect(groupingBy(Customer::getArea, maxBy(Comparator.comparing(Customer::getAge))));

这时候返回的Map中的value被Optional包裹,如果我们需要去掉Optional,可以使用collectingAndThen

Map<String, Customer> customerMap = allCustomers.stream()
        .collect(groupingBy(Customer::getArea,
                collectingAndThen(maxBy(Comparator.comparing(Customer::getAge)), Optional::get)
        ));


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参数资料《Java8实战》