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Stream API 操作

2021-04-28 14:02:50   27  举报

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AI智能生成

Stream API java8 jdk8 流操作

Java8

stream java8

stream

作者其他创作

大纲/内容

生成流的方式主要有五种

通过集合生成，应用中最常用的一种

通过数组生成

通过值生成

通过文件生成

通过函数生成提供了iterate和generate两个静态方法从函数中生成流

流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它的主要目的在于计算

流的操作类型

中间操作

一个流可以后面跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历，真正的遍历需等到终端操作时，常见的中间操作有下面即将介绍的filter、map等

filter筛选

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().filter(i -> i > 3);

通过使用filter方法进行条件筛选，filter的方法参数为一个条件

distinct去除重复元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().distinct();

通过distinct方法快速去除重复的元素

limit返回指定流个数

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = integerList.stream().limit(3);
通过limit方法指定返回流的个数，limit的参数值必须>=0，否则将会抛出异常

skip跳过流中的元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 5); Stream<Integer> stream = integerList.stream().skip(2); 通过skip方法跳过流中的元素，上述例子跳过前两个元素，所以打印结果为2,3,4,5，skip的参数值必须>=0，否则将会抛出异常

map流映射

所谓流映射就是将接受的元素映射成另外一个元素 List<String> stringList = Arrays.asList("Java 8", "Lambdas", "In", "Action"); Stream<Integer> stream = stringList.stream().map(String::length); 通过map方法可以完成映射，该例子完成中String \-> Integer的映射，之前上面的例子通过map方法完成了Dish->String的映射

flatMap流转换

将一个流中的每个值都转换为另一个流 List<String> wordList = Arrays.asList("Hello", "World"); List<String> strList = wordList.stream() .map(w -> w.split(" ")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(Collectors.toList()); map(w \-> w.split(" "))的返回值为Stream<String[]>，我们想获取Stream<String>，可以通过flatMap方法完成Stream<String[]> \->Stream<String>的转换

元素匹配

allMatch匹配所有

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().allMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("值都大于3");
}

通过allMatch方法实现

anyMatch匹配其中一个

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().anyMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("存在大于3的值");
}

等同于
for (Integer i : integerList) {
if (i > 3) {
System.out.println("存在大于3的值");
break;
}
}

存在大于3的值则打印，java8中通过anyMatch方法实现这个功能

noneMatch全部不匹配

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
if (integerList.stream().noneMatch(i -> i > 3)) {
System.out.println("值都小于3");
}

通过noneMatch方法实现

终端操作

一个流有且只能有一个终端操作，当这个操作执行后，流就被关闭了，无法再被操作，因此一个流只能被遍历一次，若想在遍历需要通过源数据在生成流。终端操作的执行，才会真正开始流的遍历。如下面即将介绍的count、collect等

统计流中元素个数

通过count
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long result = integerList.stream().count();

通过使用count方法统计出流中元素个数

查找

findFirst查找第一个

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findFirst();

通过findFirst方法查找到第一个大于三的元素并打印

findAny随机查找一个

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> result = integerList.stream().filter(i -> i > 3).findAny();

reduce将流中的元素组合起来求和

int sum = integerList.stream().reduce(0, Integer::sum); reduce接受两个参数，一个初始值这里是0，一个BinaryOperator<T> accumulator 来将两个元素结合起来产生一个新值，另外reduce方法还有一个没有初始化值的重载方法

获取流中最小最大值

通过min/max获取最小最大值

Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).min(Integer::compareTo); Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).max(Integer::compareTo); 也可以写成： OptionalInt min = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).min(); OptionalInt max = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).max(); min获取流中最小值，max获取流中最大值，方法参数为Comparator<? super T> comparator

通过minBy/maxBy获取最小最大值

Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(minBy(Integer::compareTo)); Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).collect(maxBy(Integer::compareTo)); minBy获取流中最小值，maxBy获取流中最大值，方法参数为Comparator<? super T> comparator

通过reduce获取最小最大值

Optional<Integer> min = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::min);
Optional<Integer> max = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(Integer::max);

求和

通过summingInt

int sum = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories));
如果数据类型为double、long，则通过summingDouble、summingLong方法进行求和

通过reduce

int sum = menu.stream().map(Dish::getCalories).reduce(0, Integer::sum);

通过sum

int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum();

在上面求和、求最大值、最小值的时候，对于相同操作有不同的方法可以选择执行。可以选择collect、reduce、min/max/sum方法，推荐使用min、max、sum方法。因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作

通过averagingInt求平均值

double average = menu.stream().collect(averagingInt(Dish::getCalories)); 如果数据类型为double、long，则通过averagingDouble、averagingLong方法进行求平均

通过summarizingInt同时求总和、平均值、最大值、最小值

IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish::getCalories)); double average = intSummaryStatistics.getAverage(); //获取平均值 int min = intSummaryStatistics.getMin(); //获取最小值 int max = intSummaryStatistics.getMax(); //获取最大值 long sum = intSummaryStatistics.getSum(); //获取总和如果数据类型为double、long，则通过summarizingDouble、summarizingLong方法

通过foreach进行元素遍历

List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); integerList.stream().forEach(System.out::println);

返回集合

List<String> strings = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toList()); Set<String> sets = menu.stream().map(Dish::getName).collect(toSet());

通过joining拼接流中的元素

String result = menu.stream().map(Dish::getName).collect(Collectors.joining(", "));
默认如果不通过map方法进行映射处理拼接的toString方法返回的字符串，joining的方法参数为元素的分界符，如果不指定生成的字符串将是一串的，可读性不强

进阶通过groupingBy进行分组

Map<Type, List<Dish>> result = dishList.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
在collect方法中传入groupingBy进行分组，其中groupingBy的方法参数为分类函数。还可以通过嵌套使用groupingBy进行多级分类

进阶通过partitioningBy进行分区

分区是特殊的分组，它分类依据是true和false，所以返回的结果最多可以分为两组
Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(partitioningBy(Dish :: isVegetarian))
等同于
Map<Boolean, List<Dish>> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian))
这个例子可能并不能看出分区和分类的区别，甚至觉得分区根本没有必要，换个明显一点的例子：
List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, List<Integer>> result = integerList.stream().collect(partitioningBy(i -> i < 3));
返回值的键仍然是布尔类型，但是它的分类是根据范围进行分类的，分区比较适合处理根据范围进行分类

别用声明式编程的语法干命令式编程的勾