Java 8 stream的详细用法

约定不等于承诺〃 2022-09-10 00:08 175阅读 0赞

一、概述  
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

特点：

1 . 不是数据结构，不会保存数据。

2. 不会修改原来的数据源，它会将操作后的数据保存到另外一个对象中。（保留意见：毕竟peek方法可以修改流中元素）

3. 惰性求值，流在中间处理过程中，只是对操作进行了记录，并不会立即执行，需要等到执行终止操作的时候才会进行实际的计算。

二、分类

无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；

有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。

非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；

短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。

三、具体用法  
1. 流的常用创建方法

1.1 使用Collection下的 stream() 和 parallelStream() 方法

List<String> list = new ArrayList<>();  
Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流  
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流  
1.2 使用Arrays 中的 stream() 方法，将数组转成流

Integer\[\] nums = new Integer\[10\];  
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(nums);  
1.3 使用Stream中的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);  
   
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(6);  
stream2.forEach(System.out::println); // 0 2 4 6 8 10  
   
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(2);  
stream3.forEach(System.out::println);  
1.4 使用 BufferedReader.lines() 方法，将每行内容转成流

BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("F:\\\\test\_stream.txt"));  
Stream<String> lineStream = reader.lines();  
lineStream.forEach(System.out::println);  
1.5 使用 Pattern.splitAsStream() 方法，将字符串分隔成流

Pattern pattern = Pattern.compile(",");  
Stream<String> stringStream = pattern.splitAsStream("a,b,c,d");  
stringStream.forEach(System.out::println);  
2. 流的中间操作

2.1 筛选与切片  
        filter：过滤流中的某些元素  
        limit(n)：获取n个元素  
        skip(n)：跳过n元素，配合limit(n)可实现分页  
        distinct：通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

Stream<Integer> stream = Stream.of(6, 4, 6, 7, 3, 9, 8, 10, 12, 14, 14);  
   
Stream<Integer> newStream = stream.filter(s -> s > 5) //6 6 7 9 8 10 12 14 14  
        .distinct() //6 7 9 8 10 12 14  
        .skip(2) //9 8 10 12 14  
        .limit(2); //9 8  
newStream.forEach(System.out::println);  
2.2 映射          
        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。

List<String> list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");  
   
//将每个元素转成一个新的且不带逗号的元素  
Stream<String> s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", ""));  
s1.forEach(System.out::println); // abc  123  
   
Stream<String> s3 = 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;  
\});  
s3.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3  
2.3 排序  
        sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口  
        sorted(Comparator com)：定制排序，自定义Comparator排序器

List<String> list = Arrays.asList("aa", "ff", "dd");  
//String 类自身已实现Compareable接口  
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);// aa dd ff  
   
Student s1 = new Student("aa", 10);  
Student s2 = new Student("bb", 20);  
Student s3 = new Student("aa", 30);  
Student s4 = new Student("dd", 40);  
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2, s3, s4);  
   
//自定义排序：先按姓名升序，姓名相同则按年龄升序  
studentList.stream().sorted(  
        (o1, o2) -> \{  
            if (o1.getName().equals(o2.getName())) \{  
                return o1.getAge() - o2.getAge();  
            \} else \{  
                return o1.getName().compareTo(o2.getName());  
            \}  
        \}  
).forEach(System.out::println);  
2.4 消费  
        peek：如同于map，能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式，有返回值；而peek接收的是Consumer表达式，没有返回值。

Student s1 = new Student("aa", 10);  
Student s2 = new Student("bb", 20);  
List<Student> studentList = Arrays.asList(s1, s2);  
   
studentList.stream()  
        .peek(o -> o.setAge(100))  
        .forEach(System.out::println);     
   
//结果：  
Student\{name='aa', age=100\}  
Student\{name='bb', age=100\}              
3. 流的终止操作

3.1 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  
        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  
        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  
        findFirst：返回流中第一个元素  
        findAny：返回流中的任意元素  
        count：返回流中元素的总个数  
        max：返回流中元素最大值  
        min：返回流中元素最小值

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);  
   
boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 10); //false  
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e > 10); //true  
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 4);  //true  
   
Integer findFirst = list.stream().findFirst().get(); //1  
Integer findAny = list.stream().findAny().get(); //1  
   
long count = list.stream().count(); //5  
Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get(); //5  
Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get(); //1  
3.2 规约操作  
        Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：第一次执行时，accumulator函数的第一个参数为流中的第一个元素，第二个参数为流中元素的第二个元素；第二次执行时，第一个参数为第一次函数执行的结果，第二个参数为流中的第三个元素；依次类推。  
        T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)：流程跟上面一样，只是第一次执行时，accumulator函数的第一个参数为identity，而第二个参数为流中的第一个元素。  
        <U> U reduce(U identity,BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,BinaryOperator<U> combiner)：在串行流(stream)中，该方法跟第二个方法一样，即第三个参数combiner不会起作用。在并行流(parallelStream)中,我们知道流被fork join出多个线程进行执行，此时每个线程的执行流程就跟第二个方法reduce(identity,accumulator)一样，而第三个参数combiner函数，则是将每个线程的执行结果当成一个新的流，然后使用第一个方法reduce(accumulator)流程进行规约。

//经过测试，当元素个数小于24时，并行时线程数等于元素个数，当大于等于24时，并行时线程数为16  
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24);  
   
Integer v = list.stream().reduce((x1, x2) -> x1 + x2).get();  
System.out.println(v);   // 300  
   
Integer v1 = list.stream().reduce(10, (x1, x2) -> x1 + x2);  
System.out.println(v1);  //310  
   
Integer v2 = list.stream().reduce(0,  
        (x1, x2) -> \{  
            System.out.println("stream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);  
            return x1 - x2;  
        \},  
        (x1, x2) -> \{  
            System.out.println("stream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);  
            return x1 \* x2;  
        \});  
System.out.println(v2); // -300  
   
Integer v3 = list.parallelStream().reduce(0,  
        (x1, x2) -> \{  
            System.out.println("parallelStream accumulator: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);  
            return x1 - x2;  
        \},  
        (x1, x2) -> \{  
            System.out.println("parallelStream combiner: x1:" + x1 + "  x2:" + x2);  
            return x1 \* x2;  
        \});  
System.out.println(v3); //197474048  
3.3 收集操作  
        collect：接收一个Collector实例，将流中元素收集成另外一个数据结构。  
        Collector<T, A, R> 是一个接口，有以下5个抽象方法：  
            Supplier<A> supplier()：创建一个结果容器A  
            BiConsumer<A, T> accumulator()：消费型接口，第一个参数为容器A，第二个参数为流中元素T。  
            BinaryOperator<A> combiner()：函数接口，该参数的作用跟上一个方法(reduce)中的combiner参数一样，将并行流中各                                                                 个子进程的运行结果(accumulator函数操作后的容器A)进行合并。  
            Function<A, R> finisher()：函数式接口，参数为：容器A，返回类型为：collect方法最终想要的结果R。  
            Set<Characteristics> characteristics()：返回一个不可变的Set集合，用来表明该Collector的特征。有以下三个特征：  
                CONCURRENT：表示此收集器支持并发。（官方文档还有其他描述，暂时没去探索，故不作过多翻译）  
                UNORDERED：表示该收集操作不会保留流中元素原有的顺序。  
                IDENTITY\_FINISH：表示finisher参数只是标识而已，可忽略。  
        注：如果对以上函数接口不太理解的话，可参考我另外一篇文章：Java 8 函数式接口

3.3.1 Collector 工具库：Collectors

Student s1 = new Student("aa", 10,1);  
Student s2 = new Student("bb", 20,2);  
Student s3 = new Student("cc", 10,3);  
List<Student> list = Arrays.asList(s1, s2, s3);  
   
//装成list  
List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // \[10, 20, 10\]  
   
//转成set  
Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // \[20, 10\]  
   
//转成map,注:key不能相同，否则报错  
Map<String, Integer> studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // \{cc=10, bb=20, aa=10\}  
   
//字符串分隔符连接  
String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)  
   
//聚合操作  
//1.学生总数  
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3  
//2.最大年龄 (最小的minBy同理)  
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20  
//3.所有人的年龄  
Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40  
//4.平均年龄  
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334  
// 带上以上所有方法  
DoubleSummaryStatistics statistics = list.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>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));  
//多重分组,先根据类型分再根据年龄分  
Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));  
   
//分区  
//分成两部分，一部分大于10岁，一部分小于等于10岁  
Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));  
   
//规约  
Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40  
3.3.2 Collectors.toList() 解析

//toList 源码  
public static <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() \{  
    return new CollectorImpl<>((Supplier<List<T>>) ArrayList::new, List::add,  
            (left, right) -> \{  
                left.addAll(right);  
                return left;  
            \}, CH\_ID);  
\}  
   
//为了更好地理解，我们转化一下源码中的lambda表达式  
public <T> Collector<T, ?, List<T>> toList() \{  
    Supplier<List<T>> supplier = () -> new ArrayList();  
    BiConsumer<List<T>, T> accumulator = (list, t) -> list.add(t);  
    BinaryOperator<List<T>> combiner = (list1, list2) -> \{  
        list1.addAll(list2);  
        return list1;  
    \};  
    Function<List<T>, List<T>> finisher = (list) -> list;  
    Set<Collector.Characteristics> characteristics = Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY\_FINISH));  
   
    return new Collector<T, List<T>, List<T>>() \{  
        @Override  
        public Supplier supplier() \{  
            return supplier;  
        \}  
   
        @Override  
        public BiConsumer accumulator() \{  
            return accumulator;  
        \}  
   
        @Override  
        public BinaryOperator combiner() \{  
            return combiner;  
        \}  
   
        @Override  
        public Function finisher() \{  
            return finisher;  
        \}  
   
        @Override  
        public Set<Characteristics> characteristics() \{  
            return characteristics;  
        \}  
    \};  
   
\}  
   
原文链接：https://blog.csdn.net/y\_k\_y/article/details/84633001