Java8新特性之三：Stream API

青旅半醒 2022-02-14 23:57 261阅读 0赞

Java8的两个重大改变，一个是Lambda表达式，另一个就是本节要讲的Stream API表达式。Stream 是Java8中处理集合的关键抽象概念，它可以对集合进行非常复杂的查找、过滤、筛选等操作，在新版的JPA中，也已经加入了Stream。如：

@Query("select u from User u")
    Stream<User> findAllByCustomQueryAndStream();
    
    Stream<User> readAllByFirstnameNotNull();
    
    @Query("select u from User u")
    Stream<User> streamAllPaged(Pageable pageable);

Stream API给我们操作集合带来了强大的功用，同时Stream API操作简单，容易上手。

1、Stream的操作步骤  
Stream有如下三个操作步骤：

一、创建Stream

从一个数据源，如集合、数组中获取流。

二、中间操作

一个操作的中间链，对数据源的数据进行操作。

三、终止操作

一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果。

要注意的是，对流的操作完成后需要进行关闭操作（或者用JAVA7的try-with-resources）。

举个简单的例子：

假设有一个Person类和一个Person列表，现在有两个需求：1）找到年龄大于18岁的人并输出；2）找出所有中国人的数量。

@Data
    class Person {
        private String name;
        private Integer age;
        private String country;
        private char sex;
    
        public Person(String name, Integer age, String country, char sex) {
            this.name = name;
            this.age = age;
            this.country = country;
            this.sex = sex;
        }
    }

List<Person> personList = new ArrayList<>();
    personList.add(new Person("欧阳雪",18,"中国",'F'));
    personList.add(new Person("Tom",24,"美国",'M'));
    personList.add(new Person("Harley",22,"英国",'F'));
    personList.add(new Person("向天笑",20,"中国",'M'));
    personList.add(new Person("李康",22,"中国",'M'));
    personList.add(new Person("小梅",20,"中国",'F'));
    personList.add(new Person("何雪",21,"中国",'F'));
    personList.add(new Person("李康",22,"中国",'M'));

在JDK8以前，我们可以通过遍历列表来完成。但是在有了Stream API后，可以这样来实现：

public static void main(String[] args) {
    
        // 1）找到年龄大于18岁的人并输出；
        personList.stream().filter((p) -> p.getAge() > 18).forEach(System.out::println);
    
        System.out.println("-------------------------------------------");
    
        // 2）找出所有中国人的数量
        long chinaPersonNum = personList.stream().filter((p) -> p.getCountry().equals("中国")).count();
        System.out.println("中国人有：" + chinaPersonNum + "个");
    }

输出结果：

Person(name=Tom, age=24, country=美国, sex=M)
    Person(name=Harley, age=22, country=英国, sex=F)
    Person(name=向天笑, age=20, country=中国, sex=M)
    Person(name=李康, age=22, country=中国, sex=M)
    Person(name=小梅, age=20, country=中国, sex=F)
    Person(name=何雪, age=21, country=中国, sex=F)
    Person(name=李康, age=22, country=中国, sex=M)
    -------------------------------------------
    中国人有：6

在这个例子中，personList.stream()是创建流，filter()属于中间操作，forEach、count()是终止操作。

2、Stream中间操作–筛选与切片  
filter：接收Lambda，从流中排除某些操作；  
limit：截断流，使其元素不超过给定对象  
skip(n)：跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流，若流中元素不足n个，则返回一个空流，与limit(n)互补  
distinct：筛选，通过流所生成元素的hashCode()和equals()去除重复元素。  
2.1 limit举例

需求，从Person列表中取出两个女性。

1 personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'F').limit(2).forEach(System.out::println);

输出结果为：

Person(name=欧阳雪, age=18, country=中国, sex=F)
    Person(name=Harley, age=22, country=英国, sex=F)

2.2 skip举例

从Person列表中从第2个女性开始，取出所有的女性。

1 personList.stream().filter(§ -> p.getSex() == ‘F’).skip(1).forEach(System.out::println);  
输出结果为：

Person(name=Harley, age=22, country=英国, sex=F)
    Person(name=小梅, age=20, country=中国, sex=F)
    Person(name=何雪, age=21, country=中国, sex=F)
    2.3 distinct举例

1 personList.stream().filter(§ -> p.getSex() == ‘M’).distinct().forEach(System.out::println);  
输出结果为：

Person(name=Tom, age=24, country=美国, sex=M)
    Person(name=向天笑, age=20, country=中国, sex=M)
    Person(name=李康, age=22, country=中国, sex=M)

男性中有两个李康，去除掉了一个重复的。

3、Stream中间操作–映射  
map–接收Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。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  
3.1 map举例

例1：比如，我们用一个PersonCountry类来接收所有的国家信息：

@Data
    class PersonCountry {
        private String country;
    }
    
    
    personList.stream().map((p) -> {
           PersonCountry personName = new PersonCountry();
           personName.setCountry(p.getCountry());
           return personName;
    }).distinct().forEach(System.out::println);

输出结果为：

PersonName(country=中国)
    PersonName(country=美国)
    PersonName(country=英国)

例2：假如有一个字符列表，需要提出每一个字符

1 List<String> list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd","ddd");

代码如下：

根据字符串获取字符方法：

public static Stream<Character> getCharacterByString(String str) {
    
        List<Character> characterList = new ArrayList<>();
    
        for (Character character : str.toCharArray()) {
            characterList.add(character);
        }
    
        return characterList.stream();
    }

1 List<String> list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd","ddd");
    2 
    3 final Stream<Stream<Character>> streamStream
    4         = list.stream().map(TestStreamAPI::getCharacterByString);
    5 streamStream.forEach(System.out::println);

运行结果：

java.util.stream.ReferencePipeline$Head@3f91beef
    java.util.stream.ReferencePipeline$Head@1a6c5a9e
    java.util.stream.ReferencePipeline$Head@37bba400
    java.util.stream.ReferencePipeline$Head@179d3b25
    java.util.stream.ReferencePipeline$Head@254989ff

从输出结果及返回结果类型（Stream<Stream>）可以看出这是一个流中流，要想打印出我们想要的结果，需要对流中的每个流进行打印：

streamStream.forEach(sm -> sm.forEach(System.out::print));

运行结果为：

aaabbbcccdddddd

但我们希望的是返回的是一个流，而不是一个包含了多个流的流，而flatMap可以帮助我们做到这一点。

3.2 flatMap举例

改写上面的方法，将map改成flatMap:

1 final Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(TestStreamAPI::getCharacterByString);

2 characterStream.forEach(System.out::print);  
运行结果为：

aaabbbcccdddddd

3.3 map和flatMap的图解

map图解：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podWd1YW5nMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
map在接收到流后，直接将Stream放入到一个Stream中，最终整体返回一个包含了多个Stream的Stream。

flatMap图解：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podWd1YW5nMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
flatMap在接收到Stream后，会将接收到的Stream中的每个元素取出来放入一个Stream中，最后将一个包含多个元素的Stream返回。

ps：图画得丑，将就一下。

4、Stream中间操作–排序  
sorted()–自然排序(Comparable)  
sorted(Comparator com)–定制排序（Comparator）  
自然排序比较好理解，这里只讲一下定制排序，对前面的personList按年龄从小到大排序,年龄相同，则再按姓名排序：

final Stream<Person> sorted = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
    
        if (p1.getAge().equals(p2.getAge())) {
            return p1.getName().compareTo(p2.getName());
        } else {
            return p1.getAge().compareTo(p2.getAge());
        }
    });
    sorted.forEach(System.out::println);

运行结果：

Person(name=欧阳雪, age=18, country=中国, sex=F)
    Person(name=向天笑, age=20, country=中国, sex=M)
    Person(name=小梅, age=20, country=中国, sex=F)
    Person(name=何雪, age=21, country=中国, sex=F)
    Person(name=Harley, age=22, country=英国, sex=F)
    Person(name=李康, age=22, country=中国, sex=M)
    Person(name=李康, age=22, country=中国, sex=M)
    Person(name=Tom, age=24, country=美国, sex=M)

5、终止操作–查找与匹配  
allMatch–检查是否匹配所有元素  
anyMatch–检查是否至少匹配一个元素  
noneMatch–检查是否没有匹配所有元素  
findFirst–返回第一个元素  
findAny–返回当前流中的任意元素  
count–返回流中元素的总个数  
max–返回流中最大值  
min–返回流中最小值  
这些方面在Stream类中都有说明，这里不一一举例，只对allMatch、max各举一例进行说明。

4.1 allMatch

判断personList中的人是否都是成年人：

1 final boolean adult = personList.stream().allMatch(p -> p.getAge() >= 18);
    2 System.out.println("是否都是成年人：" + adult);
    3 
    4 final boolean chinaese = personList.stream().allMatch(p -> p.getCountry().equals("中国"));
    5 System.out.println("是否都是中国人：" + chinaese);

运行结果：

是否都是成年人：true
    是否都是中国人：false

\`\`

4.1 max min

1 final Optional<Person> maxAge = personList.stream().max((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));
        2 System.out.println("年龄最大的人信息：" + maxAge.get());
        3 
    
    4 final Optional<Person> minAge = personList.stream().min((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));

5 System.out.println(“年龄最小的人信息：” + minAge.get());  
运行结果：

年龄最大的人信息：Person(name=Tom, age=24, country=美国, sex=M)
    年龄最小的人信息：Person(name=欧阳雪, age=18, country=中国, sex=F)

5、归约  
Stream API的归约操作可以将流中元素反复结合起来，得到一个值，有：

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
    
    T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
    
    <U> U reduce(U identity,
                     BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
                     BinaryOperator<U> combiner);

5.1 求一个1到100的和

1 List<Integer> integerList = new ArrayList<>(100);
    2 for(int i = 1;i <= 100;i++) {
    3     integerList.add(i);
    4 }
    5 final Integer reduce = integerList.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
    6 System.out.println("结果为：" + reduce);
    结果为：5050

这个例子用到了reduce第二个方法：T reduce(T identity, BinaryOperator accumulator)

把这个动作拆解一下，其运算步骤模拟如下：

0  (1,2) -> 1 + 2 + 0     
    3  (3,4) -> 3 + 4 + 3
    10 (5,6) -> 5 + 6 + 10
    .
    .
    .

其运算步骤是，每次将列表的两个元素相加，并将结果与前一次的两个元素的相加结果进行累加，因此，在开始时，将identity设为0，因为第1个元素和第2个元素在相加的时候，前面还没有元素操作过。

5.2 求所有人的年龄之和

1 final Optional<Integer> reduce = personList.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum);
    2System.out.println("年龄总和：" + reduce);
    年龄总和：169

6、收集  
collect：将流转换为其他形式，接收一个Collector接口实现 ，用于给Stream中汇总的方法

1 <R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
    2 
    3 <R> R collect(Supplier<R> supplier,
    4                   BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
    5                   BiConsumer<R, R> combiner);

collect不光可以将流转换成其他集合等形式，还可以进行归约等操作，具体实现也很简单，主要是与Collectors类搭配使用。

6.1 改写3.1 map举例中的的例子，将国家收集起来转换成List

1 final List<String> collect = personList.stream().map(p -> p.getCountry()).distinct().collect(Collectors.toList());
    2         System.out.println(collect);
    输出结果：
    
    [中国, 美国, 英国]

6.2 计算出平均年龄

1 final Double collect1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingInt(p -> p.getAge()));
    2 System.out.println("平均年龄为：" + collect1);
    输出结果：
    
    平均年龄为：21.125

6.3 找出最小年龄、最大年龄

1 final Optional<Integer> maxAge2 = personList.stream().map(Person::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo));
    2 System.out.println(maxAge2.get());
    最小年龄类型。

还有其他很操作，可以参考java.util.stream.Collectors。

7 注意流的关闭

1 try(final Stream<Integer> integerStream = personList.stream().map(Person::getAge)) {
    2   final Optional<Integer> minAge = integerStream.collect(Collectors.minBy(Integer::compareTo));
    3   System.out.println(minAge.get());
    4}

最好将流的操作放到try-with-resources，本章前面内容为了方便，没有放到try-with-resources中。

8 完整测试代码

import lombok.Data;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    import java.util.Optional;
    import java.util.stream.Collectors;
    import java.util.stream.Stream;
    
    public class TestStreamAPI {
    
        public static void main(String[] args) {
            List<Person> personList = new ArrayList<>();
            personList.add(new Person("欧阳雪",18,"中国",'F'));
            personList.add(new Person("Tom",24,"美国",'M'));
            personList.add(new Person("Harley",22,"英国",'F'));
            personList.add(new Person("向天笑",20,"中国",'M'));
            personList.add(new Person("李康",22,"中国",'M'));
            personList.add(new Person("小梅",20,"中国",'F'));
            personList.add(new Person("何雪",21,"中国",'F'));
            personList.add(new Person("李康",22,"中国",'M'));
    
            // 1）找到年龄大于18岁的人并输出；
            personList.stream().filter((p) -> p.getAge() > 18).forEach(System.out::println);
    
            System.out.println("-------------------------------------------");
    
            // 2）找出所有中国人的数量
            long chinaPersonNum = personList.stream().filter((p) -> p.getCountry().equals("中国")).count();
            System.out.println("中国人有：" + chinaPersonNum);
    
            // limit
            personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'F').limit(2).forEach(System.out::println);
            System.out.println();
            // skip
            personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'F').skip(1).forEach(System.out::println);
    
            // distinct
            personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'M').distinct().forEach(System.out::println);
    
            // map
            personList.stream().map((p) -> {
                PersonCountry personName = new PersonCountry();
                personName.setCountry(p.getCountry());
                return personName;
            }).distinct().forEach(System.out::println);
    
            // map2
            List<String> list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd","ddd");
    
            final Stream<Stream<Character>> streamStream
                    = list.stream().map(TestStreamAPI::getCharacterByString);
    //        streamStream.forEach(System.out::println);
            streamStream.forEach(sm -> sm.forEach(System.out::print));
    
            // flatMap
            final Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(TestStreamAPI::getCharacterByString);
            characterStream.forEach(System.out::print);
    
            // sort
            final Stream<Person> sorted = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
    
                if (p1.getAge().equals(p2.getAge())) {
                    return p1.getName().compareTo(p2.getName());
                } else {
                    return p1.getAge().compareTo(p2.getAge());
                }
            });
            sorted.forEach(System.out::println);
    
            // allMatch
            final Stream<Person> stream = personList.stream();
            final boolean adult = stream.allMatch(p -> p.getAge() >= 18);
            System.out.println("是否都是成年人：" + adult);
    
            final boolean chinaese = personList.stream().allMatch(p -> p.getCountry().equals("中国"));
            System.out.println("是否都是中国人：" + chinaese);
    
            // max min
            final Optional<Person> maxAge = personList.stream().max((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));
            System.out.println("年龄最大的人信息：" + maxAge.get());
    
            final Optional<Person> minAge = personList.stream().min((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));
            System.out.println("年龄最小的人信息：" + minAge.get());
    
            // reduce
            List<Integer> integerList = new ArrayList<>(100);
            for(int i = 1;i <= 100;i++) {
                integerList.add(i);
            }
            final Integer reduce = integerList.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
            System.out.println("结果为：" + reduce);
    
            final Optional<Integer> totalAge = personList.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum);
            System.out.println("年龄总和：" + totalAge);
    
            // collect
            final List<String> collect = personList.stream().map(p -> p.getCountry()).distinct().collect(Collectors.toList());
            System.out.println(collect);
    
            final Double collect1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingInt(p -> p.getAge()));
            System.out.println("平均年龄为：" + collect1);
    
            final Optional<Integer> maxAge2 = personList.stream().map(Person::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo));
            System.out.println(maxAge2.get());
    
            try(final Stream<Integer> integerStream = personList.stream().map(Person::getAge)) {
                final Optional<Integer> minAge2 = integerStream.collect(Collectors.minBy(Integer::compareTo));
                System.out.println(minAge2.get());
            }
        }
    
        public static Stream<Character> getCharacterByString(String str) {
    
            List<Character> characterList = new ArrayList<>();
    
            for (Character character : str.toCharArray()) {
                characterList.add(character);
            }
    
            return characterList.stream();
        }
    }
    
    @Data
    class PersonCountry {
        private String country;
    }
    
    @Data
    class Person {
        private String name;
        private Integer age;
        private String country;
        private char sex;
    
        public Person(String name, Integer age, String country, char sex) {
            this.name = name;
            this.age = age;
            this.country = country;
            this.sex = sex;
        }
    }

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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podWd1YW5nMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220215/c2f34c1185fb4108a9defa79d93e7035.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podWd1YW5nMTA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220215/f9f8db0a2bc74606910240f4cd30f5e1.png