JDK8的 stream流详解-转载

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-02-20 08:56 159阅读 0赞

# Java8新特性：Stream流详解 #

本文章 转载自头条网， 只是觉得好用很详细，所以自己收集 做下笔记，不做任何商业用途，不收任何费用，不喜勿喷。

本文是转载，希望不要涉及到文章版权，只是自己做笔记。\_\_\_\_\_\_\_\_\_  这个是最重要的。

致敬  头条@程序猿的内心独白

# 1. Stream初体验 #

我们先来看看Java里面是怎么定义Stream的：

> A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.

我们来解读一下上面的那句话：

1.  Stream是元素的集合，这点让Stream看起来用些类似Iterator；
2.  可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作；

大家可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能一个一个的遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如“过滤掉长度大于10的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，具体这些操作如何应用到每个元素上，就给Stream就好了！（这个秘籍，一般人我不告诉他：））大家看完这些可能对Stream还没有一个直观的认识，莫急，咱们来段代码。

//Lists是Guava中的一个工具类

List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,null,3,4,null,6);

nums.stream().filter(num -> num != null).count();

上面这段代码是获取一个List中，元素不为null的个数。这段代码虽然很简短，但是却是一个很好的入门级别的例子来体现如何使用Stream，正所谓“麻雀虽小五脏俱全”。我们现在开始深入解刨这个例子，完成以后你可能可以基本掌握Stream的用法！

剖析Stream通用语法

![20190413091145183.jpeg][]

图片就是对于Stream例子的一个解析，可以很清楚的看见：原本一条语句被三种颜色的框分割成了三个部分。红色框中的语句是一个Stream的生命开始的地方，负责创建一个Stream实例；绿色框中的语句是赋予Stream灵魂的地方，把一个Stream转换成另外一个Stream，红框的语句生成的是一个包含所有nums变量的Stream，进过绿框的filter方法以后，重新生成了一个过滤掉原nums列表所有null以后的Stream；蓝色框中的语句是丰收的地方，把Stream的里面包含的内容按照某种算法来汇聚成一个值，例子中是获取Stream中包含的元素个数。如果这样解析以后，还不理解，那就只能动用“核武器”–图形化，一图抵千言！

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

在此我们总结一下使用Stream的基本步骤：

1.  创建Stream；
2.  转换Stream，每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象（\*\*可以有多次转换\*\*）；
3.  对Stream进行聚合（Reduce）操作，获取想要的结果；

# 2. 创建Stream #

最常用的创建Stream有两种途径：

1.  通过Stream接口的静态工厂方法（注意：Java8里接口可以带静态方法）；
2.  通过Collection接口的默认方法（默认方法：Default method，也是Java8中的一个新特性，就是接口中的一个带有实现的方法，后续文章会有介绍）–stream()，把一个Collection对象转换成Stream

2.1 使用Stream静态方法来创建Stream

1. of方法：有两个overload方法，一个接受变长参数，一个接口单一值

1Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);

2Stream<String> stringStream = Stream.of("taobao");

2. generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier（这个接口可以看成一个对象的工厂，每次调用返回一个给定类型的对象）

Stream.generate(new Supplier<Double>() \{

@Override

public Double get() \{

return Math.random();

\});

Stream.generate(() -> Math.random());

Stream.generate(Math::random);

三条语句的作用都是一样的，只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream，其中值是随机的。这个无限长度Stream是懒加载，一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。

3. iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环

1Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);

这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream，然后取出前10个打印。千万记住使用limit方法，不然会无限打印下去。

2.2 通过Collection子类获取Stream

这个在本文的第一个例子中就展示了从List对象获取其对应的Stream对象，如果查看Java doc就可以发现Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

1public interface Collection<E> extends Iterable<E> \{

2 //其他方法省略

3 default Stream<E> stream() \{

4 return StreamSupport.stream(spliterator(), false);

5 \}

6\}

# 3. 转换Stream #

转换Stream其实就是把一个Stream通过某些行为转换成一个新的Stream。Stream接口中定义了几个常用的转换方法，下面我们挑选几个常用的转换方法来解释。

1. distinct: 对于Stream中包含的元素进行去重操作（去重逻辑依赖元素的equals方法），新生成的Stream中没有重复的元素；

distinct方法示意图(\*\*以下所有的示意图都要感谢\[RxJava\]([https://github.com/Netflix/RxJava][https_github.com_Netflix_RxJava])项目的doc中的图片给予的灵感, 如果示意图表达的有错误和不准确的地方，请直接联系我。\*\*)：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

2. filter: 对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作，新生成的Stream只包含符合条件的元素；

filter方法示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

3. map: 对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解，比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream，这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法，可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗；

map方法示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

4. flatMap：和map类似，不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中；

flatMap方法示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

5. peek: 生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，同时会提供一个消费函数（Consumer实例），新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数；

peek方法示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

6. limit: 对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；

limit方法示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

7. skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；

skip方法示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

8. 在一起,在一起！

1List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);

2System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).

3 distinct().mapToInt(num -> num \* 2).

4 peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());

这段代码演示了上面介绍的所有转换方法（除了flatMap），简单解释一下这段代码的含义：给定一个Integer类型的List，获取其对应的Stream对象，然后进行过滤掉null，再去重，再每个元素乘以2，再每个元素被消费的时候打印自身，在跳过前两个元素，最后去前四个元素进行加和运算(解释一大堆，很像废话，因为基本看了方法名就知道要做什么了。这个就是声明式编程的一大好处！)。大家可以参考上面对于每个方法的解释，看看最终的输出是什么。

9. 性能问题

有些细心的同学可能会有这样的疑问：在对于一个Stream进行多次转换操作，每次都对Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N（转换的次数）倍啊。其实不是这样的，转换操作都是lazy的，多个转换操作只会在汇聚操作（见下节）的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

# 4. 汇聚（Reduce）Stream #

> 汇聚这个词，是我自己翻译的，如果大家有更好的翻译，可以在下面留言。在官方文档中是reduce，也叫fold。

在介绍汇聚操作之前，我们先看一下Java doc中对于其定义：

> A reduction operation (also called a fold) takes a sequence of input elements and combines them into a single summary result by repeated application of a combining operation, such as finding the sum or maximum of a set of numbers, or accumulating elements into a list. The streams classes have multiple forms of general reduction operations, called reduce() and collect(), as well as multiple specialized reduction forms such as sum(), max(), or count().

简单翻译一下：汇聚操作（也称为折叠）接受一个元素序列为输入，反复使用某个合并操作，把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值，或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream对象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。

下面会分两部分来介绍汇聚操作：

1.  可变汇聚：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
2.  其他汇聚：除去可变汇聚剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；

4.1 可变汇聚

可变汇聚对应的只有一个方法：collect，正如其名字显示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定义（还有其他override方法）：

1<R> R collect(Supplier<R> supplier,

2 BiConsumer<R, ? super T> accumulator,

3 BiConsumer<R, R> combiner);

先来看看这三个参数的含义：Supplier supplier是一个工厂函数，用来生成一个新的容器；BiConsumer accumulator也是一个函数，用来把Stream中的元素添加到结果容器中；BiConsumer combiner还是一个函数，用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个（并发的时候会用到）。看晕了？来段代码！

1List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);

2 List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).

3 collect(() -> new ArrayList<Integer>(),

4 (list, item) -> list.add(item),

5 (list1, list2) -> list1.addAll(list2));

上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List，先过滤掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一个新的List中。进一步看一下collect方法的三个参数，都是lambda形式的函数（\*上面的代码可以使用方法引用来简化，留给读者自己去思考\*）。

*  第一个函数生成一个新的ArrayList实例；
 *  第二个函数接受两个参数，第一个是前面生成的ArrayList对象，二个是stream中包含的元素，函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；
 *  第三个函数也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；

但是上面的collect方法调用也有点太复杂了，没关系！我们来看一下collect方法另外一个override的版本，其依赖\[Collector\]([http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html][http_docs.oracle.com_javase_8_docs_api_java_util_stream_Collector.html])。

1<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

这样清爽多了！少年，还有好消息，Java8还给我们提供了Collector的工具类–\[Collectors\]([http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collectors.html][http_docs.oracle.com_javase_8_docs_api_java_util_stream_Collectors.html])，其中已经定义了一些静态工厂方法，比如：Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。这样的静态方法还有很多，这里就不一一介绍了，大家可以直接去看JavaDoc。下面看看使用Collectors对于代码的简化：

1List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -> num != null).

2 collect(Collectors.toList());

4.2 其他汇聚

– reduce方法：reduce方法非常的通用，后面介绍的count，sum等都可以使用其实现。reduce方法有三个override的方法，本文介绍两个最常用的，最后一个留给读者自己学习。先来看reduce方法的第一种形式，其方法定义如下：

1Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);

接受一个BinaryOperator类型的参数，在使用的时候我们可以用lambda表达式来。

1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

2System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce((sum, item) -> sum + item).get());

可以看到reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数，第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。要注意的是：\*\*第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素，第二个参数是Stream的第二个元素\*\*。这个方法返回值类型是Optional，这是Java8防止出现NPE的一种可行方法，后面的文章会详细介绍，这里就简单的认为是一个容器，其中可能会包含0个或者1个对象。

这个过程可视化的结果如图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

reduce方法还有一个很常用的变种：

1T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

这个定义上上面已经介绍过的基本一致，不同的是：它允许用户提供一个循环计算的初始值，如果Stream为空，就直接返回该值。而且这个方法不会返回Optional，因为其不会出现null值。下面直接给出例子，就不再做说明了。

1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

2System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().reduce(0, (sum, item) -> sum + item));

– count方法：获取Stream中元素的个数。比较简单，这里就直接给出例子，不做解释了。

1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

2System.out.println("ints sum is:" + ints.stream().count());

– 搜索相关

– allMatch：是不是Stream中的所有元素都满足给定的匹配条件

– anyMatch：Stream中是否存在任何一个元素满足匹配条件

– findFirst: 返回Stream中的第一个元素，如果Stream为空，返回空Optional

– noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不满足给定的匹配条件

– max和min：使用给定的比较器（Operator），返回Stream中的最大|最小值

下面给出allMatch和max的例子，剩下的方法读者当成练习。

1List<Integer> ints = Lists.newArrayList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

2System.out.println(ints.stream().allMatch(item -> item < 100));

3ints.stream().max((o1, o2) -> o1.compareTo(o2)).ifPresent(System.out::println);

[20190413091145183.jpeg]: /images/20220220/906870092df443709b4a3fd126db96f8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220220/3d9c3067ef014f6fa51dc8176be84103.png
[https_github.com_Netflix_RxJava]: https://github.com/Netflix/RxJava
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220220/97479073419948859370cdd2692288e8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220220/8cf979ced2c445689cbe8877fff7ceac.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220220/605491655cd3413b9ffa767d7273a132.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220220/d32d202cb19543b9963a9ea80d8c901b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220220/fb09cc360234448a81d61684bb34b47f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zODI5NDk5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220220/bc710ba5def5425eb73300ee6eeaaf21.png
[http_docs.oracle.com_javase_8_docs_api_java_util_stream_Collector.html]: http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html
[http_docs.oracle.com_javase_8_docs_api_java_util_stream_Collectors.html]: http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collectors.html