强大的集合操作类Stream(一)

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-06-16 12:24 139阅读 0赞

# 1. 流的基本概念 #

## 1.1 什么是流？ ##

流是Java8引入的全新概念，它用来处理集合中的数据，暂且可以把它理解为一种高级集合。

众所周知，集合操作非常麻烦，若要对集合进行筛选、投影，需要写大量的代码，而流是以声明的形式操作集合，它就像SQL语句，我们只需告诉流需要对集合进行什么操作，它就会自动进行操作，并将执行结果交给你，无需我们自己手写代码。

因此，流的集合操作对我们来说是透明的，我们只需向流下达命令，它就会自动把我们想要的结果给我们。由于操作过程完全由[Java][]处理，因此它可以根据当前硬件环境选择最优的方法处理，我们也无需编写复杂又容易出错的多线程代码了。

## 1.2 流的特点 ##

1.  只能遍历一次   
    我们可以把流想象成一条流水线，流水线的源头是我们的数据源(一个集合)，数据源中的元素依次被输送到流水线上，我们可以在流水线上对元素进行各种操作。一旦元素走到了流水线的另一头，那么这些元素就被“消费掉了”，我们无法再对这个流进行操作。当然，我们可以从数据源那里再获得一个新的流重新遍历一遍。
2.  采用内部迭代方式   
    若要对集合进行处理，则需我们手写处理代码，这就叫做外部迭代。而要对流进行处理，我们只需告诉流我们需要什么结果，处理过程由流自行完成，这就称为内部迭代。

## 1.3 流的操作种类 ##

流的操作分为两种，分别为中间操作 和 终端操作。

1.  中间操作   
    当数据源中的数据上了流水线后，这个过程对数据进行的所有操作都称为“中间操作”。   
    中间操作仍然会返回一个流对象，因此多个中间操作可以串连起来形成一个流水线。
2.  终端操作   
    当所有的中间操作完成后，若要将数据从流水线上拿下来，则需要执行终端操作。   
    终端操作将返回一个执行结果，这就是你想要的数据。

## 1.4 流的操作过程 ##

使用流一共需要三步：

1.  准备一个数据源
2.  执行中间操作   
    中间操作可以有多个，它们可以串连起来形成流水线。
3.  执行终端操作   
    执行终端操作后本次流结束，你将获得一个执行结果。

# 2. 流的使用 #

## 2.1 获取流 ##

在使用流之前，首先需要拥有一个数据源，并通过StreamAPI提供的一些方法获取该数据源的流对象。数据源可以有多种形式：

1.  集合   
    这种数据源较为常用，通过stream()方法即可获取流对象：

List<Person> list = new ArrayList<Person>(); 
    Stream<Person> stream = list.stream();
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

1.  数组   
    通过Arrays类提供的静态函数stream()获取数组的流对象：

String[] names = {
       "chaimm","peter","john"};
    Stream<String> stream = Arrays.stream(names);
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

1.  值   
    直接将几个值变成流对象：

Stream<String> stream = Stream.of("chaimm","peter","john");
     
      
       1
      
     
      
       1

1.  文件   
    try(Stream lines = Files.lines(Paths.get(“文件路径名”),Charset.defaultCharset()))\{   
    //可对lines做一些操作   
    \}catch(IOException e)\{   
    \}   
    PS：Java7简化了IO操作，把打开IO操作放在try后的括号中即可省略关闭IO的代码。

## 2.2 筛选filter ##

filter函数接收一个Lambda表达式作为参数，该表达式返回boolean，在执行过程中，流将元素逐一输送给filter，并筛选出执行结果为true的元素。   
如，筛选出所有学生：

List<Person> result = list.stream()
                        .filter(Person::isStudent)
                        .collect(toList());
     
      
       1
       2
       3
      
     
      
       1
       2
       3

## 2.3 去重distinct ##

去掉重复的结果：

List<Person> result = list.stream()
                        .distinct()
                        .collect(toList());
     
      
       1
       2
       3
      
     
      
       1
       2
       3

## 2.4 截取 ##

截取流的前N个元素：

List<Person> result = list.stream()
                        .limit(3)
                        .collect(toList());
     
      
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       3

## 2.5 跳过 ##

跳过流的前n个元素：

List<Person> result = list.stream()
                        .skip(3)
                        .collect(toList());
     
      
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       3
      
     
      
       1
       2
       3

## 2.6 映射 ##

对流中的每个元素执行一个函数，使得元素转换成另一种类型输出。流会将每一个元素输送给map函数，并执行map中的Lambda表达式，最后将执行结果存入一个新的流中。   
如，获取每个人的姓名(实则是将Perosn类型转换成String类型)：

List<Person> result = list.stream()
                        .map(Person::getName)
                        .collect(toList());
     
      
       1
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       3
      
     
      
       1
       2
       3

## 2.7 合并多个流 ##

> 例：列出List中各不相同的单词，List集合如下：

List<String> list = new ArrayList<String>();
    list.add("I am a boy");
    list.add("I love the girl");
    list.add("But the girl loves another girl");
     
      
       1
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       3
       4
      
     
      
       1
       2
       3
       4

思路如下：

*  首先将list变成流：

list.stream();
     
      
       1
      
     
      
       1

*  按空格分词：

list.stream()
                .map(line->line.split(" "));
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

分完词之后，每个元素变成了一个String\[\]数组。

*  将每个String\[\]变成流：

list.stream()
                .map(line->line.split(" "))
                .map(Arrays::stream)
     
      
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       1
       2
       3

此时一个大流里面包含了一个个小流，我们需要将这些小流合并成一个流。

*  将小流合并成一个大流：   
    用flagmap替换刚才的map

list.stream()
                .map(line->line.split(" "))
                .flagmap(Arrays::stream)
     
      
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       1
       2
       3

*  去重

list.stream()
                .map(line->line.split(" "))
                .flagmap(Arrays::stream)
                .distinct()
                .collect(toList());
     
      
       1
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       4
       5

## 2.8 是否匹配任一元素：anyMatch ##

anyMatch用于判断流中是否存在至少一个元素满足指定的条件，这个判断条件通过Lambda表达式传递给anyMatch，执行结果为boolean类型。   
如，判断list中是否有学生：

boolean result = list.stream()
                .anyMatch(Person::isStudent);
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

## 2.9 是否匹配所有元素：allMatch ##

allMatch用于判断流中的所有元素是否都满足指定条件，这个判断条件通过Lambda表达式传递给anyMatch，执行结果为boolean类型。   
如，判断是否所有人都是学生：

boolean result = list.stream()
                .allMatch(Person::isStudent);
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

## 2.10 是否未匹配所有元素：noneMatch ##

noneMatch与allMatch恰恰相反，它用于判断流中的所有元素是否都不满足指定条件：

boolean result = list.stream()
                .noneMatch(Person::isStudent);
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

## 2.11 获取任一元素findAny ##

findAny能够从流中随便选一个元素出来，它返回一个Optional类型的元素。

Optional<Person> person = list.stream()
                                        .findAny();
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

### Optional介绍 ###

Optional是Java8新加入的一个容器，这个容器只存1个或0个元素，它用于防止出现NullpointException，它提供如下方法：

*  isPresent()   
    判断容器中是否有值。
 *  ifPresent(Consume lambda)   
    容器若不为空则执行括号中的Lambda表达式。
 *  T get()   
    获取容器中的元素，若容器为空则抛出NoSuchElement异常。
 *  T orElse(T other)   
    获取容器中的元素，若容器为空则返回括号中的默认值。

## 2.12 获取第一个元素findFirst ##

Optional<Person> person = list.stream()
                                        .findFirst();
     
      
       1
       2
      
     
      
       1
       2

## 2.13 归约 ##

归约是将集合中的所有元素经过指定运算，折叠成一个元素输出，如：求最值、平均数等，这些操作都是将一个集合的元素折叠成一个元素输出。

在流中，reduce函数能实现归约。   
reduce函数接收两个参数：

*  初始值
 *  进行归约操作的Lambda表达式

### 2.13.1 元素求和：自定义Lambda表达式实现求和 ###

例：计算所有人的年龄总和

int age = list.stream().reduce(0, (person1,person2)->person1.getAge()+person2.getAge());
     
      
       1
      
     
      
       1

reduce的第一个参数表示初试值为0；   
reduce的第二个参数为需要进行的归约操作，它接收一个拥有两个参数的Lambda表达式，reduce会把流中的元素两两输给Lambda表达式，最后将计算出累加之和。

### 2.13.2 元素求和：使用Integer.sum函数求和 ###

上面的方法中我们自己定义了Lambda表达式实现求和运算，如果当前流的元素为数值类型，那么可以使用Integer提供了sum函数代替自定义的Lambda表达式，如：

int age = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
     
      
       1
      
     
      
       1

Integer类还提供了min、max等一系列数值操作，当流中元素为数值类型时可以直接使用。

## 2.14 数值流的使用 ##

采用reduce进行数值操作会涉及到基本数值类型和引用数值类型之间的装箱、拆箱操作，因此效率较低。   
当流操作为纯数值操作时，使用数值流能获得较高的效率。

### 2.14.1 将普通流转换成数值流 ###

StreamAPI提供了三种数值流：IntStream、DoubleStream、LongStream，也提供了将普通流转换成数值流的三种方法：mapToInt、mapToDouble、mapToLong。   
如，将Person中的age转换成数值流：

IntStream stream = list.stream()
                                .mapToInt(Person::getAge);
     
      
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       2
      
     
      
       1
       2

### 2.14.2 数值计算 ###

每种数值流都提供了数值计算函数，如max、min、sum等。   
如，找出最大的年龄：

OptionalInt maxAge = list.stream()
                                    .mapToInt(Person::getAge)
                                    .max();
     
      
       1
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       3
      
     
      
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       2
       3

由于数值流可能为空，并且给空的数值流计算最大值是没有意义的，因此max函数返回OptionalInt，它是Optional的一个子类，能够判断流是否为空，并对流为空的情况作相应的处理。   
此外，mapToInt、mapToDouble、mapToLong进行数值操作后的返回结果分别为：OptionalInt、OptionalDouble、OptionalLong

[Java]: http://lib.csdn.net/base/javase