详解JAVA Stream

系统管理员 2023-09-25 17:24 44阅读 0赞

**目录**

1.概述

2.流的创建

3.中间操作

3.1.清单

3.2.filter

3.3.map

3.4.flatMap

3.5.distinct

3.6.sorted

3.7.peek

3.8.limit

3.9.skip

4.中止操作

4.1.清单

4.2.非短路操作

4.2.1.forEach

4.2.2.count

4.2.3.reduce

4.2.4.collect

4.2.5.max、min

4.3.短路操作

4.3.1.findFrist

4.3.2.findAny

4.3.3.allMatch

4.3.4.anyMatch

4.3.5.noneMatch

5.并行流

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## 1.概述 ##

Java Stream是Java 8引入的一种新特性，用于简化集合类的数据处理和操作。Stream API提供了一种流式处理的方式，可以对数据进行过滤、映射、聚合等操作，使得数据处理更加简洁、高效和易于理解。

stream中对数据的操作分为两类：

*  中间操作，对流的中间操作，即从流中取流。
 *  中止操作，对流的最终操作，即从流中取值。

两种操作的代码示例：

int[] nums={1,2,3};
    //map,中间操作，返回的是流
    //sum，中止操作，返回的是最终结果
    int sum= IntStream.of(nums).map(i->i*2).sum();
    System.out.println(sum);

需要注意的一点是：中间操作都是惰性的，中止操作出现，才会真正执行中间操作。

以上面的例子来说，map操作虽然被率先调用了，但是在sum操作调用之前map操作其实是没有被执行的，sum操作调用后map才会执行。

## 2.流的创建 ##

JDK8开始，JDK中带有多种创建stream的API：

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//从集合中创建
    List<String> list=new ArrayList<>();
    list.stream();
    list.parallelStream();
    //从数组创建
    Arrays.stream(new int[]{1,2,3});
    //创建数字流
    IntStream.of(1,2,3);
    //创建无限流(根据传入的参数，截取指定长度)
    new Random().ints().limit(10);

## 3.中间操作 ##

### 3.1.清单 ###

stream的中间操作，本质上就是对流进行加工，返回的是操作后的stream。

中间操作分为两种：

*  有状态，依赖于其他中间操作，必须等所依赖的其他中间操作完成后，才可执行。如排序，必须等所有其他还在进行的中间操作完成，才能进行排序。
 *  无状态，不依赖于其他中间操作，自己玩自己的就行。

![6c51dcfd766c488990b9c44a72ca1b68.png][]

### 3.2.filter ###

filter(Predicate<T> predicate)：根据给定的Predicate函数来过滤Stream中的元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
    List<Integer> result = list.stream().filter(x -> x%2==0).collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[2, 4]

### 3.3.map ###

map(Function<T, R> mapper)：对Stream中的每个元素应用一个函数，返回一个新的Stream对象。

List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
    List<Integer> result = list.stream().map(x -> x.length()).collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[5, 6, 6]

### 3.4.flatMap ###

flatMap(Function<T, Stream<R>> mapper)：对Stream中的每个元素应用一个函数，将每个元素映射为一个新的Stream对象，然后将所有新的Stream对象合并成一个新的Stream对象。

List<List<Integer>> list = Arrays.asList(Arrays.asList(1, 2), Arrays.asList(3, 4), Arrays.asList(5, 6));
    List<Integer> result = list.stream().flatMap(x -> x.stream()).collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[1, 2, 3, 4, 5, 6]

### 3.5.distinct ###

distinct()：去除Stream中的重复元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5);
    List<Integer> result = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[1, 2, 3, 4, 5]

### 3.6.sorted ###

sorted()：对Stream中的元素进行排序。

List<Integer> list = Arrays.asList(4, 2, 1, 3, 5);
    List<Integer> result = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[1, 2, 3, 4, 5]

### 3.7.peek ###

peek(Consumer<T> action)：对Stream中的每个元素应用一个Consumer函数，返回一个新的Stream对象，与map类似，但是它不会改变元素的值。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);
    List<Integer> result = list.stream().peek(x -> x = x + 1).collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[1, 2, 3]

### 3.8.limit ###

limit(long maxSize)：截取Stream中的前maxSize个元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    List<Integer> result = list.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[1, 2, 3]

### 3.9.skip ###

skip(long n)：跳过Stream中的前n个元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    List<Integer> result = list.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());
    // 输出结果为[4, 5]

## 4.中止操作 ##

### 4.1.清单 ###

在Java Stream API中，中止操作可以分为短路操作和非短路操作，它们的区别在于短路操作是最后一个操作，后面无法再跟任何操作，非短路操作后面还可以跟其他操作。

![f7c580b4ff7b49a38217beb0b2f59a83.png][]

### 4.2.非短路操作 ###

#### 4.2.1.forEach ####

此操作可以迭代Stream中的每个元素，并对其进行操作。

List<String> list = Arrays.asList("Java", "is", "cool");
    list.stream()
        .forEach(System.out::println);

#### 4.2.2.count ####

此操作可以返回Stream中元素的数量。

List<String> list = Arrays.asList("Java", "is", "cool");
    long count = list.stream()
                    .filter(s -> s.length() > 2)
                    .count();
    System.out.println(count);

#### 4.2.3.reduce ####

此操作可以将Stream中的所有元素合并到一个结果中。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    Optional<Integer> result = list.stream()
                        .reduce((a, b) -> a + b);
    System.out.println(result.get());

#### 4.2.4.collect ####

此操作可以将Stream中的元素收集到一个集合中。

List<String> list = Arrays.asList("Java", "is", "cool");
    List<String> result = list.stream()
                            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(result);

#### 4.2.5.max、min ####

此操作可以返回Stream中的最大或最小元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    Optional<Integer> max = list.stream()
                                .max(Integer::compareTo);
    System.out.println(max.get());

#### 4.3.短路操作 ####

#### 4.3.1.findFrist ####

返回Stream中的第一个元素。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    Optional<Integer> firstEven = numbers.stream()
                                          .filter(n -> n % 2 == 0)
                                          .findFirst();
    if (firstEven.isPresent()) {
        System.out.println("The first even number is " + firstEven.get());
    } else {
        System.out.println("No even numbers found.");
    }

#### 4.3.2.findAny ####

与`findFirst()`相似，`findAny()`也返回Stream中的一个元素，但是这个元素可以是任意一个，而不一定是第一个。在并行Stream中，`findAny()`可能会返回任何一个符合条件的元素。与`findFirst()`不同的是，`findAny()`不保证返回的元素是Stream中的第一个符合条件的元素。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    Optional<Integer> anyEven = numbers.stream()
                                        .filter(n -> n % 2 == 0)
                                        .findAny();
    if (anyEven.isPresent()) {
        System.out.println("An even number is " + anyEven.get());
    } else {
        System.out.println("No even numbers found.");
    }

#### 4.3.3.allMatch ####

`allMatch(Predicate<T> predicate）`：判断Stream中的所有元素是否都满足给定的Predicate条件。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    boolean allEven = numbers.stream()
                             .allMatch(n -> n % 2 == 0);
    if (allEven) {
        System.out.println("All numbers are even.");
    } else {
        System.out.println("Some numbers are not even.");
    }

#### 4.3.4.anyMatch ####

`anyMatch(Predicate<T> predicate)`：判断Stream中是否存在任意一个元素满足给定的Predicate条件。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    boolean anyEven = numbers.stream()
                             .anyMatch(n -> n % 2 == 0);
    if (anyEven) {
        System.out.println("At least one number is even.");
    } else {
        System.out.println("No even numbers found.");
    }

#### 4.3.5.noneMatch ####

`noneMatch(Predicate<T> predicate)`：判断Stream中是否没有任何元素满足给定的Predicate条件。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    boolean noneNegative = numbers.stream()
                                  .noneMatch(n -> n < 0);
    if (noneNegative) {
        System.out.println("All numbers are non-negative.");
    } else {
        System.out.println("Some numbers are negative.");
    }

## 5.并行流 ##

Java Stream提供了一种流式处理的方式，可以快速、方便地对集合、数组等数据进行处理和操作。而并行流则是Java Stream中的一种特殊类型的流，它可以自动将Stream中的数据分成多个小块，并在多个处理器上并行处理这些小块，以提高处理效率。

在Java 8之前，Java只能使用线程来实现并发编程。使用线程编程虽然可以实现并发执行，但是需要程序员自己管理线程的创建、调度和同步等问题，很容易引入死锁、竞争条件等问题。而在Java 8中引入了Stream API和并行流，使得并发编程变得更加容易和高效。

使用并行流的方式非常简单，只需要在创建Stream时调用`parallel()`方法，就可以将Stream转换为并行流，如下所示：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
    
    List<Integer> result = numbers.parallelStream() // 创建并行流
                                   .map(n -> n * n) // 对每个元素进行平方运算
                                   .collect(Collectors.toList()); // 将结果收集到列表中
    
    System.out.println(result);

在上面的示例中，使用`parallelStream()`方法创建一个并行流，并使用`map()`方法对每个元素进行平方运算，最后使用`collect()`方法将结果收集到一个列表中。

当列表中的元素数量很大时，使用并行流可以显著提高运行效率，因为并行流可以在多个处理器上并行处理元素。同时，Java Stream API的设计也保证了在并行执行时，Stream的操作是线程安全的，不需要程序员自己进行线程同步。

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