Java 8 - java.util.stream - 总结

约定不等于承诺〃 2024-03-22 19:36 3阅读 0赞

## stream ##

在Java 8的java.util.stream包下，有一些核心的类和接口是值得深入阅读的。以下是其中一些重要的类和接口，它们构成了流式处理（Stream API）的基础：

### Stream接口：Stream是流式处理的核心接口，定义了对数据进行流式操作的方法。它提供了许多中间操作和终端操作，用于处理、转换和聚合数据流。 ###

确切地说，Stream接口定义了对数据进行流式操作的方法，并提供了中间操作和终端操作，用于处理、转换和聚合数据流。以下是Stream接口中一些常用的方法：

**中间操作方法：**

filter(Predicate<? super T> predicate)：根据指定的条件筛选元素。
    map(Function<? super T, ? extends R> mapper)：将元素映射为另一种类型。
    flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)：将元素映射为流，并将多个流合并成一个流。
    distinct()：去除重复的元素。
    sorted()：对元素进行排序。

**终端操作方法**：

forEach(Consumer<? super T> action)：对每个元素执行指定的操作。
    collect(Collector<? super T, A, R> collector)：将元素收集到集合或其他数据结构中。
    reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：将流中的元素逐个进行聚合操作。
    count()：计算流中的元素个数。
    anyMatch(Predicate<? super T> predicate)：判断流中是否存在满足指定条件的元素。

Stream接口还有许多其他方法，用于组合和操作流。通过链式调用这些方法，可以构建流水线操作，将多个中间操作和终端操作连接在一起，实现流式处理的目标。

需要注意的是，Stream接口并不直接存储数据，它是一个概念上的流，对数据的操作是惰性的。只有在执行终端操作时，才会触发中间操作的执行。

Stream接口是Java 8中流框架的核心接口，它定义了对数据进行流式操作的方法。以下是Stream接口中一些值得学习的方面：

链式调用的设计：Stream接口支持链式调用的方式进行多个中间操作和终端操作的组合。这种设计使得代码更加简洁、可读性更高，并且易于组合和扩展。学习链式调用的设计可以帮助你更好地理解流操作的流程和组合方式。
    中间操作和终端操作：Stream接口提供了多个中间操作和终端操作，用于对流进行处理、转换和聚合。中间操作可以对流进行过滤、映射、排序等处理，而终端操作会触发实际的计算并产生最终的结果。学习这些操作可以帮助你掌握不同的流操作技巧和用法。
    惰性求值和短路操作：Stream接口支持惰性求值的特性，即只有在终端操作被调用时才会进行实际的计算。这种特性可以提高性能，避免不必要的计算。此外，Stream接口还提供了一些短路操作，例如findFirst、findAny和limit等，可以在满足条件时提前终止流的处理。学习这些特性可以优化代码的执行效率。
    并行流的支持：Stream接口提供了对并行流的支持，可以方便地进行并行处理。通过parallel方法，可以将顺序流转换为并行流，以充分利用多核处理能力来提高性能。学习并行流的使用可以应对大数据量和高性能需求的场景。
    自定义操作和收集器：Stream接口允许你通过自定义操作和收集器来扩展流操作的功能。你可以通过编写自定义的中间操作或终端操作，实现特定的业务逻辑和数据处理需求。学习自定义操作和收集器的使用可以让你更灵活地处理数据流。

### BaseStream接口：BaseStream是Stream接口的父接口，定义了共享的方法，如filter()、map()、reduce()等。BaseStream接口是流式处理操作的基础。 ###

BaseStream接口定义了许多方法，用于对流进行操作和转换。以下是一些BaseStream接口中常用的方法值得学习：

filter(Predicate<? super T> predicate)：根据指定的条件过滤流中的元素，返回一个新的流，其中只包含满足条件的元素。
    map(Function<? super T, ? extends R> mapper)：对流中的每个元素进行映射操作，将其转换为另一种类型或提取特定的属性，并返回一个新的流。
    flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)：将流中的每个元素映射为一个流，然后将这些流合并成一个流。常用于将嵌套的集合展平为单层流。
    distinct()：去除流中的重复元素，返回一个去重后的新流。
    sorted()：对流中的元素进行排序，默认使用自然顺序。也可以使用自定义的比较器进行排序。
    limit(long maxSize)：截断流，使其最多只包含指定数量的元素。
    skip(long n)：跳过流中的前n个元素，返回一个新的流。
    forEach(Consumer<? super T> action)：对流中的每个元素执行指定的操作。
    reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)：对流中的元素进行累积操作，使用指定的初始值和二元操作符，返回一个最终的结果。
    collect(Collector<? super T, A, R> collector)：将流中的元素收集到一个容器中，如List、Set或Map。

BaseStream接口是Stream接口的父接口，它定义了一些共享的方法，如filter()、map()、reduce()等。以下是BaseStream接口中一些值得学习的地方：

共享的操作方法：BaseStream接口定义了一些常用的操作方法，例如filter()、map()、reduce()等，这些方法可以在所有的流实现类中使用。学习这些共享方法可以帮助你掌握流操作的基本用法和常见的操作逻辑。
    中间操作和终端操作：BaseStream接口中定义的方法既包括中间操作，也包括终端操作。中间操作是对流进行转换和处理，返回一个新的流，而终端操作会触发实际的计算并产生最终的结果。学习这些操作方法可以帮助你理解流操作的流程和组合方式。
    惰性求值和短路操作：BaseStream接口支持惰性求值和短路操作。惰性求值意味着中间操作不会立即执行，只有在终端操作被调用时才会进行实际的计算。短路操作可以在满足条件时提前终止流的处理。学习这些特性可以优化代码的执行效率。
    并行流的支持：BaseStream接口支持并行流的操作。通过parallel()方法，可以将顺序流转换为并行流，以充分利用多核处理能力来提高性能。学习并行流的使用可以应对大数据量和高性能需求的场景。
    自定义操作和收集器：BaseStream接口提供了一些方法，允许你通过自定义操作和收集器来扩展流操作的功能。你可以编写自定义的中间操作或终端操作，实现特定的业务逻辑和数据处理需求。学习自定义操作和收集器的使用可以让你更灵活地处理数据流。

### AbstractPipeline类：AbstractPipeline是流水线操作的抽象基类，实现了BaseStream接口的一些方法，并提供了流水线操作的框架和通用逻辑。 ###

AbstractPipeline类作为流水线操作的抽象基类，提供了一些常用的方法，以下是其中一些值得学习的方法：

map()：map()方法用于将流中的每个元素进行映射转换。它接受一个Function函数式接口作为参数，该函数会被应用于每个流元素，并将其转换为另一种类型或值。这个方法常用于数据的转换和提取操作。
    filter()：filter()方法用于过滤流中的元素，只保留满足特定条件的元素。它接受一个Predicate函数式接口作为参数，该函数会被应用于每个流元素，根据条件判断是否保留该元素。这个方法常用于筛选数据的操作。
    distinct()：distinct()方法用于去除流中的重复元素，返回一个去重后的新流。它通过元素的equals()方法判断是否重复。这个方法常用于消除重复数据的操作。
    sorted()：sorted()方法用于对流中的元素进行排序。它可以接受一个Comparator比较器作为参数，用于指定元素的比较规则。如果未提供比较器，则会使用元素的自然排序。这个方法常用于对数据进行排序操作。
    forEach()：forEach()方法用于对流中的每个元素执行指定的操作。它接受一个Consumer函数式接口作为参数，该函数会被应用于每个流元素。这个方法常用于遍历和处理流中的元素。
    collect()：collect()方法用于将流中的元素收集到一个集合或结果容器中。它接受一个Collector收集器作为参数，用于定义元素的收集方式。这个方法常用于将流元素转换为集合、统计数据或进行其他聚合操作。

以下是AbstractPipeline类中一些值得学习的方面：

抽象类的设计：AbstractPipeline类是一个抽象类，它提供了流水线操作的框架和通用逻辑。通过使用抽象类，可以定义通用的行为和方法，同时留下具体实现的细节给子类。
    继承和接口实现：AbstractPipeline类作为ReferencePipeline类的父类，提供了一些通用的流水线操作的框架和逻辑。它继承了一些相关的类，如AbstractPipeline、AbstractSpliterator和PipelineHelper等，以支持流操作的能力，并提供了一些默认的实现方法。
    流水线操作的逻辑：AbstractPipeline类实现了流水线操作的基本逻辑，例如支持中间操作和终端操作的链式调用、流的延迟计算等。它提供了一些方法用于管理流操作的中间操作和终端操作，并在必要时触发实际的计算。
    异步和并行操作的支持：AbstractPipeline类支持异步和并行操作。它通过使用ForkJoinPool和其他相关的类来实现流的并行处理，以提高处理效率。这为处理大量数据和并行计算提供了便利。
    优化和性能考虑：AbstractPipeline类中考虑了一些优化和性能问题，例如延迟计算、惰性求值和短路操作等。这些设计可以减少不必要的计算和提高代码的执行效率。

通过学习AbstractPipeline类，可以深入理解Java流(Stream)框架的设计和实现原理，掌握流操作的核心概念和流程控制逻辑。同时，了解其设计模式和性能优化策略，可以为自己的代码设计和优化提供一些启示和借鉴。

### ReferencePipeline类：ReferencePipeline是Stream接口的具体实现类，用于处理引用类型的流数据。它包含了一系列的中间操作和终端操作的实现。 ###

ReferencePipeline类作为Stream接口的具体实现类，用于处理引用类型的流数据。以下是一些常用的方法值得学习：

以下是ReferencePipeline类中一些值得学习的方面：

流操作的流程控制：ReferencePipeline类实现了流操作的流程控制逻辑，包括中间操作和终端操作的调用顺序和处理流程。通过学习ReferencePipeline类，你可以深入理解流操作的内部实现细节，以及流的处理流程是如何被组织和执行的。
    中间操作的实现：ReferencePipeline类实现了多种中间操作，例如filter、map、flatMap等。这些中间操作可以对流中的元素进行过滤、转换、拆解等处理。学习中间操作的实现可以帮助你掌握不同操作的用法和性能特点，从而灵活地进行流数据的处理和转换。
    终端操作的实现：ReferencePipeline类实现了多种终端操作，例如forEach、collect、reduce等。这些终端操作会触发实际的计算，并产生最终的结果。学习终端操作的实现可以了解不同操作的用途和返回结果，以及如何根据具体需求选择适当的终端操作。
    延迟计算和惰性求值：ReferencePipeline类通过延迟计算和惰性求值的方式，提高了性能和效率。延迟计算意味着中间操作不会立即执行，只有在终端操作被调用时才会进行实际的计算。这种机制可以避免不必要的计算，节省资源并提高代码执行效率。
    并行流的支持：ReferencePipeline类支持并行流的操作。通过调用parallel()方法，可以将顺序流转换为并行流，以充分利用多核处理能力来提高性能。学习并行流的使用可以在处理大数据量和高性能需求的场景下，提供更快速的数据处理能力。

通过学习ReferencePipeline类，你可以更深入地了解流操作的具体实现细节，掌握中间操作和终端操作的实现原理和使用方法。此外，你还可以通过学习延迟计算和惰性求值的机制，以及并行流的支持，来优化流操作的性能和效率。

### IntPipeline、LongPipeline和DoublePipeline类：这些类分别是处理基本类型int、long和double的流的具体实现类。它们提供了特定于基本类型的中间操作和终端操作。 ###

IntPipeline、LongPipeline和DoublePipeline是Stream接口的具体实现类，用于处理基本类型int、long和double的流数据。以下是一些常用的方法值得学习：

mapToInt()、mapToLong()、mapToDouble()：这些方法用于将流中的元素映射为基本类型int、long和double。它们接受一个对应的转换函数作为参数，并返回一个特定类型的流。这些方法常用于将引用类型流转换为基本类型流进行处理。
    sum()：sum()方法用于计算流中元素的和。它是一个终端操作，适用于基本类型的流，返回流中所有元素的和。
    average()：average()方法用于计算流中元素的平均值。它是一个终端操作，适用于基本类型的流，返回流中元素的平均值。
    max()、min()：max()和min()方法分别用于找到流中的最大值和最小值。它们是终端操作，适用于基本类型的流，返回流中的最大值和最小值。
    summaryStatistics()：summaryStatistics()方法用于获取流中元素的统计信息，如元素的个数、总和、平均值、最大值和最小值。它是一个终端操作，适用于基本类型的流，返回一个IntSummaryStatistics、LongSummaryStatistics或DoubleSummaryStatistics对象。
    boxed()：boxed()方法用于将基本类型流转换为对应的包装类型流。它可以在使用基本类型流的中间操作后，将流转换为引用类型流进行后续操作。

以下是这些类中一些值得学习的方面：

基本类型流的处理：IntPipeline、LongPipeline和DoublePipeline类提供了针对基本类型的流数据进行处理的特定操作。它们通过使用基本类型的特定方法和优化技巧，可以更高效地处理相应类型的流数据。学习这些类可以了解基本类型流操作的具体实现和优化策略。
    特定类型的中间操作和终端操作：这些类提供了特定于基本类型的中间操作和终端操作。例如，IntPipeline类提供了int类型的filter、map、reduce等操作方法。学习这些特定类型的操作可以帮助你更方便地处理基本类型的流数据，提高代码的可读性和性能。
    自动装箱和拆箱的优化：在处理基本类型流数据时，IntPipeline、LongPipeline和DoublePipeline类避免了自动装箱和拆箱的开销。这些类直接操作基本类型数据，避免了装箱和拆箱的性能损失，提高了代码的执行效率。学习这些优化技巧可以帮助你更好地处理基本类型的流操作。
    并行流的支持：这些类支持并行流的操作，可以通过调用parallel()方法将顺序流转换为并行流，以提高处理效率。并行流操作可以在多核处理器上并行执行，充分利用计算资源。学习并行流的使用可以应对大数据量和高性能需求的场景。
    延迟计算和惰性求值：这些类也支持延迟计算和惰性求值的特性，中间操作不会立即执行，只有在终端操作被调用时才会进行实际的计算。这种特性可以避免不必要的计算，提高代码的执行效率。

通过学习IntPipeline、LongPipeline和DoublePipeline类，可以深入了解基本类型流操作的实现细节和优化策略。此外，还可以学习特定类型的中间操作和终端操作，以及并行流的支持，来更好地处理基本类型的流数据，并优化代码的性能。

### StreamSupport类：StreamSupport提供了创建和操作流的工具方法。它包含了一些静态方法，如stream()、parallelStream()等，用于创建并行流和自定义流。 ###

StreamSupport类提供了一些常用的方法，用于创建和操作流。以下是其中一些常用的方法值得学习：

stream()：stream()方法用于创建一个顺序流。它接受一个Spliterator和一个boolean参数，分别用于指定流的元素迭代器和并行性。这个方法常用于将其他数据源转换为流对象进行处理。
    parallelStream()：parallelStream()方法用于创建一个并行流。它接受一个Spliterator和一个boolean参数，分别用于指定流的元素迭代器和并行性。并行流可以在多个线程上并行处理元素，适用于需要并行计算的场景。
    spliterator()：spliterator()方法用于创建一个Spliterator对象。它接受一个Iterable对象作为参数，返回一个用于遍历和划分流元素的Spliterator实现。这个方法常用于自定义数据结构的流化操作。
    concat()：concat()方法用于合并两个流。它接受两个Stream对象作为参数，返回一个新的Stream对象，包含了两个流中的所有元素。这个方法常用于合并多个数据源的流对象。
    of()：of()方法用于创建一个包含指定元素的流。它接受一个可变参数，将参数中的元素作为流的元素。这个方法常用于将一组元素转换为流对象。
    builder()：builder()方法用于创建一个Stream.Builder对象，用于构建流。Builder对象可以通过add()方法添加元素，并最终调用build()方法生成对应的流对象。这个方法常用于动态构建流对象。

StreamSupport类是Java中提供的一个辅助类，用于创建和操作流的工具方法。以下是StreamSupport类中一些值得学习的方面：

创建流的工具方法：StreamSupport类提供了stream()和parallelStream()等静态方法，用于创建顺序流和并行流。这些方法接受Spliterator和boolean参数，可以根据需要创建自定义的流。学习这些工具方法可以帮助你根据具体需求创建适合的流对象。
    Spliterator接口的应用：StreamSupport类的方法接受Spliterator参数，Spliterator是用于遍历和划分流元素的迭代器。学习Spliterator接口的使用可以帮助你实现自定义的Spliterator，从而创建适合特定数据源的流对象。
    并行流的支持：StreamSupport类提供了parallelStream()方法，用于创建并行流。并行流可以充分利用多核处理能力来提高性能。学习并行流的创建和使用可以在处理大数据集和高性能需求的场景下，提供更快速的数据处理能力。
    自定义流的创建：StreamSupport类的方法允许你根据具体需求创建自定义的流对象。你可以使用自定义的Spliterator实现，指定流的遍历和划分逻辑，以及其他定制化的流操作。学习自定义流的创建可以帮助你适应不同的数据源和处理需求。
    异步流的支持：StreamSupport类还提供了一些方法用于创建异步流。异步流可以在后台线程上并行处理数据，从而提高处理效率。学习异步流的使用可以在需要异步处理数据的场景下，提供更好的并发和响应能力。

通过学习StreamSupport类，可以掌握创建自定义流的技巧和方法，了解Spliterator的应用和实现方式，以及并行流和异步流的使用。这些知识可以更好地利用StreamSupport类提供的工具方法，创建和操作适合具体需求的流对象。