JAVA 8 新特性Stream API

ゝ一纸荒年。 2024-04-20 12:26 195阅读 0赞

一、Stream API 概念

Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这 是目前为止对Java类库最好的补充,因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。 使用 Stream API 对集合数据进行操作,就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。 也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

二、为何使用Stream API

Stream 和 Collection 集合的区别:

Collection 是一种静态的内存数据结构;主要面向内存,存储在内存中

Stream 是有关计算的。主要是面向 CPU,通过 CPU 实现计算

三、什么是 Stream

Stream是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。

“集合讲的是数据,Stream讲的是计算!”

注意:

①Stream 自己不会存储元素。

②Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。

③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

四、Stream 操作步骤

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1、创建 Stream

一个数据源(如:集合、数组),获取一个流

方式一:通过集合 (Collection接口扩展)

Java8 中的 Collection 接口被扩展,提供了两个获取流的方法:

  1. default Stream stream() : 返回一个顺序流
  2. default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

查看源码:

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  1. @Test
  2. public void test1() {
  3. //集合数据
  4. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  5. //返回一个顺序流
  6. Stream<Student> sstus = lists.stream();
  7. System.out.println(sstus);
  8. //返回一个并行流
  9. Stream<Student> pstus=lists.parallelStream();
  10. System.out.println(pstus);
  11. }

方式二:通过数组 (Arrays数组)

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流:

static Stream stream(T[] array): 返回一个流

重载形式,能够处理对应基本类型的数组:

  1. public static IntStream stream(int[] array)
  2. public static LongStream stream(long[] array)
  3. public static DoubleStream stream(double[] array)

查看源码:

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  1. @Test
  2. public void test2() {
  3. //public static LongStream stream(long[] array)
  4. long[] longs = new long[]{199934, 4678888, 235667};
  5. LongStream lss = Arrays.stream(longs);
  6. System.out.println(lss);
  7. //public static <T> Stream<T> stream(T[] array) 返回一个流
  8. Student stu1 = new Student(1001, "mike");
  9. Student stu2 = new Student(1002, "peter");
  10. Student[] stus = new Student[]{stu1, stu2};
  11. Stream<Student> sstus = Arrays.stream(stus);
  12. System.out.println(sstus);
  13. }

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方式三:通过Stream的of() (Stream类)

调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个 流。它可以接收任意数量的参数。

public static Stream of(T… values) : 返回一个流

查看源码:

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  1. @Test
  2. public void test3(){
  3. Stream<String> stream = Stream.of("a","b","c","d");
  4. System.out.println(stream);
  5. }

方式四:创建无限流 (Stream类)

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。

迭代 public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)

生成 public static Stream generate(Supplier s)

查看源码:

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  1. @Test
  2. public void test4(){
  3. // 迭代
  4. // public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
  5. //遍历前5个奇数
  6. Stream.iterate(1,i->i+2).limit(5).forEach(System.out::println);
  7. // 生成
  8. // public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
  9. Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println);
  10. }

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2、 Stream中间操作

一个中间操作链,对数据源的数据进行处理

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理!而在终止操作时一次性全 部处理,称为“惰性求值”。

2.1、筛选与切片

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  1. @Test
  2. public void test1() {
  3. //集合数据
  4. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  5. //顺序流(注意只能使用一次,会自动关闭)
  6. Stream<Student> stream=lists.stream();
  7. System.out.println("***********filter(Predicate p)——接收 Lambda**********************");
  8. //(1)filter(Predicate p)——接收 Lambda ,从流中排除某些元素。
  9. //过滤年龄大于30的学生信息
  10. lists.stream().filter(i->i.getAge()>30).forEach(System.out::println);
  11. System.out.println("\n***********limit(n)——截断流*************************************");
  12. //(2) limit(n)——截断流,使其元素不超过给定数量。
  13. //显示前3条学生信息
  14. lists.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
  15. System.out.println("\n**********skip(n) —— 跳过**************************************");
  16. //(3) 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
  17. //跳过前5条学生信息
  18. lists.stream().skip(5).forEach(System.out::println);
  19. System.out.println("\n**********distinct()——筛选**************************************");
  20. //(4)distinct()——筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
  21. //筛选重复的数据
  22. lists.add(new Student(1001, "张三", 34, 6000.38));
  23. lists.add(new Student(1001, "张三", 34, 6000.38));
  24. lists.add(new Student(1001, "张三", 34, 6000.38));
  25. lists.stream().distinct().forEach(System.out::println);
  26. }

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2.2、映 射

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  1. @Test
  2. public void test2(){
  3. //集合数据
  4. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  5. //(1) map(Function f)——接收一个函数作为参数,将元素转换成其他形式或提取信息,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。
  6. //获取每一个姓名
  7. Stream<String> namesStream = lists.stream().map(Student::getName);
  8. //显示姓名长度大于2的学生信息
  9. namesStream.filter(i->i.length()>2).forEach(System.out::println);
  10. //(2)flatMap(Function f)——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。
  11. Stream<List<String>> stream2 = Stream.of(Arrays.asList("B","Y","E"), Arrays.asList("B", "Y", "E"));
  12. stream2.flatMap(i -> i.stream()).forEach(System.out::println);
  13. }

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2.3、排序

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  1. @Test
  2. public void test3() {
  3. //(1) sorted()——自然排序
  4. List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 36, 0, -2, 7);
  5. list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
  6. // (2) sorted(Comparator com)——定制排序
  7. //集合数据
  8. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  9. //根据年龄升序排序
  10. lists.stream().sorted((s1,s2)->{
  11. return Integer.compare(s1.getAge(),s2.getAge());
  12. }).forEach(System.out::println);
  13. }

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3、Stream终止操作(终端操作)

一旦执行终止操作,就执行中间操作链,并产生结果。之后,不会再被使用。

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,例 如:List、Integer,甚至是 void 。

流进行了终止操作后,不能再次使用。

3.1、匹配与查找

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  1. //1-匹配与查找
  2. @Test
  3. public void test4(){
  4. //集合数据
  5. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  6. // (1) allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
  7. //查找所有的学生年龄都大于26
  8. boolean flag=lists.stream().allMatch(i->i.getAge()>26);
  9. System.out.println(flag);
  10. // (2) anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
  11. //查找学生年龄有大于26
  12. flag=lists.stream().anyMatch(i->i.getAge()>26);
  13. System.out.println(flag);
  14. //(3) noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
  15. //查找学生没有姓“宋”
  16. flag=lists.stream().noneMatch(i->i.getName().startsWith("宋"));
  17. System.out.println(flag);
  18. //(4) findFirst——返回第一个元素
  19. Optional<Student> os=lists.stream().findFirst();
  20. System.out.println(os);
  21. //(5) findAny——返回当前流中的任意元素
  22. Optional<Student> os2=lists.parallelStream().findAny();
  23. System.out.println(os2);
  24. }

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  1. @Test
  2. public void test5(){
  3. //集合数据
  4. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  5. //(1) count——返回流中元素的总个数
  6. long count=lists.stream().filter(i->i.getAge()>26).count();
  7. System.out.println(count);
  8. //(2) max(Comparator c)——返回流中最大值
  9. // 查找最高的余额:
  10. Optional<Student> max=lists.stream().max((s1,s2)->Double.compare(s1.getMoney(),s2.getMoney()));
  11. System.out.println(max);
  12. //(3) min(Comparator c)——返回流中最小值
  13. // 查找最高的余额:
  14. Optional<Student> min=lists.stream().min((s1,s2)->Double.compare(s1.getMoney(),s2.getMoney()));
  15. System.out.println(min);
  16. // (4)forEach(Consumer c)——内部迭代
  17. lists.stream().forEach(System.out::println);
  18. //使用集合的遍历操作
  19. lists.forEach(System.out::println);
  20. }

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3.2、归约

map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式,因 Google 用它来进行网络搜索而出名

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  1. @Test
  2. public void test6() {
  3. // (1) reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T
  4. //生成5个奇数1-9
  5. // Stream.iterate(1,i->i+2).limit(5).forEach(System.out::println);
  6. Stream<Integer> stream1 = Stream.iterate(1, i -> i + 2).limit(5);
  7. // //计算这奇数总和
  8. Integer sum = stream1.reduce(0,Integer::sum);
  9. System.out.println(sum);
  10. // (2) reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional<T>
  11. //计算学生余额总和
  12. //集合数据
  13. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  14. //先找到余额,再计算总和
  15. Optional<Double> oosum= lists.stream().map(s->s.getMoney()).reduce((s1, s2)->s1+s2);
  16. System.out.println(oosum);
  17. }

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3.3、收集

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、 Map)。

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  1. @Test
  2. public void test7(){
  3. // (1) collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现,用于给Stream中元素做汇总的方法
  4. //集合数据
  5. List<Student> lists = StudentDB.getStudents();
  6. // 查找余额大于7000的,结果返回为一个List或Set
  7. List<Student> lls=lists.stream().filter(i->i.getMoney()>7000).collect(Collectors.toList());
  8. lls.forEach(System.out::println);
  9. System.out.println("-----------------------------------");
  10. Set<Student> sets=lists.stream().filter(i->i.getMoney()>8000).collect(Collectors.toSet());
  11. sets.forEach(System.out::println);
  12. //统计学生流的个数
  13. System.out.println("-----------------------------------");
  14. long count=lists.stream().collect(Collectors.counting());
  15. System.out.println("个数:"+count);
  16. //统计学生流的整数的总和,平均值
  17. System.out.println("-----------------------------------");
  18. double sums=lists.stream().collect(Collectors.summingDouble(Student::getMoney));
  19. System.out.println("总和:"+sums);
  20. double avgs=lists.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getMoney));
  21. System.out.println("平均值:"+avgs);
  22. }

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