java 8 流Stream 的简单认识

Stream 允许我们以声明的方式处理数据。

简介

  • 在 Java 中,集合和数组是两种常见的数据结构
  • 类似于 SQL 语句从数据库查询数据的形式,Stream 提供了对 Java 集合操作和表示的高度抽象。
  • 要处理的元素集合被视为流,在流水线中进行传输。并可在流水线各节点处理这些元素,例如过滤,排序和聚合。

特点

  • 不占用空间。Stream 只是数据源的视图,表现形式可以是数组、容器或者I/O通道。
  • 流操作数据源,不会改变数据源。 例如: 过滤Stream后不会删除过滤的元素,而是生成一个新的不包含过滤元素的Stream
  • 懒加载。 对Stream的操作只有在需要的时候才会执行。
  • 不可重复消费。 在流的生命周期中,元素仅能被访问一次。

操作

 流的创建

  • 集合创建
        List<String> list = Arrays.asList("Hello", "Word", "!");
        Stream<String> stream = list.stream();
    
  • Stream自带的方法
       Stream<String> streams = Stream.of("Hello", "Word", "!");
    

 中间操作

  • 多个中间操作组合形成流水线,中间操作返回的是一个新的Stream.
  • filter
       System.out.println(streams.stream().filter((e) -> "Hello".equals(e)));
       strings.stream().filter(e -> !e.isEmpty()).forEach(System.out::println);
    
  • 映射
    • map(Function<T, R> f):接收一个函数作为参数,该函数会被应用到流中的每个元素上,并将其映射成一个新的元素。
    • flatMap(Function<T, Stream> mapper):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
         List<String> numbers = Arrays.asList("a","b");
         numbers.stream().map(i -> i + i).forEach(System.out::println);
         Stream<List<String>> stream2 = Stream.of(Arrays.asList("H","E"), Arrays.asList("L", "L", "O"));
         stream2.flatMap(list -> list.stream()).forEach(System.out::println);
      
  • limit/skip
    • limit 返回 Stream 中的前 N 个元素。skip 舍弃 Stream 中的前 N 个元素。
         List<String> numbers = Arrays.asList("a","b");
         numbers.stream().limit(1).forEach(System.out::println);
         numbers.stream().skip(1).forEach(System.out::println);
    
  • 排序
    • sorted():自然排序使用Comparable的int compareTo(T o)方法
    • sorted(Comparator com):定制排序使用Comparator的int compare(T o1, T o2)方法
        List<String> numbers = Arrays.asList("b","a");
        numbers.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        numbers.stream().sorted((x,y) -> y.compareTo(x)).forEach(System.out::println);
    
  • distinct
    • 去重
        List<String> numbers = Arrays.asList("b","a","b");
        numbers.stream().distinct().forEach(System.out::println);
    
  • reduce
    • 累加
        System.out.println("=====reduce:将流中元素反复结合起来,得到一个值==========");
        Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, x -> x+1).limit(200);
        //stream.forEach(System.out::println);
        Integer sum = stream.reduce(10,(x,y)-> x+y);
        System.out.println(sum);
    

 终端操作

  • 返回值不为Stream 的为终端操作(立即求值),终端操作不支持链式调用,会触发实际计算
  • 执行过末端操作以后,Stream 不可再次使用,且不允许执行任何中间操作。
  • forEach
    • 遍历
      List<String> numbers = Arrays.asList("b","a","b");
      numbers.stream().forEach(System.out::println);
    
  • count
    • 统计个数
      List<String> numbers = Arrays.asList("b","a");
      numbers.stream().count();
    
  • collect
    • 组合,返回对应的类型,包括list,set,treeset ,map 等
      List<String> numbers = Arrays.asList("b","a");
      numbers = numbers.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
     List<lambdaDemo> lambdaDemos = Arrays.asList(new lambdaDemo("zhang","bing",1),
              new lambdaDemo("li","hua",2));
      Map<Integer,String> maps = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.toMap(lambdaDemo::getAge,lambdaDemo::getName));
      System.out.println(maps);
      //以年龄为唯一值,
      public static  Map<Integer,lambdaDemo> check(List<lambdaDemo> lambdaDemos){
          return   lambdaDemos.stream().collect(Collectors.toMap(lambdaDemo::getAge, Function.identity(),
                  (existing, replacement) -> existing));
      }
    
  • 分组和分区
    • Collectors.groupingBy()对元素做group操作。
    • Collectors.partitioningBy()对元素进行二分区操作。
        public static  void test9() {
            List<lambdaDemo> lambdaDemos = Arrays.asList(new lambdaDemo("zhang","黑人",65),
                    new lambdaDemo("li","黑人",40),
                    new lambdaDemo("liu","白人",40));
            System.out.println("=======根据人的肤色进行分组==========================");
            Map<String, List<lambdaDemo>> map = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.groupingBy(lambdaDemo::getName));
            System.out.println(map);
            System.out.println("=======根据人的年龄范围多级分组==========================");
            Map<Integer, Map<String, List<lambdaDemo>>> map2 = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.groupingBy(lambdaDemo::getAge,
                    Collectors.groupingBy(
                       ( p ) -> {
                            if ( p.getAge() > 60 ) {
                                return "老年人";
                            } else {
                                return "年轻人";
                            }
                       }
                    )
            ));
            System.out.println(map2);
        }
        public static void test10()  {
            List<lambdaDemo> lambdaDemos = Arrays.asList(new lambdaDemo("zhang","黑人",60),
                    new lambdaDemo("li","黑人",2),
                    new lambdaDemo("liu","白人",3));
            System.out.println("========根据人的年龄是否大于40进行分区========================");
            Map<Boolean, List<lambdaDemo>> map = lambdaDemos.stream().collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 40));
            System.out.println(map);
        }
    

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