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隨著Java的發展，越來越多的企業開始使用JDK1.8 版本。JDK1.8 是自 JDK1.5之后最重要的版本，這個版本包含語言、編譯器、庫、工具、JVM等方面的十多個新特性。本次文章將著重學習Stream。
Stream 是JDK1.8 中處理集合的關鍵抽象概念，Lambda 和 Stream 是JDK1.8新增的函數式編程最有亮點的特性了，它可以指定你希望對集合進行的操作，可以執行非常復雜的查找、過濾和映射數據等操作。使用Stream API 對集合數據進行操作，就類似于使用SQL執行的數據庫查詢。Stream 使用一種類似用 SQL 語句從數據庫查詢數據的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象。Stream API可以極大提高Java程序員的生產力，讓程序員寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。
這種風格將要處理的元素集合看作一種流， 流在管道中傳輸， 并且可以在管道的節點上進行處理， 比如篩選， 排序，聚合等。
元素流在管道中經過中間操作（intermediate operation）的處理，最后由最終操作(terminal operation)得到前面處理的結果。
+--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+ | stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect| +--------------------+ +------+ +------+ +---+ +-------+
簡而言之，Stream API提供了一種高效且易于使用的處理數據的方式。
1.Stream（流）是一個來自數據源的元素隊列并支持聚合操作。
2.和以前的Collection操作不同， Stream操作還有兩個基礎的特征：
特點：
1.Stream 不是數據結構，不會保存數據。
2.Stream 不會修改原來的數據源，它會將操作后的數據保存到另外一個對象中。（保留意見：畢竟peek方法可以修改流中元素）
3.惰性求值，流在中間處理過程中，只是對操作進行了記錄，并不會立即執行，需要等到執行終止操作的時候才會進行實際的計算。
Stream 操作分為中間操作或者終止操作兩種，終止操作返回一特定類型的計算結果，而中間操作返回Stream本身，Stream 的操作類型具體分類如下：
解釋：
使用Stream流分為三步。
創建Stream
一個數據源(如：集合、數組)，獲取一個Stream流。
中間操作
一個中間操作鏈，對數據源(如：集合、數組)的數據進行處理。
終止操作
一個終止操作，執行中間操作鏈，并產生一個計算結果。
中間操作
filter： 過濾流，過濾流中的元素，返回一個符合條件的Stream
map： 轉換流，將一種類型的流轉換為另外一種流。（mapToInt、mapToLong、mapToDouble 返回int、long、double基本類型對應的Stream）
flatMap：簡單的說，就是一個或多個流合并成一個新流。（flatMapToInt、flatMapToLong、flatMapToDouble 返回對應的IntStream、LongStream、DoubleStream流。）
distinct： 返回去重的Stream。
sorted： 返回一個排序的Stream。
peek： 主要用來查看流中元素的數據狀態。
limit： 返回前n個元素數據組成的Stream。屬于短路操作
skip： 返回第n個元素后面數據組成的Stream。
結束操作
forEach： 循環操作Stream中數據。
toArray： 返回流中元素對應的數組對象。
reduce： 聚合操作，用來做統計。
collect： 聚合操作，封裝目標數據。
min、max、count： 聚合操作，最小值，最大值，總數量。
anyMatch： 短路操作，有一個符合條件返回true。
allMatch： 所有數據都符合條件返回true。
noneMatch： 所有數據都不符合條件返回true。
findFirst： 短路操作，獲取第一個元素。
findAny： 短路操作，獲取任一元素。
forEachOrdered： 暗元素順序執行循環操作。
在 Java 8 中, 集合接口有兩個方法來生成流：
/**
* stream，獲取各種集合的stream流
*/
@Test
public void testCollectionStream(){
//List集合
List<String> stringList = new ArrayList<>();
//Set集合
Set<String> stringSet = new HashSet<>();
//Map集合
Map<String,Object> stringObjectMap = new HashMap<>();
//數組
String[] stringArray = {"張三三","李四","王五","王五","趙八",};
//通過list獲取stream流
Stream<String> streamList = stringList.stream();
//通過set獲取stream流
Stream<String> streamSet = stringSet.stream();
//通過map獲取stream流
Stream<String> streamMap = stringObjectMap.keySet().stream();
//通過array獲取stream流
Stream<String> streamArray1 = Stream.of(stringArray);
}
@Test
public void testCollectionStream(){
// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String[] strArray = new String[]{"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();
}
關于Stream的常見操作方式，主要分為兩大類： 中間操作和終止操作 ，接下來就通過這兩大分類，講解下具體的語法用法。
1.1 篩選過濾
filter：過濾流中的某些元素
/**
* filter 方法 ， 返回符合過濾條件的值
*/
@Test
public void testFilter() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.stream().filter(e -> e.contains("張")).forEach(System.out::println);
}
或
filter多個過濾篩選條件
/**
* list集合stream流式操作
*/
@Test
public void testStreamList() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.stream().filter(e -> e.startsWith("張")) //過濾所有姓張的人
.filter(e -> e.length() == 3) //過濾所有姓名是3個字的人
.forEach(System.out::println); //遍歷打印,System.out::println表明System.out調用println打印方法
}
limit(n)：獲取前n個元素
/**
* limit 方法 ，返回前n個元素數據值組成的Stream。
*/
@Test
public void testLimit() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println); //取前3個
}
skip(n)：跳過n元素，配合limit(n)可實現分頁
/**
* skip方法 ，跳過前n個元素的中間流操作，返回剩下的值。
*/
@Test
public void testSkip() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
//list.stream().skip(3).forEach(System.out::println); //跳過前3個
list.stream().skip(3).limit(2).forEach(System.out::println); //skip+limit實現分頁
}
distinct：通過流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重復元素
/**
* distinct， 返回去重的Stream
*/
@Test
public void testDistinct() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
}
1.2 排序
sorted()：自然排序，流中元素需實現Comparable接口
/**
* sorted: 返回一個排序的Stream
*/
@Test
public void testSorted() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
list.stream().distinct().sorted().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
}
sorted(Comparator com)：定制排序，自定義Comparator排序器
1.3 映射
map：接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素。
/**
* 遍歷map集合，截取substring(2)開始的值
*/
@Test
public void testMap() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
Stream<String> stream = list.stream().map(e -> e.substring(2));
stream.forEach(System.out::println);
}
forEach：ForEach流式遍歷集合
/**
* forEach， ForEach流式遍歷list集合
*/
@Test
public void testForEach() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.stream().forEach(System.out::println);
}
2.1 匹配、聚合操作
allMatch：接收一個 Predicate 函數，當流中每個元素都符合該斷言時才返回true，否則返回false
/**
* allMatch：接收一個 Predicate 函數，當流中每個元素都符合該斷言時才返回true，否則返回false
*/
@Test
public void testAllMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream()
.allMatch(e -> list.size() > 8);
System.out.println("b = " + b);
}
noneMatch：接收一個 Predicate 函數，當流中每個元素都不符合該斷言時才返回true，否則返回false
/**
* noneMatch: 接收一個 Predicate 函數，當流中每個元素都不符合該斷言時才返回true，否則返回false
*/
@Test
public void testNoneMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream().noneMatch(e->e.equals("張三"));
System.out.println("b = " + b);
}
anyMatch：接收一個 Predicate 函數，只要流中有一個元素滿足該斷言則返回true，否則返回false
/**
* anyMatch：接收一個 Predicate 函數，只要流中有一個元素滿足該斷言則返回true，否則返回false
*/
@Test
public void testAnyMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream().anyMatch(e -> e.equals("王二麻子"));
System.out.println("b = " + b);
}
findFirst：返回流中第一個元素
/**
* findFirst：返回流中第一個元素
*/
@Test
public void testFindFirsth() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
Optional<String> first = list.stream().findFirst();
System.out.println("first = " + first.get());
}
findAny：返回流中的任意元素
/**
* findAny：返回流中第一個元素
*/
@Test
public void testFindAny() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
Optional<String> any = list.stream().findAny();
System.out.println("any = " + any.get());
}
count：返回流中元素的總個數
/**
* count，獲取List集合的長度
*/
@Test
public void testCount() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
long count = list.stream().count();
System.out.println("count = " + count);
int size = list.size();
System.out.println("size = " + size);
}
2.2 Collector 工具庫：Collectors
Collectors
Student s1 = new Student("aa", 10,1);
Student s2 = new Student("bb", 20,2);
Student s3 = new Student("cc", 10,3);
List<Student> list = Arrays.asList(s1, s2, s3);
//裝成list
List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10]
//轉成set
Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10]
//轉成map,注:key不能相同，否則報錯
Map<String, Integer> studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10}
//字符串分隔符連接
String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)
//聚合操作
//1.學生總數
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3
//2.最大年齡 (最小的minBy同理)
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20
//3.所有人的年齡
Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40
//4.平均年齡
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334
// 帶上以上所有方法
DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
//分組
Map<Integer, List<Student>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
//多重分組,先根據類型分再根據年齡分
Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
//分區
//分成兩部分，一部分大于10歲，一部分小于等于10歲
Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
//規約
Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40
為了方便小伙伴們看到這篇博客時，學習的更加輕松，這里貼出源碼，小伙伴們學習是可貼到IDEA運行查看Stream過濾篩選的結果，以此對Stream的流式操作更加熟悉。
package com.java8.example.chapter3;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
/**
* @desc: Stream流式操作
* @author: cao_wencao
* @date: 2020-09-17 15:24
*/
public class TestStreamList {
/**
* list集合stream流式操作
*/
@Test
public void testStreamList() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.stream().filter(e -> e.startsWith("張")) //過濾所有姓張的人
.filter(e -> e.length() == 3) //過濾所有姓名是3個字的人
.forEach(System.out::println); //遍歷打印,System.out::println表明System.out調用println打印方法
}
/**
* stream，獲取各種集合的stream流
*/
@Test
public void testCollectionStream() {
List<String> stringList = new ArrayList<>();
Set<String> stringSet = new HashSet<>();
Map<String, Object> stringObjectMap = new HashMap<>();
String[] stringArray = {"張三三", "李四", "王五", "王五", "趙八",};
//通過list獲取stream流
Stream<String> streamList = stringList.stream();
//通過set獲取stream流
Stream<String> streamSet = stringSet.stream();
//通過map獲取stream流
Stream<String> streamMap = stringObjectMap.keySet().stream();
//通過array獲取stream流
Stream<String> streamArray1 = Stream.of(stringArray);
}
/**
* forEach， ForEach流式遍歷list集合
*/
@Test
public void testForEach() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.stream().forEach(System.out::println);
}
/**
* filter 方法 ， 返回符合過濾條件的值
*/
@Test
public void testFilter() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.stream().filter(e -> e.contains("張")).forEach(System.out::println);
}
/**
* 遍歷map集合，截取substring(2)開始的值
*/
@Test
public void testMap() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
Stream<String> stream = list.stream().map(e -> e.substring(2));
stream.forEach(System.out::println);
}
/**
* count，獲取List集合的長度
*/
@Test
public void testCount() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
long count = list.stream().count();
System.out.println("count = " + count);
int size = list.size();
System.out.println("size = " + size);
}
/**
* limit 方法 ，返回前n個元素數據值組成的Stream。
*/
@Test
public void testLimit() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println); //取前3個
}
/**
* skip方法 ，跳過前n個元素的中間流操作，返回剩下的值。
*/
@Test
public void testSkip() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
//list.stream().skip(3).forEach(System.out::println); //跳過前3個
list.stream().skip(3).limit(2).forEach(System.out::println); //skip+limit實現分頁
}
/**
* collect，將流轉化為集合
*/
@Test
public void testCollect() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
List<String> collect = list.stream().skip(3).limit(2).collect(Collectors.toList());
collect.forEach(System.out::println);
}
/**
* distinct， 返回去重的Stream
*/
@Test
public void testDistinct() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
}
/**
* sorted: 返回一個排序的Stream
*/
@Test
public void testSorted() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
list.stream().distinct().sorted().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
}
/**
* anyMatch：接收一個 Predicate 函數，只要流中有一個元素滿足該斷言則返回true，否則返回false
*/
@Test
public void testAnyMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream().anyMatch(e -> e.equals("王二麻子"));
System.out.println("b = " + b);
}
/**
* noneMatch: 接收一個 Predicate 函數，當流中每個元素都不符合該斷言時才返回true，否則返回false
*/
@Test
public void testNoneMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream().noneMatch(e->e.equals("張三"));
System.out.println("b = " + b);
}
/**
* allMatch：接收一個 Predicate 函數，當流中每個元素都符合該斷言時才返回true，否則返回false
*/
@Test
public void testAllMatch() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
boolean b = list.stream()
.allMatch(e -> list.size() > 8);
System.out.println("b = " + b);
}
/**
* findFirst：返回流中第一個元素
*/
@Test
public void testFindFirsth() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
Optional<String> first = list.stream().findFirst();
System.out.println("first = " + first.get());
}
/**
* findAny：返回流中第一個元素
*/
@Test
public void testFindAny() {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("張三三");
list.add("李四");
list.add("李四");
list.add("王五");
list.add("王五");
list.add("孫七");
list.add("趙八");
list.add("王二麻子");
Optional<String> any = list.stream().findAny();
System.out.println("any = " + any.get());
}
/**
* max：返回流中元素最大值
*/
@Test
public void testMax() {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(11);
list.add(22);
list.add(33);
list.add(44);
list.add(55);
list.add(66);
list.add(77);
list.add(88);
Integer integer = list.stream().max(Integer::compareTo).get();
System.out.println("integer = " + integer);
}
/**
* min：返回流中元素最小值
*/
@Test
public void testMin() {
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(11);
list.add(22);
list.add(33);
list.add(44);
list.add(55);
list.add(66);
list.add(77);
list.add(88);
Integer integer = list.stream().min(Integer::compareTo).get();
System.out.println("integer = " + integer);
list.stream().limit(1).limit(2).distinct().skip(3).filter(f -> f.equals(55)).forEach(System.out::println);
}
}
總結
以上就是對于JDK1.8中Stream流式計算的一個簡單介紹，關于JDK1.8中的新特性，用法遠遠不止這些，這篇文章只作為一個簡單的入門使用，更多相關Java8 Stream流式操作內容請搜索億速云以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持億速云！
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