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java的Stream?API終端操作示例分析

發布時間:2022-03-17 09:05:39 來源:億速云 閱讀:143 作者:iii 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹“java的Stream API終端操作示例分析”,在日常操作中,相信很多人在java的Stream API終端操作示例分析問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”java的Stream API終端操作示例分析”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

    一、Java Stream管道數據處理操作

    在本號之前寫過的文章中,曾經給大家介紹過 Java Stream管道流是用于簡化集合類元素處理的java API。在使用的過程中分為三個階段。在開始本文之前,我覺得仍然需要給一些新朋友介紹一下這三個階段,如圖:

    java的Stream?API終端操作示例分析

    • 第一階段(圖中藍色):將集合、數組、或行文本文件轉換為java Stream管道流

    • 第二階段(圖中虛線部分):管道流式數據處理操作,處理管道中的每一個元素。上一個管道中的輸出元素作為下一個管道的輸入元素。

    • 第三階段(圖中綠色):管道流結果處理操作,也就是本文的將介紹的核心內容。

    在開始學習之前,仍然有必要回顧一下我們之前給大家講過的一個例子:

    List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");
    List<String> list = nameStrs.stream()
            .filter(s -> s.startsWith("L"))
            .map(String::toUpperCase)
            .sorted()
            .collect(toList());
    System.out.println(list);

    首先使用stream()方法將字符串List轉換為管道流Stream

    然后進行管道數據處理操作,先用fliter函數過濾所有大寫L開頭的字符串,然后將管道中的字符串轉換為大寫字母toUpperCase,然后調用sorted方法排序。這些API的用法在本號之前的文章有介紹過。其中還使用到了lambda表達式和函數引用。

    最后使用collect函數進行結果處理,將java Stream管道流轉換為List。最終list的輸出結果是:[LEMUR, LION]

    如果你不使用java Stream管道流的話,想一想你需要多少行代碼完成上面的功能呢?回到正題,這篇文章就是要給大家介紹第三階段:對管道流處理結果都可以做哪些操作呢?下面開始吧!

    二、ForEach和ForEachOrdered

    如果我們只是希望將Stream管道流的處理結果打印出來,而不是進行類型轉換,我們就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。

    Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
            .parallel()
            .forEach(System.out::println);
    Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
            .parallel()
            .forEachOrdered(System.out::println);

    parallel()函數表示對管道中的元素進行并行處理,而不是串行處理,這樣處理速度更快。但是這樣就有可能導致管道流中后面的元素先處理,前面的元素后處理,也就是元素的順序無法保證

    forEachOrdered從名字上看就可以理解,雖然在數據處理順序上可能無法保障,但是forEachOrdered方法可以在元素輸出的順序上保證與元素進入管道流的順序一致。也就是下面的樣子(forEach方法則無法保證這個順序):

    Monkey
    Lion
    Giraffe
    Lemur
    Lion

    三、元素的收集collect

    java Stream 最常見的用法就是:一將集合類轉換成管道流,二對管道流數據處理,三將管道流處理結果在轉換成集合類。那么collect()方法就為我們提供了這樣的功能:將管道流處理結果在轉換成集合類。

    3.1.收集為Set

    通過Collectors.toSet()方法收集Stream的處理結果,將所有元素收集到Set集合中。

    Set<String> collectToSet = Stream.of(
       "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
    ) 
    .collect(Collectors.toSet());
    //最終collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur],注意Set會去重。

    3.2.收集到List

    同樣,可以將元素收集到List使用toList()收集器中。

    List<String> collectToList = Stream.of(
       "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
    ).collect(Collectors.toList());
    
    // 最終collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

    3.3.通用的收集方式

    上面為大家介紹的元素收集方式,都是專用的。比如使用Collectors.toSet()收集為Set類型集合;使用Collectors.toList()收集為List類型集合。那么,有沒有一種比較通用的數據元素收集方式,將數據收集為任意的Collection接口子類型。 所以,這里就像大家介紹一種通用的元素收集方式,你可以將數據元素收集到任意的Collection類型:即向所需Collection類型提供構造函數的方式。

    LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of(
       "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
    ).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
    //最終collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

    注意:代碼中使用了LinkedList::new,實際是調用LinkedList的構造函數,將元素收集到Linked List。當然你還可以使用諸如LinkedHashSet::newPriorityQueue::new將數據元素收集為其他的集合類型,這樣就比較通用了。

    3.4.收集到Array

    通過toArray(String[]::new)方法收集Stream的處理結果,將所有元素收集到字符串數組中。

    String[] toArray = Stream.of(
       "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
    ) .toArray(String[]::new);
    //最終toArray字符串數組中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

    3.5.收集到Map

    使用Collectors.toMap()方法將數據元素收集到Map里面,但是出現一個問題:那就是管道中的元素是作為key,還是作為value。我們用到了一個Function.identity()方法,該方法很簡單就是返回一個“ t -> t ”(輸入就是輸出的lambda表達式)。另外使用管道流處理函數distinct()來確保Map鍵值的唯一性。

    Map<String, Integer> toMap = Stream.of(
        "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
    )
    .distinct()
    .collect(Collectors.toMap(
           Function.identity(),   //元素輸入就是輸出,作為key
           s -> (int) s.chars().distinct().count()// 輸入元素的不同的字母個數,作為value
    ));
    // 最終toMap的結果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}

    3.6.分組收集groupingBy

    Collectors.groupingBy用來實現元素的分組收集,下面的代碼演示如何根據首字母將不同的數據元素收集到不同的List,并封裝為Map。

    Map<Character, List<String>> groupingByList =  Stream.of(
        "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
    )
    .collect(Collectors.groupingBy(
           s -> s.charAt(0) ,  //根據元素首字母分組,相同的在一組
           // counting()        // 加上這一行代碼可以實現分組統計
    ));
    // 最終groupingByList內的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}
    //如果加上counting() ,結果是:  {G=1, L=3, M=1}

    這是該過程的說明:groupingBy第一個參數作為分組條件,第二個參數是子收集器。

    四、其他常用方法

    boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);
    // 判斷管道中是否包含2,結果是: true
    long nrOfAnimals = Stream.of(
        "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"
    ).count();
    // 管道中元素數據總計結果nrOfAnimals: 4
    int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();
    // 管道中元素數據累加結果sum: 6
    OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();
    //管道中元素數據平均值average: OptionalDouble[2.0]
    int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);
    //管道中元素數據最大值max: 3
    IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();
    // 全面的統計結果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}

    到此,關于“java的Stream API終端操作示例分析”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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