java - jdk1.8 Stream 流

1. 什么是 Stream？

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

1. 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
2.  终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

• stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
• stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
• stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

Stream可以通过集合数组创建。1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1, 3, 5, 7, 9);

Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 1).limit(2);
stream2.forEach(System.out::println);

Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(4);
stream3.forEach(System.out::println);

输出结果：

0
1
0.6220121465864062
0.1464731665733099
0.668480374423333
0.9560260819504669

stream和parallelStream的简单区分： 

stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。
更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类

2. 案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

import lombok.Data;

@Data
class Person {
　　private String name; // 姓名
　　private int salary; // 薪资
　　private int age; // 年龄
　　private String sex; //性别
　　private String area; // 地区
}

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

    

public void test03(){
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 2, 4);
        // 遍历输出符合条件的元素
        list.stream().filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
        // 匹配第一个
        Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 7).findFirst();
        // 匹配任意（适用于并行流）
        Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 7).findAny();
        // 是否包含符合特定条件的元素
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 7);
    }

3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

案例一：筛选出Integer集合中大于6的元素，并打印出来

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(4, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
    Stream<Integer> stream = list.stream();
    stream.filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
  }
}

预期结果：

7 8 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。 形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

    List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);
  }
}

运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");

    Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
    System.out.println("最长的字符串：" + max.get());
  }
}

输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);

    // 自然排序
    Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
    // 自定义排序
    Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
      @Override
      public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o1.compareTo(o2);
      }
    });
    System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
    System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
  }
}

输出结果：

自然排序的最大值：11
自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));

    Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
    System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());
  }
}

输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);

    long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
    System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
  }
}

输出结果：

list中大于6的元素个数：4