[java高级]-Stream API说明

1、Stream API说明

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API。
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。

2、为什么要使用Stream API

实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要 Java层面去处理。
Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。

3、什么是 Stream

Stream到底是什么呢？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。

4、Stream 的操作三个步骤

1- 创建 Stream

一个数据源（如：集合、数组），获取一个流

2- 中间操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理

3- 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

stream1

5、创建 Stream

创建 Stream方式一：通过集合

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

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

**创建 Stream方式二：通过数组 **

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：

public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)

创建 Stream方式三：通过Stream的of()

可以调用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

创建 Stream方式四：创建无限流

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)

// 方式四：创建无限流 
@Test public void test4() { 
        // 迭代 // 
        public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final 
        // UnaryOperator<T> f) 
        Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, x -> x + 2); 					stream.limit(10).forEach(System.out::println);
        // 生成 
        // public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s) 
        Stream<Double> stream1 = Stream.generate(Math::random); 					stream1.limit(10).forEach(System.out::println);
}

6、Stream 的中间操作

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”。

6.1-筛选与切片

方法描述

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ，从流中排除些元素
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long 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

6.2-映射

方法	描述
map(Function f)	接收一个函数作为参数，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。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToIntFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。
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

6.3-排序

方法	描述
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator com)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

7、Stream 的终止操作

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。

7.1-匹配与查找

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

7.2-归约

方法	描述
reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional

备注：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。

7.3-收集

方法	描述
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

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)。
另外， Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表：

方法	返回类型	作用
toList	List	把流中元素收集到List
List emps= list.stream().collect(Collectors.toList());
toSet	Set	把流中元素收集到Set
Set emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());
toCollection	Collection	把流中元素收集到创建的集合
Collection emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
counting	Long	计算流中元素的个数
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
summingInt	Integer	对流中元素的整数属性求和
int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
averagingInt	Double	计算流中元素Integer属性的平均值
double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));	IntSummaryStatistics	收集流中Integer属性的统计值。如：平均值
summarizingInt
int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
joining	String	连接流中每个字符串
String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
maxBy	Optional	根据比较器选择最大值
Optionalmax= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
minBy	Optional	根据比较器选择最小值
Optional min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
reducing	归约产生的类型	从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值
int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
collectingAndThen	转换函数返回的类型	包裹另一个收集器，对其结果转换函数
int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
groupingBy	Map<K, List>	根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V
Map<Emp.Status, List> map= list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
partitioningBy	Map<Boolean, List>	根据true或false进行分区
Map<Boolean,List> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

8、代码学习示例

8.1、bean:

Employee.java 实例

package com.atguigu.java2;

/**
 * @author shkstart 邮箱：shkstart@126.com
 */
public class Employee {

	private int id;
	private String name;
	private int age;
	private double salary;

	public int getId() {
		return id;
	}

	public void setId(int id) {
		this.id = id;
	}

	public String getName() {
		return name;
	}

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

	public int getAge() {
		return age;
	}

	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}

	public double getSalary() {
		return salary;
	}

	public void setSalary(double salary) {
		this.salary = salary;
	}

	public Employee() {
		System.out.println("Employee().....");
	}

	public Employee(int id) {
		this.id = id;
		System.out.println("Employee(int id).....");
	}

	public Employee(int id, String name) {
		this.id = id;
		this.name = name;
	}

	public Employee(int id, String name, int age, double salary) {

		this.id = id;
		this.name = name;
		this.age = age;
		this.salary = salary;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "Employee{" + "id=" + id + ", name='" + name + '\'' + ", age=" + age + ", salary=" + salary + '}';
	}

	@Override
	public boolean equals(Object o) {
		if (this == o)
			return true;
		if (o == null || getClass() != o.getClass())
			return false;

		Employee employee = (Employee) o;

		if (id != employee.id)
			return false;
		if (age != employee.age)
			return false;
		if (Double.compare(employee.salary, salary) != 0)
			return false;
		return name != null ? name.equals(employee.name) : employee.name == null;
	}

	@Override
	public int hashCode() {
		int result;
		long temp;
		result = id;
		result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
		result = 31 * result + age;
		temp = Double.doubleToLongBits(salary);
		result = 31 * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
		return result;
	}
}

EmployeeData.java 调用实例的方法

package com.atguigu.java2;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * 提供用于测试的数据
 * 
 * @author shkstart 邮箱：shkstart@126.com
 *
 */
public class EmployeeData {
	
	public static List<Employee> getEmployees(){
		List<Employee> list = new ArrayList<>();
		
		list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
		list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
		list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
		list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
		list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
		list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
		list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
		list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
		
		return list;
	}
	
}

8.2、创建 Stream的四个方法

package com.atguigu.java3;

import com.atguigu.java2.Employee;
import com.atguigu.java2.EmployeeData;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * 1. Stream关注的是对数据的运算，与CPU打交道
 *    集合关注的是数据的存储，与内存打交道
 *
 * 2.
 * 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
 *
 * 3.Stream 执行流程
 * ① Stream的实例化
 * ② 一系列的中间操作（过滤、映射、...)
 * ③ 终止操作
 *
 * 4.说明：
 * 4.1 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
 * 4.2 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
 *
 *
 *  测试Stream的实例化
 *
 * @author shkstart
 * @create 2019 下午 4:25
 */
public class StreamAPITest {

    //创建 Stream方式一：通过集合
    @Test
    public void test1(){
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

//        default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
        Stream<Employee> stream = employees.stream();

//        default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
        Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();

    }

    //创建 Stream方式二：通过数组
    @Test
    public void test2(){
        int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
        //调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
        IntStream stream = Arrays.stream(arr);

        Employee e1 = new Employee(1001,"Tom");
        Employee e2 = new Employee(1002,"Jerry");
        Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
        Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);

    }
    //创建 Stream方式三：通过Stream的of()
    @Test
    public void test3(){

        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

    }

    //创建 Stream方式四：创建无限流
    @Test
    public void test4(){

//      迭代
//      public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
        //遍历前10个偶数
        Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);


//      生成
//      public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
        Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);

    }

}

8.3、Stream 的中间操作

package com.atguigu.java3;

import com.atguigu.java2.Employee;
import com.atguigu.java2.EmployeeData;
import org.junit.Test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * 测试Stream的中间操作
 *
 * @author shkstart
 * @create 2019 下午 4:42
 */
public class StreamAPITest1 {

    //1-筛选与切片
    @Test
    public void test1(){
        List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
//        filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
        Stream<Employee> stream = list.stream();
        //练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
        stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);

        System.out.println();
//        limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
        list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
        System.out.println();

//        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
        list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);

        System.out.println();
//        distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));

//        System.out.println(list);

        list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
    }

    //映射
    @Test
    public void test2(){
//        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。
        List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
        list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);

//        练习1：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
        namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        //练习2：
        Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
        streamStream.forEach(s ->{
            s.forEach(System.out::println);
        });
        System.out.println();
//        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。
        Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
        characterStream.forEach(System.out::println);

    }

    //将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
    public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){//aa
        ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
        for(Character c : str.toCharArray()){
            list.add(c);
        }
       return list.stream();

    }



    @Test
    public void test3(){
        ArrayList list1 = new ArrayList();
        list1.add(1);
        list1.add(2);
        list1.add(3);

        ArrayList list2 = new ArrayList();
        list2.add(4);
        list2.add(5);
        list2.add(6);

//        list1.add(list2);
        list1.addAll(list2);
        System.out.println(list1);

    }

    //3-排序
    @Test
    public void test4(){
//        sorted()——自然排序
        List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
        list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        //抛异常，原因:Employee没有实现Comparable接口
//        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//        employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);


//        sorted(Comparator com)——定制排序

        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {

           int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
           if(ageValue != 0){
               return ageValue;
           }else{
               return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
           }

        }).forEach(System.out::println);
    }

}

8.4、Stream 的终止操作

package com.atguigu.java3;

import com.atguigu.java2.Employee;
import com.atguigu.java2.EmployeeData;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * 测试Stream的终止操作
 *
 * @author shkstart
 * @create 2019 下午 6:37
 */
public class StreamAPITest2 {

    //1-匹配与查找
    @Test
    public void test1(){
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

//        allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
//          练习：是否所有的员工的年龄都大于18
        boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
        System.out.println(allMatch);

//        anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
//         练习：是否存在员工的工资大于 10000
        boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
        System.out.println(anyMatch);

//        noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
//          练习：是否存在员工姓“雷”
        boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
        System.out.println(noneMatch);
//        findFirst——返回第一个元素
        Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
        System.out.println(employee);
//        findAny——返回当前流中的任意元素
        Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
        System.out.println(employee1);

    }

    @Test
    public void test2(){
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        // count——返回流中元素的总个数
        long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
        System.out.println(count);
//        max(Comparator c)——返回流中最大值
//        练习：返回最高的工资：
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
        Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
        System.out.println(maxSalary);
//        min(Comparator c)——返回流中最小值
//        练习：返回最低工资的员工
        Optional<Employee> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println(employee);
        System.out.println();
//        forEach(Consumer c)——内部迭代
        employees.stream().forEach(System.out::println);

        //使用集合的遍历操作
        employees.forEach(System.out::println);
    }

    //2-归约
    @Test
    public void test3(){
//        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
//        练习1：计算1-10的自然数的和
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println(sum);


//        reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
//        练习2：计算公司所有员工工资的总和
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
//        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
        System.out.println(sumMoney.get());

    }

    //3-收集
    @Test
    public void test4(){
//        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
//        练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set

        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());

        employeeList.forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());

        employeeSet.forEach(System.out::println);




    }
}

posted on 2023-03-08 12:46 共感的艺术阅读(18) 评论(0) 编辑收藏举报