04.Java8中stream

0.参考文档：

Java Stream的API使用：https://www.cnblogs.com/jimoer/p/10995574.html

Java8只stram：https://www.cnblogs.com/andywithu/p/7404101.html

官网文档： https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Stream.html

1.常用的知识库

1.1 范式: 类名::方法名

定义： 双冒号运算操作符是类方法的句柄，lambda表达式的一种简写，这种简写的学名叫eta-conversion或者叫η-conversion。

说明：

把 x -> System.out.println(x) 简化为 System.out::println 的过程称之为 eta-conversion

把 System.out::println 简化为 x -> System.out.println(x) 的过程称之为 eta-expansion

案例：

查看代码

person -> person.getAge();
可以替换成
Person::getAge

x -> System.out.println(x)
可以替换成
System.out::println
out是一个PrintStream类的对象，println是该类的方法，依据x的类型来重载方法

创建对象
() -> new ArrayList<>();
可以替换为
ArrayList::new
new关键字实际上调用的是ArrayList的构造方法

1.2 Lambda表达式

语法基本语法: (parameters) -> expression 或 (parameters) ->{ statements; }

2.初识stream

stream以一种声明性方式处理数据集合（侧重对于源数据计算能力的封装，并且支持序列与并行两种操作方式）

总纲：

Stream的特性：

1.stream不存储数据

2.stream不改变源数据

3.stream的延迟执行特性

特性说明：

1.【使用步骤】使用一个Stream流，一般分为三个步骤：1. 获取数据源-> 2. 中间操作(Intermediate)-> 3. 终端操作(Terminal)。

2.【操作分类】操作分为中间操作与终端操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理，比如fifter、distinct、limit、skip、map、sorted。在一个流上执行终结操作之后，该流被消费，无法再次被消费，比如：match、findFirst、count、max、min、forEach、reduce、collect。

3.Stream 流的正常使用

3.1创建流

数组
1. Arrays.stream(T array);
2. stream.of(array)

Collection
1. Collection.stream()
2. Collection.parallelStream()
其他常用流

1. 空流：Stream.empty()

2. 无限数据流：Stream.generate（）

3.规律的无限数流：Stream.iterate（）

查看代码

 @Test
public void testArrayStream(){
    //1.通过Arrays.stream
    //1.1基本类型
    int[] arr = new int[]{1,2,34,5};
    IntStream intStream = Arrays.stream(arr);
    //1.2引用类型
    Student[] studentArr = new Student[]{new Student("s1",29),new Student("s2",27)};
    Stream<Student> studentStream = Arrays.stream(studentArr);
    //2.通过Stream.of
    Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,34,5,65);
    //注意生成的是int[]的流
    Stream<int[]> stream2 = Stream.of(arr,arr);
    stream2.forEach(System.out::println);
    //3.通过数组创建
     List<String> strs = Arrays.asList("11212","dfd","2323","dfhgf");
    //3.1创建普通流
      Stream<String> stream  = strs.stream();
     //3.2创建并行流
      Stream<String> stream1 = strs.parallelStream();
      //4.创建一个空的stream
      Stream<Integer> stream  = Stream.empty();
    //5.创建无限流，通过limit提取指定大小
       Stream.generate(()->"number"+new Random().nextInt()).limit(100).forEach(System.out::println);
      Stream.generate(()->new Student("name",10)).limit(20).forEach(System.out::println);
    //6.产生规律的数据
    Stream.iterate(0,x->x+1).limit(10).forEach(System.out::println);
    Stream.iterate(0,x->x).limit(10).forEach(System.out::println);
    //Stream.iterate(0,x->x).limit(10).forEach(System.out::println);与如下代码意思是一样的
    Stream.iterate(0, UnaryOperator.identity()).limit(10).forEach(System.out::println);
}

3.2 对流的操作

中间操作（中间操作链）

流中间操作在应用到流上，返回一个新的流。下面列出了常用的流中间操作：

- 【转换】map：通过一个 Function 把一个元素类型为 T 的流转换成元素类型为 R 的流。
- 【转换合并】flatMap：通过一个 Function 把一个元素类型为 T 的流中的每个元素转换成一个元素类型为 R 的流，再把这些转换之后的流合并。
- filter：过滤流中的元素，只保留满足由 Predicate 所指定的条件的元素。
- distinct：使用 equals 方法来删除流中的重复元素。
- limit：截断流使其最多只包含指定数量的元素。
- skip：返回一个新的流，并跳过原始流中的前 N 个元素。
- sorted：对流进行排序。
- peek：返回的流与原始流相同。当原始流中的元素被消费时，会首先调用 peek 方法中指定的 Consumer 实现对元素进行处理。
- dropWhile：从原始流起始位置开始删除满足指定 Predicate 的元素，直到遇到第一个不满足 Predicate 的元素。
- takeWhile：从原始流起始位置开始保留满足指定 Predicate 的元素，直到遇到第一个不满足 Predicate 的元素。
- concat ：可以把两个stream合并成一个stream（合并的stream类型必须相同）,只能两两合并

终结操作（终结操作产生最终的结果）

- max、min：需要一下比较函数。
- count：计数。
- findFirst：查找第一个。
- findAny：对并行流十分有效,只要在任何片段发现了第一个匹配元素就会结束整个运算。
- match: 匹配所有元素。
- anyMatch:是否含有匹配元素。
- forEach、 forEachOrdered 对流中的每个元素执行由 Consumer 给定的实现。在使用 forEach 时，并没有确定的处理元素的顺序；forEachOrdered 则按照流的相遇顺序来处理元素，如果流有确定的相遇顺序的话（这种方法保证了在顺序流和并行流中都按顺序执行。）。
- reduce：进行递归计算。
- collect：生成新的数据结构。

3.3并行流

- parallel()：可以将普通顺序执行的流转变为并行流，只需要调用顺序流的parallel() 方法即可

3.4原始类型流

- Optional.of（）创建指定值的Optional，聚合操作会返回一个Optional类型。 不能为空
- Optional.ofNullable
- orElse() optional 无论是否为null 都为被执行。
- orElseGet() optional 为nulll 时被执行。
- orElseThrow（）为空时直接抛异常。

3.5 stream 类使用场景案例

查看代码

@Test
    public void testStreamMap1() {

        //1.flatMap：拆解流
        String[] arr1 = {"a", "b", "c", "d"};
        String[] arr2 = {"e", "f", "c", "d"};
        String[] arr3 = {"h", "j", "c", "d"};
        // Stream.of(arr1, arr2, arr3).flatMap(x -> Arrays.stream(x)).forEach(System.out::println);
        //1.1 拆解流
        Stream.of(arr1, arr2, arr3).flatMap(Arrays::stream).forEach(System.out::println);
        //1.2 类型转换 map()
        Arrays.stream(arr1).map(o-> {
            return new Person(1,o ,12,"1年级");
        }).forEach(System.out::println);
        //2.比较函数 sort()
         //
          //2.1按照字符长度排序
            Arrays.stream(arr1).sorted((x,y)->{
                if (x.length()>y.length())
                    return 1;
                else if (x.length()<y.length())
                    return -1;
                else
                    return 0;
            }).forEach(System.out::println);
          //2.2 倒序
        /**
         * 倒序
         * reversed(),java8泛型推导的问题，所以如果comparing里面是非方法引用的lambda表达式就没办法直接使用reversed()
         * Comparator.reverseOrder():也是用于翻转顺序，用于比较对象（Stream里面的类型必须是可比较的）
         * Comparator. naturalOrder()：返回一个自然排序比较器，用于比较对象（Stream里面的类型必须是可比较的）
         */
        Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed()).forEach(System.out::println);
        Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.reverseOrder()).forEach(System.out::println);
        Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.naturalOrder()).forEach(System.out::println);
        //2.3 Comparator.comparing 现有的比较函数
        /**
         * thenComparing
         * 先按照首字母排序
         * 之后按照String的长度排序
         */
          Arrays.stream(arr1).sorted(Comparator.comparing(this::com1).thenComparing(String::length)).forEach(System.out::println);
          //3.forEach  遍历操作
             //3.1  forEach在并行流中forEach不保证按顺序执行。
                Stream.of("A","B","C", "D")
                .parallel()
                .forEach(e -> System.out.println(e));
              //3.2 forEachOrdered  方法总是保证按顺序执行
                  Stream.of("A","B","C", "D")
                .parallel()
                .forEachOrdered(e -> System.out.println(e));
         // 4. reduce() 归约：（可以理解为递归，也是终止操作）
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9);
        //这里0是初始值，第一次执行规约应该是0+1,其中1是第一个值
        Integer sum = list.stream().reduce(0, (x,y) -> x + y);
        System.out.println("sum:"+sum);
         //计算累加值
        Optional<Integer> reduce = personList.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum);
        System.out.println("sum2:"+reduce.get());
         //5. collect  收集 :将流转换为其他形式，接收一个collection接口的实现，用于给stream元素做汇总的方法
        // 5.1 生成List
        List<Person>  personList1= personList.stream().collect(Collectors.toList());
        // 5.2 生成 set
        Set<Person>  personList2= personList.stream().collect(Collectors.toSet());
        //5.3 生成数组
        Person [] personList3= personList.stream().toArray(Person[]::new);
        //5.4 指定生成的类型
        HashSet<Person>  personList4= personList.stream().collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        //5.5 统计 IntSummaryStatistics 统计分析类，其中的
        IntSummaryStatistics summaryStatistics = personList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Person::getAge));
        System.out.println("getAverage->"+summaryStatistics.getAverage());
        System.out.println("getMax->"+summaryStatistics.getMax());
        System.out.println("getMin->"+summaryStatistics.getMin());
        System.out.println("getCount->"+summaryStatistics.getCount());
        System.out.println("getSum->"+summaryStatistics.getSum());
        // Collectors.counting()， Collectors.averagingInt进行单次统计
        Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
        Double avgAge = personList.stream().collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));
        //6 转换成为Map 分组和分片的意义是，将collect的结果集展示位Map<key,val>的形式
        //6.1 
        Map<String,Integer> map = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getName,Person::getAge,(s,a)->s));
        //Map的value为对象本身 Function.identity() 或者t->t 
        Map<String,Person> map = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getName,t->t,(s,a)->s));
        //6.2 groupingBy 分组
        Map<String,List<Person>> map2 = personList.stream().collect(groupingBy(Person::getName));
        //6.3 partitioningBy 分类只有两类的结果
        Map<Boolean,List<Person>> map3= personList.stream().collect(partitioningBy(x->x.getAge()>9));
        //6.4 downstream指定类型
        Map<String,Set<Person>> map4 = personList.stream().collect(groupingBy(Person::getName,toSet()));
        //6.5 downstream 聚合操作
        Map<String,Long> map5 = personList.stream().collect(groupingBy(Person::getName,counting()));
        Map<String,Integer> map6 = personList.stream().collect(groupingBy(Person::getName,summingInt(Person::getAge)));
        Map<String,Optional<Person>> map7 = personList.stream().collect(groupingBy(Person::getName,maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge))));
        //mapping收集器跟stream中间操作中的map基本上功能一致,进行属性转换并且按照指定的格式返回集合
        Map<String,Set<Integer>> map8 = personList.stream().collect(groupingBy(Person::getName,mapping(Person::getAge,toSet())));
        //6.6多级分组
        Map<String, Map<String, List<Person>>> collect = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(
                Person::getGrade, Collectors.groupingBy(u -> {
                    if(((Person)u).getAge() <= 9) {
                        return "happy";
                    } else {
                        return "very happy";
                    }
                })));
        //7.原始类型流 (在数据量比较大的情况下，将基本数据类型（int,double...）包装成相应对象流的做法是低效的)
        // 7.1  初始化 （IntStream，DoubleStream，LongStream） 目前是三种原始类型流
        DoubleStream  doubleStream = DoubleStream.of(0.1,0.2,0.3,0.8);
        IntStream intStream = IntStream.of(1,3,5,7,9);
        IntStream stream1 = IntStream.rangeClosed(0,100);
        IntStream stream2 = IntStream.range(0,100);
        //7.2 原始类型流转换与实际类型流之间的转换
        Stream<Double> stream = doubleStream.boxed();
        doubleStream = stream.mapToDouble(Double::new);
        //8.peek方法顾名思义，就是偷窥流内的数据 其中的 peek1，2,3 为Stream<T> peek(Consumer<? super T> action);
        Stream<Integer> streamPeek= Stream.iterate(1, x -> x + 1).limit(10).parallel();
//        streamPeek.peek(this::peek1).filter(x -> x > 5)
//                .peek(this::peek2).filter(x -> x < 8)
//                .peek(this::peek3)
//                .forEach(System.out::println);
        //9.Optional类型   聚合操作会返回一个Optional类型
        //9.1  Optional 创建, optional.get() 返回正常的值
        Optional<Person> studentOptional = Optional.of(personList.get(0));
        Optional<String> optionalStr = studentOptional.map(Person::getName);
        Optional<Double>  revert= studentOptional.get().getAge()== 0 ? Optional.empty() : Optional.of(1 / (double)studentOptional.get().getAge());
        //9.2 Optional默认值
        Integer[] arr = new Integer[]{4,5,6,7,8,9};
        Integer result = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElse(-1);
        Integer result1 = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElseGet(()->-1);
        Integer result2 = Stream.of(arr).filter(x->x>9).max(Comparator.naturalOrder()).orElseThrow(RuntimeException::new);
        //9.3 //ifPresent(Consumer<? super T> consumer)在结果部位空时进行消费操作
         String a= optionalStr.ifPresent(); 为空时，执行正常的操作。
        //10.流操作中判断是否为空的问题

    }

为空判断：

参考链接：https://www.cnblogs.com/zhangboyu/p/7580262.html

查看代码

  //  1.null 是否能正常的装换成stream ,数组不能为空，为空编译器直接报错。集合转换成流，集合为空运行时报空指针。
        Integer[] arr=new Integer[]{4,5,6};
        List<Integer> strzint= Stream.of(arr).filter(o->o>6).collect(toList()); // 编译器直接报错
        Assert.assertNotNull(strzint);
        Stream<Person> personStream2= personList.stream().filter(o->o.getAge()>10);
        List<Person> personStream3=personStream2.collect(toList()); //执行之后不为NULL；size=0
        Assert.assertNotNull(personStream3);
        personList=null;
        Stream<Person> personStream= personList.stream().filter(o->o.getAge()>1); //NullPointerException
        List<Person> personStream1=personStream.collect(toList());
   // 2.optional 空对象的正常使用
        personList=null;
        //1.get(), 为空时不能直接进行调动。
        Optional<Person> emptyOpt = Optional.empty();
        emptyOpt.get(); //NoSuchElementException
        boolean bool=emptyOpt.isPresent();// 使用前验证是否为NUll值的判断。
        //2.of() 和 ofNullable() 方法创建包含值的 Optional。两个方法的不同之处在于如果你把 null 值作为参数传递进去，
        // of() 方法会抛出 NullPointerException：
        //对象即可能是 null 也可能是非 null，你就应该使用 ofNullable() 方法
        Optional<List<Person>> testOpt1 = Optional.of(personList); // NullPointerException
        Optional<List<Person>> testOpt2 = Optional.ofNullable(personList); //正常的调用情况
       //3.orElse(),orElseGet() 正常的使用状况
        //orElse() optional 无论是否为null  都为被执行，
        //orElseGet() optional 为nulll 时被执行。
        List<Person> result = Optional.ofNullable(personList).orElse(Init());
        List<Person> result2 = Optional.ofNullable(personList).orElseGet(() -> Init());
        personList=new ArrayList<>();
        List<Person> result3 = Optional.ofNullable(personList).orElse(Init());
        List<Person> result4 = Optional.ofNullable(personList).orElseGet(() -> Init());

经典的使用场景：

查看代码

 List<ImportDeviceReq> list = new ArrayList<>();
//根据device_code去重，取出重复值
List<String> dupList = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(ImportDeviceReq::getDeviceCode, Collectors.counting()))
        .entrySet().stream().filter(e -> e.getValue() > 1)
        .map(Map.Entry::getKey).collect(Collectors.toList());
List<String> telephoneList = new ArrayList<>();
//字符串取出重复值
List<String> repeatList = telephoneList.stream().collect(Collectors.groupingBy(e -> e, Collectors.counting()))
          .entrySet().stream().filter(e -> e.getValue() > 1)
          .map(Map.Entry::getKey).collect(Collectors.toList());
List<FeYltTicketBatchReq.IssueTicketInfo> issueTicketInfo = issueTicket.getIssueTicketInfo();
//每个人的服务券数量相加
int sum = issueTicketInfo.stream().mapToInt(FeYltTicketBatchReq.IssueTicketInfo::getTicketCount).sum();

3.6 map 的使用

参考：https://www.jianshu.com/p/b2d78544df64

3.6.1map的4种遍历

查看代码


public static void main(String[] args) {
 

  Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
  map.put("1", "value1");
  map.put("2", "value2");
  map.put("3", "value3");
  
  //第一种：普遍使用，二次取值
  System.out.println("通过Map.keySet遍历key和value：");
  for (String key : map.keySet()) {
   System.out.println("key= "+ key + " and value= " + map.get(key));
  }
  
  //第二种
  System.out.println("通过Map.entrySet使用iterator遍历key和value：");
  Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator();
  while (it.hasNext()) {
   Map.Entry<String, String> entry = it.next();
   System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
  }
  
  //第三种：推荐，尤其是容量大时
  System.out.println("通过Map.entrySet遍历key和value");
  for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
   System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
  }
 
  //第四种
  System.out.println("通过Map.values()遍历所有的value，但不能遍历key");
  for (String v : map.values()) {
   System.out.println("value= " + v);
  }
 }

posted @ 2022-01-30 23:38 冰融心阅读(234) 评论(0) 收藏举报

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冰融心

Life is a practice ——生活是一场修行

04.Java8中stream

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1.常用的知识库

1.1 范式: 类名::方法名

1.2 Lambda表达式

2.初识stream

终结操作（终结操作产生最终的结果）

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