Stream流使用
Stream 流是一种函数式编程方式在集合类上进行复杂操作的工具。以内部迭代的方式处理集合数据的操作,内部迭代可以将更多的控制权交给集合类。
包含2种操作:
-
中间操作:中间操作的结果是刻画,描述一个Stream,没有产生一个新集合,叫做惰性求值方法。
-
终止操作:最终从Stream中得到值。
collect(Collector c)
1 toList List< T> 把流中元素收集到List 2 toSet Set< T> 把流中元素收集到Set 3 toCollection Collection< T> 把流中元素收集到创建的集合 4 counting Long 计算流中元素的个数 5 summingInt Integer 对流中元素的整数属性求和 6 averagingInt Double 计算流中元素Integer属性的平均值 7 summarizingInt IntSummaryStatistics 收集流中Integer属性的统计值。如:平均值 8 joining String 连接流中每个字符串 9 maxBy Optional 根据比较器选择最大值 10 minBy Optional 根据比较器选择最小值 11 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 12 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 13 groupingBy Map<K, List< T>> 根据某属性值对流分组,属性为K,结果为V 14 partitioningBy Map<Boolean, List< T>> 根据true或false进行分区
flatMap操作
Stream<List<Character>> listStream = Stream.of(Arrays.asList('1', '2', '3'), Arrays.asList('4', '5', '6'));
//将每个list -> t 变成 stream
List<Character> collect = listStream.flatMap(t -> t.stream()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect); // [1, 2, 3, 4, 5, 6]
//1. 将所有的学生姓名收集到集合中
List<String> namesList = studentsList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toList());
//2. 将所有的学生姓名收集到set集合中
Set<String> namesSet = studentsList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toSet());
//3. 将所有的学生姓名收集到LinkedList集合(自己创建数据结构)中
LinkedList<Object> collect = studentsList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
//4、counting演示: 获取所有学生的总人数
Long sum = studentsList.stream().collect(Collectors.counting());
//5. 计算集合中的元素个数
Long sum = studentsList.stream().count();
//6. 计算集合元素和
List<Integer> doubles = Arrays.asList(1, 1, 3, 4);
double ans = doubles.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum();
long sum = doubles.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Integer::intValue)).getSum();
// 7. 将所有的姓名使用 ,连接
String ans = studentsList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(","));
//8. 取集合中元素最大值
Optional<String> ans = studentsList.stream().map(Student::getName).max((o1, o2) -> {
return o1.compareTo(o2);
});
Optional<Student> opt = studentsList.stream()
.collect(Collectors.maxBy((s1, s2) -> Integer.compare(s1.getAge(), s2.getAge())));
//9. 将年龄为key,student对象为值做map映射
Map<Integer, Student> ans = studentsList.stream().collect(Collectors.toMap(student -> {
return student.getAge();
}, student -> {
return student;
}));
// 10. 将map的value 转成List
ans.values().stream().collect(Collectors.toList());
// 11. 将所有的学生的成绩进行分组
Map<Student.Score, List<Student>> ans = studentsList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getScore));
Map<Student.Score, Map<Integer, List<Student>>> ans = studentsList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getScore, Collectors.groupingBy(Student::getId)));
// 12. 分区,根据学生年龄 > 20 进行分区
Map<Boolean, List<Student>> ans = studentsList.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy((s) -> s.getAge() > 20));

浙公网安备 33010602011771号