Stream流你学会了吗？
Steam流
1. 创建Stream流的方式
- 创建一个Stream流
- 进行数据操作
- 终止操作
1.1 如何创建Stream流
Collection提供的两个方法stream()和parallelStream()stream()流获取的是一个顺序流parallelstream()获取一个并行流
Set<String> set = new HashSet<>();
Stream<String> stream = set.stream();
Stream<String> stringStream = set.parallelStream();Arrays数组的stream()获取一个数组流
int[] arr = new int[]{1,24,5,6};
Object[] objects = new Object[10];
Stream<Object> stream2 = Arrays.stream(objects);
IntStream stream1 = Arrays.stream(arr);- 通过
Stream类的静态方法of
Stream<String> aaa = Stream.of("aaa", "bbb");
Stream<? extends Serializable> stream3 = Stream.of(111, 3223, "23432");- 创建一个无限流
//迭代
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, (x) -> x+2).limit(10);
iterate.forEach(System.out::println);
//生成
Stream<Double> generate = Stream.generate(Math::random).limit(10);
generate.forEach(System.out::println);2. 对流进行中间操作
2.1 过滤操作
filter(Predicate p )返回满足条件的数据
emps.stream()
.filter(e->e.getAge()>18)
.forEach(System.out::println);distinct()。通过对象的HashCode方法和equals方法筛选对象。相当于去重
@Test
public void test01(){
emps.stream()
.filter(e->e.getAge()>18)
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}limit(long num)输出指定个数的值
@Test
public void test01(){
emps.stream()
.filter(e->e.getAge()>18)
.distinct()
.limit(2L)
.forEach(System.out::println);
}skip(long length)跳过length个元素。比如length=1，则当遇到满足条件的第一个元素则跳过，从高第二个开始
@Test
public void test01(){
emps.stream()
.filter(e->e.getAge()>18)
.distinct()
.limit(2L)
.skip(1L)
.forEach(System.out::println);
}2.2 映射操作，对数据进行修改
map对传入的数据进行修改，然后返回一个数据
emps.stream()
.map(e->e.getAge()*3)
.forEach(System.out::println);mapToDouble返回一个Double类型的值
@Test
public void test02(){
emps.stream()
.mapToDouble(e->e.getSalary()*2)
.forEach(System.out::println);
}mapToInt返回一个Int类型的值mapToLong返回一个Long类型的值flatMap返回一个流，将传入的参数全部转化为不同的流，最后将这些流连接为一个流
2.3 排序操作
sorted对数据进行自然排序sorted(Compartor)传入一个比较器，按照比较器中的排序规则进行排序
@Test
public void test04(){
emps.stream()
.sorted((o1,o2)->{
if(o1.getName().equals(o2.getName())){
return Integer.compare(o1.getAge(),o2.getAge());
}else{
return o1.getName().compareTo(o2.getName());
}
}).forEach(System.out::println);
}3. 终止流
生成之前对流操作以后的结果
3.1 匹配终止流，返回一个数据类型
allMatch()。查看该流中的所有值是否「都」满足执行的条件
boolean b = emps.stream()
.allMatch(employee -> employee.getAge() > 18);
System.out.println(b);anyMatch()。在流中「至少有一个元素」匹配执行的条件
boolean b = emps.stream()
.anyMatch(employee -> employee.getAge() > 18);
System.out.println(b);noneMatch()。检查是否没有匹配元素
boolean b = emps.stream()
.noneMatch(employee -> employee.getAge() > 18);
System.out.println(b);findFirst()返回一个Optional对象
Optional<Employee> first = emps.stream()
.findFirst();
System.out.println(first.get());findAny从当前流中返回一个元素
3.2 总括终止流
count()返回当前流中的元素个数
public void test07(){
long count = emps.stream()
.count();
System.out.println(count);
}max和min返回流中的最大值和最小值。需要传入一个比较器
Optional<Employee> max = emps.stream()
.max((o1, o2) -> {
if (o1.getName().equals(o2.getName())) {
return Integer.compare(o1.getAge(), o2.getAge());
} else {
return o1.getName().compareTo(o2.getName());
}
});
System.out.println(max.get());
Optional<Integer> min = emps.stream()
.map(employee -> employee.getAge()).min(Integer::compare);
System.out.println(min.get());forEach遍历流，参数为一个消费型接口
3.3 归约终止流
reduce(BinaryOperator<T> accmulator)对流中的数据进行汇总计算
Optional<Integer> reduce = emps.stream().map(Employee::getAge).reduce((x, y) ->
x + y
);
Integer integer = reduce.get();
System.out.println(integer);
//Java代码的表现形式
int result = num[0]
for(int i = 1 ; i < num.length ; i++){
result = accmulator.apply(result,a[i])
}
return result ;reduce(int identity,BinaryOperator<T> accmulator)给定一个初始向量，需要对改初始向量进行计算
Integer reduce = emps.stream().map(Employee::getAge).reduce(2, (x, y) -> {
System.out.println(x+"......"+y);
return x + y ;
});
System.out.println(reduce);
//Java代码的表现形式
int result = identity ;
for(int i = 0 ; i < num.length ; i++){
result = accmulator.apply(result,a[i])
}
return result ;reduce(U identity,Function<? super T,? extends U > function , BinaryOperator<U> op对指定的元素进行op操作，返回一个U类型的值
3.4 收集终止流
collect(Collectors c)对流中的数据执行指定的收集方法
3.4.1 Collector
toList,toSet,toCollection将流转换为指定的集合类型
emps.stream().map(Employee::getAge).collect(Collectors.toSet()).stream().forEach(System.out::println);counting对流中元素进行个数汇总summingInt,summingDouble,summingLong对元素中的整数，浮点数和long型数进行求和
emps.stream().collect(Collectors.counting());
emps.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getAge));
emps.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getAge));summarizingInt收集流中Integer属性进行对应的操作，比如：求最大值，最小值和平均值等
IntSummaryStatistics collect3 = emps.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getAge));
double average = collect3.getAverage();
System.out.println(average);joining连接流中指定的元素- 没有参数，直接进行连接
- 有参数，则对元素中间进行连接
- 三个参数，则对元素中间和首尾进行连接
String collect = emps.stream().map(Employee::getName)
.collect(Collectors.joining(",","[","]"));
System.out.println(collect);
[李四,张三,赵六,赵六,王五,田七]maxBy()和minBy根据传入的比较器返回最大或者最小的值
@Test
public void test10(){
Optional<Employee> max = emps.stream().max((o1, o2) -> {
if (o1.getName().equals(o2.getName())) {
return Integer.compare(o1.getAge(), o2.getAge());
} else {
return o1.getName().compareTo(o2.getName());
}
});
System.out.println(max.get());
}reducing和reduce相同
Integer collect = emps.stream().collect(Collectors.reducing(2, Employee::getAge, Integer::sum));
System.out.println(collect);
Double collect1 = emps.stream().collect(Collectors.reducing(2.0, Employee::getSalary, Double::sum));collectingAndThen(A,B)表示在执行完A以后再执行B
Integer collect = emps.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toSet(), Set::size));
//将流转换为一个Set集合，然后求集合的大小groupBy(Function<? super T, ? extends K> classifier)传入一个进行分组的标准，改标准作为键，符合条件的元素作为值
Map<Status, List<Employee>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
System.out.println(collect);- 多重分组，分组之后再进行分组
Map<Status, Map<Integer, List<Employee>>> collect = emps.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy(Employee::getAge)));
System.out.println(collect);- 根据
true或者false进行分组
Map<Boolean, List<Employee>> collect = emps.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getAge() > 18));
System.out.println(collect);4. Optional
4.1 创建Optional实例
Optional.of(T t)。传入一个对象返回一个Optional<T>的实例对象。不能传入null，否则报空指针异常Optional.empty()。返回一个空的Optional实例对象，内部不包含任何元素Optional.ofNullable(T t)。如果有值创建对象，如果没有值返回一个空的Optional对象
4.2 判断Optional实例对象中的值
isPresent()判断是否包含值，即判断该Optional对象是否为空orElse(T t)如果该Optional中包含值，则返回该值，如果没有值则返回这个值orElseGet(Supplier s)返回s获取的值map(Function f)和Map的作用类似flatMap(Function mapper)要求返回值必须为Optional
4.3 实际开发中的Optional的作用
「主要应用于：」
- 避免空指针
- 如果当前元素会出现
null则使用该类进行封装
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2020-03-31，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录