JDK 8引入了Stream API,极大地简化了对集合数据的处理。通过Stream API,你可以实现链式数据操作,包括过滤、映射、聚合等功能,使代码更加简洁优雅。在本篇文章中,猫头虎将详细解析:
学会Stream API,让你的集合操作如流水般顺畅!🚀
粉丝提问: 猫哥,听说JDK 8有个Stream API,可以实现链式数据处理?这是什么?具体怎么用?
猫头虎解析:Stream API提供了一种函数式编程的方式,让你可以高效、流畅地操作集合数据。通过一系列的链式调用,实现过滤、转换、聚合等功能。
Stream API是JDK 8引入的用于处理集合数据的工具。它提供了一种声明式编程风格,通过数据流的形式进行操作,而不是传统的循环遍历。
Stream操作分为两类:
操作类型 | 特点 | 示例 |
---|---|---|
中间操作 | 返回新的Stream,可以继续操作。 | filter()、map()等 |
终端操作 | 返回结果,结束Stream操作链。 | collect()、forEach() |
flowchart LR
A[数据源] --> B[生成Stream] --> C[中间操作1: filter()] --> D[中间操作2: map()] --> E[终端操作: collect()]
E --> F[返回结果]
说明:
stream()
方法生成流。filter
、map
)对流进行处理,返回新的Stream。collect
、forEach
)结束流操作并返回结果。需求:从一个字符串列表中,筛选长度大于3的字符串,并将它们转换为大写。
代码实现 🚀
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> names = Arrays.asList("猫头虎", "Java", "Stream", "API");
// 使用Stream API实现链式操作
List<String> result = names.stream() // 生成数据流
.filter(s -> s.length() > 3) // 过滤长度大于3的字符串
.map(String::toUpperCase) // 转换为大写
.collect(Collectors.toList()); // 终端操作,收集结果
System.out.println(result); // 输出: [STREAM]
}
}
操作链解读:
stream()
:从集合生成流。filter()
:中间操作,筛选出长度大于3的元素。map()
:中间操作,将元素转换为大写。collect()
:终端操作,将结果收集到List中。需求:对一个整数列表求和,只计算偶数的和。
代码实现 🚀
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamSumExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
// 使用Stream API求和
int sum = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0) // 筛选出偶数
.mapToInt(Integer::intValue) // 转换为IntStream
.sum(); // 终端操作,求和
System.out.println("偶数和: " + sum); // 输出: 偶数和: 12
}
}
操作链解读:
filter()
:筛选偶数。mapToInt()
:将元素转换为IntStream
。sum()
:终端操作,计算总和。for
循环。parallelStream()
实现并行处理。Q:Stream API和传统for循环有什么区别? A:
Q:什么是中间操作与终端操作?如何区分? A:
filter
、map
)。collect
、forEach
)。操作类型 | 常用方法 | 功能 |
---|---|---|
中间操作 | filter()、map()、limit() | 数据过滤、转换、限制流元素数量。 |
终端操作 | collect()、forEach()、sum() | 返回结果,结束Stream操作。 |
并行处理 | parallelStream() | 并行执行流操作,提高性能。 |
Stream API提供了一种声明式和函数式编程的方式,极大地简化了集合数据的处理。随着Java版本的升级,Stream在性能优化和并行处理方面表现更加强大。
掌握Stream API,轻松实现链式数据处理