java8 新特性4 Stream Api-1

一 Stream

1.1 stream的概述

stream 是java8的新特性，用于操作java中list，set，map等存储结合中的元素。

1.stream 自己不会存储元素

2.stream不会改变源对象，相反，他们会返回一个持有结果的新stream。

3.stream操作是延迟执行的，也就是说等到有结果的时候才执行。

1.2 stream的操作

1 首先创建stream：从一个数据源中，如集合或者数组中，获取一个流。

2.中间操作：中间采用过滤，分组等操作对数据进行操作。

3.结束操作：将执行的结果产生结果。

1.3 常用api

//1.map 映射,将流中的每一个元素 T 映射为 R（类似类型转换

二  stream的操作

说明：以下演示操作，需要一些数据的支持，本案例自己模拟了一部分数据，见下：

public class StudentDb {
  public  static List stuList=new ArrayList<>();
    static{
        stuList.add(new Student("beijing",23,90.34,"2021-10-04"));
        stuList.add(new Student("tianjin",34,30.34,"2021-09-04"));
        stuList.add(new Student("shanghai",56,45.24,"2022-10-04"));
        stuList.add(new Student("tianjin",89,70.89,"2021-06-03"));
        stuList.add(new Student("shenzhen",95,95.89,"2022-10-03"));
        stuList.add(new Student(45,89.89,"2022-07-03"));
    }
}

2.1 创建stream

    public static void createStream(){
        //1.通过list转成stream
        List<String> dataList=new ArrayList<>();
        Stream<String> s=dataList.stream();
        System.out.println("s:"+s);
        //2.通过数组
        List<String> strList = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
        Stream<String> stream = strList.stream();
        System.out.println("str:"+stream.count());
        //3.stream类中的静态方法
        Stream<List<String>> stream2= Stream.of(dataList);
        System.out.println("ss:"+stream2);
        //4.创建无限流
        Stream<Integer> stream3= Stream.iterate(0,(x)->{return x+2;});
        System.out.println("ss:"+stream3.limit(3));
 
    }

2.2 遍历list

    /**
    * @author liujianfu
    * @description       遍历
    * @date 2022/11/1 11:12
    * @param []        
    * @return void
    */
    public static void bianli(){
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
     //遍历1
        stuList.stream().collect(Collectors.toList()).forEach((x)->{System.out.println(x);});
     //遍历2
      stuList.forEach(System.out::println);
        Map<String,Integer> rMap=new HashMap<String,Integer>();
        rMap.put("bj",1);
        rMap.put("sh",3);
        rMap.forEach((k,v)->{System.out.println("k:"+k+" v:"+v);});
    }

案例2： 遍历list    ：   

dataList.forEach((x)->{System.out.println("x:"+x);});

 
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> dataList=new ArrayList<String>();
        dataList.add("beijing");
        dataList.add("shanghai");
        dataList.add("zhengzhou");
        dataList.forEach((x)->{System.out.println("x:"+x);});
    }
}

 2.3 封装数据

2.4  切片和过滤

    /**
    * @author liujianfu
    * @description  切边和过滤
    * @date 2022/10/31 17:56
    * @param []
    * @return void
    */
    public static  void operateQiePianAndFilter(){
        //1.filter 过滤掉信息,
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
        //过滤掉姓名为shenzhen的数据
        stuList.stream().filter((e)->{return !"shenzhen".equals(e.getName());}).forEach((x)->{System.out.println("x:"+x);});
        System.out.println("========");
        //2.limit 截断流
        stuList.stream().filter((e)->{return !"shenzhen".equals(e.getName());}).limit(2).forEach((x)->{System.out.println("x:"+x);});
        System.out.println("=========");
        //3.skip 跳过n个元素
        stuList.stream().filter((e)->{return !"shenzhen".equals(e.getName());}).skip(3).forEach((x)->{System.out.println("x:"+x);});
        System.out.println("=====");
        //4.distinct,通过每个元素的去重字段进行重写的hashcode和equals进行去重，这里将name字段进行equals和hashcode进行重写
        stuList.stream().distinct().forEach((x)->{System.out.println("x:"+x);});
 
    }

2.5 映射

    /**
    * @author liujianfu
    * @description       数据映射
    * @date 2022/10/31 19:02
    * @param []
    * @return void
    */
    public  static  void operateDataMapping(){
      //1.map 映射,将流中的每一个元素 T 映射为 R（类似类型转换）
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
        stuList.stream().map((x)->{return x.getName();}).forEach(System.out::println);
        System.out.println("=====");
        //2. flatmap,将流中的每一个元素 T 映射为一个流，再把每一个流连接成为一个流
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("aaa bbb ccc");
        list.add("ddd eee fff");
        list.add("ggg hhh iii");
        list = list.stream().map(s -> s.split(" ")).
                flatMap(Arrays::stream).collect(Collectors.toList());
        list.stream().forEach(System.out::println);
    }

2.6 排序

    /**
    * @author liujianfu
    * @description       排序
    * @date 2022/11/1 10:18
    * @param []
    * @return void
    */
    public  static void sortData(){
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
      //默认排序
        stuList.stream().map((s)->{return  s.getName()==null?"www":s.getName();})
                .sorted()
                .forEach(System.out::println);
        //先按年龄排序，年龄相等，按姓名
        stuList.stream()
                .sorted((x, y) -> {
                    if(x.getAge() == y.getAge()){
                        return x.getName().compareTo(y.getName());
                    }else{
                        return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());
                    }
                }).forEach(System.out::println);
    }

2.7 查找和匹配

   /**
    * @author liujianfu
    * @description       匹配
    * @date 2022/11/1 10:20
    * @param []
    * @return void
    */
    public static void chazhaoAndPiPei(){
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
        //是否匹配
        boolean f1=stuList.stream().allMatch((e)->{return e.getName().equals("tianjing");});
        System.out.println("f1:"+f1);
        boolean f2=stuList.stream().anyMatch((e)->{return "tianjin".equals(e.getName());});
        System.out.println("f1:"+f2);
        //检查是否没有匹配的元素
        boolean f3=stuList.stream().noneMatch((e)->{return"tianjing".equals(e.getName());});
        System.out.println("f1:"+f3);
        System.out.println("====================");
        //获取第一个元素
        Optional<Student> op = stuList.stream()
                .sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getScore(), e2.getScore()))
                .findFirst();
 
        System.out.println(op.get());
        //获取个数，最大值，最小值
      long s=  stuList.stream().map((x)->{return x.getScore();}).count();
        Optional<Double> op2 =stuList.stream().map((x)->{return x.getScore();}).max( (x,y)->{return   Double.compare(x,y);});
        Optional<Double> op3= stuList.stream().map(Student::getScore).max(Double::compare);
        Optional<Student> op4 =stuList.stream().min((x,y)->{ return Double.compare(x.getScore(),y.getScore());});
 
        System.out.println("geshu:"+s+" 最大值:"+op2.get()+" 最大值:"+op3.get()+" 最小值:"+op4.get());
    }

2.8 聚合函数(count,sum,max,min,avg)

   /**
    * @author liujianfu
    * @description       求5大聚合函数
    * @date 2022/11/1 15:42
    * @param []
    * @return void
    */
    public  static  void  getFiveFunction(){
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
        System.out.println("方式1:................");
        long s=  stuList.stream().map((x)->{return x.getScore();}).count();
        Optional<Double> op2 =stuList.stream().map((x)->{return x.getScore();}).max( (x,y)->{return   Double.compare(x,y);});
        Optional<Double> op3= stuList.stream().map(Student::getScore).max(Double::compare);
        Optional<Student> op4 =stuList.stream().min((x,y)->{ return Double.compare(x.getScore(),y.getScore());});
        System.out.println("geshu:"+s+" 最大值:"+op2.get()+" 最大值:"+op3.get()+" 最小值:"+op4.get());
        System.out.println("方式2:................");
 
        Optional<Double> max = stuList.stream().map(Student::getScore).collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
        Optional<Double> op = stuList.stream().map(Student::getScore).collect(Collectors.minBy((x,y)->{ return Double.compare(x,y);}));
        Optional<Student> st = stuList.stream().collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getScore(), e2.getScore())));
        Double sum = stuList.stream().collect(Collectors.summingDouble(Student::getScore));
        Double avg =stuList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getScore));
        Long count = stuList.stream().collect(Collectors.counting());
 
        System.out.println("条数:"+count+" 最大值:"+max+" 最小值:"+op+" 和:"+sum+" 平均值:"+avg+"st:"+st);
        System.out.println("--------------------------------------------");
    }

2.9  分组

    /**
    * @author liujianfu
    * @description       分组
    * @date 2022/11/1 15:44
    * @param []
    * @return void
    */
    public static void groupbyZiduan(){
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
        Map<String, List<Student>> map = stuList.stream().filter((e)->{return e.getName()!=null;})
                .collect(Collectors.groupingBy(Student::getName));
        map.forEach((k,v)->{System.out.println("k："+k+" v:"+v);});
 
        Map<Double, Map<String, List<Student>>> map2 = stuList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getScore, Collectors.groupingBy((e) -> {
                    if(e.getAge() >= 60)
                        return "老年";
                    else if(e.getAge() >= 35)
                        return "中年";
                    else
                        return "成年";
                })));
 
        System.out.println("map2:"+map2);
    }

截图：

 2.10  分区

    /**
    * @author liujianfu
    * @description       分区
    * @date 2022/11/1 16:03
    * @param []
    * @return void
    */
    public static void fenqu(){
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
        Map<Boolean, List<Student>> stMap= stuList.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getScore() >= 60));
        System.out.println("st:"+stMap);
    }

截图如下：分为两部分，满足和不满足 

 2.11  拼接字符串

    /**
    * @author liujianfu
    * @description       拼接字符串
    * @date 2022/11/1 16:27
    * @param []
    * @return void
    */
    public static void joinZifuchuan(){
        List<Student> stuList=  StudentDb.stuList;
        String str = stuList.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining("," , "----", "----"));
        System.out.println(str);
    }