Java8中Stream流的常用姿势

1 Stream概述

Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

那么什么是Stream？Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

1. 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
2. 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

1. stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
2. stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
3. stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

2 Stream的创建

Stream可以通过集合数组创建。

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");  
// 创建一个顺序流  
Stream<String> stream = list.stream();  
// 创建一个并行流  
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
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2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};  
IntStream stream = Arrays.stream(array);
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3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);  
  
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);  
stream2.forEach(System.out::println); // 0 2 4 6 8 10  
  
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);  
stream3.forEach(System.out::println);
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输出结果：

0 3 6 9

0.6796156909271994

0.1914314208854283

0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分： stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。

除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
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3 Stream的使用

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。

接下来，大批代码向你袭来！我将用20个案例将Stream的使用整得明明白白，只要跟着敲一遍代码，就能很好地掌握。

案例使用的员工类，这是后面案例中使用的员工类：

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));  
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));  
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));  
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));  
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));  
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));  
  
class Person {  
 private String name;  // 姓名  
 private int salary; // 薪资  
 private int age; // 年龄  
 private String sex; //性别  
 private String area;  // 地区  
  
 // 构造方法  
 public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {  
  this.name = name;  
  this.salary = salary;  
  this.age = age;  
  this.sex = sex;  
  this.area = area;  
 }  
 // 省略了get和set，请自行添加  
  
}
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3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

// import已省略，请自行添加，后面代码亦是  
  
public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
        List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);  
  
        // 遍历输出符合条件的元素  
        list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);  
        // 匹配第一个  
        Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();  
        // 匹配任意（适用于并行流）  
        Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();  
        // 是否包含符合特定条件的元素  
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);  
        System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());  
        System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());  
        System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);  
    }  
}
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3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

案例一：筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);  
  Stream<Integer> stream = list.stream();  
  stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);  
 }  
}
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预期结果：

8 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。 形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));  
  personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));  
  
  List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)  
    .collect(Collectors.toList());  
  System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);  
 }  
}
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运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");  
  
  Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));  
  System.out.println("最长的字符串：" + max.get());  
 }  
}
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输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);  
  
  // 自然排序  
  Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);  
  // 自定义排序  
  Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {  
   @Override  
   public int compare(Integer o1, Integer o2) {  
    return o1.compareTo(o2);  
   }  
  });  
  System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());  
  System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());  
 }  
}
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输出结果：

自然排序的最大值：11

自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

public class StreamTest {  
	 public static void main(String[] args) {  
	  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
	  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
	  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
	  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
	  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));  
	  personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));  
	  personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));  
	  
	  Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));  
	  System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());  
	 }  
}
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输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

import java.util.Arrays;  
import java.util.List;  
  
public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);  
  
  long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();  
  System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);  
 }  
}
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输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：

• map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
• flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };  
  List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());  
  
  List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);  
  List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());  
  
  System.out.println("每个元素大写：" + strList);  
  System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);  
 }  
}
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输出结果：

每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]

每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));  
  personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));  
  
  // 不改变原来员工集合的方式  
  List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {  
   Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);  
   personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);  
   return personNew;  
  }).collect(Collectors.toList());  
  System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());  
  System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());  
  
  // 改变原来员工集合的方式  
  List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {  
   person.setSalary(person.getSalary() + 10000);  
   return person;  
  }).collect(Collectors.toList());  
  System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());  
  System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());  
 }  
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输出结果：

一次改动前：Tom–>8900

一次改动后：Tom–>18900

二次改动前：Tom–>18900

二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");  
  List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {  
   // 将每个元素转换成一个stream  
   String[] split = s.split(",");  
   Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);  
   return s2;  
  }).collect(Collectors.toList());  
  
  System.out.println("处理前的集合：" + list);  
  System.out.println("处理后的集合：" + listNew);  
 }  
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输出结果：

处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]

处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 归约(reduce)

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);  
  // 求和方式1  
  Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);  
  // 求和方式2  
  Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);  
  // 求和方式3  
  Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);  
    
  // 求乘积  
  Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);  
  
  // 求最大值方式1  
  Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);  
  // 求最大值写法2  
  Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);  
  
  System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);  
  System.out.println("list求积：" + product.get());  
  System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);  
 }  
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输出结果：

list求和：29,29,29

list求积：2112

list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));  
  personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));  
  
  // 求工资之和方式1：  
  Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);  
  // 求工资之和方式2：  
  Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),  
    (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);  
  // 求工资之和方式3：  
  Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);  
  
  // 求最高工资方式1：  
  Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),  
    Integer::max);  
  // 求最高工资方式2：  
  Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),  
    (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);  
  
  System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);  
  System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);  
 }  
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输出结果：

工资之和：49300,49300,49300

最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);  
  List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());  
  Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());  
  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));  
    
  Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)  
    .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));  
  System.out.println("toList:" + listNew);  
  System.out.println("toSet:" + set);  
  System.out.println("toMap:" + map);  
 }  
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运行结果：

toList：[6, 4, 6, 6, 20]

toSet：[4, 20, 6]

toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

3.6.2 统计(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：

• 计数：count
• 平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
• 最值：maxBy、minBy
• 求和：summingInt、summingLong、summingDouble
• 统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
  
  // 求总数  
  Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());  
  // 求平均工资  
  Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));  
  // 求最高工资  
  Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));  
  // 求工资之和  
  Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));  
  // 一次性统计所有信息  
  DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));  
  
  System.out.println("员工总数：" + count);  
  System.out.println("员工平均工资：" + average);  
  System.out.println("员工工资总和：" + sum);  
  System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);  
 }  
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运行结果：

员工总数：3

员工平均工资：7900.0

员工工资总和：23700

员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)

• 分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
• 分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

在这里插入图片描述

案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));  
  personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));  
  
  // 将员工按薪资是否高于8000分组  
        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));  
        // 将员工按性别分组  
        Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));  
        // 将员工先按性别分组，再按地区分组  
        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));  
        System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);  
        System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);  
        System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);  
 }  
}
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输出结果：

员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}  
员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}  
员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}
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3.6.4 接合(joining)

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
  
  String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));  
  System.out.println("所有员工的姓名：" + names);  
  List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");  
  String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));  
  System.out.println("拼接后的字符串：" + string);  
 }  
}
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运行结果：

所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily

拼接后的字符串：A-B-C

3.6.5 归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

ublic static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));  
  
  // 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）  
  Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));  
  System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);  
  
  // stream的reduce  
  Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);  
  System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());  
 }  
}
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运行结果：

员工扣税薪资总和：8700

员工薪资总和：23700

3.7 排序(sorted)

sorted，中间操作。有两种排序：

• sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
• sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();  
  
  personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));  
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));  
  personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));  
  personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));  
  
  // 按工资增序排序  
  List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)  
    .collect(Collectors.toList());  
  // 按工资倒序排序  
  List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())  
    .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());  
  // 先按工资再按年龄自然排序（从小到大）  
  List<String> newList3 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())  
    .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());  
  // 先按工资再按年龄自定义排序（从大到小）  
  List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {  
   if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {  
    return p2.getAge() - p1.getAge();  
   } else {  
    return p2.getSalary() - p1.getSalary();  
   }  
  }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());  
  
  System.out.println("按工资自然排序：" + newList);  
  System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);  
  System.out.println("先按工资再按年龄自然排序：" + newList3);  
  System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);  
 }  
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运行结果：

按工资自然排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]

按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa,Tom, Lily]

先按工资再按年龄自然排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]

先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

public class StreamTest {  
 public static void main(String[] args) {  
  String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };  
  String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };  
  
  Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);  
  Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);  
  // concat:合并两个流 distinct：去重  
  List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());  
  // limit：限制从流中获得前n个数据  
  List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());  
  // skip：跳过前n个数据  
  List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());  
  
  System.out.println("流合并：" + newList);  
  System.out.println("limit：" + collect);  
  System.out.println("skip：" + collect2);  
 }  
}
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运行结果：

流合并：[a, b, c, d, e, f, g]

limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

skip：[3, 5, 7, 9, 11]

4 Stream源码解读

暂无

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本文作者：Java技术债务
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