Stream API

Stream API – > java.util.stream
Stream是java8中处理集合的关键抽象概念
可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作
类似于使用SQL执行的数据库查询
Stream API提供了一种高效且易于使用的数据处理方式

Stream和Collection的区别

Collection是一种静态的内存数据，主要面向内存，存储在内存中
Stream与计算有关，主要面向CPU，通过CPU实现计算

注意：

1. Stream 自己不会存储元素
2. Stream 不会改变源对象。会返回一个持有结果的新Stream
3. Stream 操作时延迟执行的，需要结果的时候才执行

Stream操作的三个步骤

1. 创建Stream
   使用一个数据源（如：集合、数组），获取一个Stream流
2. 中间操作（过滤、映射…）
   中间操作链，对数据源进行数据加工处理
3. 终止操作（终端操作）
   一点执行终止操作，就执行中间操作链，并返回结果。之后，不会再被使用

创建Stream

方法一：通过集合创建

1. 顺序流：按照集合中的顺序进行执行

// default Stream<E> stream();
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<Employee> stream = employees.stream();
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2. 并行流

// default Stream<E> parallelStream()
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
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方法二：通过数组创建

// Arrays static <T> Stream<T> stream(T[] array)
Employee[] empArr = employees.toArray(new Employee[employees.size()]);
Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(empArr);
int[] iArr = {1,2,3};
IntStream intStream = Arrays.stream(iArr);
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通过Stream类的静态方法 of创建

// static<T> Stream<T> of(T... values);
Stream<String> stringStream = Stream.of("1", "2", "3", "4");
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
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方式四：无限流

1. 迭代：public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
2. 生成：public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
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中间操作

多个中间操作可以链接起形成一条链，除非链上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何处理，只有在终止操作时一次性全部处理，称为惰性求值

筛选与切片

// filter(Predicate p) 接收Lambda，从流中排出某些元素
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
Stream<Employee> stream = list.stream();
// 查询员工薪资大于90000
stream.filter(e -> e.getSalary() > 90000).forEach(System.out::println);
System.out.println("******************************************************");
stream = list.stream();
// limit(long maxSize) 截断流，使元素不超过给定数量
stream.limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("******************************************************");
// skip(long n) 跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流。与 limit(long maxSize) 互补
list.stream().skip(5).forEach(System.out::println);
System.out.println("******************************************************");
// distinct() 筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
list.add(new Employee(1009, "扎克伯格1", 28, 3422.34));
list.add(new Employee(1009, "扎克伯格1", 28, 3422.34));
list.add(new Employee(1009, "扎克伯格1", 28, 3422.34));
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
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映射

// 中间操作：映射
@Test
public void test3() {
    // map(Function f) 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元素
    List<String> list = Arrays.asList(new String[]{"tom", "jerry"});
    list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);

    List<Employee> employeeList = EmployeeData.getEmployees();
    employeeList.stream().map(Employee::getName).filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);


    System.out.println("########################################S");
    // flatMap(Function f) 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
    list.stream().map(StreamAPITest::stringToStream).forEach(s -> {
        s.forEach(System.out::println);
    });
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");
    list.stream().flatMap(StreamAPITest::stringToStream).forEach(System.out::println);
}

public static Stream<Character> stringToStream(String str) {
    List<Character> list = new ArrayList<>();
    for (char c : str.toCharArray()) {
        list.add(c);
    }
    return list.stream();
}
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排序

// sorted() 自然排序
List<Integer> intList = Arrays.asList(2, 6, 2, 1, 7, 12, 45, 67);
intList.stream().sorted().forEach(System.out::println);
System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");

// sorted(Comparator com) 按比较强顺序排序
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
list.stream().sorted((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())).forEach(System.out::println);
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终止操作

会使流产生结果，其中的结果可以是任何不是流的值，如：List，Integer，void。流进行终止操作后，不能再次使用。

匹配与查找

// 匹配与查找
@Test
public void test1() {
    // | allMatch(Predicate p) | 检查是否匹配到所有元素 |
    List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
    boolean b = list.stream().allMatch(e -> e.getAge() >= 30);
    System.out.println(b);
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");
    // | anyMatch(Predicate p) | 检查是否匹配到至少一个元素 |
    boolean b1 = list.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 50000);
    System.out.println(b1);
    System.out.println("####################################################");
    // | noneMatch(Predicate p) | 检查是否没有匹配到所有元素 |
    boolean b2 = list.stream().noneMatch(e -> e.getName().contains("马"));
    System.out.println(b2);
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@S");
    // | findFirst() | 返回第一个元素 |
    Optional<Employee> firstEmployee = list.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).findFirst();
    System.out.println(firstEmployee);
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");
    // | findAny() | 返回当前流中的任意元素 |
    Optional<Employee> anyEmployee = list.parallelStream().findAny();
    System.out.println(anyEmployee);
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");
    // | count() | 返回流中元素总数 |
    long count = list.stream().count();
    System.out.println(count);
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");
    // | max(Comparator c) | 返回流中最大值 | 注意，比较方法写反了，取得最小值
    // Optional<Employee> max = list.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e2.getSalary(), e1.getSalary()));
    Optional<Employee> max = list.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
    System.out.println("max：" + max);
    Optional<Double> maxSalary = list.stream().map(Employee::getSalary).max(Double::compare);
    System.out.println("maxSalary：" + maxSalary);
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");
    // | min(Comparator c) | 返回流中最小值 |
    Optional<Employee> min = list.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
    System.out.println(min);
    System.out.println("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@");
    // | forEach(Consumer c) | 内部迭代 |
    list.stream().forEach(System.out::println);
}
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归约

**备注：**map和reduce的连接通常称为map-reduce模式，因Google用它来进行网络搜索而出名

// 归约
@Test
public void test3() {
    // | reduce(T iden, BunaryOperator b) | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T |
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
    Integer reduce = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
    System.out.println(reduce);
    // | reduce(BinaryOperator b) | 将流中元素反复结合，得到一个值。返回Optional\<T> |
    List<Employee> employeeList = EmployeeData.getEmployees();
    Optional<Double> reduce1 = employeeList.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
    System.out.println(reduce1);
}
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收集

Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作（如收集到List、Set、Map）

Collectors实现类提供了很多的静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，方法见下表：

// 收集
@Test
public void test4() {
    // | collect(Collector c) | 将流转换为其他形式。接收一个Collector接口的实现 |
    List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
    List<Employee> collect = list.stream().filter(e -> e.getSalary() > 200000).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);
    System.out.println();
    // | toSet | Set\<T> | 把流中元素收集到Set| list.stream().collect(Collectors.toSet()) |
    Set<Employee> collect1 = list.stream().filter(e -> e.getSalary() > 200000).collect(Collectors.toSet());
    System.out.println(collect1);
    System.out.println();
    // | toCollection | Collection\<T> | 把流中元素收集到创建的集合| list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)) |
    ArrayDeque<Employee> collect2 = list.stream().filter(e -> e.getSalary() > 200000).collect(Collectors.toCollection(ArrayDeque::new));
    System.out.println(collect2);
    System.out.println();
    // | counting | Long | 计算流中元素个数 | list.stream().collect(Collectors.counting()) |
    Long collect3 = list.stream().collect(Collectors.counting());
    System.out.println(collect3);
    // | summingInt | Integer | 对流中元素整数属性进行求和|list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)) |
    Integer collect4 = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getAge));
    System.out.println(collect4);
    IntSummaryStatistics collect5 = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getAge));
    System.out.println("collect5：" + collect5);

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