• JAVA 8: Stream流方法

    JAVA 8 Stream流方法

    文章目录

    首先创建一个实体类,以及初始化数据

    public class Student {
    private String name;
    private int age;
    private int score;
    private String email;
    private String password;

    public Student(String name, int age, int score) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.score = score;
    }
}
List<Student> studentList = new ArrayList<>(Arrays.asList(
    new Student("小白", 20, 1),
    new Student("小黑", 21, 2),
    new Student("小红", 22, 3),
    new Student("小明", 22, 4),
    new Student("小刚", 22, 5)));

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    一、filter()

    • 接收一个谓词，返回符合谓词的数据流
    List<Student> filter = studentList.stream().filter(x -> x.getAge() > 21).collect(toList());

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    二、distinct()

    • 流中元素进行去重操作
    //去除流中重复元素 (根据流中元素的 hashCode() 和 equals() 方法来实现)
List<Integer> distinct = studentList.stream().map(Student::getAge).distinct().collect(toList());

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    三、limit()

    • 返回流中前N个元素
    List<Student> limit = studentList.stream().limit(2).collect(toList());

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    四、skip()

    • 跳过前N个元素
    List<Student> skip = studentList.stream().skip(2).collect(toList());

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    skip方法与limit方法配合使用可以实现分页的效果

    int pageSize = 2; //每页几条
int pageNum = 2; //第几页
List<Student> limitAndSkip = studentList.stream().skip((pageNum - 1) * pageSize).limit(pageSize).collect(toList());

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    五、map()

    • 接收一个函数，映射到所有的元素上，返回一个新的流

    类似的具体到类型 mapToDouble()、mapToInt()、mapToLong()

    List<String> map = studentList.stream().map(Student::getName).collect(toList());

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    六、flatMap()

    • 扁平化也可以理解为合并流

    类似的还有flatMapToDouble、flatMapToInt、flatMapToLong

    //这儿将name拆分成数组转换成流，最后将多个name流合并到一起
List<String> flatMap1 = studentList.stream().flatMap(y -> Arrays.stream(y.getName().split(""))).distinct().collect(toList());

//在定义一个List>
List<Student> studentList1 = new ArrayList<>(Arrays.asList(
    new Student("小话", 20, 90),
    new Student("小噶", 21, 95),
    new Student("小乐", 22, 80),
    new Student("小嘻", 22, 82)));
List<List<Student>> lists = new ArrayList<>();
lists.add(studentList);
lists.add(studentList1);

//这儿将lists中的list合并成了一个list
List<Student> flatMap2 = lists.stream().flatMap(Collection::stream).collect(toList());

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    七、anyMatch()、noneMatch()、allMatch()

    • 参数谓词，检验流中至少一个返回为true
    // 是否有年龄等于44的数据
boolean anyMatch = studentList.stream().anyMatch(x -> x.getAge() == 44);
// 检查谓词是否不匹配流中所有元素
boolean noneMatch = studentList.stream().noneMatch(x -> x.getAge() == 44);
// 检验流中所有元素是否都为true
boolean allMatch = studentList.stream().allMatch(x -> x.getAge() == 44);


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    八、reduce()

    • 将流归约为单个值

    有三个参数：

    ​ 1、U identity

    ​ 初始值

    ​ 2、BiFunction accumulator

    ​ 该函数传入两个参数，返回一个参数，累加器

    ​ 3、BinaryOperator combiner

    ​ 组合器，将多个流，应用该函数合并到一起，只有在并行流中生效

    //reduce() 一个参数：归约累加 计算所有学生的总成绩
Integer reduce1 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(Integer::sum).orElse(1);
//reduce 两个参数：设置初始值 然后再相乘
//1*2*3*4*5*10
Integer reduce2 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(10, (x, y) -> x * y);
//10+1+2+3+4+5
//reduce 两个参数：这儿不是并行流，组合器是无效的，其实就是求和
Integer reduce3 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(10, Integer::sum, Integer::sum);
//10+1+2+3+4+5  第三个参数，在没有并行流的情况下是无效的，所以结果同上，组合器是相乘但是无效
Integer reduce4 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(10, Integer::sum, (x, y) -> x * y);


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    下面介绍在 并行流 中， 组合器 的使用

    //并行流reduce，初始值应用在了每个流上然后使用累加器，最后将流合并到一起
// 10+1  10+2  10+3  10+4 10+5 最后将他们全部累加
Integer reduce5 = studentList.stream().map(Student::getScore).parallel().reduce(10, Integer::sum, Integer::sum);

//10*1+10*2+10*3+10*4+10*5
Integer reduce6 = studentList.stream().map(Student::getScore).parallel().reduce(10, (x, y) -> x * y, Integer::sum);

//(10+1)*(10+2)*(10+3)*(10+4)*(10+5)
Integer reduce7 = studentList.stream().map(Student::getScore).parallel().reduce(10, Integer::sum, (x, y) -> x * y);

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    九、findFirst()、findAny()

    • findFirst()返回第一个
    • findAny()返回随机一个
    Student findAny = studentList.stream().findAny().orElse(null);

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    十、forEach()、forEachOrdered

    • 遍历，参数是一个消费者函数，在单流中没任何区别，在并行流中，forEach无序，forEachOrdered有序
    //forEach() 循环
studentList.stream().forEach(x -> x.setAge(20));
//forEach() 按顺序循环
studentList.stream().forEachOrdered(x -> x.setAge(23));

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    十一、count()

    • 计算流中元素的个数
    long count = studentList.stream().count();

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    十二、max()，min()

    • 流中的最大值，最小值
    Student max = studentList.stream().max(Comparator.comparing(Student::getAge)).orElse(null);


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    十三、sorted

    • 对流中元素按照规则排序

    无参或有一个参数

    ​ 1、Comparator comparator

    ​ 是一个比较器,传入两个参数，返回一个int，形如(x,y)->{}

    这儿有两个比较重要的点：

    1、返回一个int类型，返回正数或零x与y位置不变，返回负数交换x与y的位置
    2、x是流中后面的元素，y是流中前面的元素

    //无参，默认按照升序
List<Integer> sorted1 = studentList.stream().map(Student::getScore).sorted().collect(toList());
//传入一个比较器
List<Student> sorted2 = studentList.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge)).collect(toList());
//参照上面的知识点y在前面，x在后面，y比x小则交换位置，所以得出结论
//这儿按照年龄倒序
List<Student> sorted3 = studentList.stream().sorted((x, y) -> {
    int xAge = x.getAge();
    int yAge = y.getAge();
    return yAge - xAge;
}).collect(toList());


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    十四、peek()

    • 接收一个 Consumer 函数作为参数，并将该函数应用到流中每个元素上
    //这儿将年龄全都改成23岁
List<Student> peek = studentList.stream().peek(x -> {
    x.setAge(23);
}).collect(toList());


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    十五、collect()

    • 归约将元素收集到一个容器中

    有三个参数：

    ​ 1、Supplier supplier

    ​ 供给函数，声明具体的容器

    ​ 2、BiConsumer accumulator

    ​ 累加器，所有的元素执行该函数

    ​ 3、BiConsumer combiner

    ​ 组合器，将多个流，应用该函数合并到一起，只有在并行流中生效

    List<Integer> intList = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
LinkedList<Object> collectList = intList.parallelStream()
    .collect(LinkedList::new, (list, i) -> {
    System.out.println("【" + i + "】 + 【2】 = 【" + (i + 2) + "】");
    list.add(i + 2);
}, (list1, list2) -> {
    List<Object> cache = new ArrayList<>(list1);
    list1.addAll(list2);
    System.out.println("【" + cache + "】.addAll【" + list2 + "】 = 【"+list1+"】");
});

// 【3】 + 【2】 = 【5】
// 【1】 + 【2】 = 【3】
// 【5】 + 【2】 = 【7】
// 【2】 + 【2】 = 【4】
// 【4】 + 【2】 = 【6】
// 【[3]】.addAll【[4]】 = 【[3, 4]】
// 【[6]】.addAll【[7]】 = 【[6, 7]】
// 【[5]】.addAll【[6, 7]】 = 【[5, 6, 7]】
// 【[3, 4]】.addAll【[5, 6, 7]】 = 【[3, 4, 5, 6, 7]】
System.out.println(collectList); // [3, 4, 5, 6, 7]



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    十六、parallel()

    • 转换为并行流
    System.out.println(studentList.stream().parallel().isParallel()); // true


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    完整代码

    public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Student> studentList = new ArrayList<>(Arrays.asList(
                new Student("小白", 20, 1),
                new Student("小黑", 21, 2),
                new Student("小红", 23, 3),
                new Student("小明", 24, 4),
                new Student("小刚", 25, 5)));

        //filter()  过滤获取年龄大于21的学生
        //接收一个谓词 (一个返回 boolean 的函数) 作为参数，返回一个包括所有符合谓词的元素流
        List<Student> filter = studentList.stream().filter(x -> x.getAge() > 21).collect(toList());
        //distinct 去重 年龄去重
        //去除流中重复元素 (根据流中元素的 hashCode() 和 equals() 方法来实现)
        List<Integer> distinct = studentList.stream().map(Student::getAge).distinct().collect(toList());
        //limit  获取前一个数据
        //截断流，返回一个不超过指定长度的流
        List<Student> limit = studentList.stream().limit(1).collect(toList());
        //skip() 跳过前几个数据
        //跳过元素，返回一个跳过了前 n 个元素的流
        List<Student> skip = studentList.stream().skip(2).collect(toList());
        // limit 配合skip可以有高级用法，比如查询分页
        int pageSize = 2; //每页几条
        int pageNum = 2; //第几页
        List<Student> limitAndSkip = studentList.stream().skip((pageNum - 1) * pageSize).limit(pageSize).collect(toList());
        //map() 接收一个函数作为参数，将该函数应用到流中每个元素上，并将其映射成一个新的元素，返回由新元素组成的流
        //将studentList获取name流并转换成集合  类似的 mapToDouble()、mapToInt()、mapToLong()
        List<String> map = studentList.stream().map(Student::getName).collect(toList());

        List<Student> studentList1 = new ArrayList<>(Arrays.asList(
                new Student("小话", 20, 90),
                new Student("小噶", 30, 95),
                new Student("小乐", 40, 80),
                new Student("小嘻", 50, 82)));
        List<List<Student>> lists = new ArrayList<>();
        lists.add(studentList);
        lists.add(studentList1);
        //flatMap 扁平化也可以理解为合并流，这儿就是将Name分段成数组,转换成流合并到一起去重并返回
        //类似的根据类型flatMapToDouble、flatMapToInt、flatMapToLong
        List<String> flatMap1 = studentList.stream().flatMap(y -> Arrays.stream(y.getName().split(""))).distinct().collect(toList());
        //可以将list内的list合并成一个list如下
        List<Student> flatMap2 = lists.stream().flatMap(Collection::stream).collect(toList());
        //anyMatch()  检查谓词是否至少匹配流中一个元素
        boolean anyMatch = studentList.stream().anyMatch(x -> x.getAge() == 44);
        //noneMatch() 检查谓词是否不匹配流中所有元素
        boolean noneMatch = studentList.stream().noneMatch(x -> x.getAge() == 44);
        boolean allMatch = studentList.stream().allMatch(x -> x.getAge() == 44);
        //reduce() 归约累加 计算所有学生的总成绩
        Integer reduce1 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(Integer::sum).orElse(1);
        //reduce 设置初始值 然后再相加
        //1*2*3*4*5*10
        Integer reduce2 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(10, (x, y) -> x * y);
        //10+1+2+3+4+5
        Integer reduce3 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(10, Integer::sum, Integer::sum);
        //10+1+2+3+4+5  第三个参数，在没有并行流的情况下是无效的，所以结果同上
        Integer reduce4 = studentList.stream().map(Student::getScore).reduce(10, Integer::sum, (x, y) -> x * y);
        //10*1+2+3+4+5
        // 10+1  10+2  10+3  10+4 10+5 运行流程并行流，第三个参数可省略，默认使用第二个参数合并流
        Integer reduce5 = studentList.stream().map(Student::getScore).parallel().reduce(10, Integer::sum, Integer::sum);
        //10*1+10*2+10*3+10*4+10*5
        Integer reduce6 = studentList.stream().map(Student::getScore).parallel().reduce(10, (x, y) -> x * y, Integer::sum);
        //(10+1)*(10+2)*(10+3)*(10+4)*(10+5)
        Integer reduce7 = studentList.stream().map(Student::getScore).parallel().reduce(10, Integer::sum, (x, y) -> x * y);
        //findFirst()返回第一个
        //findAny()返回随机一个
        Student findAny = studentList.stream().findAny().orElse(null);
        //forEach() 循环
//        studentList.stream().forEach(x -> x.setAge(20));
        //forEach() 按顺序循环
//        studentList.stream().forEachOrdered(x -> x.setAge(23));
        //count() 获得流中的个数
        long count = studentList.stream().count();
        //max()、 min()
        Student max = studentList.stream().max(Comparator.comparing(Student::getAge)).orElse(null);
        //sorted() 排序
        List<Integer> sorted1 = studentList.stream().map(Student::getScore).sorted().collect(toList());
        List<Student> sorted2 = studentList.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge)).collect(toList());
        List<Student> sorted3 = studentList.stream().sorted((x, y) -> {
            int xAge = x.getAge();
            int yAge = y.getAge();
            return yAge - xAge;
        }).collect(toList());
        //peek()  接收一个 Consumer 函数作为参数，并将该函数应用到流中每个元素上
        List<Student> peek = studentList.stream().peek(x -> {
            x.setAge(23);
        }).collect(toList());
        //collect()
        LinkedList<Object> collect = studentList.stream().parallel().collect(LinkedList::new, LinkedList::add, LinkedList::addAll);
        //parallel()：并行流
        //isParallel()：是否是并行流
        List<Student> parallel = studentList.stream().parallel().collect(toList());
        //close关闭流
        //onClose关闭流时调用该方法
        Stream<Student> onClose = studentList.stream().onClose(() -> System.out.println("哈哈哈哈哈哈哈"));
        onClose.close();
        //iterator() 流的迭代器
        Iterator<Student> iterator = studentList.stream().iterator();
        //sequential() 返回顺序的等效流
        //unordered() 与之相反的，无序的
        studentList.stream().sequential();
        //spliterator()
        Spliterator<Student> spliterator = studentList.stream().spliterator();
        spliterator.forEachRemaining(System.out::println);
        //Stream.of()
        //Stream.empty()
        //Stream.concat()
        //Stream.builder()
        //Stream.iterate()
        //Stream.generate()

        List<Integer> intList = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
        LinkedList<Object> collectList = intList.parallelStream()
                .collect(LinkedList::new, (list, i) -> {
                    System.out.println("【" + i + "】 + 【2】 = 【" + (i + 2) + "】");
                    list.add(i + 2);
                }, (list1, list2) -> {
                    List<Object> cache = new ArrayList<>(list1);
                    list1.addAll(list2);
                    System.out.println("【" + cache + "】.addAll【" + list2 + "】 = 【" + list1 + "】");
                });
    }
}

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