强大的Stream API
Stream API说明
Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式;另外一个则 是 Stream API。Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。
这是目前为止对Java类库最好的补充,因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力,让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。
使用 Stream API 对集合数据进行操作,就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之,Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
为什么要使用Stream API
实际开发中,项目中多数数据源都来自于Mysql,Oracle等。但现在数 据源可以更多了,有MongDB,Radis等,而这些NoSQL的数据就需要 Java层面去处理。
Stream 和 Collection 集合的区别:Collection 是一种静态的内存数据 结构,而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存,存储在内存中, 后者主要是面向 CPU,通过 CPU 实现计算。
什么是 Stream
Stream到底是什么呢? 是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。 “集合讲的是数据,Stream讲的是计算!”
注意:
①Stream 自己不会存储元素。
②Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
Stream 的操作三个步骤
1- 创建 Stream 一个数据源(如:集合、数组),获取一个流
2- 中间操作 一个中间操作链,对数据源的数据进行处理
3- 终止操作(终端操作) 一旦执行终止操作,就执行中间操作链,
并产生结果。之后,不会再被使用
创建 Stream方式一:通过集合
Java8 中的 Collection 接口被扩展,提供了两个获取流 的方法:
default Stream stream() : 返回一个顺序流
default Stream parallelStream() : 返回一个并行流
创建 Stream方式二:通过数组
Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流:
static Stream stream(T[] array): 返回一个流
重载形式,能够处理对应基本类型的数组:
public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)
创建 Stream方式三:通过Stream的of()
可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。
它可以接收任意数量的参数。
public static Stream of(T… values) : 返回一个流
创建 Stream方式四:创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。
迭代 public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
生成 public static Stream generate(Supplier s)
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| // 方式四:创建无限流
@Test
public void test4() {
// 迭代
// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final
// UnaryOperator<T> f)
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
stream.limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
Stream<Double> stream1 = Stream.generate(Math::random);
stream1.limit(10).forEach(System.out::println);
}
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Stream 的中间操作
多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线上触发终止 操作,
否则中间操作不会执行任何的处理!而在终止操作时一次性全 部处理,称为“惰性求值”。
1-筛选与切片
2-映 射
3-排序
代码示范
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| //1-筛选与切片
@Test
public void test1(){
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// filter(Predicate p)——接收 Lambda , 从流中排除某些元素。
Stream<Employee> stream = list.stream();
//练习:查询员工表中薪资大于7000的员工信息
stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// limit(n)——截断流,使其元素不超过给定数量。
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// skip(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(n) 互补
list.stream().skip(3).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(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
// System.out.println(list);
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
//2-映射
@Test
public void test2(){
// map(Function f)——接收一个函数作为参数,将元素转换成其他形式或提取信息,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。
List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
// 练习1:获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//练习2:
Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
streamStream.forEach(s ->{
s.forEach(System.out::println);
});
System.out.println();
// 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。
Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
}
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){//aa
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for(Character c : str.toCharArray()){
list.add(c);
}
return list.stream();
}
//3-排序
@Test
public void test4(){
// sorted()——自然排序
List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//抛异常,原因:Employee没有实现Comparable接口
// List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
// sorted(Comparator com)——定制排序
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {
int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
if(ageValue != 0){
return ageValue;
}else{
return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
}
}).forEach(System.out::println);
}
}
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Stream 的终止操作
终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,
例如:List、Integer,甚至是 void 。流进行了终止操作后,不能再次使用。
1-匹配与查找
2-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。
3-收集
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、 Map)。
另外
Collectors 实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例, 具体方法与实例
如下表:
代码示范 因为Collectors 实用类提供了很多静态方法太多的这里就列举了
代码演示
匹配–查找 -归约-收集
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| //1-匹配与查找
@Test
public void test1(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
// 练习:是否所有的员工的年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
System.out.println(allMatch);
// anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
// 练习:是否存在员工的工资大于 10000
boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
System.out.println(anyMatch);
// noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
// 练习:是否存在员工姓“雷”
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
System.out.println(noneMatch);
// findFirst——返回第一个元素
Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
System.out.println(employee);
// findAny——返回当前流中的任意元素
Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
System.out.println(employee1);
}
@Test
public void test2(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// count——返回流中元素的总个数
long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
System.out.println(count);
// max(Comparator c)——返回流中最大值
// 练习:返回最高的工资:
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
System.out.println(maxSalary);
// min(Comparator c)——返回流中最小值
// 练习:返回最低工资的员工
Optional<Employee> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(employee);
System.out.println();
// forEach(Consumer c)——内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
//使用集合的遍历操作
employees.forEach(System.out::println);
}
//2-归约
@Test
public void test3(){
// reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T
// 练习1:计算1-10的自然数的和
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
//3-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,用于给Stream中元素做汇总的方法
// 练习1:查找工资大于6000的员工,结果返回为一个List或Set
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
employeeList.forEach(System.out::println);
System.out.println();
Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
employeeSet.forEach(System.out::println);
}
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