一、 Stream 的使用
1 创建
通过Collection接口的实现类提供的 stream（）方法，或 通过Arrays中的静态方法 stream（）获取 通过Stream类中的静态方法 of() 无限流(迭代/生成)
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/** * @Author: 郜宇博 * @Date: 2021/9/1 23:28 * 流操作 */ public class StreamTests { @Test public void test(){ //1.通过Collection接口的实现类提供的 stream（）方法，或 Collection<String> list = new ArrayList<>(); list.stream(); list.parallelStream(); //2.通过Arrays中的静态方法 stream（）获取 Integer[] integers = new Integer[ 10 ]; Arrays.stream(integers); //3.通过Stream类中的静态方法 of() Stream<String> stream = Stream.of( "1" , "2" ); //4.无限流 //迭代 Stream<Integer> iterate = Stream.iterate( 0 , (x) -> x + 2 ); //生成 Stream<Double> generate = Stream.generate(() -> Math.random()); } } |
1.1.1并行流parallelStream
parallelStream提供了流的并行处理，它是Stream的另一重要特性，其底层使用Fork/Join框架实现。简单理解就是多线程异步任务的一种实现。
2 步骤
创建Stream； 转换Stream，每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象（可以有多次转换）； 对Stream进行聚合（Reduce）操作，获取想要的结果；
二、Stream的特性
惰性求值:
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处理！而是在终止操作时一次性全部处理，这种情况称为[惰性求值]。
三、中间操作
筛选与切片】
1 filter()
接受lambda表达式，从流中排除某些元素
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@Test public void test2(){ //获取一个数组 ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>(); for ( int i = 0 ; i < 10 ; i++) { arrayList.add(i); } //流操作：获取大于5的 arrayList.stream().filter((num)->num> 5 ).forEach(System.out::println); } //结果： 6 7 8 9 |
2 limit()
截断流，使其元素个数不超过一定数量
满足limit的数量后，就短路，不在执行后续操作
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@Test public void test2(){ //获取一个数组 ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>(); for ( int i = 0 ; i < 10 ; i++) { arrayList.add(i); } //流操作：获取大于5的 arrayList.stream().filter((num)->num> 5 ) .limit( 2 ) .forEach(System.out::println); } //结果： 6 7 |
3 skip()
跳过元素，跳过前n个元素，执行后面的元素，如果不足n个则返回空流
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@Test public void test2(){ //获取一个数组 ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>(); for ( int i = 0 ; i < 10 ; i++) { arrayList.add(i); } //流操作：获取大于5的 arrayList.stream().filter((num)->num> 5 ) .skip( 2 ) .forEach(System.out::println); } //结果： 8 9 3.3 map() 映射，在方法中使用方法Function< T> 函数型接口 -----> R apply(T t);
@Test public void test4(){ //获取一个list List<String> list = Arrays.asList( "aaa" , "bbb" , "ccc" ); //使用流操作 转化大写 list.stream().map((str)->str.toUpperCase()) .forEach(System.out::println); } /*结果：AAA BBB CCC*/ @Test public void test3(){ //获取一个list List<String> list = Arrays.asList( "aaa" , "bbb" , "ccc" ); //流操作： 将list中的元素取出 //第一步使用map取出流，流里存放的还是流 //因此需要二次foreach Stream<Stream<Character>> chs = list.stream().map(StreamTests::getUpper); chs.forEach((stream)->{ stream.forEach(System.out::print); }); } //将str返回为流对象 public static Stream<Character> getUpper(String str){ List<Character> list = new ArrayList<>(); for (Character character: str.toCharArray()){ list.add(character); } return list.stream(); } //结果：aaabbbccc |
4 map()
映射，在方法中使用方法Function< T> 函数型接口 -----> R apply(T t);
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@Test public void test4(){ //获取一个list List<String> list = Arrays.asList( "aaa" , "bbb" , "ccc" ); //使用流操作 转化大写 list.stream().map((str)->str.toUpperCase()) .forEach(System.out::println); } /*结果：AAA BBB CCC*/ |
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@Test public void test3(){ //获取一个list List<String> list = Arrays.asList( "aaa" , "bbb" , "ccc" ); //流操作： 将list中的元素取出 //第一步使用map取出流，流里存放的还是流 //因此需要二次foreach Stream<Stream<Character>> chs = list.stream().map(StreamTests::getUpper); chs.forEach((stream)->{ stream.forEach(System.out::print); }); } //将str返回为流对象 public static Stream<Character> getUpper(String str){ List<Character> list = new ArrayList<>(); for (Character character: str.toCharArray()){ list.add(character); } return list.stream(); } //结果：aaabbbccc |
3.1 flatMap
相当于集合方法的 addAll
即： 将流中的流内元素取出，放入一个流中，而不是流内套流
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@Test public void test3(){ //获取一个list List<String> list = Arrays.asList( "aaa" , "bbb" , "ccc" ); //流操作： 将list中的元素取出 //第一步使用map取出流，流里存放的还是流 //因此需要二次foreach Stream<Stream<Character>> chs = list.stream().map(StreamTests::getUpper); chs.forEach((stream)-> stream.forEach(System.out::print));
System.out.println( "\n=====" ); //方法二： //使用flatMap list.stream().flatMap(StreamTests::getUpper).forEach(System.out::print); } |
5 sorted
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@Test public void test5(){ List<String> list = Arrays.asList( "aaa" , "ccc" , "bbbb" , "eeeee" ); //自然排序 list.stream() .sorted() .forEach(System.out::println); System.out.println( "=============" ); //定制排序 list.stream() .sorted((x,y)->{ //如果长度一样，则按照字典排序 if (x.length() == y.length()){ return x测试数据pareTo(y); } //如果长度不一样则按照长度的降序排序 else { return y.length() - x.length(); } }) .forEach(System.out::println);
} /*结果： aaa bbbb ccc eeeee ============= eeeee bbbb aaa ccc */ |
四、终止操作
查找与匹配
1 allMatch
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Predicate<? super T> predicate /** * @Author: 郜宇博 * @Date: 2021/9/3 14:00 * 终止操作 */ public class FinalOperation { static ArrayList<Student> list; /** * allMath 检查是否全部元素符合 */ @BeforeEach public void before(){ //准备集合 Student student1 = new Student( 10 , "张三" , Student.Status.Sad); Student student2 = new Student( 20 , "李四" , Student.Status.Happy); Student student3 = new Student( 30 , "王五" , Student.Status.Free); Student student4 = new Student( 18 , "田七" , Student.Status.Free); Student student5 = new Student( 140 , "赵六" , Student.Status.Tired); list = new ArrayList<>(); list.add(student1); list.add(student2); list.add(student3); list.add(student4); list.add(student5); } } class Student{ private int age; private String name; private Status status;
public int getAge() { return age; }
public String getName() { return name; }
public Status getStatus() { return status; }
/** * 枚举状态 */ public enum Status{ Free,Tired,Happy,Sad; }
public Student( int age, String name, Status status) { this .age = age; this .name = name; this .status = status; } } /** * 是否全部年龄都大于20 */ @Test public void test1(){ boolean b = list.stream().allMatch((s) -> s.getAge() > 20 ); System.out.println(b); } //结果： false |
2 anyMatch
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Predicate<? super T> predicate /** * 是否存在年龄大于20的 */ @Test public void test2(){ boolean b = list.stream().anyMatch((s) -> s.getAge() > 20 ); System.out.println(b); } //结果：true |
3 noneMatch
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Predicate<? super T> predicate /** * 是否没有满足年龄大于20的 * */ @Test public void test3(){ boolean b = list.stream().noneMatch((s) -> s.getAge() > 20 ); System.out.println(b); } //结果：false |
4 findFirst()
返回第一元素，但结果可能为null， 因此使用Optional<T> 来接收,如果为null则可以替换。
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/** * 返回第一元素 */ @Test public void test4(){ Optional<Student> first = list.stream() .filter((e) -> e.getStatus().equals(Student.Status.Free)) .findFirst(); System.out.println(first); } //结果：Optional[Student{age=30, name='王五', status=Free}] |
5 findAny()
返回任意一个
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/** * 返回任意一个 * */ @Test public void test5(){ Optional<Student> b = list.parallelStream() .filter((student -> student.getAge()< 30 )) .findAny(); System.out.println(b.get()); } //结果： 任意一个年龄小于30的学生 |
6 count
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/** * 获取数量count */ @Test public void test6(){ long count = list.stream().count(); System.out.println(count); } //结果 : 5 |
7 max
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/** * 获得最大值 */ @Test public void test7(){ Optional<Integer> max = list.stream() .map(x->x.getAge()) .max(Integer::compare); System.out.println(max.get());
} //结果： 140 |
8 min
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/** * 获得最小值 */ @Test public void test7(){ Optional<Integer> max = list.stream() .map(x->x.getAge()) .min(Integer::compare); System.out.println(max.get()); } |
9 forEach
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@Test public void test2(){ //获取一个数组 ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>(); for ( int i = 0 ; i < 10 ; i++) { arrayList.add(i); } //流操作：获取大于5的 arrayList.stream().filter((num)->num> 5 ) .limit( 2 ) .forEach(System.out::println); } //结果： 6 7 |
10 reduce
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/** * 归纳 */ @Test public void test8(){ Integer reduce = list.stream() .map(Student::getAge) .reduce( 0 , (x, y) -> x + y); System.out.println(reduce); //方法二： //此方法有可能为null,因此封装为Optional对象 Optional<Integer> reduce1 = list.stream() .map(Student::getAge) .reduce(Integer::sum); System.out.println(reduce1.get()); } |
11 collect
可以收集为集合类，
可以在收集后进行分组、多级分组、分片
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/** * 收集 */ @Test public void test9(){ List<Student> collect = list.stream().collect(Collectors.toList()); collect.forEach(System.out::println); //方式二： HashSet<Student> collect1 = list.stream().collect(Collectors.toCollection(HashSet:: new )); collect.forEach(System.out::println); } /* 结果：Student{age=10, name='张三', status=Sad} Student{age=20, name='李四', status=Happy} Student{age=30, name='王五', status=Free} Student{age=18, name='田七', status=Free} Student{age=140, name='赵六', status=Tired} */ /** * 使用收集可以计算最大值、最小值、平均值、等 * 也可以进行分组 */ @Test public void test10(){ Map<Student.Status, List<Student>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy((x) -> x.getStatus())); System.out.println(collect.size()); System.out.println(collect); } |
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