java 8 新特性（四）——Stream流

简介

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。
Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。
Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

1、元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。
2、数据源流的来源。可以是集合，数组，I/O channel，产生器generator 等。
3、聚合操作类似SQL语句一样的操作，比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。
4、和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：
Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。这样多个操作可以串联成一个管道，如同流式风格（fluent style）。这样做可以对操作进行优化，比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
内部迭代：以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代，这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式，通过访问者模式(Visitor)实现。

特点

1、不是数据结构，不会保存数据。
2、不会修改原来的数据源，它会将操作后的数据保存到另外一个对象中。
3、惰性求值，流在中间处理过程中，只是对操作进行了记录，并不会立即执行，需要等到执行终止操作的时候才会进行实际的计算

分类

1、无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；
2、有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。
3、非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；
4、短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。

具体用法

创建流
1/列表转成流

List list = new ArrayList<>();
Stream stream = list.stream(); //获取一个顺序流
Stream parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

2/数组转成流

Integer[] nums = new Integer[10];
Stream stream = Arrays.stream(nums);

3/使用Stream中的静态方法：of()、iterate()、generate()

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

4/文件读取并将每行内容转成流

BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("文件路径"));
Stream lineStream = reader.lines();
lineStream.forEach(System.out::println);

5/字符串分隔成流

Pattern pattern = Pattern.compile(",");
Stream stringStream = pattern.splitAsStream("a,b,c,d");
stringStream.forEach(System.out::println);

流的操作

filter：过滤流中的某些元素
limit(n)：获取n个元素
skip(n)：跳过n元素，配合limit(n)可实现分页
distinct：通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
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。
sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：定制排序，自定义Comparator排序器
peek：如同于map，能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式，有返回值；而peek接收的是Consumer表达式，没有返回值。
allMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回false
noneMatch：接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回false
anyMatch：接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回false

findFirst：返回流中第一个元素
findAny：返回流中的任意元素
count：返回流中元素的总个数
max：返回流中元素最大值
min：返回流中元素最小值

Collector 工具库：Collectors

Student s1 = new Student("aa", 10,1);
Student s2 = new Student("bb", 20,2);
Student s3 = new Student("cc", 10,3);
List list = Arrays.asList(s1, s2, s3);
 
//装成list
List ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList()); // [10, 20, 10]
 
//转成set
Set ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet()); // [20, 10]
 
//转成map,注:key不能相同，否则报错
Map studentMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getName, Student::getAge)); // {cc=10, bb=20, aa=10}
 
//字符串分隔符连接
String joinName = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")")); // (aa,bb,cc)
 
//聚合操作
//1.学生总数
Long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); // 3
//2.最大年龄 (最小的minBy同理)
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get(); // 20
//3.所有人的年龄
Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge)); // 40
//4.平均年龄
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge)); // 13.333333333333334
// 带上以上所有方法
DoubleSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
 
//分组
Map> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
//多重分组,先根据类型分再根据年龄分
Map>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getType, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
 
//分区
//分成两部分，一部分大于10岁，一部分小于等于10岁
Map> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
 
//规约
Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get(); //40

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