Java8新特性——Stream流

一、Stream流简介
- 1.1 什么是Stream流？
- 1.2 为什么使用Stream流？
- 1.3 Stream流的特性
二、创建Stream流
- 2.1 通过 Collection 扩展接口创建流
- 2.2 由数组创建流
- 2.3 由值创建流
- 2.4 由函数创建流
三、Stream流的中间操作
- 3.1 筛选与切片
- 3.2 映射
- 3.3 排序
四、Stream流的终止操作
- 4.1 查找与匹配
- 4.2 归约
- 4.3 收集

一、Stream流简介 1.1 什么是Stream流？

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。

———摘自菜鸟教程

流是数据渠道，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，流讲的是计算！

1.2 为什么使用Stream流？

Stream流可以对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。Stream API 借助于同样新出现的Lambda表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。

1.3 Stream流的特性

Stream 自己不会存储元素。
Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
Stream 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。

二、创建Stream流

一个数据源（如：集合、数组），获取一个流。

2.1 通过 Collection 扩展接口创建流

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

List list = Arrays.asList("1", "2", "3", "zs", "abc");
Stream stream1 = list.stream();
Stream stream2 = list.parallelStream();

2.2 由数组创建流

Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流。

static Stream stream(T[] array): 返回一个流

IntStream intStream = Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3});
LongStream longStream = Arrays.stream(new long[]{123L, 46L});
DoubleStream doubleStream = Arrays.stream(new double[]{12.3, 34.56});

2.3 由值创建流

可以使用静态方法 Stream.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

Stream streamValue = Stream.of("a", "b", "c");

2.4 由函数创建流

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)

//迭代（需要传入一个种子，也就是起始值，然后传入一个一元操作）
Stream integerStream = Stream.iterate(2, (x) -> x * 2);
//生成(无限产生对象)
Stream doubleStream = Stream.generate(() -> Math.random());

三、Stream流的中间操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理。

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”。

3.1 筛选与切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ，从流中排除某些元素。
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量。
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(n) 互补

// 1、匿名内部类的方式
Stream filterStream1 = userEntities.stream();
filterStream1.filter(new Predicate() {
    @Override
    public boolean test(UserEntity userEntity) {
        return userEntity.getAge() >= 35;
    }
}).filter(new Predicate() {
    @Override
    public boolean test(UserEntity userEntity) {
        return userEntity.getName().equals("zhangsan");
    }
}).forEach(new Consumer() {
    @Override
    public void accept(UserEntity userEntity) {
        System.out.println("匿名内部类的方式进行过滤：" + userEntity.toString());
    }
});
// 2、lambda的方式 相关条件可以使用&&符合拼接，也可以再次使用filter
Stream filterStream2 = userEntities.stream();
filterStream2.filter(userEntity -> userEntity.getAge() >= 35 && userEntity.getName().equals("zhangsan"))
        .forEach(userEntity -> System.out.println("lambda的方式进行过滤：" + userEntity.toString()));



// limit就是从头开始获取
// skip就是表示跳过
Stream limitStream = userEntities.stream();
limitStream.skip(2).limit(1).forEach(userEntity -> System.out.println("使用skip和limit：" + userEntity));

3.2 映射

方法	描述
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的元素。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToIntFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。
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 userList = Arrays.asList(new UserEntity("a",1),new UserEntity("ab",3),new UserEntity("c",11),new SUserEntityu("f",12));
Stream stream = userList .stream();
// 去除list中所有的年龄
stream.map(UserEntity::getAge).forEach(System.out::println);
// 把所有年龄再返回一个集合
List collect = stream.map(UserEntity::getAge).collect(Collectors.toList());
stream.flatMap(userEntity-> test1.filterCharacter(userEntity.getName())).forEach(System.out::println);

3.3 排序

方法	描述
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator comp)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

// 1、匿名内部类的方式
Stream sortedStream1 = userEntities.stream();
sortedStream1.sorted(new Comparator() {
    @Override
    public int compare(UserEntity o1, UserEntity o2) {
        // 升序
        return o1.getAge() - o2.getAge();
    }
}).forEach(new Consumer() {
    @Override
    public void accept(UserEntity userEntity) {
        System.out.println("使用匿名内部类的方式排序：" + userEntity.toString());
    }
});
// 2、lambda的方式
Stream sortedStream2 = userEntities.stream();
sortedStream2.sorted((o1, o2) -> o1.getAge() - o2.getAge())
        .forEach(userEntity -> System.out.println("使用lambda的方式排序：" + userEntity.toString()));

四、Stream流的终止操作

一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果。

4.1 查找与匹配

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

// 1、匿名内部类的方式
Stream noneMatch1 = userEntities.stream();
boolean result = noneMatch1.noneMatch(new Predicate() {
    @Override
    public boolean test(UserEntity userEntity) {
        return userEntity.getAge() > 32;
    }
});
System.out.println("noneMatch使用匿名内部类的方式：" + result);
// 2、lambda的方式
Stream noneMatch2 = userEntities.stream();
boolean result2 = noneMatch2.noneMatch((user) -> user.getAge() > 35);
System.out.println("noneMatch使用lambda的方式：" + result2);

// 1、匿名内部类的方式
Stream allMatch1 = userEntities.stream();
boolean result3 = allMatch1.allMatch(new Predicate() {
    @Override
    public boolean test(UserEntity userEntity) {
        return userEntity.getAge() < 54;
    }
});
System.out.println("allMatch使用匿名内部类的方式：" + result3);
// 2、lambda的方式
Stream allMatch2 = userEntities.stream();
boolean result4 = allMatch2.allMatch((user) -> user.getAge() <54);
System.out.println("allMatch使用lambda的方式：" + result4);

// 1、匿名内部类的方式
Stream anyMatch1 = userEntities.stream();
boolean result5 = anyMatch1.anyMatch(new Predicate() {
    @Override
    public boolean test(UserEntity userEntity) {
        return userEntity.getAge() > 20;
    }
});
System.out.println("anyMatch使用匿名内部类的方式：" + result5);
// 2、lambda的方式
Stream anyMatch2 = userEntities.stream();
boolean result6 = anyMatch2.anyMatch((user) -> user.getAge() > 20);
System.out.println("anyMatch使用lambda的方式：" + result6);

4.2 归约

方法	描述
reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional< T >

// 1、使用匿名内部类的方式
Stream integerStream1 = Stream.of(10, 30, 80, 60, 10, 70);
Optional reduce = integerStream1.reduce(new BinaryOperator() {
    @Override
    public Integer apply(Integer integer, Integer integer2) {
        return integer + integer2;
    }
});
System.out.println(reduce.get());
// 2、使用lambda的方式
Stream integerStream2 = Stream.of(10, 30, 80, 60, 10, 70);
Optional reduce2 = integerStream2.reduce((a1, a2) -> a1 + a2);
System.out.println(reduce2.get());




// 1、使用匿名内部类的方式
Stream objStream1 = userEntities.stream();
Optional reduce3 = objStream1.reduce(new BinaryOperator() {
    @Override
    public UserEntity apply(UserEntity userEntity, UserEntity userEntity2) {
        userEntity.setAge(userEntity.getAge() + userEntity2.getAge());
        return userEntity;
    }
});
System.out.println(reduce3.get().getAge());
// 2、使用lambda的方式
Stream objStream2 = userEntities.stream();
Optional reduce4 = objStream2.reduce((user1, user2) -> {
    user1.setAge(user1.getAge() + user2.getAge());
    return user1;
});
System.out.println(reduce4.get().getAge());

4.3 收集

方法	描述
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

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：

方法	返回类型	描述
toList	List< T >	把流中元素收集到List
toSet	Set< T >	把流中元素收集到Set
toCollection	Collection< T >	把流中元素收集到创建的集合
counting	Long	计算流中元素的个数
summingInt	Integer	对流中元素的整数属性求和
averagingInt	Double	计算流中元素Integer属性的平均值
summarizingInt	IntSummaryStatistics	收集流中Integer属性的统计值。如：平均值
joining	String	连接流中每个字符串
maxBy	Optional< T >	根据比较器选择最大值
minBy	Optional< T >	根据比较器选择最小值
reducing	归约产生的类型	从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值
collectingAndThen	转换函数返回的类型	包裹另一个收集器，对其结果转换函数
groupingBy	Map>	根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V
partitioningBy	Map>	根据true或false进行分区

Stream stream1 = userEntities.stream();
Set collectSet = stream1.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(collectSet);



Stream stream2 = userEntities.stream();
Map collectMap = stream2.collect(Collectors.toMap(
        // String对应map中的key
        new Function() {
            @Override
            public String apply(UserEntity userEntity) {
                return userEntity.getName();
            }
        },
        // UserEntity对应map中的value
        new Function() {
            @Override
            public UserEntity apply(UserEntity userEntity) {
                return userEntity;
            }
        }));
// 遍历将键值输出
collectMap.forEach(new BiConsumer() {
    @Override
    public void accept(String s, UserEntity userEntity) {
        System.out.println("s：" + s + "，：" + userEntity.toString());
    }
});

Java8新特性——Stream流

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