Java8中Stream如何用

本篇内容主要讲解“Java8中Stream如何用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Java8中Stream如何用”吧!

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一、概述

Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。Stream流是JDK8新增的成员，允许以声明性方式处理数据集合，可以把Stream流看作是遍历数据集合的一个高级迭代器。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/筛选/过滤、排序、聚合和映射数据等操作。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。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

1、使用流的好处

代码以声明性方式书写，说明想要完成什么，而不是说明如何完成一个操作。
可以把几个基础操作连接起来，来表达复杂的数据处理的流水线，同时保持代码清晰可读。

2、流是什么?

从支持数据处理操作的源生成元素序列.数据源可以是集合,数组或IO资源。

从操作角度来看,流与集合是不同的. 流不存储数据值; 流的目的是处理数据,它是关于算法与计算的。

如果把集合作为流的数据源,创建流时不会导致数据流动; 如果流的终止操作需要值时,流会从集合中获取值; 流只使用一次。

流中心思想是延迟计算,流直到需要时才计算值。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。

终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

特性：

不是数据结构，不会保存数据。

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。（保留意见：毕竟peek方法可以修改流中元素）

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。

二、分类

无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；

有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。

非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；

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。

三、Stream的创建

Stream可以通过集合数组创建。

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

Listlist = Arrays.asList("a", "b", "c");// 创建一个顺序流
Streamstream = list.stream();// 创建一个并行流
StreamparallelStream = list.parallelStream();

2、使用 java.util.Arrays.stream(T[]array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};IntStream stream = Arrays.stream(array);

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

Streamstream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
 Streamstream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);stream2.forEach(System.out::println);
 Streamstream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);stream3.forEach(System.out::println);

输出结果：

0 3 6 90.67961569092719940.19143142088542830.8116932592396652

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stream和 parallelStream的简单区分：stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而 parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。

除了直接创建并行流，还可以通过 parallel()把顺序流转换成并行流：

OptionalfindFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

四、Stream API简介


先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下：从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。

前提：员工类

static ListpersonList = new ArrayList();private static void initPerson() {
    personList.add(new Person("张三", 8, 3000));
    personList.add(new Person("李四", 18, 5000));
    personList.add(new Person("王五", 28, 7000));
    personList.add(new Person("孙六", 38, 9000));}

1、遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是 Stream中的元素是以 Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

// import已省略，请自行添加，后面代码亦是
 
public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
        Listlist = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
 
        // 遍历输出符合条件的元素
        list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
        // 匹配第一个
        OptionalfindFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
        // 匹配任意（适用于并行流）
        OptionalfindAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
        // 是否包含符合特定条件的元素
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
        System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
        System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
        System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
    }}

2、按条件匹配filter

（1）筛选员工中已满18周岁的人，并形成新的集合

/**
 * 筛选员工中已满18周岁的人，并形成新的集合
 * @思路
 * Listlist = new ArrayList();
 * for(Person person : personList) {
 *     if(person.getAge() >= 18) {
 *          list.add(person);
 *     }
 * }
 */
private static void filter01() {
    initPerson();
    Listcollect = personList.stream().filter(x -> x.getAge()>=18).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);}

（2）自定义条件匹配

3、聚合max、min、count

（1）获取String集合中最长的元素

/**
 * 获取String集合中最长的元素
 * @思路
 * Listlist = Arrays.asList("zhangsan", "lisi", "wangwu", "sunliu");
 * String max = "";
 * int length = 0;
 * int tempLength = 0;
 * for(String str : list) {
 *     tempLength = str.length();
 *     if(tempLength > length) {
 *         length  = str.length();
 *         max = str;
 *      }
 * }
 * @return zhangsan
 */
private static void test02() {
    Listlist = Arrays.asList("zhangsan", "lisi", "wangwu", "sunliu");
    Comparator comparator = Comparator.comparing(String::length);
    Optionalmax = list.stream().max(comparator);
    System.out.println(max);}

（2）获取Integer集合中的最大值

//获取Integer集合中的最大值
private static void test05() {
    Listlist = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
    Optionalmax = list.stream().max(Integer::compareTo);
    // 自定义排序
    Optionalmax2 = list.stream().max(new Comparator() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o1.compareTo(o2);
        }
    });
    System.out.println(max2);}

//获取员工中年龄最大的人
private static void test06() {
    initPerson();
    Comparator comparator = Comparator.comparingInt(Person::getAge);
    Optionalmax = personList.stream().max(comparator);
    System.out.println(max);}

（3）获取员工中年龄最大的人

（4）计算integer集合中大于10的元素的个数

4、map与flatMap

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。

（1）字符串大写

（2）整数数组每个元素+3

/**
 * 整数数组每个元素+3
 * @思路
 * Listlist = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
   Listlist2 = new ArrayList();
   for(Integer num : list) {
      list2.add(num + 3);
   }
   @return [4, 20, 30, 10]
 */
private static void test09() {
    Listlist = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
    Listcollect = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);}

（3）公司效益好，每人涨2000

/**
 * 公司效益好，每人涨2000
 *
 */
private static void test10() {
    initPerson();
    Listcollect = personList.stream().map(x -> {
        x.setAge(x.getSalary()+2000);
        return x;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);}

（4）将两个字符数组合并成一个新的字符数组

/**
 * 将两个字符数组合并成一个新的字符数组
 *
 */
private static void test11() {
    String[] arr = {"z, h, a, n, g", "s, a, n"};
    Listlist = Arrays.asList(arr);
    System.out.println(list);
    Listcollect = list.stream().flatMap(x -> {
        String[] array = x.split(",");
        Streamstream = Arrays.stream(array);
        return stream;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);}

（5）将两个字符数组合并成一个新的字符数组

/**
 * 将两个字符数组合并成一个新的字符数组
 * @return [z,  h,  a,  n,  g, s,  a,  n]
 */
private static void test11() {
    String[] arr = {"z, h, a, n, g", "s, a, n"};
    Listlist = Arrays.asList(arr);
    Listcollect = list.stream().flatMap(x -> {
        String[] array = x.split(",");
        Streamstream = Arrays.stream(array);
        return stream;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);}

5、规约reduce

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

（1）求Integer集合的元素之和、乘积和最大值

/**
 * 求Integer集合的元素之和、乘积和最大值
 *
 */
private static void test13() {
    Listlist = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
    //求和
    Optionalreduce = list.stream().reduce((x,y) -> x+ y);
    System.out.println("求和:"+reduce);
    //求积
    Optionalreduce2 = list.stream().reduce((x,y) -> x * y);
    System.out.println("求积:"+reduce2);
    //求最大值
    Optionalreduce3 = list.stream().reduce((x,y) -> x>y?x:y);
    System.out.println("求最大值:"+reduce3);}

（2）求所有员工的工资之和和最高工资

/*
 * 求所有员工的工资之和和最高工资
 */
private static void test14() {
    initPerson();
    Optionalreduce = personList.stream().map(Person :: getSalary).reduce(Integer::sum);
    Optionalreduce2 = personList.stream().map(Person :: getSalary).reduce(Integer::max);
    System.out.println("工资之和:"+reduce);
    System.out.println("最高工资:"+reduce2);}

6、收集（toList、toSet、toMap）

取出大于18岁的员工转为map

/**
 * 取出大于18岁的员工转为map
 *
 */
private static void test15() {
    initPerson();
    Mapcollect = personList.stream().filter(x -> x.getAge() > 18).collect(Collectors.toMap(Person::getName, y -> y));
    System.out.println(collect);}

7、collect

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：

计数： count

平均值： averagingInt、 averagingLong、 averagingDouble

最值： maxBy、 minBy

求和： summingInt、 summingLong、 summingDouble

统计以上所有： summarizingInt、 summarizingLong、 summarizingDouble

/**
 * 统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资
 */
private static void test01(){
    //统计员工人数
    Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
    //求平均工资
    Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
    //求最高工资
    Optionalmax = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
    //求工资之和
    Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
    //一次性统计所有信息
    DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
    System.out.println("统计员工人数:"+count);
    System.out.println("求平均工资:"+average);
    System.out.println("求最高工资:"+max);
    System.out.println("求工资之和:"+sum);
    System.out.println("一次性统计所有信息:"+collect);}

8、分组(partitioningBy/groupingBy)

分区：将stream按条件分为两个 Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。

分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    personList.add(new Person("zhangsan",25, 3000, "male", "tieling"));
        personList.add(new Person("lisi",27, 5000, "male", "tieling"));
        personList.add(new Person("wangwu",29, 7000, "female", "tieling"));
        personList.add(new Person("sunliu",26, 3000, "female", "dalian"));
        personList.add(new Person("yinqi",27, 5000, "male", "dalian"));
        personList.add(new Person("guba",21, 7000, "female", "dalian"));
 
    // 将员工按薪资是否高于8000分组
        Map part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
        // 将员工按性别分组
        Map group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
        // 将员工先按性别分组，再按地区分组
        Map> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
        System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
        System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
        System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
  }}

9、连接joining

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

10、排序sorted

将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

private static void test04(){
    // 按工资升序排序（自然排序）
    ListnewList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
            .collect(Collectors.toList());
    // 按工资倒序排序
    ListnewList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
            .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    // 先按工资再按年龄升序排序
    ListnewList3 = personList.stream()
            .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
            .collect(Collectors.toList());
    // 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
    ListnewList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
        if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
            return p2.getAge() - p1.getAge();
        } else {
            return p2.getSalary() - p1.getSalary();
        }
    }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
 
    System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
    System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
    System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
    System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);}

11、提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

private static void test05(){
    String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
    String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
    Streamstream1 = Stream.of(arr1);
    Streamstream2 = Stream.of(arr2);
    // concat:合并两个流 distinct：去重
    ListnewList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
    // limit：限制从流中获得前n个数据
    Listcollect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
    // skip：跳过前n个数据
    Listcollect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
 
    System.out.println("流合并：" + newList);
    System.out.println("limit：" + collect);
    System.out.println("skip：" + collect2);}

12、读取文件的流操作


13、计算两个list中的差集

//计算两个list中的差集
Listreduce1 = allList.stream().filter(item -> !wList.contains(item)).collect(Collectors.toList());

到此，相信大家对“Java8中Stream如何用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

当前名称：Java8中Stream如何用
文章起源：http://cdxtjz.cn/article/ppdccg.html