java8中stream流式编程的使用大全

news2024/11/23 15:19:37

一、概述

  • Stream流操作是Java 8提供一个重要新特性，它允许开发人员以声明性方式处理集合，其核心类库主要改进了对集合类的API和新增Stream操作。Stream类中每一个方法都对应集合上的一种操作。将真正的函数式编程引入到Java中，能 让代码更加简洁，极大地简化了集合的处理操作，提高了开发的效率和生产力。

  • 同时Stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，源可以是数组、文件、集合、函数，Java容器或I/O 通道(channel)等。在Stream中的操作每一次都会产生新的流，内部不会像普通集合操作一样立刻获取值，而是 惰性取值 ，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。

  • 并且对于现在调用的方法，本身都是一种高层次构件，与线程模型无关。因此在并行使用中，开发者们无需再去操 心线程和锁了。Stream内部都已经做好了 。

  • 对于Stream流的可以把它当成工厂中的流水线，每个Stream流的操作过程遵循着创建 -->操作 -->获取结果的过程，就像流水线上的节点一样组成一个个链条。除此之外你还可以把他理解成sql的视图，集合就相当于数据表中的数据，获取Stream流的过程就是确定数据表的属性和元数据的过程，元数据的每一个元素就是表中的数据，对Stream流进行操作的过程就是通过sql对这些数据进行查找、过滤、组合、计算、操作、分组等过程，获取结果就是sql执行完毕之后获取的结果视图一样。

二、Stream流的获取方法

1）单列集合

List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream();

2）双列集合

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();

双列集合不能直接获取Stream流，一般有以下两种方式获取双列集合的Stream流：

  • 使用keyset

    先获取到所有的键，再把这个set集合中所有的键放到stream流中

    Stream<String> stream = map.keySet().stream();

// 使用示例
stream.forEach(key -> System.out.println(key + "=" + map.get(key)))

  • 使用entrySet

    先获取到所有的键值对对象，再把这个set集合中所有的键值对对象放到stream

    Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();
    
// 使用示例
stream.forEach(item -> System.out.println(item.getKey() + '-' + item.getValue()));

3）数组

int[] arr = {1, 2, 3}
IntStream stream = Arrays.stream(arr)
    
// 使用示例
stream.forEach(System.out::println);

4）同种数据类型的多个数据

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5)

// 使用示例
stream.forEach(System.out::println);

5）获取并行流

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

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

  • parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式操作流，前提是对流中的数据处理没有顺序要求。

例如筛选集合中的奇数，两者的处理有所不同：
在这里插入图片描述

6）文件

// lines方法需要抛出或者捕获异常，因为文件data.txt是有可能不存在的
Stream <String > lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset());

7）通过函数生成

Stream提供了iterate和generate两个静态方法从函数中生成流。

  • iterate
// iterate方法接受两个参数，第一个为初始化值，第二个为进行的函数操作
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, item -> item + 1);

// iterator生成的流为无限流，使用时需要进行截取
iterate.limit(10).forEach(item -> System.out.println(item));
  • generate
// generate方法接受一个参数，方法参数类型为Supplier,一个生产型的函数式接口
Stream<Double> generate = Stream.generate(Math::random);

// generate生成的流为无限流，使用时需要进行截取
generate.limit(10).forEach(item -> System.out.println(item));

三、Stream流的基本操作

3.1 中间操作

中间操作的相关方法执行完之后，会返回一个处理过后的Stream流，这样依然可以继续执行其它流操作。

形成一定的链式编程。

1）filter

对流中的数据进行过滤、筛选 。

List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> stream = list.stream().filter(item -> item > 8)

2）distinct

// 普通数字集合去重
List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> stream = list.stream().distinct();

// 对象集合根据某字段去重（根据图书名称去重）
Map<Object, Boolean> map = new HashMap<>();
List<Book> distinctNameBooks = books.stream()
				   .filter(item -> map.putIfAbsent(item.getName(), Boolean.TRUE) == null)
    			   .collect(Collectors.toList());

// 提取集合中的对象的某个字段属性并去重
List<String> nameList = pipeList.stream()
                                .map(Student::getName)
                                .distinct().collect(Collectors.toList());

putIfAbsent 方法：

如果传入key对应的value已经存在，就返回存在的value，不进行替换。

如果不存在，就添加key和value，返回null

3）limit

截取此流中的部分元素组成的流，截取前指定参数个数的。

List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> stream = list.stream().limit(2);

4）skip

跳过指定参数个数的数据，返回由该流的剩余元素组成的流。

List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> stream = list.stream().skip(3);

5）concat

合并两个流，返回合并后的新流。

List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> list2 = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> concat = Stream.concat(list1.stream(), list2.stream());

6）map

流映射，可以将接受的元素映射成另外一个类型的元素。

List<String> stringList = Arrays.asList("lambda", "stream");
Stream<Integer> stream = stringList.stream().map(item -> item.length());

即使是复杂对象也是一样处理。

7）flatMap

流转换，可以将一个流中的每个值都转换为另一个流。

Stream<String[]> stream2 = stringList.stream().map(item -> item.split(""));
Stream<String> stringStream = stream2.flatMap(Arrays::stream);

8）allMatch

匹配所有，返回一个boolean类型的数据，意为流中元素是否都满足某个条件。

List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
if (list.stream().allMatch(item -> item > 5)) {
    System.out.println("集合中的所有元素都大于5");
}

9）anyMatch

匹配其中任意一个，返回一个boolean类型的数据，意为流中元素是否存在满足某个条件的元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
if (list.stream().anyMatch(item -> item > 5)) {
    System.out.println("集合中存在大于5的值");
}

10）noneMatch

全部不匹配，返回一个boolean类型的数据，意为流中元素是否都不满足某个条件。

List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 8, 9, 10);
if (list.stream().noneMatch(item -> item > 5)) {
    System.out.println("集合中的所有元素小于或等于5");
}

3.2 终结操作

1）forEach

对此流的每个元素执行相同操作，和for循环效果类似。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
list.stream().forEach(System.out::println);

2）count

统计出流中元素的个数。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
long count = list.stream().count();

3）counting

也是统计出流中元素个数，只不过这一般要与collect联合使用。

import static java.util.stream.Collectors.counting;

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Long count = list.stream().count();

4）findFirst

查找流中的第一个元素。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> first = list.stream().findFirst();

5）findAny

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> any = list.stream().findAny();

6）reduce

将流中的元素组合起来。

reduce方法的第一个参数是一个初始值，第二个参数是初始值和流中的各个元素挨个要进行的操作。

例如是求和，就是初始值依次按照求和规则加上前面的值。

第一个参数初始值是可选的，不一定要填。

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Integer sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));

// 使用方法引用简写
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 方法引用等同于如下写法
Integer sum2 = list.stream().reduce(0, (a, b) -> Integer.sum(a, b));

reduce更多应用可以看下面的各类求和、求最大最小值的部分，这里只介绍基本用法

3.3 收集操作

1）Collectors.toList()

在底层会创建一个List集合.并把所有的数据添加到List集合中.

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 2);
List<Integer> collect = list.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                					 .collect(Collectors.toList());

2）Collectors.toSet()

把流中的数据写使用set集合收集起来，使用set集合不会保留重复数据

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 2);
List<Integer> collect = list.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                					 .collect(Collectors.toSet());

3）Collectors.toMap()

List<Integer> list = Arrays.asList("zhangsan,23", "lisi,24");
// s 依次表示流中的每一个数据
// 第一个lambda表达式就是如何获取到Map中的键
// 第二个lambda表达式就是如何获取到Map中的值
Map<String, Integer> map = list.stream()
    						   .collect(Collectors.toMap(
                                   s -> s.split(",")[0],
                                   s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1])
                                ));

四、其它常见操作

4.1 求和

1）给数值集合求和

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
// 方式一、使用lambda表达式
Integer sum1 = list.stream().reduce(0, (a, b) -> (a + b));

// 方式二、使用方法引用简写
Integer sum2 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 方法引用等同于如下写法
Integer sum2 = list.stream().reduce(0, (a, b) -> Integer.sum(a, b));

// 方式三、使用summingInt系列的方法(summingDouble、summingLong等)
Integer sum3 = list.stream().collect(summingInt(Integer::intValue))
    
// 方式四、推荐写法 (通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作，易读的同时保证了性能)
Integer sum4 = list.stream().mapToInt(item -> item).sum();

2）对集合中对象的某个字段求和

// 这里如果是整型或者是浮点数就用各自的方法即可，因为这样比较常规，所以这里以BigDecimal为例
List<Book> list = new ArrayList<>();
BigDecimal reduce = list.stream()
    						// 将Opportunity对象的金额属性取出
                           .map(Book::getCount)   
    						// 使用reduce()聚合函数,得到金额总和
                           .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

4.2 求最大最小值

1）不使用reduce

// 普通数值集合
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Optional<Integer> min1 = list.stream().min(Integer::compareTo);
Optional<Integer> max1 = list.stream().max(Integer::compareTo);
OptionalInt min2 = list.stream().mapToInt(Integer::valueOf).min();
OptionalInt max2 = list.stream().mapToInt(Integer::valueOf).max();

// 对象集合
List<Book> list = new ArrayList<>();
OptionalInt min3 = list.stream().mapToInt(Book::getCount).min();	// 推荐写法
OptionalInt max3 = list.stream().mapToInt(Book::getCount).max();	// 推荐写法
OptionalInt min4 = list.stream()
                       .mapToInt(Book::getCount)
                       .collect(minBy(Integer::compareTo));
OptionalInt max4 = list.stream()
                       .mapToInt(Book::getCount)
                       .collect(maxBy(Integer::compareTo));

推荐写法通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作，易读的同时保证了性能

2）使用reduce

List<Book> list = new ArrayList<>();
OptionalInt min = list.stream().map(Book::getCount).reduce(Integer::min);
OptionalInt max = list.stream().map(Book::getCount).reduce(Integer::max);

4.3 求平均值

List<Book> list = new ArrayList<>();
Double avg = list.stream().collect(averagingInt(Book::getCount));

4.4 同时求总和、平均值、最大值、最小值

List<Book> list = new ArrayList<>();
IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = list.stream().collect(summarizingInt(Book::getCount));
int min = intSummaryStatistics.getMin();		// 获取最小值
int max = intSummaryStatistics.getMax();		// 获取最大值
long sum = intSummaryStatistics.getSum();		// 获取总和
Double avg = intSummaryStatistics.getAverage(); // 获取平均值

4.5 拼接流中的元素

// joining的方法参数为元素的分界符
List<String> stringList = Arrays.asList("lambda", "stream");
String result = stringList.stream().collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(result);		//lambda,stream

4.6 分组

1）普通分组

List<Book> list = new ArrayList<>();
Map<String, List<Book>> list.stream().collect(groupingBy(Book::getName));

2）使用集合中的对象的某个字段分组并统计每组数量

Map<String, Long> collect = list.stream()
        			.collect(Collectors.groupingBy(ish::getName, Collectors.counting()));

4.7 分区

分区是特殊的分组，它分类依据是true和false，所以返回的结果最多可以分为两组

List<Book> list = new ArrayList<>();
Map<Boolean, List<Book>> list.stream().collect(groupingBy(Book::isChina));

应用场景示例：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Map<Boolean, List<Integer>> collect2 = list.stream()
    									   .collect(partitioningBy(item -> item < 3));

输出结果是这样：{false=[3, 4, 5], true=[1, 2]}按true和false分为了两组；

4.8 排序

1）基本数据类型自然排序

List<Integer> list = Arrays.asList(2, 3, 1, 4, 5);
// 升序
List<Integer> collect = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());

// 降序
List<Integer> collect1 = list.stream().sorted(Comparator.reverseOrder())
    								  .collect(Collectors.toList());

2）按照对象属性进行排序

List<Student> list = new ArrayList<>();

// 按学生年龄倒序， 不加reversed()就是升序
List<Student> collect = list.stream()
                            .sorted(Comparator.comparing(Student::getAge).reversed())
                            .collect(Collectors.toList());


// 如果需要多条件排序，可以使用thenComparing()
// 例如先按照年龄排序，再按照姓名排序
List<Student> collect2 = list.stream()
                             .sorted(Comparator.comparing(Student::getAge)
                             .thenComparing(Comparator.comparing(Student::getName)))
                             .collect(Collectors.toList());

3） List<Map<String, Object>>集合按某个key进行排序

List<Map<String, Object>> dataList = new ArrayList<>();
// 准备两数据
dataList.add(new HashMap<String, Object>() {
    {
        put("id", "1");
        put("type", "0");
    }
});
dataList.add(new HashMap<String, Object>() {
    {
        put("id", "2");
        put("type", "2");
    }
});

// 升序
List<Map<String, Object>> newAscList = dataList.stream()
                        .sorted(Comparator.comparing((Map m) -> (new BigDecimal(m.get("question_type").toString()))))
                        .collect(Collectors.toList());

// 降序
List<Map<String, Object>> newDescList = dataList.stream()
                        .sorted(Comparator.comparing((Map m) -> (new BigDecimal(m.get("question_type").toString()))).reversed())
                        .collect(Collectors.toList());

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