简介

从JDK8开始，增加了一新特性Stream流式操作，Stream中提供了非常多的API供大家使用，灵活的使用这些API，可以非常的方便且优美的实现我们的代码逻辑。

流式操作主要用来处理数据（比如集合），就像泛型也大多用在集合中一样。下面我们主要用例子来介绍下，流的基操。

注：本博客相关代码请参考：Scott 数据 映射 MySQL

最终型

toArray

toArray：将流转换为数组。

示例：

@Test
public void fun5() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    Object[] array = list.stream().toArray();
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
        System.out.println(array[i]);
    }
}

结果：

collect

collect：将流转换为指定的类型，比如List转换为Set。

示例：

@Test
public void fun1(){
    String[] data = {"zhangsan","lisi","wanger","mazi"};
    List<String> list = Arrays.stream(data).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list);
    Set<String> set = Arrays.stream(data).collect(Collectors.toSet());
    System.out.println(set);
}

结果：

reduce

reduce：将元素合并起来，得到一个新值。可以简单理解为将一个数组或集合转换成一个String或integer类型的一个对象，最终结果为一个新值。
语法：reduce(a,(b,c)->{b+c})

• a：规约初始值
• b：阶段性的累加结果
• c：当前遍历的元素
  注：若是整数类型求和 （Integer）,b和c 可换成方法引用 Integer::sum

示例：

@Test
public void fun4() {
    String[] data = {"zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi"};
    String reduce1 = Arrays.stream(data).reduce("", (v1, v2) -> v1 + v2);
    System.out.println(reduce1);

    Integer reduce2 = depts.stream().map(Dept::getDeptno).reduce(0, Integer::sum);
    System.out.println(reduce2);
}

结果：

iterator

iterator：将流转换为一个迭代器。

示例：

@Test
public void fun6() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    Iterator<String> iterator = list.stream().iterator();
    while (iterator.hasNext()){
        System.out.println(iterator.next());
    }
}

结果：

foreach

foreach：对流中的元素逐个遍历。
示例：

@Test
public void fun7() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    list.stream().forEach(System.out::println);
}

结果：

anyMatch/allMatch/noneMatch

• anyMatch：用于判断是否有符合匹配条件的元素。
• allMatch：用于判断是否所有元素都符合匹配条件。
• noneMatch：用于判断是否所有元素都不符合匹配条件。

示例：

@Test
public void fun8() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    boolean b1 = list.stream().anyMatch(item -> item.contains("g"));
    System.out.println(b1);
    boolean b2 = list.stream().allMatch(item -> item.contains("g"));
    System.out.println(b2);
    boolean b3 = list.stream().noneMatch(item -> item.contains("g"));
    System.out.println(b3);
}

结果：

findFirst/findAny

• findFirst：找到第一个匹配的元素后立即返回。
• findAny：找到任何一个匹配的元素就返回。如果用在一个串行流中，跟findFirst效果一样。如果用在并行流中，就会比较高效。

示例：

@Test
public void fun9() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    Optional<String> first = list.stream().findFirst();
    System.out.println(first.get());

    Optional<String> any = list.stream().findAny();
    System.out.println(any.get());

    int asInt = IntStream.range(10, 99).parallel().findAny().getAsInt();//并行
    System.out.println(asInt);
}

结果：

max/min

• max：匹配元素最大值并返回。
• min：匹配元素最小值并返回。

示例：

@Test
public void fun10() {
    int[] data = {88,23,45,92,18,46,78};
    OptionalInt max = Arrays.stream(data).max();
    System.out.println(max.getAsInt());

    OptionalInt min = Arrays.stream(data).min();
    System.out.println(min.getAsInt());
}

结果：

count

count：统计元素的个数，不会自动去重。
示例：

@Test
public void fun11() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi", "lisi", "qianwu");
    long count = list.stream().count();
    System.out.println(count);
}

结果：

中间型

filter

filter：按照指定的条件匹配出符合要求的元素，并返回一个新的stream流。
示例：

@Test
public void fun12() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    List<String> res = list.stream().filter(item -> item.length() > 4)
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(res);
}

结果：

map

map：将一个对象转换为另一个对象，并返回一个新的stream流。比如，可以把数组中的元素从一种类型转换成另一种类型，也可以将多类型的集合变成单纯的只有一种类型的集合。

示例：

@Test
public void fun3(){
    String[] data = {"zhangsan","lisi","wanger","mazi"};
    List<Integer> list = Arrays.stream(data).map(String::length).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list);
}

结果：

示例：

@Test
public void fun4() {
    List<Integer> list = depts.stream().map(Dept::getDeptno).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(list);
}

结果：

flatMap

flatMap：将已有的对象转换为另一个对象，它是一个一对多的逻辑。简单来说就是将多个stream流合并成一个stream。
flatMap与map的区别在于：

• map是一对一的，即将一个对象转换为另一个对象
• flatMap是一对多的，即将一个对象拆分对多个对象

示例：

@Test
public void fun17() {
    List<Dept> dept1 = new ArrayList<>();
    dept1.add(new Dept(10, "ACCOUNTING", "NEWYORK"));
    dept1.add(new Dept(20, "RESEARCH", "DALLAS"));

    List<Dept> dept2 = new ArrayList<>();
    dept2.add(new Dept(30, "SALES", "CHICAGO"));
    dept2.add(new Dept(40, "OPERATIONS", "BOSTON"));

    //map 一对一 映射处理
    dept1.stream()
            .map(dept -> {
                Dept build = dept.builder()
                        .deptno(dept.getDeptno() * 2)
                        .dname(dept.getDname().toLowerCase())
                        .loc(dept.getLoc().toLowerCase())
                        .build();
                return build;
            }).toList()
            .forEach(System.out::println);

    List<List<Dept>> depts = new ArrayList<>();
    depts.add(dept1);
    depts.add(dept2);
    //flatMap  一对多映射处理，深入到多个stream内部去处理子元素，统一输出
    depts.stream().flatMap(item -> item.stream()
                    .filter(dept -> dept.getDeptno() > 20))
            .toList()
            .forEach(System.out::println);
}

结果：

map和flatMap都可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中：

• 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。
  

示例：

@Test
public void fun16() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    //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。
    List<String> res1 = list.stream().map(String::toUpperCase).toList();
    System.out.println(res1);

    //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<String> collect = list.stream().flatMap(item -> {
        String[] split = item.split("");
        Stream<String> stream = Arrays.stream(split);
        return stream;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);
}

结果：

peek

peek：对流中的元素逐个遍历处理，它与map的区别在于：map一般用于对象的转换，peek用于对象的消费，即不改变元素本身的类型。
示例：

@Test
public void fun13() {
    List<Integer> list2 = Arrays.asList(1,2,3,4);
    list2.stream()
            .peek(x -> System.out.println("stream: " + x)) //peek是对元素逐一消费
            .map(x -> x * 2) //map是对元素进行转换
            .peek(x -> System.out.println("map: " + x))
            .collect(Collectors.toList());
}

结果：

示例：

@Test
public void fun14() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    // 使用peek操作流，流中的元素没有改变。
    list.stream().peek(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
    // 使用map操作流，流中的元素有改变。
    list.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
}

结果：

limit/skip

• limit：就相当于sql中的limit，可以指定保留前N的元素。
• skip：作用与limit相反，会抛弃前N的元素。

示例：

@Test
public void fun18() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi","qianwu","zhaoliu");
    list.stream().limit(3).toList().forEach(System.out::println);
    list.stream().skip(2).toList().forEach(System.out::println);
}

结果：

sorted

sorted：用于对流中的数据排序
示例：

@Test
public void fun22() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi");
    list.stream()
            .sorted(Comparator.comparingInt(String::length))
            .toList()
            .forEach(System.out::println);
}

结果：

concat

concat：可以将多个流的数据合并为一个流。
示例：

@Test
public void fun20() {
    List<String> list1 = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger");
    List<String> list2 = List.of("mazi","qianwu","zhaoliu");
    Stream.concat(list1.stream(),list2.stream())
            .toList()
            .forEach(System.out::println);

}

结果：

distinct

distinct：用于对流中的元素去重。
示例：

@Test
public void fun21() {
    List<String> list = List.of("zhangsan", "lisi", "wanger", "mazi","lisi","mazi");
    list.stream().distinct().toList().forEach(System.out::println);
}

结果：