Stream流总结

前言

在Java中，涉及到对数组、Collecction等集合类中的元素进行操作的时候，通常会通过循环的方式进行逐个处理，或者使用Stream流的方式进行处理

例子

从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表，按长度倒序输出，最多返回3个

public static List<String> sortGetTop3LongWords(@NotNull String sentence) {
    return Arrays.stream(sentence.split(","))
            .filter(word -> word.length() > 5)
            .sorted((o1, o2) -> o2.length() - o1.length())
            .limit(3)
            .collect(Collectors.toList());
}

Stream简介

Stream流操作分为3种类型：

创建Stream
Stream中间处理
终止Stream

在这里插入图片描述

每个Stream管道操作类型都包含若干个API方法，先列举下各个API方法的功能介绍

一、开始管道

主要负责新建一个Stream流，或者基于现有的数组、List、Set、Map等集合类型对象创建出新的Stream流

stream(): 创建出一个新的Stream串行流对象
parallelStream(): 创建出一个可并行执行的Stream流对象
Stream.of(): 通过给定的一系列元素创建一个新的Stream串行流对象

二、中间管道

负责对Stream流进行处理操作，并返回一个新的Stream对象，中间管道操作可以进行叠加

filter(): 按照条件过滤符合要求的元素，返回新的Stream流；
map(): 将已有元素转换为另一个对象类型，一对一逻辑，返回新的Stream流；
flatMap(): 将已有元素转换为另一个对象类型，一对多逻辑，即原来一个元素对象可能会转换为1个或者多个新类型的元素，返回新的Stream流；
limit(): 仅保留集合前面指定个数的元素，返回新的Stream流；
skip(): 跳过集合前面指定个数的元素，返回新的Stream流；
concat(): 将两个流的数据合并起来为1个新的流，返回新的Stream流；
distinct(): 对Stream流中所有元素进行去重，返回新的Stream流；
sorted(): 对Stream中所有的元素按照指定规则进行排序，返回新的Stream流；
peek(): 对Stream流中的每个元素进行逐个遍历处理，返回处理后的Stream流

三、终止管道

通过终止管道操作之后，Stream流将会结束，最后可能会执行某些逻辑处理，或者是按照要求返回某些执行后的结果数据

count(): 返回Stream处理后最终的元素个数
max(): 返回Stream处理后的元素最大值
min(): 返回Stream处理后的元素最小值
findFirst(): 找到一个符合条件的元素时则终止流处理
findAny(): 找到一个符合条件的元素时则推退出流处理，这个对于串行流时与findFirst相同，对于并行流比较高效，任何分片中找到都会终止后续计算逻辑
anyMatch(): 返回一个boolean值，类似与isContains()，用于判断是否有符合条件的元素
allMatch(): 返回一个boolean值，用于判断是否所有元素都符合条件
noneMatch(): 返回一个boolean值，用于判断是否所有元素都不符合条件
collect(): 将流转换为指定的类型，通过Collectors进行指定
toArray(): 将流转换为数组
iterator(): 将流转换为Iterator对象
foreach(): 无返回值，对元素进行逐个遍历，然后执行给定的处理逻辑

操作案例

一、map与flatMap

map与flatMap都是用于转换已有的元素为其他元素，区别点在于：

map必须是一对一的，即每个元素都只能转换为1个新的元素
flatMap可以是一对多的，即每个元素都可以转换为1个或者多个新的元素

flatMap例子：现有一个句子列表，需要将句子中每个单词都提取出来得到一个所有单词列表

public static List<String> stringToIntFlatmap() {
   List<String> sentences = Arrays.asList("hello world", "Jia Gou Wu Dao");
    return sentences.stream()
            .flatMap(sentence -> Arrays.stream(sentence.split(" ")))
            .collect(Collectors.toList());
}
stringToIntFlatmap().forEach(System.out::println);

在这里插入图片描述

这里需要补充一句，flatMap操作的时候其实是先每个元素处理并返回一个新的Stream，然后将多个Stream展开合并为了一个完整的Stream，如下：

在这里插入图片描述

二、peek和foreach方法

peek和foreach，都可以用于对元素进行遍历然后逐个的进行处理
但根据前面的介绍，peek属于中间方法，而foreach属于终止方法。这也就意味着peek只能作为管道中途的一个处理步骤，而设法直接执行得到结果，其后面必须还要有其它终止操作的时候才会被执行；而foreach作为无返回值的终止方法，则可以直接执行相关操作

public static void testPeekAndForeach() {
    List<String> sentences = Arrays.asList("hello world", "Jia Gou Wu Dao");
    // 仅peek操作，最终不会执行
    System.out.println("----before peek----");
    sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence));
    System.out.println("----after peek----");
    // 仅foreach操作，最终会执行
    System.out.println("----before foreach----");
    sentences.stream().forEach(sentence -> System.out.println(sentence));
    System.out.println("----after foreach----");
    // peek操作后面增加终止操作，peek会执行
    System.out.println("----before peek and count----");
    sentences.stream().peek(sentence -> System.out.println(sentence)).count();
    System.out.println("----after peek and count----");
}

在这里插入图片描述

输出结果可以看出，peek独自调用时并没有被执行，但peek后面加上终止操作之后便可以被执行，而foreach可以直接被执行

避坑

这里需要补充提醒下，一旦一个Stream被执行了终止操作之后，后续便不可以再读这个流执行其他的操作了，否则会报错

public static void testHandleStreamAfterClosed() {
   List<String> ids = Arrays.asList("205","10","308","49","627","193","111", "193");
   Stream<String> stream = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2);
   System.out.println(stream.count());
   System.out.println("-----下面会报错-----");
   // 判断是否有元素等于205
   try {
       System.out.println(stream.anyMatch("205"::equals));
   } catch (Exception e) {
       e.printStackTrace();
   }
   System.out.println("-----上面会报错-----");
}

在这里插入图片描述
因为Stream已经被执行count()终止方法了，所以多Stream再执行anyMatch方法的时候，就会报错，这里需要特别注意。

数据批量数学运算

public static void testNumberCalculate() {
   List<Integer> ids = Arrays.asList(10, 20, 30, 40, 50);
    // 计算平均值
    Double avg = ids.stream().collect(Collectors.averagingInt(value -> value));
    System.out.println("平均值：" + avg);
    // 数据统计信息
    IntSummaryStatistics summary = ids.stream().collect(Collectors.summarizingInt(value -> value));
    System.out.println("数据统计信息：" + summary);
}