文章目录

1 说明
2 为什么要使用Stream API
3 什么是Stream
Stream的操作三个步骤
- 创建Stream实例
- 一系列中间操作
- 终止操作

1 说明

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API。
Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
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、过滤和映射数据等操作。 **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。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

2 为什么要使用Stream API

实际开发中，项目中多数数据源都来自于MySQL、Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。

3 什么是Stream

Stream 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。

Stream 和 Collection 集合的区别：**Collection 是一种静态的内存数据结构，讲的是数据，而 Stream 是有关计算的，讲的是计算。**前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。

注意：

①Stream 自己不会存储元素。

②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。

③Stream 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。即一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。

④ Stream一旦执行了终止操作，就不能再调用其它中间操作或终止操作了。

Stream的操作三个步骤

1- 创建 Stream
一个数据源（如：集合、数组），获取一个流

2- 中间操作
每次处理都会返回一个持有结果的新Stream，即中间操作的方法返回值仍然是Stream类型的对象。因此中间操作可以是个操作链，可对数据源的数据进行n次处理，但是在终结操作前，并不会真正执行。

3- 终止操作(终端操作)
终止操作的方法返回值类型就不再是Stream了，因此一旦执行终止操作，就结束整个Stream操作了。一旦执行终止操作，就执行中间操作链，最终产生结果并结束Stream。

在这里插入图片描述

创建Stream实例

方式一：通过集合

Java8 中的 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

@Test
public void test01(){
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5);

    //JDK1.8中，Collection系列集合增加了方法
    Stream<Integer> stream = list.stream();
}

方式二：通过数组

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：

- static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
- public static IntStream stream(int[] array)
- public static LongStream stream(long[] array)
- public static DoubleStream stream(double[] array)

@Test
public void test02(){
    String[] arr = {"hello","world"};
    Stream<String> stream = Arrays.stream(arr); 
}

@Test
public void test03(){
    int[] arr = {1,2,3,4,5};
    IntStream stream = Arrays.stream(arr);
}

方式三：通过Stream的of()

可以调用Stream类静态方法 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<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流

@Test
public void test04(){
    Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5);
    stream.forEach(System.out::println);
}

方式四：创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。

- 迭代
  public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f) 

- 生成
  public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

// 方式四：创建无限流
@Test
public void test05() {
	// 迭代
	// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final
	// UnaryOperator<T> f)
	Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
	stream.limit(10).forEach(System.out::println);

	// 生成
	// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
	Stream<Double> stream1 = Stream.generate(Math::random);
	stream1.limit(10).forEach(System.out::println);
}

一系列中间操作

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”。

1-筛选与切片

方法	描述
filter(Predicatep)	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

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

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 com)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

代码举例：


import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.stream.Stream;

public class StreamMiddleOperate {
	@Test
    public void test01(){
        //1、创建Stream
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);

        //2、加工处理
        //过滤：filter(Predicate p)
        //把里面的偶数拿出来
        /*
         * filter(Predicate p)
         * Predicate是函数式接口，抽象方法：boolean test(T t)
         */
        stream = stream.filter(t -> t%2==0);

        //3、终结操作：例如：遍历
        stream.forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test02(){
        Stream.of(1,2,3,4,5,6)
                .filter(t -> t%2==0)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test03(){
        Stream.of(1,2,3,4,5,6,2,2,3,3,4,4,5)
                .distinct()
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test04(){
        Stream.of(1,2,3,4,5,6,2,2,3,3,4,4,5)
                .limit(3)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test05(){
        Stream.of(1,2,2,3,3,4,4,5,2,3,4,5,6,7)
                .distinct()  //(1,2,3,4,5,6,7)
                .filter(t -> t%2!=0) //(1,3,5,7)
                .limit(3)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test06(){
        Stream.of(1,2,3,4,5,6,2,2,3,3,4,4,5)
                .skip(5)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test07(){
        Stream.of(1,2,3,4,5,6,2,2,3,3,4,4,5)
                .skip(5)
                .distinct()
                .filter(t -> t%3==0)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test08(){
        long count = Stream.of(1,2,3,4,5,6,2,2,3,3,4,4,5)
                .distinct()
                .peek(System.out::println)  //Consumer接口的抽象方法  void accept(T t)
                .count();
        System.out.println("count="+count);
    }
    @Test
    public void test09(){
        //希望能够找出前三个最大值，前三名最大的，不重复
        Stream.of(11,2,39,4,54,6,2,22,3,3,4,54,54)
                .distinct()
                .sorted((t1,t2) -> -Integer.compare(t1, t2))//Comparator接口  int compare(T t1, T t2)
                .limit(3)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test10(){
        Stream.of(1,2,3,4,5)
                .map(t -> t+=1)//Function<T,R>接口抽象方法 R apply(T t)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test11(){
        String[] arr = {"hello","world","java"};

        Arrays.stream(arr)
                .map(t->t.toUpperCase())
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test12(){
        String[] arr = {"hello","world","java"};
        Arrays.stream(arr)
                .flatMap(t -> Stream.of(t.split("|")))//Function<T,R>接口抽象方法 R apply(T t)  现在的R是一个Stream
                .forEach(System.out::println);
    } 
}

终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void 。
流进行了终止操作后，不能再次使用。

1-匹配与查找

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)

2-归约

方法	描述
reduce(T identity, 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

备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它来进行网络搜索而出名。

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

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。

另外， 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表：

方法	返回类型	作用
toList	Collector<T, ?, List>	把流中元素收集到List

List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());

方法	返回类型	作用
toSet	Collector<T, ?, Set>	把流中元素收集到Set

Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());

方法	返回类型	作用
toCollection	Collector<T, ?, C>	把流中元素收集到创建的集合

Collection<Employee> emps =list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

方法	返回类型	作用
counting	Collector<T, ?, Long>	计算流中元素的个数

long count = list.stream().collect(Collectors.counting());

方法	返回类型	作用
summingInt	Collector<T, ?, Integer>	对流中元素的整数属性求和

int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));

方法	返回类型	作用
averagingInt	Collector<T, ?, Double>	计算流中元素Integer属性的平均值

double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));

方法	返回类型	作用
summarizingInt	Collector<T, ?, IntSummaryStatistics>	收集流中Integer属性的统计值。如：平均值

int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));

方法	返回类型	作用
joining	Collector<CharSequence, ?, String>	连接流中每个字符串

String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());

方法	返回类型	作用
maxBy	Collector<T, ?, Optional>	根据比较器选择最大值

Optional<Emp>max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

方法	返回类型	作用
minBy	Collector<T, ?, Optional>	根据比较器选择最小值

Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

方法	返回类型	作用
reducing	Collector<T, ?, Optional>	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

int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));

方法	返回类型	作用
collectingAndThen	Collector<T,A,RR>	包裹另一个收集器，对其结果转换函数

int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));

方法	返回类型	作用
groupingBy	Collector<T, ?, Map<K, List>>	根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V

Map<Emp.Status, List<Emp>> map= list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));

方法	返回类型	作用
partitioningBy	Collector<T, ?, Map<Boolean, List>>	根据true或false进行分区

Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

举例：

import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

import org.junit.Test;

public class StreamEndding {
    @Test
    public void test01(){
        Stream.of(1,2,3,4,5)
                .forEach(System.out::println);
    }
    @Test
    public void test02(){
        long count = Stream.of(1,2,3,4,5)
                .count();
        System.out.println("count = " + count);
    }
    @Test
    public void test03(){
        boolean result = Stream.of(1,3,5,7,9)
                .allMatch(t -> t%2!=0);
        System.out.println(result);
    } // 是否全部都不是偶数
	@Test
    public void test04(){
        boolean result = Stream.of(1,3,5,7,9)
                .anyMatch(t -> t%2==0);
        System.out.println(result);
    } // 其中有一个是偶数 ---》false
	@Test
    public void test05(){
        Optional<Integer> opt = Stream.of(1,3,5,7,9).findFirst();
        System.out.println(opt);
    }
	@Test
    public void test06(){
        Optional<Integer> opt = Stream.of(1,2,3,4,5,7,9)
                .filter(t -> t%3==0)
                .findFirst();
        System.out.println(opt);
    }
	@Test
    public void test07(){
        Optional<Integer> opt = Stream.of(1,2,4,5,7,8)
                .filter(t -> t%3==0)
                .findFirst();
        System.out.println(opt);
    }
    @Test
    public void test08(){
        Optional<Integer> max = Stream.of(1,2,4,5,7,8)
                .max((t1,t2) -> Integer.compare(t1, t2));
        System.out.println(max);
    }
    @Test
    public void test09(){
        Integer reduce = Stream.of(1,2,4,5,7,8)
                .reduce(0, (t1,t2) -> t1+t2);//BinaryOperator接口   T apply(T t1, T t2)
        System.out.println(reduce);
    }
    @Test
    public void test10(){
        Optional<Integer> max = Stream.of(1,2,4,5,7,8)
                .reduce((t1,t2) -> t1>t2?t1:t2);//BinaryOperator接口   T apply(T t1, T t2)
        System.out.println(max);
    }
    @Test
    public void test11(){
        List<Integer> list = Stream.of(1,2,4,5,7,8)
                .filter(t -> t%2==0)
                .collect(Collectors.toList());

        System.out.println(list);
    }   
}