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java stream操作

java stream操作

Stream是什么

Stream又称为流,可以将集合转换为一种流,对集合中的每个元素进行一系列的流式操作,流并不存储元素,对流的操作也不会修改数据源

数据源 ——转换为–》流—-》进行中间操作—-》终止操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线触发终止操作,否则中间操作不会执行任何处理,在终止操作时一次性全部处理

转化为流

使用stream()或者parallelStream()方法将集合转为流

生成流

可以使用Stream.generate来生成流,产生一个无限流,通过反复调用函数来生成流

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Stream<String> stream = Stream.generate(()->"Echo");

也可以使用Stream.of来生成Stream,产生一个给定值的流

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Stream<String> stream1 = Stream.of("hello", "java8");

可以用Stream.empty生成一个不包含任何元素的流

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Stream<Object> empty = Stream.empty();

可以使用Arrays.stream根据数据来生成流

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Stream<String> stream2 = Arrays.stream(new String[]{"hello", "java8"});

中间操作

中间操作是惰性求值的,只进行描述Stream,而不产生新的集合

筛选

filter

过滤操作,只返回为true(满足Predicate断言条件)的数据

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// filter方法接收的是Predicate
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
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/**
* filter 接收lambda,从流中排除某些元素
*/
public static void testFilter(){
// 中间操作
// 使用的Predicate boolean test(T t);
Stream<String> stream = list.stream()
.filter(e ->
{
System.out.println("filter中间操作");
return e.equals("张三");
}
);
// 这时中间操作还没有执行执行
System.out.println("----中间操作结束----");
//终止操作:一次执行全部操作
stream.forEach(
System.out::println
);
}
distinct

去重

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/**
* distinct 筛选,通过流所生成元素的hashCode()和equals()方法去重
*/
public static void testDistinct(){
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}

切片

limit

返回前n个元素

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/**
* limit 截断流,使其元素不超过给定数量
*/
public static void testLimit(){
list.stream().limit(2).forEach(System.out::println);
}
skip

去除(跳过)前n个元素

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/**
* skip 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,则返回空流
*/
public static void testSkip(){
list.stream().skip(2).forEach(System.out::println);
}
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public static void testLimitAndSkip(){
System.out.println("--------先limit再skip---------");
list.stream().limit(2).skip(1).forEach(System.out::println);
System.out.println("--------先skip再limit---------");
list.stream().skip(1).limit(2).forEach(System.out::println);
}

注意:在limit和skip搭配使用的时候,两个的顺序不同会导致结果不同

  • 先进行limit,再进行skip时,会选择前两个数据,然后再跳过第一个数据,只会筛选出一条数据
  • 先进行skip,再进行limit时,会先跳过一条数据,在选择剩下数据的前两条,最终会筛选出两条数据

排序

sorted

排序可以有两种排序方式,第一种是进行排序的类要实现Comparable接口,第二种是在自己实现一个Comparator接口

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 /**
* sorted()自然排序 Comparable 所要排序的类必须实现Comparable接口
*/
public static void test(){
list.stream().map(User::getAge).sorted().forEach(System.out::println);
}

/**
* sorted(Comparator com) 定制排序(Comparator)
*/
public static void test1(){
list.stream().sorted(
(o1, o2) -> {
if(o1.getAge() > o2.getAge()){
return -1;
}
return 0;
}
).forEach(System.out::println);
}

映射

map

转换功能,将mapper应用于当前流中的所有元素所产生的结果,其将一种类型的值转换成了另一种类型

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// map方法接收的参数为Function接口
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
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/**
* map 接收lambda,将元素转换为其他形式或提取信息。接收一个函数作为函数,
* 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
*
* 如果函数返回的是一个流的话,使用map会使得流里存储着多个流
*/
public static void testMap(){
// 使用Function R apply(T t);
list.stream().map(User::getAge).forEach(System.out::println);
}
flatmap

将多个Stream合并成一个Stream,将mapper应用于当前流中所有元素所产生的结果连接到一起(每一个结果都是一个流)

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// flatMap方法接收的参数为Function接口
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
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/**
* 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
*
* 如果函数返回的是一个流,使用flatMap会使得函数返回的流中的元素放到一个流中
*/
public static void testFlatMap(){
// 要求Function R apply(T t);中返回值是一个Stream流
List<String> add = new ArrayList<>();
add.add("添加元素");
List<String> strings = list.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
strings.stream().flatMap(
TestStreamApi1::joinStream
).forEach(System.out::println);
}

终止操作

allMatch

流中所有元素都要匹配给定的条件为true,否则为false 相当于且

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/**
* allMatch测试
*/
public static void testAllMatch(){
boolean isSex = list.stream().allMatch(
l -> l.getSex() == 0
);
System.out.println(isSex);
}

anyMatch

流中有任意一条数据匹配给定的条件为true,否则为false 相当于并

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/**
* anyMatch测试
*/
public static void testAnyMatch(){
boolean isSex = list.stream().anyMatch(
l -> l.getSex() == 0
);
System.out.println(isSex);
}

noneMatch

流中所有的数据都不匹配给定条件时为true,否则为false 相当于非

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/**
* noneMatch测试
*/
public static void testNoneMatch(){
boolean isSex = list.stream().noneMatch(
l -> l.getSex() == 0
);
System.out.println(isSex);
}

findFirst

找到第一个元素

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/**
* findFirst测试
*/
public static void testFindFirst(){
User user = list.stream().sorted(
((o1, o2) -> {
if(o1.getAge() > o2.getAge()){
return -1;
} else if(o1.getAge() < o2.getAge()){
return 1;
}
return 0;
})
).findFirst().get();
System.out.println(user);
}

findAny

找到其中任意一个元素

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/**
* findAny测试
*/
public static void testFindAny(){
User user = list.stream().filter(
l -> l.getSex() == 0
).findAny().get();
System.out.println(user);
}

count

返回流中元素的数量

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/**
* count测试
*/
public static void testCount(){
long count = list.stream().count();
System.out.println(count);
}

max

返回流中根据比较之后的最大值元素

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// max方法接收的是Comparator接口
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);
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/**
* max测试
*/
public static void testMax(){
User user = list.stream().max(
((o1, o2) -> {
if(o1.getAge() > o2.getAge()){
return 1;
} else if(o1.getAge() < o2.getAge()){
return -1;
}
return 0;
})
).get();
System.out.println(user);
}

min

返回流中根据比较之后的最小值元素

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// min方法接收的是Comparator接口
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);
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/**
* min测试
*/
public static void testMin(){
User user = list.stream().min(
((o1, o2) -> {
if(o1.getAge() > o2.getAge()){
return 1;
} else if(o1.getAge() < o2.getAge()){
return -1;
}
return 0;
})
).get();
System.out.println(user);
}

归约和收集

归约reduce

使用reduce来进行运算,从一组值中生成一个值

像count()、max()、min()、sum()这些内部其实也是使用的reduce

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// reduce方法接收的是BinaryOperator接口(二元运算操作)  
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
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/**
* 归约 将流中元素反复结合起来,得到一个值
* reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator) /BinaryOperator<T> accumulator/U identity,
* BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
* BinaryOperator<U> combiner
*/
public static void testReduce(){
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9);
// BinaryOperator 二元运算 R apply(T t, U u);
int sum = list.stream().reduce((x, y) -> x+y).get();
System.out.println(sum);
}

收集collect

根据不同的收集器collect(Collectors.toList())、collect(Collectors.toSet())来返回不同的集合

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/**
* 收集 collect -- 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
*/
public static void testCollect(){
// Collector是一个接口 有一个Collectors提供了各种转换方式
List<String> strings = list.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println(strings);
}

Optional的使用

当初java8打着去除空指针的旗号推出了Optional,但是很多人用起来发现其实和判断是否为null没什么区别

其实有效地使用Optional的关键是要使用这样的方法:它的值不存在的情况下产生一个可替代物,而只有在值存在的情况下才会使用这个值

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// 提供一个默认值,在Optional为空的时候使用默认值
public T orElse(T other)
// 提供一个默认值,在Optional为空的时候使用默认值(调用other来产生默认值)
public T orElseGet(Supplier<? extends T> other)
// 提供一个默认值,在Optional为空的时候抛出异常(调用exceptionSupplier来产生异常)
public <X extends Throwable> T orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier) throws X
// 如果Optional不为空,将值传给consumer
public void ifPresent(Consumer<? super T> consumer)
// 产生该Optional的值传递给mapper后的结果,只要这个Optional不为空且结果不为null,否则产生一个空Optional
public<U> Optional<U> map(Function<? super T, ? extends U> mapper)

而对于有些人总是使用optional.isPresent()来判断是不是空,其实和之前判断value != null没什么区别,这种情况使用Optional没有任何好处

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