【Java8】 Stream常見使用

Stream 基本介紹

1、Java 8中提供了一個新的附加包，名為Java.util.stream。這個包由類、接口和枚舉組成，允許對元素進(jìn)行函數(shù)式操作,您可以使用stream來過濾、收集、打印和從一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換到另一個;

2、Stream API 借助于同樣新出現(xiàn)的 Lambda 表達(dá)式，極大的提高編程效率和程序可讀性。

Stream使用好處

1、函數(shù)式編程，提高代碼開發(fā)效率和簡潔性；

2、提供多種對集合數(shù)據(jù)的過濾、聚合、轉(zhuǎn)換操作，比較方便；

3、將一些sql中復(fù)雜數(shù)據(jù)統(tǒng)計放到服務(wù)處理，提升性能

Stream使用缺點

1、團(tuán)隊開發(fā)習(xí)慣如果不常用，可能會影響代碼易讀性；

2、使用stream編寫代碼，不容易排錯和調(diào)試。

常見使用示例

1、基本數(shù)據(jù)對象定義

?//定義一個UserInfo類，包含userName、age、sex字段
?@Data
?public class UserInfo {
??private String userName;
??private Integer age;
??private String sex;
?}
? /**
? * 構(gòu)造測試數(shù)據(jù)
? * @return
?*/
?public static List<UserInfo> builderData(){
????List<UserInfo> userInfoList = new ArrayList<UserInfo>();
????userInfoList.add(UserInfo.builder().age(18).idCard(123456).name("小紅").memo("備注").build());
????userInfoList.add(UserInfo.builder().age(16).idCard(13456).name("小軍").memo("備注1").build());
????userInfoList.add(UserInfo.builder().age(20).idCard(123456).name("小花").memo("備注2").build());
????userInfoList.add(UserInfo.builder().age(18).idCard(123456).name("小容").memo("備注3").build());
????userInfoList.add(UserInfo.builder().age(18).idCard(123456).name("小容").memo("備注6").build());
????userInfoList.add(UserInfo.builder().age(26).idCard(12346).name("小海").memo("備注4").build());
????userInfoList.add(UserInfo.builder().age(26).idCard(12346).name("小海").memo("備注5").build());
????return userInfoList;
??}

2、Stream的創(chuàng)建方法：

① 通過 java.util.Collection.stream() 方法用集合創(chuàng)建流

?List<String> list = Arrays.asList("learn","Java8","stream"); 
?// 創(chuàng)建順序流
?Stream<String> stream = list.stream(); 
?// 創(chuàng)建并行流
?Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); 

② 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用數(shù)組創(chuàng)建流

?String[] arrays = {"a", "b", "c", "d", "e"};
?Stream<String> arrayStream = Arrays.stream(arrays);

③ Stream的靜態(tài)方法：of()、iterate()、generate()

?Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
?Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(3);
?stream2.forEach(System.out::println);
?Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
?stream3.forEach(System.out::println)

3、Stream數(shù)據(jù)過濾操作

filter：篩選，是按照一定的規(guī)則校驗流中的元素，將符合條件的元素提取到新的流中的操作

?List<UserInfo> userInfoList = builderData();
????userInfoList.stream().filter(o -> o.getAge() > 20).forEach(System.out::println);

4、映射操作（map、flatMap、peek)

① map 一個元素類型為 T 的流轉(zhuǎn)換成元素類型為 R 的流，這個方法傳入一個Function的函數(shù)式接口，接收一個泛型T，返回泛型R，map函數(shù)的定義，返回的流，表示的泛型是R對象；

?userInfoList.stream().map(UserInfo::getAge).forEach(System.out::println);

② flatMap 接收一個函數(shù)作為參數(shù)，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流。

總之：與Map功能類似，區(qū)別在于將結(jié)合A的流轉(zhuǎn)換成B流；

?List<String> list1 = Arrays.asList("h,e,l,l", "1,2,3,4");
????List<String> list2 = list1.stream().flatMap(o -> {
??????String[] split = o.split(",");
??????return Arrays.stream(split);
????}).collect(Collectors.toList());
????System.out.println("處理前：" + list1);
????System.out.println("處理后：" + list2);

③ peek 操作 一般用于不想改變流中元素本身的類型或者只想元素的內(nèi)部狀態(tài)時；

而 map 則用于改變流中元素本身類型，即從元素中派生出另一種類型的操作。

?Stream<String> stream = Stream.of("hello", "felord.cn");
?stream.peek(System.out::println).collect(Collectors.toList());

④ 另外還有mapToInt、mapToLong、mapToDouble、flatMapToDouble、flatMapToInt、flatMapToLong

以上這些操作是map和flatMap的特例版，也就是針對特定的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行映射處理

5、去重、排序、獲取指定個數(shù)操作

① distinct：返回由該流的不同元素組成的流,

1、根據(jù) Object.equals(Object)），distinct 使用hashCode（）和equals（）方法獲取不同元素。

2、我們的類必須實現(xiàn)hashCode（）和equals（）方法

② sorted:返回由該流的元素組成的流，并根據(jù)自然順序排序,該接口有兩種形式：無參和有參數(shù)，如:

?Stream<T> sorted();
?Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);

區(qū)別：傳入比較器的參數(shù)，可以自定義這個比較器，即自定義比較規(guī)則。

③ limit：獲取流中n個元素返回的流

?List<UserInfo> userInfoList = builderData();
????userInfoList.stream().limit(3).forEach(System.out::println);

6、anyMatch:、allMatch、noneMatch、findFirst、findAny

① anyMatch:Stream 中只要有一個元素符合傳入的 predicate，返回 true;

boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);

② allMatch：Stream 中全部元素符合傳入的 predicate，返回 true;

boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);

③ noneMatch：Stream 中沒有一個元素符合傳入的 predicate，返回 true.

boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);

④ findFirst：用于返回滿足條件的第一個元素（但是該元素是封裝在Optional類中）

Optional<T> findFirst();

⑤ findAny：返回流中的任意元素（但是該元素也是封裝在Optional類中）

Optional<T> findAny();

findAny()操作，返回的元素是不確定的,使用findAny()是為了更高效的性能

?// 以上操作使用示例
?List<UserInfo> userInfoList = builderData();
????boolean anyMatch = userInfoList.stream().anyMatch(o -> o.getAge() >18);
????boolean allMatch = userInfoList.stream().allMatch(o -> o.getAge() >18);
????boolean noneMatch = userInfoList.stream().noneMatch(o -> o.getAge() >18);
????System.out.println(anyMatch+","+allMatch+","+noneMatch);
????userInfoList.stream().filter(o -> o.getAge() > 35).findFirst().ifPresent(System.out::println);
????System.out.println(userInfoList.stream().filter(o -> o.getAge() > 20).findAny().get());

7、foreach、forEachOrdered

注意里面的變量必須為final申明，因為lambda中，使用的外部變量必須是最終的，不可變的

① forEach：該方法接收一個Lambda表達(dá)式，然后在Stream的每一個元素上執(zhí)行該表達(dá)式

void forEach(Consumer<? super T> action);

② forEachOrdered：該方法接收一個Lambda表達(dá)式，然后按順序在Stream的每一個元素上執(zhí)行該表達(dá)式，并發(fā)環(huán)境下仍然不能保證順序

void forEachOrdered(Consumer<? super T> action);

③ reduce：方法接收一個函數(shù)作為累加器，數(shù)組中的每個值（從左到右）開始縮減，最終計算為一個值

8、終止操作collect：稱為收集器，是一個終端操作,它接收的參數(shù)是將流中的元素累積到匯總結(jié)果的各種方式

方法含義說明toList將流中的元素收集到一個List中toSet將流中的元素收集到一個Set中toCollection將流中的元素收集到一個Collection中toMap將流中的元素映射收集到一個Map中counting統(tǒng)計流中的元素個數(shù)summingInt計算流中指定int字段的累加總和。針對不同類型的數(shù)字類型，有不同的方法，比如summingDouble等averagingInt計算流中指定int字段的平均值。針對不同類型的數(shù)字類型，有不同的方法，比如averagingLong等joining將流中所有元素（或者元素的指定字段）字符串值進(jìn)行拼接，可以指定拼接連接符，或者首尾拼接字符maxBy根據(jù)給定的比較器，選擇出值最大的元素minBy根據(jù)給定的比較器，選擇出值最小的元素groupingBy根據(jù)給定的分組函數(shù)的值進(jìn)行分組，輸出一個Map對象partitioningBy根據(jù)給定的分區(qū)函數(shù)的值進(jìn)行分區(qū)，輸出一個Map對象，且key始終為布爾值類型collectingAndThen包裹另一個收集器，對其結(jié)果進(jìn)行二次加工轉(zhuǎn)換reducing從給定的初始值開始，將元素進(jìn)行逐個的處理，最終將所有元素計算為最終的1個值輸出

下面對幾個容易混淆的進(jìn)行舉例使用

① partitioningBy 使用，將數(shù)據(jù)按照條件分成兩組

?Map<Boolean, List<UserInfo>> booleanListMap = userInfoList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(item -> item.getAge() > 27));

② collectingAndThen 使用，包裹收集器

?Integer maxAge = userInfoList.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(UserInfo::getAge)), Optional::get)).getAge();

③ reducing使用

?userInfoList.stream().map(o -> new BigDecimal(String.valueOf(o.getAge()))).collect(Collectors.reducing(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add));