第一个Stream Demo
IDEA里面写Stream有个坑
虽然java文件中没错，但是但编译的时候还是报错了，
Information:java: javacTask: 源发行版 1.8 需要目标发行版 1.8
解决方法是：perferences -> Build,Execution, Deployment -> Compiler -> Java Compiler
设置相应Module的 bytecode version即可
public class StreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list1 = new ArrayList<String>();
list1.add("apple");
list1.add("banana");
list1.add("orange");
list1.add("watermelon");
final Iterator<String> iterator = list1.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
System.out.println(iterator.next());
}
final long count = list1.stream().filter(str -> str.length() > 5).count();
System.out.println("长度大于5的字符串个数为：" + count);
}
}
终于成功了......
Stream初步
Stream是元素的集合，这点让Stream看起来用些类似Iterator；
可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作；
大家可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能一个一个的遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如"过滤掉长度大于10的字符串"、"获取每个字符串的首字母"等，具体这些操作如何应用到每个元素上。
图片就是对于Stream例子的一个解析，可以很清楚的看见：原本一条语句被三种颜色的框分割成了三个部分。红色框中的语句是一个Stream的生命开始的地方，负责创建一个Stream实例；绿色框中的语句是赋予Stream灵魂的地方，把一个Stream转换成另外一个Stream，红框的语句生成的是一个包含所有nums变量的Stream，进过绿框的filter方法以后，重新生成了一个过滤掉原nums列表所有null以后的Stream；蓝色框中的语句是丰收的地方，把Stream的里面包含的内容按照某种算法来汇聚成一个值，例子中是获取Stream中包含的元素个数。
在此我们总结一下使用Stream的基本步骤：
创建Stream；
转换Stream，每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象（**可以有多次转换**）；
对Stream进行聚合（Reduce）操作，获取想要的结果；
创建Stream
最常用的创建Stream有两种途径：
通过Stream接口的静态工厂方法（注意：Java8里接口可以带静态方法）；
通过Collection接口的默认方法（默认方法：Default method，也是Java8中的一个新特性，就是接口中的一个带有实现的方法，后续文章会有介绍）stream()，把一个Collection对象转换成Stream。
使用Stream静态方法来创建Stream
1. of方法：有两个overload方法，一个接受变长参数，一个接口单一值
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5); // 变长参数
Stream<String> stringStream = Stream.of("hehe"); // 单个参数
2. generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier（这个接口可以看成一个对象的工厂，每次调用返回一个给定类型的对象）
Stream.generate(new Supplier<Double>() {
@Override
public Double get() {
return Math.random();
}
});
Stream.generate(() -> Math.random());
Stream.generate(Math::random);
三条语句的作用都是一样的，只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream，其中值是随机的。这个无限长度Stream是懒加载，一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。
3. iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环。
Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);
这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream，然后取出前10个打印。千万记住使用limit方法，不然会无限打印下去。
通过Collection子类获取Stream
这个在本文的第一个例子中就展示了从List对象获取其对应的Stream对象，如果查看Java doc就可以发现Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。
public interface Collection<E> extends Iterable<E> {
//其他方法省略
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
}
转换Stream
转换Stream其实就是把一个Stream通过某些行为转换成一个新的Stream。Stream接口中定义了几个常用的转换方法，下面我们挑选几个常用的转换方法来解释。
1. distinct
对于Stream中包含的元素进行去重操作（去重逻辑依赖元素的equals方法），新生成的Stream中没有重复的元素；
2. filter
对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作，新生成的Stream只包含符合条件的元素；
3. map
对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解，比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream，这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法，可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗；
4. flatMap
和map类似，不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中；
5. peek
生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，同时会提供一个消费函数（Consumer实例），新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数；
6. limit
对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；
7. skip
返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；
综合示例代码：
List<Integer> nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);
System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).distinct().mapToInt(num -> num * 2).peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());
public class StreamDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> nums = Arrays.asList(new Integer[]{1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10});
System.out.println("sum is:" +nums
.stream() /*构建stream*/
.filter(num -> num != null) /*找到不为null的对象*/
.distinct() /*去重*/
.mapToInt(num -> num * 2) /*转型并计算*/
.peek(System.out::println) /*生成一个包含stream元素的新的stream, 并且通过一个函数来消费元素*/
.skip(2) /*跳过前n个元素, 如果元素不足n个则返回null*/
.limit(4) /*保留前n元素*/
.sum() /*求和*/
);
}
}
这段代码演示了上面介绍的所有转换方法（除了flatMap），简单解释一下这段代码的含义：给定一个Integer类型的List，获取其对应的Stream对象，然后进行过滤掉null，再去重，再每个元素乘以2，再每个元素被消费的时候打印自身，在跳过前两个元素，最后取前四个元素进行加和运算(解释一大堆，很像废话，因为基本看了方法名就知道要做什么了。这个就是声明式编程的一大好处！)。
9. 性能问题
有些细心的同学可能会有这样的疑问：在对于一个Stream进行多次转换操作，每次都对Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N（转换的次数）倍啊。其实不是这样的，转换操作都是lazy的，多个转换操作只会在汇聚操作（见下节）的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。
flatMap示例
之前的示例没有flatMap的示例，所以还是没有搞懂这个flatMap的用法，这里来研究一下。
在Java 8中，Stream可以容纳不同的数据类型，例如：
Stream<String[]>
Stream<Set<String>>
Stream<List<String>>
Stream<List<Object>>
但是，Stream操作（filter，sum，distinct ...）和collectors不支持它，所以我们需要使用flatMap（）进行以下转换：
Stream<String[]> -> flatMap -> Stream<String>
Stream<Set<String>> -> flatMap -> Stream<String>
Stream<List<String>> -> flatMap -> Stream<String>
Stream<List<Object>> -> flatMap -> Stream<Object>
如何flatMap()是如何工作的：
{{1,2}, {3,4}, {5,6}} -> flatMap -> {1,2,3,4,5,6}
{'a','b'}, {'c','d'}, {'e','f'}} -> flatMap -> {'a','b','c','D','E','F'}
示例：使用flatMap()转换Stream<String[]>来Stream<String>
public class FlatMapDemo1 {
public static void main(String[] args) {
String[][] data = new String[][]{{"a", "b"}, {"c", "d"}, {"e", "f"}};
Stream<String[]> temp = Arrays.stream(data); // 一维字符串数组的流
Stream<String> stringStream = temp.flatMap(x -> Arrays.stream(x)); // 继续降维
Stream<String> stream = stringStream.filter(x -> "a".equals(x.toString())); // 过滤
stream.forEach(System.out::println);
// 将上面的串起来
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(data)
.flatMap(x -> Arrays.stream(x))
.filter(x -> "a".equals(x.toString()));
}
}
看完了这个例子应该明白了不少吧。
再来一个例子。
Student.java
public class Student {
private String name;
private Set<String> books;
public void addBook(String book) {
if(this.books == null) {
this.books = new HashSet<>();
}
this.books.add(book);
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Set<String> getBooks() {
return books;
}
public void setBooks(Set<String> books) {
this.books = books;
}
}
然后是flatMap和Set的例子
public class FlatMapDemo2 {
public static void main(String[] args) {
Student student1= new Student();
student1.setName("小明");
student1.addBook("数学分析1");
student1.addBook("拓扑学");
student1.addBook("高等代数");
Student student2 = new Student();
student2.addBook("线性代数");
student2.addBook("拓扑学");
student2.addBook("微分几何");
List<Student> list = new ArrayList<>(2);
list.add(student1);
list.add(student2);
List<String> collect = list.stream() // List<Student>转为Stream<Student>
.map(x -> x.getBooks()) // Stream<Student>转为Stream<Set<String>
.flatMap(x -> x.stream()) // Stream<Set<String>>转为Stream<String>
.distinct() // 去重
.collect(Collectors.toList()); // 变成List
collect.forEach(x -> System.out.println(x)); // 遍历
}
}
Stream + Primitive + flatMapToInt
对于原始类型，可以使用flatMapToInt。
public class FlatMapToIntDemo {
public static void main(String[] args) {
int[][] intArray = {{1, 2, 3, 4}, {3, 4}};
Stream.of(intArray) // 二维数组转成一维的
.flatMapToInt(x -> Arrays.stream(x)) // 几个一维数组拆开
.forEach(x -> System.out.println(x)); // 遍历
}
}
确实好方便，少些很多代码。
Stream中的聚合操作
简单翻译一下：聚合操作（也称为折叠）接受一个元素序列为输入，反复使用某个合并操作，把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值，或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream对象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。
下面会分两部分来介绍汇聚操作：
可变汇聚：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
其他汇聚：除去可变汇聚剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；
可变汇聚
可变汇聚对应的只有一个方法：collect，正如其名字显示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定义（还有其他override方法）：
<R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner);
先来看看这三个参数的含义：Supplier supplier是一个工厂函数，用来生成一个新的容器；BiConsumer accumulator也是一个函数，用来把Stream中的元素添加到结果容器中；BiConsumer combiner还是一个函数，用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个（并发的时候会用到）。看晕了？来段代码！
public class ReduceDemo1 {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> nums = Arrays.asList(new Integer[] {1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10});
List<Integer> numsWithoutNull = nums.stream() // 构造一个stream
.filter(num -> num != null) // 过滤为空的对象
.collect(() -> new ArrayList<Integer>(), // 生成一个行的ArrayList对象
(list, item) -> list.add(item * 2), // list就是上一步生成的ArrayList对象
(list1, list2) -> list1.addAll(list2) // 两个加到一起
);
final List<Integer> numsWithoutNull2 = nums.stream()
.filter(num -> num != null)
.collect(Collectors.toList());
}
}
上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List，先过滤掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一个新的List中。进一步看一下collect方法的三个参数，都是lambda形式的函数（*上面的代码可以使用方法引用来简化，留给读者自己去思考*）。
第一个函数生成一个新的ArrayList实例；
第二个函数接受两个参数，第一个是前面生成的ArrayList对象，二个是stream中包含的元素，函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；
第三个函数也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；
但是上面的collect方法调用也有点太复杂了，没关系！我们来看一下collect方法另外一个override的版本，其依赖[Collector]
<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);
其他汇聚
reduce方法：reduce方法非常的通用，后面介绍的count，sum等都可以使用其实现。reduce方法有三个override的方法，本文介绍两个最常用的，最后一个留给读者自己学习。先来看reduce方法的第一种形式，其方法定义如下：
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
接受一个BinaryOperator类型的参数，在使用的时候我们可以用lambda表达式来。
可以看到reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数，第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。要注意的是：**第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素，第二个参数是Stream的第二个元素**。这个方法返回值类型是Optional，这是Java8防止出现NPE的一种可行方法，后面的文章会详细介绍，这里就简单的认为是一个容器，其中可能会包含0个或者1个对象。
public class ReduceDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> ints = Arrays.asList(new Integer[] {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10});
System.out.println("ints sum is:" + ints.stream()
.reduce((sum, item) -> sum + item) // 这里的+号就是二元操作
.get()
);
}
}
– 搜索相关
– allMatch：是不是Stream中的所有元素都满足给定的匹配条件
– anyMatch：Stream中是否存在任何一个元素满足匹配条件
– findFirst: 返回Stream中的第一个元素，如果Stream为空，返回空Optional
– noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不满足给定的匹配条件
– max和min：使用给定的比较器（Operator），返回Stream中的最大|最小值