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1 Stream的实例化
1.1 通过集合创建
// 集合获取stream
@Test
public void test1() {
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// 返回一个顺序流
Stream<Employee> stream = employees.stream();
// 返回一个并行流
Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
}
1.2 通过数组创建
// 数组获取stream
@Test
public void test2() {
// 基本类型
int[] arr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
IntStream stream = Arrays.stream(arr);
// 自定义类型
Employee[] employees = new Employee[]{
new Employee(),
new Employee(),
};
Stream<Employee> employeeStream = Arrays.stream(employees);
}
1.3 通过Stream的of()
// 通过Stream的of()获取
@Test
public void test3() {
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
}
1.4 创建无限流
// 创建无限流
@Test
public void test4() {
// 迭代
// 遍历前10个偶数
Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}
2 Stream的中间操作
-
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
。
2.1 筛选与切片
@Test
public void test1() {
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// filter:查询薪资大于7000的员工信息
list.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
System.out.println("**************************");
// 一旦执行终止操作,就得重新创建一个流
// limit:截断流
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("**************************");
// skip:跳过元素
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("**************************");
// 跳过的元素数量,大于,流中的元素个数,返回一个空流
list.stream().skip(30).forEach(System.out::println);
System.out.println("**************************");
// distinct:通过流中元素的hashcode()和equals()去除重复元素
list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
System.out.println("原来的list有重复的值");
list.stream().forEach(System.out::println);
System.out.println("在流中去除重复的值");
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
2.2 映射
//2-映射
@Test
public void test2() {
// map(Function f)——接收一个函数作为参数,将元素转换成其他形式或提取信息,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。
List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
// 练习1:获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
System.out.println("**************************");
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// 先从employees取出名字的流
// Stream<String> nameStream = employees.stream().map(employee -> employee.getName());
Stream<String> nameStream = employees.stream().map(Employee::getName);
// 再从这个流中筛选出长度大于3的
nameStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
System.out.println("**************************");
// 练习2:
Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
streamStream.forEach(s -> {
s.forEach(System.out::println);
});
System.out.println("**************************");
// 注意对比,map遍历了两遍,flatMap遍历了一遍
Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
}
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str) {//aa
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for (Character c : str.toCharArray()) {
list.add(c);
}
return list.stream();
}
2.3 排序
@Test
public void test3() {
// sorted()——自然排序
List<Integer> list = Arrays.asList(25, 45, 36, 12, 85, 64, 72, -95, 4);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
// 抛异常,原因:Employee没有实现Comparable接口
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
// sorted(Comparator com)——定制排序
employees.stream().sorted((e1, e2) -> {
int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge());
if (ageValue != 0) {
return ageValue;
} else {
return Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary());
}
}).forEach(System.out::println);
}
3 Stream的终止操作
3.1 匹配与查找
- 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
。
@Test
public void test1() {
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
// 练习:是否所有的员工的年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(employee -> employee.getAge() > 18);
System.out.println(allMatch);
// anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
// 练习:是否存在员工的工资大于 10000
boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(employee -> employee.getSalary() > 10000);
System.out.println(anyMatch);
// noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
// 练习:是否存在员工姓“马”
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(employee -> employee.getName().startsWith("雷"));
System.out.println(noneMatch);
// findFirst——返回第一个元素
Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
System.out.println(employee);
// findAny——返回当前流中的任意元素
// Optional<Employee> employee1 = employees.stream().findAny();
Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
System.out.println(employee1);
// count——返回流中元素的总个数
long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
System.out.println(count);
// max(Comparator c)——返回流中最大值
// 练习:返回最高的工资:
// Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compareTo);
System.out.println(maxSalary);
// min(Comparator c)——返回流中最小值
// 练习:返回最低工资的员工
Optional<Employee> min = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(min);
// forEach(Consumer c)——内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
System.out.println("********************************");
employees.forEach(System.out::println);
}
3.2 归约
-
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。
@Test
public void test2() {
// reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T
// 练习1:计算1-10的自然数的和
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// Integer sum = list.stream().reduce(0, (o1, o2) -> o1 + o2);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
// reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional<T>
// 练习2:计算公司所有员工工资的总和
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Optional<Double> sumSalary = employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
System.out.println(sumSalary);
}
3.3 收集
-
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:
参考资料
- 尚硅谷Java零基础入门教程(含百道Java真题,2万多行Java代码实战)
- 代码仓库