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Java8 Stream流操作最强详解版

作者:互联网

Java8 Stream流操作最强详解版

1. Stream简介

​ Java8 是Java 最受欢迎的一个版本,Stream是Java8提供的一个新的API,它位于java.util.stream包下。Stream API提供了一种新的方式来对Java集合进行操作,给我们操作集合(Collection)提供了极大的便利。其中的Stream流是JDK8新增的成员,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,可以将元素集合看作一种流, 流在管道中传输, 并且可以在管道的节点上进行处理, 比如筛选, 排序,聚合等操作。元素流在管道中经过中间操作的处理,最后由最终操作得到前面处理的结果。Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

2. Stream概述

2.1 Stream特性

1.stream不存储数据,而是按照特定的规则对数据进行计算,一般会输出结果。
2.stream不会改变数据源,通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
3.stream具有延迟执行特性,只有调用终端操作时,中间操作才会执行。

2.2 Stream特点

1.代码简洁:函数编程写出的代码简洁且意图明确,使用stream接口让你从此告别for循环。
2.多核友好:Java函数式编程使得编写并行程序从未如此简单,你需要的全部就是调用一下方法。
3.Stream不存储数据
4.Stream不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
5.Stream是惰性求值的(延迟执行)

3. Stream创建

3.1 创建步骤

1.创建 Stream
一个数据源(如: 集合、数组), 获取一个流。
2.中间操作
一个中间操作链,对数据源的数据进行处理。
3.终止操作(终端操作)
一个终止操作,执行中间操作链,并产生结果 。

3.2 创建实例

1.通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = new ArrayList<>();
//获取一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
//获取一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

2.使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array = {1, 3, 5, 7, 9};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

3.使用Stream的静态方法:of()、iterate()、generate()

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

4. Stream流程

1)第一步:把集合转换为流stream
2)第二步:操作stream流
stream流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果
获取一个数据源(source)→ 数据转换→执行操作获取想要的结果。

5. Steam的使用

5.1 遍历/匹配

(foreach/find/match)操作

List<Integer> listNum = Arrays.asList(1, 2, 3, 8, 9, 5, 7);

// 遍历输出符合条件的元素
listNum.stream().filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
// 符合条件的元素匹配第一个
Optional<Integer> findFirst = listNum.stream().filter(x -> x > 7).findFirst();
// 符合条件的元素匹配任意(适用于并行流)
Optional<Integer> findAny = listNum.parallelStream().filter(x -> x > 7).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = listNum.stream().anyMatch(x -> x > 7);
System.out.println("匹配第一个值:" + findFirst.get());
System.out.println("匹配任意一个值:" + findAny.get());
System.out.println("是否存在大于6的值:" + anyMatch);

//结果
8
9
匹配第一个值:8
匹配任意一个值:9
是否存在大于6的值:true

5.2 中间操作

流方法 含义
1 filter 用于通过设置的条件过滤出元素
2 distinct 返回一个元素各异(根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现)的流。
3 limit 会返回一个不超过给定长度的流。
4 skip 返回一个扔掉了前n个元素的流。
5 map 接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素(使用映射一词,是因为它和转换类似,但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”)。
6 flatMap 使用flatMap方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流。
7 sorted 返回排序后的流
5.2.1 筛选(filter)

按照一定的规则校验流中的元素,将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

//案例一:筛选出Integer集合中大于6的元素,并打印出来。
public static void main(String[] args) {
    
    List<Integer> list = Arrays.asList(0, 6, 3, 5, 1, 2, 9, 7, 8);
    Stream<Integer> stream = list.stream();
    stream.filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
}
//结果
9
7
8
  
//案例二:筛选出Person集合中年龄大于19员工姓名的元素,并打印出来。
public static void main(String[] args) {

    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person(1, "zhangsan", 18, "shanghai"));
    personList.add(new Person(2, "lisi", 19, "beijing"));
    personList.add(new Person(3, "wanger", 20, "guangdong"));
    personList.add(new Person(4, "mazi", 21, "jiangxi"));
    personList.add(new Person(5, "laoer", 22, "zhejiang"));

    List<String> filterList = personList.stream().filter(x -> x.getAge() > 19).map(Person::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    System.out.print("年龄大于19员工姓名:" + filterList);
}

//结果
年龄大于19员工姓名:[wanger, mazi, laoer]
5.2.2 去重(distinct)

通过流中元素的 hashCode()equals() 去除重复元素

//去除重复元素
public static void main(String[] args) {

    List<Integer> list = Arrays.asList(0, 6, 3, 5, 1, 2, 9, 7, 8);
    Stream<Integer> stream = list.stream();
    stream.filter(x -> x > 6).distinct().forEach(System.out::println);
}

//结果
9
7
8
5.2.3 跳过元素limit(n)

跳过n元素,配合limit(n)可实现分页

//跳过前两个元素
public static void main(String[] args) {

    List<Integer> list = Arrays.asList(0, 6, 3, 5, 1, 2, 9, 7, 8);
    Stream<Integer> stream = list.stream();
    stream.filter(x -> x > 6).skip(2).forEach(System.out::println);
}

//结果
8
5.2.4 获取元素skip(n)

获取n个元素

//获取第几个元素
public static void main(String[] args) {

    List<Integer> list = Arrays.asList(0, 6, 3, 5, 1, 2, 9, 7, 8);
    Stream<Integer> stream = list.stream();
    stream.filter(x -> x > 6).limit(2).forEach(System.out::println);
}

//结果
9
7
5.2.5 映射(map/flatMap)

可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中

其实map方法就相当于Collaction的add方法,如果add的是个集合得话就会变成二维数组,而flatMap 的话就相当于Collaction的addAll方法,参数如果是集合得话,只是将2个集合合并,而不是变成二维数组。

//案列一:整个数组的数组元素+10
public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
    List<Integer> collect = list.stream().map(x -> x + 10).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(collect);
}

//结果
[11, 12, 13, 14]

//案列二:将两个字符数组合并成一个新的字符数组。
public static void main(String[] args) {

    List<String> list = Arrays.asList("a,b,c,d", "e,f,g,h");
    List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
        // 将每个元素转换成一个stream
        String[] split = s.split(",");
        Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
        return s2;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("转换前的数据:" + list);
    System.out.println("转换后后的数据:" + listNew);
}

//结果
转换前的数据:[a,b,c,d, e,f,g,h]
转换后后的数据:[a, b, c, d, e, f, g, h]
    
    
//案列三:将集合里的元素由小写变大写:
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d");
List<String> results = list.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);

//结果
{A, B, C, D}

//案列四:每个员工工资加3000
public static void main(String[] args) {

    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person(1, "zhangsan", 18, 4000, "shanghai"));
    personList.add(new Person(2, "lisi", 19, 5000, "beijing"));
    personList.add(new Person(3, "wanger", 20, 6000, "guangdong"));
    personList.add(new Person(4, "mazi", 21, 7000, "jiangxi"));
    personList.add(new Person(5, "laoer", 22, 8000, "zhejiang"));

    // 不改变原来员工工资集合的方式
    List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {
        Person personNew = new Person(0, person.getName(), 0, 0, null);
        personNew.setSalary(person.getSalary() + 3000);
        return personNew;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("一次改动前:" +
                       personList.get(0).getName() + "-->" + 	personList.get(0).getSalary());
    System.out.println("一次改动后:" +
                       personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());

    // 改变原来员工工资集合的方式
    List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
        person.setSalary(person.getSalary() + 3000);
        return person;
    }).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("二次改动前:" +
                       personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
    System.out.println("二次改动后:" +
                       personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
}

@Data
static class Person {
    private int id;
    private String name;
    private int age;
    private int salary;
    private String address;

    public Person(int id, String name, int age, int salary, String address) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.salary = salary;
        this.address = address;
    }
}

//结果
一次改动前:zhangsan-->4000
一次改动后:zhangsan-->14000
二次改动前:zhangsan-->14000
二次改动后:zhangsan-->14000
5.2.6 排序(sorted)

sorted,中间操作。有两种排序:

public static void main(String[] args) {

    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person(1, "zhangsan", 18, 4000, "shanghai"));
    personList.add(new Person(2, "lisi", 19, 5000, "beijing"));
    personList.add(new Person(3, "wanger", 20, 6000, "guangdong"));
    personList.add(new Person(4, "mazi", 21, 7000, "jiangxi"));
    personList.add(new Person(5, "laoer", 22, 8000, "zhejiang"));

    //工资排序顺序
    List<Person> collect1 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).collect(Collectors.toList());
    collect1.forEach(System.out::println);
}

//结果
test12.Person(id=1, name=zhangsan, age=18, salary=4000, address=shanghai)
test12.Person(id=2, name=lisi, age=19, salary=5000, address=beijing)
test12.Person(id=3, name=wanger, age=20, salary=6000, address=guangdong)
test12.Person(id=4, name=mazi, age=21, salary=7000, address=jiangxi)
test12.Person(id=5, name=laoer, age=22, salary=8000, address=zhejiang)

sorted排序参考模板

//返回 对象集合以类属性一升序排序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一));
//返回 对象集合以类属性一降序排序 注意两种写法
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed());//先以属性一升序,结果进行属性一降序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()));//以属性一降序
//返回 对象集合以类属性一升序 属性二升序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).thenComparing(类::属性二));

//返回 对象集合以类属性一降序 属性二升序 注意两种写法
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed().thenComparing(类::属性二));//先以属性一升序,升序结果进行属性一降序,再进行属性二升序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()).thenComparing(类::属性二));//先以属性一降序,再进行属性二升序

//返回 对象集合以类属性一降序 属性二降序 注意两种写法
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed().thenComparing(类::属性二,Comparator.reverseOrder()));//先以属性一升序,升序结果进行属性一降序,再进行属性二降序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一,Comparator.reverseOrder()).thenComparing(类::属性二,Comparator.reverseOrder()));//先以属性一降序,再进行属性二降序
//返回 对象集合以类属性一升序 属性二降序 注意两种写法
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).reversed().thenComparing(类::属性二).reversed());//先以属性一升序,升序结果进行属性一降序,再进行属性二升序,结果进行属性一降序属性二降序
list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一).thenComparing(类::属性二,Comparator.reverseOrder()));//先以属性一升序,再进行属性二降序

5.3 终止操作

流方法 含义
1 anyMatch 检查是否至少匹配一个元素,返回boolean。
2 allMatch 检查是否匹配所有元素,返回boolean。
3 noneMatch 检查是否没有匹配所有元素,返回boolean。
4 findAny 将返回当前流中的任意元素。
5 findFirst 返回第一个元素
6 forEach 遍历流
7 collect 收集器,将流转换为其他形式。
8 reduce 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。
9 max/min/count 返回流中元素最大/最小/总数。
5.3.2 收集(collect)
①归集(toList/toSet/toMap)
转化成新的List
List<> new = old.stream().collect(Collectors.toList());

转化成Map
Map<T,E> new= old.stream().collect(Collectors.toMap(T,E));

转换成set集合
Set<> new =old.stream().Collectors.toSet();

转换成特定的set集合
TreeSet<> new =old.stream().Collectors.toCollection(TreeSet::new);

转化成新的List

原始data:
List<User> userList = new ArrayList<>();
userList.add(new User(1, "张三", 18));
userList.add(new User(2, "李四", 19));
userList.add(new User(3, "王五", 20));

//user的id提取出来
List<User> users = userList;
List<Integer> idList = users.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());
//{1, 2, 3}
System.out.println(idList);

转化成Map

//1.两个参数的用法
//将userList转化为key为id,value为User对象的map
Map<Integer, User> map1 = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, p -> p));
Map<Integer, User> map2 = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, p -> p));

//结果
{
    1: User(1, "张三", 18)
    2: User(2, "李四", 19)
    3: User(3, "王五", 20)
}

//2.三个参数的用法
Map<Integer, String> map3 = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getAge, User::getName, (a, b) -> b));

//结果
{
    19: "李四"
    20: "王五"
}

//Collectors.groupingBy()
//当你想获取key是age的map,又不想覆盖掉重复项数据
Map<Integer, List<User>> map4 = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
System.out.println(map4);

//结果
{
    18: [User(1, "张三", 18), User(3, "王五", 19)]
    19: [User(2, "李四", 20)]
}
②统计(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法:

public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person(1, "zhangsan", 18, 4000, "shanghai"));
    personList.add(new Person(2, "lisi", 19, 5000, "beijing"));
    personList.add(new Person(3, "wanger", 20, 6000, "guangdong"));
    personList.add(new Person(4, "mazi", 21, 7000, "jiangxi"));
    personList.add(new Person(5, "laoer", 22, 8000, "zhejiang"));

    // 求总数
    Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
    // 求平均工资
    Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
    // 求最高工资
    Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
    // 求工资之和
    Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
    // 一次性统计所有信息
    DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));

    System.out.println("员工总数:" + count);
    System.out.println("员工平均工资:" + average);
    System.out.println("员工工资总和:" + sum);
    System.out.println("员工工资所有统计:" + collect);

}

//结果
员工总数:5
员工平均工资:6000.0
员工工资总和:30000
员工工资所有统计:DoubleSummaryStatistics{count=5, sum=30000.000000, min=4000.000000, average=6000.000000, max=8000.000000}
③分组(partitioningBy/groupingBy)
public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person(1, "zhangsan", 18, 4000, "shanghai", "男"));
    personList.add(new Person(2, "lisi", 19, 5000, "beijing", "女"));
    personList.add(new Person(3, "wanger", 20, 6000, "guangdong", "男"));
    personList.add(new Person(4, "mazi", 21, 7000, "jiangxi", "男"));
    personList.add(new Person(5, "laoer", 22, 8000, "zhejiang", "女"));

    // 将员工按薪资是否高于8000分组
    Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
    // 将员工按性别分组
    Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
    // 将员工先按性别分组,再按地区分组
    Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getAddress)));
    System.out.println("员工按薪资是否大于5000分组情况:" + part);
    System.out.println("员工按性别分组情况:" + group);
    System.out.println("员工按性别、地区:" + group2);

}
④归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法,相比于stream本身的reduce方法,增加了对自定义归约的支持。

public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person(1, "zhangsan", 18, 4000, "shanghai", "男"));
    personList.add(new Person(2, "lisi", 19, 5000, "beijing", "女"));
    personList.add(new Person(3, "wanger", 20, 6000, "guangdong", "男"));
    personList.add(new Person(4, "mazi", 21, 7000, "jiangxi", "男"));
    personList.add(new Person(5, "laoer", 22, 8000, "zhejiang", "女"));

    Integer allAge = personList.stream().map(Person::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get();
    System.out.println(allAge);
}  

//结果
100       
⑤接合(joining)

joining可以将 stream 中的元素用特定的连接符(没有的话,则直接连接)连接成一个字符串。

public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person(1, "zhangsan", 18, 4000, "shanghai", "男"));
    personList.add(new Person(2, "lisi", 19, 5000, "beijing", "女"));
    personList.add(new Person(3, "wanger", 20, 6000, "guangdong", "男"));
    personList.add(new Person(4, "mazi", 21, 7000, "jiangxi", "男"));
    personList.add(new Person(5, "laoer", 22, 8000, "zhejiang", "女"));

    String names = personList.stream().map(t -> t.getName()).collect(Collectors.joining(","));
    System.out.println("所有员工的姓名:" + names);
    List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
    String string = list.stream().collect(Collectors.joining("&"));
    System.out.println("拼接后的字符串:" + string);

}

//结果
所有员工的姓名:zhangsan,lisi,wanger,mazi,laoer
拼接后的字符串:A&B&C
5.3.3 归约(reduce)

归约,也称缩减,顾名思义,是把一个流缩减成一个值,能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

//求和,求积
public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 7, 9);
    
    Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
    Optional<Integer> sum1 = list.stream().reduce(Integer::sum);
    Integer sum2 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
    
    Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
    // 最大值方式1
    Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
    // 最大值方式2
    Integer max1 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
    System.out.println("求和:" + sum.get() + "," + sum1.get() + "," + sum2);
    System.out.println("求积:" + product.get());
    System.out.println("求和:" + max.get() + "," + max1);
}

//结果
求和:26,26,26
求积:1512
求和:9,9
5.3.4 聚合(max/min/count)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法:

计数:count
平均值:averagingInt、averagingLong、averagingDouble
最值:maxBy、minBy
求和:summingInt、summingLong、summingDouble
统计以上所有:summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

//获取最长元素
public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("asdas", "asdasdasd", "sdasd", "fdfdf", "qqe");
    Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
    System.out.println("最长的字符串:" + max.get());
}

//结果
最长的字符串:asdasdasd
5.3.5 匹配(find/match)
//匹配示例
public static void main(String[] args) {
    List<String> strings = Arrays.asList("123", "456", "abc", "sdf", "qwe", "qw2", "qwe");
    //anyMatch  判断集合中是否至少存在一个元素满足条件
    boolean a = strings.stream().anyMatch("123"::equals);
    System.out.println(a);
    //allMatch 判断集合中是否所有元素都满足条件
    boolean b = strings.stream().allMatch("123"::equals);
    System.out.println(b);
    //noneMatch 判断集合中是否所有元素都不满足条件
    boolean c = strings.stream().noneMatch("123"::equals);
    System.out.println(c);
    //findAny 返回当前流中任意元素
    Optional<String> any = strings.stream().findAny();
    any.ifPresent(System.out::println);
    //findFirst 返回当前流中第一个元素
    Optional<String> first = strings.stream().findFirst();
    first.ifPresent(System.out::println);
}

//结果
true
false
false
123
123

6. Steam的总结

Stream极大的简化了开发的代码量,Stream API提供了多个方法对集合进行映射、过滤、排序等操作,其操作不会对原始的集合产生影响,这边列举了部分例子供参考,仅作为学习笔记使用,欢迎批评指正,要是感兴趣可以关注微信订阅号 程序own

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