文章目录

一、Stream简介
二、Stream API
- 2.1 筛选和切片
- - 2.1.1 filter
  - 2.1.2 distinct
  - 2.1.3 limit(n)
  - 2.1.4 skip(n)
- 2.2 映射
- - 2.2.1 map
  - 2.2.2 flatMap
- 2.3 查找和匹配
- - 2.3.1 anyMatch
  - 2.3.2 allMatch
  - 2.3.3 noneMatch
  - 2.3.4 findAny
  - 2.3.5 findFirst
- 2.4 归约
- - 2.4.1 reduce
- 2.5 其他
- - 2.5.1 of
  - 2.5.2 empty
  - 2.5.2 concat
  - 2.5.3 peek

祸兮,福所依;福兮,祸所伏。

一、Stream简介

什么是流？

简单说，流是从集合中计算得来的一组元素序列。

集合与流之间的差异就在于什么时候进行计算：
集合是一个内存中的数据结构，它包含数据结构中目前所有的值——集合中的每个元素都得先算出来才能添加到集合中。
相比之下，流则是在概念上固定的数据结构（你不能添加或删除元素），其元素是按需计算的。

二、Stream API

2.1 筛选和切片

2.1.1 filter

筛选元素，例：筛选字符长度>3的元素

// 返回"three","four"
Stream.of("one", "two", "three", "four").filter((e) -> e.length() > 3);

2.1.2 distinct

元素去重

// 返回元素"one","three","four"
Stream.of("one", "one", "three", "four").distinct();

2.1.3 limit(n)

返回前n条数据

// 返回元素"one","two"
Stream.of("one", "two", "three", "four").limit(2);

2.1.4 skip(n)

跳过前 n 条数据

// 返回元素"three","four"
Stream.of("one", "two", "three", "four").skip(2);

2.2 映射

2.2.1 map

通常用于将一个类型转换成另外一个类型，也可以是同类型

// 将每个元素映射成大写
Stream.of("one", "two", "three", "four").map(String::toUpperCase);

// User  ->  UserDTO
User user = new User();
Stream<UserDTO> userDTOStream = Stream.of(user).map((u) -> {UserDTO dto = new UserDTO();BeanUtils.copyProperties(u, dto);return dto;});

补充：

mapToInt，将元素转换成int类型, 返回IntStream
mapToLong，将元素转换成long类型，返回LongStream
mapToDouble，将元素转换成double类型，返回DoubleStream

在操作原始数值类型时，最好使用原始类型特化流，因为这些流将元素特化为int、long、double等基本类型，从而避免了进行数值计算时，暗含的装箱、拆箱成本。

2.2.2 flatMap

流的扁平化。flatmap方法让你把一个流中的每个值都换成另一个流，然后把所有的流连接起来成为一个流。
它比较适用于Stream中元素是一个集合或数组的情况，比如：
Stream<String[]>

举个例子：words 数组元素为 {“one”,“two”,“three”}，目标时将words以字符格式输出，即：‘o’ ‘n’ ‘e’ …

String[] words = {"one","two","three"};
Stream<String> stream = Stream.of(words);
// 分割字符串
Stream<String[]> stream1 = stream.map(e -> e.split(""));
// 将Stream<String[]> 转换成 Stream<String>
Stream<String> stringStream = stream1.flatMap(e -> Arrays.stream(e));stringStream.collect(Collectors.toList()).forEach(s -> System.out.print(s + " "));

说起来，flatMap有点像双层for循环，它可以对stream流中单个元素再进行拆分。

补充：

flatMapToInt，将元素扁平成int类型
flatMapToLong，将元素扁平成long类型
flatMapToDouble，将元素扁平成double类型

2.3 查找和匹配

2.3.1 anyMatch

流中是否有一个元素能匹配

2.3.2 allMatch

是否匹配所有元素

2.3.3 noneMatch

流中没有任何元素匹配

2.3.4 findAny

查找元素，返回当前流中的任意元素

2.3.5 findFirst

查找第一个元素

2.4 归约

2.4.1 reduce

reduce方法可以用在数字求和、乘积等场景。
它的作用是每次计算的时候都用到上一次的计算结果，比如求和操作：前两个数的和加上第三个数的和，一直加到最后一个数位置，最后返回结果。

  int sum = IntStream.of(3, 4, 8).reduce(0, (a, b) -> a + b);

当然，这里用IntStream的sum方法更好

 int sum = IntStream.of(3, 4, 8).sum();

2.5 其他

2.5.1 of

可接受一个泛型对象或可变泛型对象集合，返回一个Stream对象

 Stream<String> stream = Stream.of("a", "b", "c");

2.5.2 empty

创建一个空的Stream对象

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

2.5.2 concat

连接两个Stream，返回一个新的Stream

 Stream<String> a = Stream.of("a","b","c");Stream<String> b = Stream.of("d","e");Stream<String> c = Stream.concat(a,b);// 输出：abcdec.collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::print);

2.5.3 peek

peek：窥视，窥探；
java源码中对这个方法进行了详细描述
简单说：这个方法的存在主要是为了支持调试

java源码提供的案例如下：

Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e)).map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e)).collect(Collectors.toList());

输出结果：

Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR

这个方法的好处在于，我们可以在执行Stream的filter、map或者其他操作之后可以查看到数据执行的结果。

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