20个实例玩转Java8 Stream

20个实例玩转Java8 Stream
Stream概述
Stream的创建
stream和parallelStream的简单区分
stream的使用
- 遍历/匹配（foreach/find/match）
- 筛选（filter）
- 聚合（max/min/count)
- 映射（ map/flatMap ）
- 归约(reduce)
- 收集
- - 归集(toList/toSet/toMap)
  - 统计(count/averaging)
- 分组(partitioningBy/groupingBy)
- 接合(joining)
- 归约(reducing)
- 排序(sorted)
- 提取/组合

20个实例玩转Java8 Stream

先贴上几个案例：

1、从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。

2、统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。

3、将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。

4、将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。

Stream概述

Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

1、中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。

2、终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

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。

Stream的创建

Stream可以通过集合数组创建。

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

List list = Arrays.asList("a", "b", "c");// 创建一个顺序流
Stream stream = list.stream();// 创建一个并行流
Stream parallelStream = list.parallelStream();

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

int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

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

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

输出结果：

0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分

stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。

除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>``6``).findFirst();

stream的使用

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。

案例使用的员工类
这是后面案例中使用的员工类：

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
class Person {private String name; // 姓名private int salary; // 薪资private int age; // 年龄private String sex; //性别private String area; // 地区// 构造方法public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {this.name = name;this.salary = salary;this.age = age;this.sex = sex;this.area = area;}// 省略了get和set，请自行添加
}

遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);// 遍历输出符合条件的元素list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);// 匹配第一个Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();// 匹配任意（适用于并行流）Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();// 是否包含符合特定条件的元素boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);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);}
}

筛选（filter）

案例一：筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);Stream stream = list.stream();stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);}
}

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List personList = new ArrayList();personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));List fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);}
}

聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例一：获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));System.out.println("最长的字符串：" + max.get());}
}

案例二：获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);// 自然排序Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);// 自定义排序Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o1.compareTo(o2);}});System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());}
}

案例三：获取员工工资最高的人。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());}
}

案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);}
}

映射（ map/flatMap ）

映射，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。分为map和flatMap：

• map：接收一个函数作为参数，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。

• flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());System.out.println("每个元素大写：" + strList);System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);}
}

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));// 不改变原来员工集合的方式List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);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());// 改变原来员工集合的方式List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {person.setSalary(person.getSalary() + 10000);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());}
}

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {// 将每个元素转换成一个streamString[] split = s.split(",");Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);return s2;}).collect(Collectors.toList());System.out.println("处理前的集合：" + list);System.out.println("处理后的集合：" + listNew);}
}

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。

案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);// 求和方式1Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);// 求和方式2Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);// 求和方式3Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);// 求乘积Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);// 求最大值方式1Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);// 求最大值写法2Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);System.out.println("list求积：" + product.get());System.out.println("list最大值：" + max.get() + "," + max2);}
}

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));// 求工资之和方式1：Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);// 求工资之和方式2：Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),(sum1, sum2) -> sum1 + sum2);// 求工资之和方式3：Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);// 求最高工资方式1：Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),Integer::max);// 求最高工资方式2：Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),(max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);}
}

收集

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));System.out.println("toList:" + listNew);System.out.println("toSet:" + set);System.out.println("toMap:" + map);}
}

统计(count/averaging)

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

案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

`public` `class` `StreamTest {`` ``public` `static` `void` `main(String[] args) {`` ``List personList = ``new` `ArrayList();`` ``personList.add(``new` `Person(``"Tom"``, ``8900``, ``23``, ``"male"``, ``"New York"``));`` ``personList.add(``new` `Person(``"Jack"``, ``7000``, ``25``, ``"male"``, ``"Washington"``));`` ``personList.add(``new` `Person(``"Lily"``, ``7800``, ``21``, ``"female"``, ``"Washington"``));` ` ``// 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 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);`` ``}``}`

分组(partitioningBy/groupingBy)

分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。

分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));// 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::getArea)));System.out.println("员工按薪资是否大于8000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);}
}

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 class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));String names = personList.stream().map(p -> p.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);}
}

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 class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);// stream的reduceOptional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());}
}

排序(sorted)

sorted，中间操作。有两种排序：

• sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口

• sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Person> personList = new ArrayList<Person>();personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));// 按工资升序排序（自然排序）List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());// 按工资倒序排序List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed()).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());// 先按工资再按年龄升序排序List<String> newList3 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());// 先按工资再按年龄自定义排序（降序）List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {return p2.getAge() - p1.getAge();} else {return p2.getSalary() - p1.getSalary();}}).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());System.out.println("按工资升序排序：" + newList);System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);}
}

提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);// concat:合并两个流 distinct：去重List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());// limit：限制从流中获得前n个数据List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());// skip：跳过前n个数据List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());System.out.println("流合并：" + newList);System.out.println("limit：" + collect);System.out.println("skip：" + collect2);}
}