Java Streams：流操作及示例

正如我们在Java Streams：流创建中所学到的，流管道由源、零个或多个中间操作和一个终端操作组成。

我们还了解到，streams流是懒惰的；仅当终端操作启动时，才对源数据执行计算。

在本文中，我们将进一步探讨streams流操作。

streams流操作

流操作可以是中间操作，也可以是终端操作。中间操作产生另一个流。同样，终端操作也会产生结果或副作用。

让我们看看Java流提供的一些操作。

过滤流

您可以通过将 predicate (T -> boolean) 传递给 filter 方法来过滤流。过滤器是返回过滤流的中间操作。如果您熟悉SQL，可以将谓词视为 where 子句。

List<Book> javaBooks =                                                                          books.stream().filter(book -> book.getCategory().equals(JAVA)).collect(Collectors.toList());

这里根据类别过滤图书流。谓词函数是一个lambda函数 book->book.getCategory（）.equals（JAVA） 。

时断时续

假设你需要找到所有价格低于42美元的书。您可以执行以下操作：

List<Book> lessThan42 =                                                              books.stream().filter(book -> book.getPrice() < 42).collect(Collectors.toList());

上述方法的一个问题是，即使对书籍进行了排序，过滤器也会遍历整个列表。我们可以使用 takeWhile as 将流短路：

List<Book> priceLessThan42 =                                                            books.stream().takeWhile(book -> book.getPrice() < 42).collect(Collectors.toList());

takeWhile 是在Java9中引入的。

类似地，您可以使用 dropWhile 删除流中与给定条件匹配的元素。此操作是 takeWhile 的补充。

List<Book> priceGreaterThan42 =                                                            books.stream().dropWhile(book -> book.getPrice() < 42).collect(Collectors.toList());

如果流无序，并且该流的某些（但不是全部）元素与给定谓词匹配，则 takeWhile / dropWhile 操作的行为是不确定的。在这种情况下，它可以返回匹配元素的任何子集，包括空流。

查找流的不同元素

distinct（） 方法通过应用 equals（） 方法返回由 distinct 元素组成的流。这是一个有状态的中间操作。

List<String> publisher =                                                                    books.stream().map(book -> book.getPublisher()).distinct().collect(Collectors.toList());

有状态操作的问题

如果传递给流操作的函数是有状态的，则流管道结果可能是不确定的或不正确的。有状态操作的结果取决于流管道执行期间可能更改的任何状态。

有状态lambda的一个示例是 map() 的参数：

Set<Integer> seen = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());stream.parallel().map(e -> { if (seen.add(e)) return 0; else return e; })...

这里，如果并行执行映射操作，由于线程调度的差异，相同输入的结果可能会因运行而异。然而，对于无状态lambda表达式，结果总是相同的。

截流

您可以通过对流使用限制操作使流短路来截断流。限制是一个有状态的操作。这是一个非常便宜的顺序流操作。但是，在有序并行流上可能非常昂贵。

books.stream().limit(2).collect(Collectors.toList());

可以使用 skip(n) 操作放弃流的前n个元素。与 limit 类似，在有序并行管道上，这可能是一个非常昂贵的操作。

books.stream().skip(2).collect(Collectors.toList());

映射流

可以使用映射函数将一个流映射到另一个流。

map

我们可以应用 map 函数将一个流转换为另一个流。例如，将 Stream<Book> 映射到作者的 Stream<String> 可以作为 books.Stream（）.map（Book:：getAuthor） 完成。 map 操作的结果是在流的每个元素上应用函数 function (T) -> R 之后的另一个流。

static List<String> mapToAuthors(List<Book> books) {               return books.stream().map(Book::getAuthor).collect(Collectors.toList());
}

传递给映射操作的函数应该是无干扰和无状态的；否则，可能会出现不希望出现的行为，并有可能在将来破坏代码。

FlatMap

flatMap 操作将一对多转换应用于流的元素，并将结果元素展平为新的流。

<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);

与 map 一样，传递给 flatMap 操作的 mapper 函数应该是无干扰和无状态的。

Set<String> s = Stream.of(set1, set2).flatMap(Set::stream).collect(Collectors.toSet());

map 和 flatMap 操作之间的区别是–map仅应用变换。然而， flatMap 也会使流变平。

static void flatMap() {List<Integer> primeNumbers = Arrays.asList(2, 3, 5, 7, 11, 13);List<Integer> evenNumbers = Arrays.asList(2, 4, 6, 8);List<List<Integer>> evenOrPrime = Arrays.asList(primeNumbers, evenNumbers);List<Integer> numbers =evenOrPrime.stream().flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList());log.info("Flattened map : {}", numbers);}

上面的示例打印–展平地图：[2,3,5,7,11,13,2,4,6,8]。如您所见，flatMap将List<Integer>流展平为Integer流。

映射到原始流

通过分别调用方法mapToInt、mapToDouble和mapToLong，可以将流<T>映射到专用的基本流IntStream、DoubleStream和LongStream。

static DoubleStream mapToPrice(List<Book> books) {  return books.stream().mapToDouble(Book::getPrice);
}

通过调用boxed as，可以将专用基本流转换回非专用流：

static Stream<Double> box(DoubleStream doubleStream) { return doubleStream.boxed();
}

流的匹配元素

Stream类提供了在流中查找匹配元素的方法。有两种方法。返回布尔值，例如anyMatch。另一个返回可选的，例如findAny。

Any Match

如果找到给定谓词的任何匹配项， anyMatch 方法将返回true。这是一种短路终端操作。对于空流，此操作返回false，并且不计算流。

static boolean hasAnyJavaBook(List<Book> books) {                            return books.stream().anyMatch(book -> book.getCategory().equals(JAVA));
}

All Match

当流的元素与给定谓词匹配时， allMatch 方法返回true。这是一种短路终端操作。对于空流，此操作返回true，并且不计算流。

static boolean hasAllJavaBook(List<Book> books) {                         return books.stream().allMatch(book -> book.getCategory().equals(JAVA));
}

None Match

如果流中没有与给定谓词匹配的元素，则 noneMatch 方法返回true。这是一种短路终端操作。对于空流，此操作返回true，并且不计算流。

static boolean hasNoJavaBook(List<Book> books) {                           return books.stream().noneMatch(book -> book.getCategory().equals(JAVA));
}

查找流的元素

Find Any

findAny 方法返回描述流的任意元素的可选值，如果流为空，则返回空可选值。这是一种短路终端操作。此操作的行为是不确定的；它可以返回流的任何元素。

在并行流的情况下，不确定性行为允许实现最佳性能。

static Optional<Book> findAnyJavaBook(List<Book> books) {                         return books.stream().filter(book -> book.getCategory().equals(JAVA)).findAny();
}

Optional<T>类（java.util.Optional）是一个容器对象，用于表示值T的存在或不存在。如果findAny没有找到任何元素，那么它将返回空的Optional而不是null。

Find First

findFirst 方法返回表示流的第一个元素的可选值，如果流为空，则返回空可选值。如果流没有遇到顺序，则可以返回任何元素。

static Optional<Book> findFirstJavaBook(List<Book> books) {                          return books.stream().filter(book -> book.getCategory().equals(Category.JAVA)).findFirst();
}

在并行流中查找第一个元素是昂贵的。如果您不关心返回哪个元素，我们应该使用findAny。

还原操作

还原操作（也称为折叠）通过重复应用组合操作，获取一系列输入元素并将它们组合成单个结果。流类有一些通用的缩减操作，如reduce（）和collect（），还有一些专门的缩减操作，如min（）、max（）等。

Reduce

reduce方法T reduce（T identity，BinaryOperator<T>累加器）使用基于初始标识值的关联累加器函数（BinaryOperator:T，U->R）对流执行reduce操作。这是一个终端操作。

static double sum() {                                List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5); return numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
}

或者使用方法引用：

private static double sum() {                             List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);         return numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
}

如果流为空，则返回标识（初始）值。reduce方法的另一个变体是'Optional<T>reduce（BinaryOperator<T>累加器）'返回Optional<T>（对于空流）。

Min和Max

“减少”操作可用于查找最小值和最大值，如下所示：

List<Integer> numbers = List.of(1,2,3,4,5);                   Optional<Integer> min = numbers.stream().reduce(Integer::min);Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max);

总结

流操作可以是中间操作，也可以是终端操作。中间操作产生另一个流。同样，终端操作也会产生结果或副作用。

您可以使用 filter 、 distinct 、 takeWhile 、 dropWhile 、 skip 和 limit 方法对流进行过滤和切片。
可以使用“ map ”和“ flatMap ”方法变换流的元素。 flatMap 操作也会使流变平。
您可以使用 findFirst 和 findAny 方法在流中查找元素。
可以通过对给定谓词使用 allMatch 、 anyMatch 和 anyMatch 方法来匹配流。
您可以使用 reduce 组合流的元素。