Stream介绍

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。这种风格将要处理的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。

Stream特性：

不是数据结构：它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。
不支持索引访问：但是很容易生成数组或者 List 。
惰性化：很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。Intermediate 操作永远是惰性化的。
并行能力。当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。
可以是无限的：集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。
注意事项：所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数。

Stream 流操作类型：

Intermediate：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。
Terminal：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。 Terminal操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。

Stream使用

这里我们依旧使用一个简单示例来看看吧。
在开发中，我们有时需要对一些数据进行过滤，如果是传统的方式，我们需要对这批数据进行遍历过滤，会显得比较繁琐，如果使用steam流方式的话，那么可以很方便的进行处理。

首先通过普通的方式进行过滤:

List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");System.out.println("过滤之前:" + list);List<String> result = new ArrayList<>();
for (String str : list) {if (!"李四".equals(str)) {result.add(str);}
}
System.out.println("过滤之后:" + result);

使用Steam方式进行过滤：

List<String> result2 = list.stream().filter(str -> !"李四".equals(str)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("stream 过滤之后:" + result2);

输出结果:

过滤之前:[张三, 李四, 王五, xuwujing]
过滤之后:[张三, 王五, xuwujing]
stream 过滤之后:[张三, 王五, xuwujing]

是不是很简洁和方便呢。
其实Stream流还有更多的使用方法，filter只是其中的一角而已。那么在这里我们就来学习了解下这些用法吧。

1.构造Stream流的方式

Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
String[] strArray = new String[] { "a", "b", "c" };
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();

2.Stream流的之间的转换

注意:一个Stream流只可以使用一次，这段代码为了简洁而重复使用了数次，因此会抛出stream has already been operated upon or closed异常。

try {Stream<String> stream2 = Stream.of("a", "b", "c");// 转换成 ArrayString[] strArray1 = stream2.toArray(String[]::new);// 转换成 CollectionList<String> list1 = stream2.collect(Collectors.toList());List<String> list2 = stream2.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));            Set set1 = stream2.collect(Collectors.toSet());Stack stack1 = stream2.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));// 转换成 StringString str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
}

3.Stream流的map使用

map方法用于映射每个元素到对应的结果，一对一。

示例一：转换大写

List<String> list3 = Arrays.asList("zhangSan", "liSi", "wangWu");
System.out.println("转换之前的数据:" + list3);
List<String> list4 = list3.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list4);
// 转换之后的数据:[ZHANGSAN, LISI,WANGWU]

示例二：转换数据类型

List<String> list31 = Arrays.asList("1", "2", "3");
System.out.println("转换之前的数据:" + list31);
List<Integer> list41 = list31.stream().map(Integer::valueOf).collect(Collectors.toList());
System.out.println("转换之后的数据:" + list41);
// [1, 2, 3]

示例三：获取平方

List<Integer> list5 = Arrays.asList(new Integer[] { 1, 2, 3, 4, 5 });
List<Integer> list6 = list5.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList());
System.out.println("平方的数据:" + list6);
// [1, 4, 9, 16, 25]

4.Stream流的filter使用

filter方法用于通过设置的条件过滤出元素。

示例二：通过与 findAny 得到 if/else 的值

List<String> list = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "xuwujing");
String result3 = list.stream().filter(str -> "李四".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");
String result4 = list.stream().filter(str -> "李二".equals(str)).findAny().orElse("找不到!");System.out.println("stream 过滤之后 2:" + result3);
System.out.println("stream 过滤之后 3:" + result4);
//stream 过滤之后 2:李四
//stream 过滤之后 3:找不到!

示例三：通过与 mapToInt 计算和

List<User> lists = new ArrayList<User>();
lists.add(new User(6, "张三"));
lists.add(new User(2, "李四"));
lists.add(new User(3, "王五"));
lists.add(new User(1, "张三"));
// 计算这个list中出现 "张三" id的值
int sum = lists.stream().filter(u -> "张三".equals(u.getName())).mapToInt(u -> u.getId()).sum();System.out.println("计算结果:" + sum);
// 7

5.Stream流的flatMap使用

flatMap 方法用于映射每个元素到对应的结果，一对多。

示例:从句子中得到单词

String worlds = "The way of the future";
List<String> list7 = new ArrayList<>();
list7.add(worlds);
List<String> list8 = list7.stream().flatMap(str -> Stream.of(str.split(" "))).filter(world -> world.length() > 0).collect(Collectors.toList());
System.out.println("单词:");
list8.forEach(System.out::println);
// 单词:
// The
// way
// of
// the
// future

6.Stream流的limit使用

limit 方法用于获取指定数量的流。

示例一：获取前n条数的数据

Random rd = new Random();
System.out.println("取到的前三条数据:");
rd.ints().limit(3).forEach(System.out::println);//取到的前三条数据:
//1167267754
//-1164558977
//1977868798

示例二：结合skip使用得到需要的数据

skip表示的是扔掉前n个元素。

List<User> list9 = new ArrayList<User>();for (int i = 1; i < 4; i++) {User user = new User(i, "pancm" + i);list9.add(user);
}
System.out.println("截取之前的数据:");
// 取前3条数据，但是扔掉了前面的2条，可以理解为拿到的数据为 2<=i<3 (i 是数值下标)
List<String> list10 = list9.stream().map(User::getName).limit(3).skip(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println("截取之后的数据:" + list10);
//截取之前的数据:
//姓名:pancm1
//姓名:pancm2
//姓名:pancm3
//截取之后的数据:[pancm3]

注:User实体类中 getName 方法会打印姓名。

7.Stream流的sort使用

sorted方法用于对流进行升序排序。

示例一：随机取值排序

Random rd2 = new Random();
System.out.println("取到的前三条数据然后进行排序:");
rd2.ints().limit(3).sorted().forEach(System.out::println);
//取到的前三条数据然后进行排序:
//-2043456377
//-1778595703
//1013369565

示例二：优化排序

tips:先获取在排序效率会更高!//普通的排序取值
List<User> list11 = list9.stream().sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName())).limit(3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("排序之后的数据:" + list11);
//优化排序取值
List<User> list12 = list9.stream().limit(3).sorted((u1, u2) -> u1.getName().compareTo(u2.getName())).collect(Collectors.toList());
System.out.println("优化排序之后的数据:" + list12);
//排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]
//优化排序之后的数据:[{"id":1,"name":"pancm1"}, {"id":2,"name":"pancm2"}, {"id":3,"name":"pancm3"}]

8.Stream流的peek使用

peek对每个元素执行操作并返回一个新的Stream

示例:双重操作

System.out.println("peek使用:");
Stream.of("one", "two", "three", "four").filter(e -> e.length() > 3).peek(e -> System.out.println("转换之前: " + e)).map(String::toUpperCase).peek(e -> System.out.println("转换之后: " + e)).collect(Collectors.toList());//转换之前: three
//转换之后: THREE
//转换之前: four
//转换之后: FOUR

9.Stream流的parallel使用

parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。

示例:获取空字符串的数量

List<String> strings = Arrays.asList("a", "", "c", "", "e","", " ");
// 获取空字符串的数量
long count =  strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
System.out.println("空字符串的个数:"+count);

10.Stream流的max/min/distinct使用

示例一：得到最大最小值

List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
System.out.println("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines);
//最长字符的长度:8,最短字符的长度:4

示例二：得到去重之后的数据

String lines = "good good study day day up";
List<String> list14 = new ArrayList<String>();
list14.add(lines);
List<String> words = list14.stream().flatMap(line -> Stream.of(line.split(" "))).filter(word -> word.length() > 0).map(String::toLowerCase).distinct().sorted().collect(Collectors.toList());
System.out.println("去重复之后:" + words);
//去重复之后:[day, good, study, up]

11.Stream流的Match使用

allMatch：Stream 中全部元素符合则返回 true ;
anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合则返回 true;
noneMatch：Stream 中没有一个元素符合则返回 true。

示例:数据是否符合

boolean all = lists.stream().allMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否都大于3:" + all);
boolean any = lists.stream().anyMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否有一个大于3:" + any);
boolean none = lists.stream().noneMatch(u -> u.getId() > 3);
System.out.println("是否没有一个大于3的:" + none);
//是否都大于3:false
//是否有一个大于3:true
//是否没有一个大于3的:false

12.Stream流的reduce使用

reduce 主要作用是把 Stream 元素组合起来进行操作。

示例一：字符串连接

String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat);
System.out.println("字符串拼接:" + concat);

示例二：得到最小值

double minValue = Stream.of(-4.0, 1.0, 3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min);
System.out.println("最小值:" + minValue);
//最小值:-4.0

示例三：求和

// 求和, 无起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
System.out.println("有无起始值求和:" + sumValue);
// 求和, 有起始值sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(1, Integer::sum);System.out.println("有起始值求和:" + sumValue);
//    有无起始值求和:10
//    有起始值求和:11

示例四：过滤拼接

concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F").filter(x -> x.compareTo("Z") > 0).reduce("", String::concat);
System.out.println("过滤和字符串连接:" + concat);//过滤和字符串连接:ace

13.Stream流的iterate使用

iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推。在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。

示例:生成一个等差队列

System.out.println("从2开始生成一个等差队列:");
Stream.iterate(2, n -> n + 2).limit(5).forEach(x -> System.out.print(x + " "));
// 从2开始生成一个等差队列:
// 2 4 6 8 10

14.Stream流的Supplier使用

通过实现Supplier类的方法可以自定义流计算规则。

示例：随机获取两条用户信息

System.out.println("自定义一个流进行计算输出:");
Stream.generate(new UserSupplier()).limit(2).forEach(u -> System.out.println(u.getId() + ", " + u.getName()));//第一次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm7
//11, pancm6//第二次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm4
//11, pancm2//第三次:
//自定义一个流进行计算输出:
//10, pancm4
//11, pancm8class UserSupplier implements Supplier<User> {private int index = 10;private Random random = new Random();@Overridepublic User get() {return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));}
}

15.Stream流的groupingBy/partitioningBy使用

groupingBy：分组排序；
partitioningBy：分区排序。

示例一：分组排序

System.out.println("通过id进行分组排序:");
Map<Integer, List<User>> personGroups = Stream.generate(new UserSupplier2()).limit(5).collect(Collectors.groupingBy(User::getId));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {Map.Entry<Integer, List<User>> persons = (Map.Entry) it.next();System.out.println("id " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue());
}//通过id进行分组排序:
//id 10 = [{"id":10,"name":"pancm1"}]
//id 11 = [{"id":11,"name":"pancm3"}, {"id":11,"name":"pancm6"}, {"id":11,"name":"pancm4"}, {"id":11,"name":"pancm7"}]class UserSupplier2 implements Supplier<User> {private int index = 10;private Random random = new Random();@Overridepublic User get() {return new User(index % 2 == 0 ? index++ : index, "pancm" + random.nextInt(10));}
}

示例二：分区排序

System.out.println("通过年龄进行分区排序:");
Map<Boolean, List<User>> children = Stream.generate(new UserSupplier3()).limit(5).collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getId() < 18));System.out.println("小孩: " + children.get(true));
System.out.println("成年人: " + children.get(false));// 通过年龄进行分区排序:
// 小孩: [{"id":16,"name":"pancm7"}, {"id":17,"name":"pancm2"}]
// 成年人: [{"id":18,"name":"pancm4"}, {"id":19,"name":"pancm9"}, {"id":20,"name":"pancm6"}]class UserSupplier3 implements Supplier<User> {private int index = 16;private Random random = new Random();@Overridepublic User get() {return new User(index++, "pancm" + random.nextInt(10));}
}

16.Stream流的summaryStatistics使用

IntSummaryStatistics用于收集统计信息(如count、min、max、sum和average)的状态对象。

示例:得到最大、最小、之和以及平均数。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 5, 7, 3, 9);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());//列表中最大的数 : 9
//列表中最小的数 : 1
//所有数之和 : 25
//平均数 : 5.0

综合测试

定义1个Apple对象：public class Apple {private Integer id;private String name;private BigDecimal money;private Integer num;public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) {this.id = id;this.name = name;this.money = money;this.num = num;}
}

添加一些测试数据：

List appleList = new ArrayList<>();//存放apple对象集合Apple apple1 =  new Apple(1,"苹果1",new BigDecimal("3.25"),10);
Apple apple12 = new Apple(1,"苹果2",new BigDecimal("1.35"),20);
Apple apple2 =  new Apple(2,"香蕉",new BigDecimal("2.89"),30);
Apple apple3 =  new Apple(3,"荔枝",new BigDecimal("9.99"),40);appleList.add(apple1);
appleList.add(apple12);
appleList.add(apple2);
appleList.add(apple3);

1、分组
List里面的对象元素，以某个属性来分组，例如，以id分组，将id相同的放在一起：

//List 以ID分组 Map<integer,list>
Map<integer, list> groupBy = appleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Apple::getId));System.err.println("groupBy:"+groupBy);
{1=[Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, Apple{id=1, name='苹果2', money=1.35, num=20}], 2=[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}], 3=[Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}]}

2、List转Map
id为key，apple对象为value，可以这么做：

/*** List -> Map* 需要注意的是：* toMap 如果集合对象有重复的key，会报错Duplicate key ....*  apple1,apple12的id都为1。*  可以用 (k1,k2)->k1 来设置，如果有重复的key,则保留key1,舍弃key2*/
Map appleMap = appleList.stream().collect(Collectors.toMap(Apple::getId, a -> a,(k1,k2)->k1));
打印appleMap{1=Apple{id=1, name='苹果1', money=3.25, num=10}, 2=Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}, 3=Apple{id=3, name='荔枝', money=9.99, num=40}}

3、过滤Filter
从集合中过滤出来符合条件的元素：

//过滤出符合条件的数据
List filterList = appleList.stream().filter(a -> a.getName().equals("香蕉")).collect(Collectors.toList());System.err.println("filterList:"+filterList);
[Apple{id=2, name='香蕉', money=2.89, num=30}]

4、求和
将集合中的数据按照某个属性求和:

//计算 总金额
BigDecimal totalMoney = appleList.stream().map(Apple::getMoney).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
System.err.println("totalMoney:"+totalMoney);  //totalMoney:17.48

5、查找流中最大最小值
Collectors.maxBy 和 Collectors.minBy 来计算流中的最大或最小值。搜索Java知音公众号，回复“后端面试”，送你一份Java面试题宝典

Optional maxDish = Dish.menu.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
maxDish.ifPresent(System.out::println);Optional minDish = Dish.menu.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Dish::getCalories)));
minDish.ifPresent(System.out::println);

6、去重

import static java.util.Comparator.comparingLong;
import static java.util.stream.Collectors.collectingAndThen;
import static java.util.stream.Collectors.toCollection;// 根据id去重List unique = appleList.stream().collect(collectingAndThen(toCollection(() -> new TreeSet<>(comparingLong(Apple::getId))), ArrayList::new));

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