Java基础学习Lambda与Stream（续）

/*
中间操作 : 映射 -> 将stream操作的每个元素转换成另外一个种形式|提取信息
<R> Stream<R> map(Function<? super T,? extends R> mapper) 返回一个流，该流包含将给定函数应用于此流的元素的结果。 ******
Stream操作的每一个元素都会应用参数函数映射为一个结果,最终返回持有所有结果的新的流
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper)
Stream操作的每一个元素都会应用参数函数映射为一个结果,这个结果的类型必须为Stream类型,会对所有的结果Stream进行连接,连接成为一个流返回

区别 :
1.map映射的每一个数据结果可以为任意类型
flatMap映射的每一个数据结果只能为Stream类型
2.map不存在结果流连接的情况,直接返回持有结果的新的流
flatMap结果类型肯定为Stream类型,所有先连接再返回一个流,流中操作的为具体的数据
*/

static List<Employee> emps = Arrays.asList(new Employee(1001,"胡歌",35,20000),new Employee(1002,"彭于晏",30,16000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1004,"谢霆锋",33,19000),new Employee(1005,"吴磊",22,17000));public static void main(String[] args) {//所有员工的姓名输出emps.stream().distinct()//.map(e->e.getName()).map(Employee::getName).forEach(System.out::println);//把所有的字符串转为大写遍历输出String[] arr = {"aaa","bbbb","cc"};Arrays.stream(arr).map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);//统计字符串数组中每一个字符串的长度输出Arrays.stream(arr).map(String::length).forEach(System.out::println);//把字符串数组中所有的字符串的每一个字符输出Arrays.stream(arr).map(Class003_Stream::getCharacter).forEach(s->{s.forEach(System.out::println);});Arrays.stream(arr).flatMap(Class003_Stream::getCharacter).forEach(System.out::println);}//返回持有字符串中所有字符的流public static Stream<Character> getCharacter(String str){List<Character> list = new ArrayList<>();for(Character ch:str.toCharArray()){list.add(ch);}return list.stream();}

/*
终止行为 :
遍历 foreach()

匹配 :
boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate)-检查是否匹配所有元素
anyMatch-检查是否至少匹配一个元素
noneMatch-检查是否没有匹配所有元素

查找 :
findFirst-返回第一个元素
indAny-返回当前流中的任意元素

统计个数 :
count-返回流中元素的总个数

 static List<Employee> emps = Arrays.asList(new Employee(1001,"胡歌",35,20000),new Employee(1002,"彭于晏",30,16000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1004,"谢霆锋",33,19000),new Employee(1005,"吴磊",22,17000));public static void main(String[] args) {//判断所有的员工年龄是否成员了>=18System.out.println(emps.stream().distinct().allMatch(e->e.getAge()>=18));//查找公司薪资最高的员工Optional<Employee> op1 = emps.stream().distinct().sorted((x,y)->Double.compare(y.getSal(),x.getSal())).findFirst();if (op1.isPresent()){System.out.println(op1.get());}//stream() 顺序流//parallelStream() 并行流  | stream().parallel()//找到年龄在30以上的任意一个员工Optional<Employee> op2 = emps.stream().parallel().distinct().filter(e->e.getAge()>=30).findAny();System.out.println(op2.get());//找到薪资>17000以上的所有员工个数System.out.println(emps.stream().distinct().filter(e->e.getSal()>17000).count());}

/*
终止行为 :
统计 :
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator) 根据提供的 Comparator返回此流的最大元素。
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator) 根据提供的 Comparator返回此流的最小元素。

规约 : reduce 计算,把流操作的所有元素按照指定的规则进行运算,最终返回结果
注意 : map-reduce先提取数据,然后运算
*/

 static List<Employee> emps = Arrays.asList(new Employee(1001,"胡歌",35,20000),new Employee(1002,"彭于晏",30,16000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1004,"谢霆锋",33,19000),new Employee(1005,"吴磊",22,17000));public static void main(String[] args) {//薪资小的员工信息System.out.println(emps.stream().distinct().min((x,y)->Double.compare(x.getSal(),y.getSal())).get());//薪资最大的员工姓名System.out.println(emps.stream().distinct().max((x,y)->Double.compare(x.getSal(),y.getSal())).get().getName());Stream<Integer> stream = Stream.of(1,2,3,4,5);//计算所有整数和//System.out.println(stream.reduce((x,y)->x+y).get());;System.out.println(stream.reduce(100,(x,y)->{System.out.println("------------------"+x+" + "+y+" = "+(x+y));return x+y;}));;//通过所有员工的薪资总和double sum = emps.stream().distinct().map(Employee::getSal).reduce((x,y)->x+y).get();System.out.println(sum);}

/*
终止行为 :
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。

 static List<Employee> emps = Arrays.asList(new Employee(1001,"胡歌",35,20000),new Employee(1002,"彭于晏",30,16000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1003,"吴彦祖",33,18000),new Employee(1004,"谢霆锋",33,19000),new Employee(1005,"吴磊",22,17000));public static void main(String[] args) {//收集所有的员工姓名返回List<String> names = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());Set<String> set = emps.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());System.out.println(set);//收集所有员工的员工编号与员工姓名Map<Integer,String> map = emps.stream().distinct().collect(Collectors.toMap(Employee::getId,Employee::getName));System.out.println(map);//收集所有年龄>30的员工信息System.out.println(emps.stream().distinct().filter(e->e.getAge()>30).collect(Collectors.counting()));;//公司所有员工的平均工资double avg = emps.stream().distinct().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSal));System.out.println(avg);//公司所有员工的薪资总和double sum = emps.stream().distinct().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSal));System.out.println(sum);//收集所有员工姓名的字符串System.out.println(emps.stream().distinct().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining()));;}

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