Java中的Stream流详解
2024-05-23 08:13:04
JDK8 Stream详解
概念
Stream是Java8 API的新成员，它允许以声明性方式处理数据集合 。
特点
（1）代码简洁：函数式编程写出的代码简洁且意图明确，使用stream接口让你从此告别for循环。
（2）多核友好：Java函数式编程使得编写并行程序从未如此简单，你需要的全部就是调用一下方法。
流程
1）第一步：把集合转换为流stream
2）第二步：操作stream流
stream流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果
操作符
两种：中间操作符、终止操作符
中间操作符
| 流方法 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| filter | 用于通过设置的条件过滤出元素 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “”, “bc”, “efg”, “abcd”,"", “jkl”);List filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList()); |
| distinct | 返回一个元素各异（根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现）的流。 | List numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);numbers.stream().filter(i -> i % 2 == 0).distinct().forEach(System.out::println); |
| limit | 会返回一个不超过给定长度的流。 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);List limited = strings.stream().limit(3).collect(Collectors.toList()); |
| skip | 返回一个扔掉了前n个元素的流。 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);List skiped = strings.stream().skip(3).collect(Collectors.toList()); |
| map | 接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素（使用映射一词，是因为它和转换类似，但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”）。 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);List mapped = strings.stream().map(str->str+"-itcast").collect(Collectors.toList()); |
| flatMap | 使用flatMap方法的效果是，各个数组并不是分别映射成一个流，而是映射成流的内容。所有使用map(Arrays::stream)时生成的单个流都被合并起来，即扁平化为一个流。 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abc”, “bc”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);Stream flatMap = strings.stream().flatMap(Java8StreamTest::getCharacterByString); |
| sorted | 返回排序后的流 | List strings1 = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);List sorted1 = strings1.stream().sorted().collect(Collectors.toList()); |
示例代码：
1）filter
/*** 功能描述:根据条件过滤集合数据* @return : void*/ @Test public void filter(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());out.println(filtered); }2）distinct
/*** 功能描述:去除集合中重复数据* @return : void*/ @Test public void distinct(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abc", "bc", "efg", "abcd","jkl", "jkl");List<String> distincted = strings.stream().distinct().collect(Collectors.toList());out.println(distincted); }3）limit
/*** 功能描述:指定获取集合前x条数据，重新构造一个新的集合* @return : void*/ @Test public void limit(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abc", "bc", "efg", "abcd","jkl", "jkl");List<String> limited = strings.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());out.println(limited); }4）skip
/*** 功能描述:排除集合前x条数据，把后面的数据重新构造一个新的集合* @return : void*/ @Testpublic void skip(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abc", "bc", "efg", "abcd","jkl", "jkl");List<String> skiped = strings.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());out.println(skiped); }5）map
/*** 功能描述:对集合中所有元素统一处理* @return : void*/ @Test public void map(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abc", "bc", "efg", "abcd","jkl", "jkl");List<String> mapped = strings.stream().map(str->str+"-itcast").collect(Collectors.toList());out.println(mapped); }6）flatMap
/*** 功能描述:对集合中所有元素统一处理* @return : void*/ @Test public void flatMap(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abc", "bc", "efg", "abcd","jkl", "jkl");Stream<String> stringStream = strings.stream().map(x -> x);Stream<String> stringStream1 = strings.stream().flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).stream()); }7）sorted
/*** 功能描述 : 对集合进行排序* @return : void*/ @Test public void sorted(){List<String> strings1 = Arrays.asList("abc", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");List<String> strings2 = Arrays.asList("张三", "李四", "王五", "赵柳", "张哥","李哥", "王哥");List<Integer> strings3 = Arrays.asList(10, 2, 30, 22, 1,0, -9);List<String> sorted1 = strings1.stream().sorted().collect(Collectors.toList());List<String> sorted2 = strings2.stream().sorted(Collections.reverseOrder(Collator.getInstance(Locale.CHINA))).collect(Collectors.toList());List<Integer> sorted3 = strings3.stream().sorted().collect(Collectors.toList());out.println(sorted1);out.println(sorted2);out.println(sorted3); }Map、flatMap区别
map：对流中每一个元素进行处理
flatMap：流扁平化，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
总结：map是对一级元素进行操作，flatmap是对二级元素操作。
本质区别：map返回一个值；flatmap返回一个流，多个值。
应用场景：map对集合中每个元素加工,返回加工后结果；flatmap对集合中每个元素加工后，做扁平化处理后（拆分层级，放到同一层）然后返回
/*** 方法一* 功能描述: 通过使用map、flatMap把字符串转换为字符输出对比区别* @return : void*/
@Test
public void flatMap2Map(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abc", "bc", "efg", "abcd","jkl", "jkl");final Stream<Character> flatMap = strings.stream().flatMap(Java8StreamTest::getCharacterByString);flatMap.forEach(System.out::println);//----------------------------------------------final Stream<Stream<Character>> mapStream = strings.stream().map(Java8StreamTest::getCharacterByString);//mapStream.forEach(System.out::println);out.println("------------------------------------------------");mapStream.forEach(stream-> {stream.forEach(character->{System.out.println(character);});});}
公共方法（字符串转换为字符流）
/**
* 功能描述:字符串转换为字符流
* @param str
* @return : java.util.stream.Stream<java.lang.Character>
*/
public static Stream<Character> getCharacterByString(String str) {List<Character> characterList = new ArrayList<>();for (Character character : str.toCharArray()) {characterList.add(character);}return characterList.stream();
}
终止操作符
| 流方法 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| anyMatch | 检查是否至少匹配一个元素，返回boolean。 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);boolean b = strings.stream().anyMatch(s -> s == “abc”); |
| allMatch | 检查是否匹配所有元素，返回boolean。 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);boolean b = strings.stream().allMatch(s -> s == “abc”); |
| noneMatch | 检查是否没有匹配所有元素，返回boolean。 | List strings = Arrays.asList(“abc”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);boolean b = strings.stream().noneMatch(s -> s == “abc”); |
| findAny | 将返回当前流中的任意元素。 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);Optional any = strings.stream().findAny(); |
| findFirst | 返回第一个元素 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);Optional first = strings.stream().findFirst(); |
| forEach | 遍历流 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);strings.stream().forEach(s -> out.println(s)); |
| collect | 收集器，将流转换为其他形式。 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);Set set = strings.stream().collect(Collectors.toSet());List list = strings.stream().collect(Collectors.toList());Map<String, String> map = strings.stream().collect(Collectors.toMap(v ->v.concat("_name"), v1 -> v1, (v1, v2) -> v1)); |
| reduce | 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);Optional reduce = strings.stream().reduce((acc,item) -> {return acc+item;});if(reduce.isPresent())out.println(reduce.get()); |
| count | 返回流中元素总数。 | List strings = Arrays.asList(“cv”, “abd”, “aba”, “efg”, “abcd”,“jkl”, “jkl”);long count = strings.stream().count(); |
示例代码
1）anyMatch
/*** 功能描述 : 判断集合中是否至少存在一个元素满足条件* @return : void*/ @Test public void anyMatch(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");boolean b = strings.stream().anyMatch(s -> s == "abc");out.println(b); }2）allMatch
/*** 功能描述 : 判断集合中是否所有元素都满足条件* @return : void*/ @Test public void allMatch(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");boolean b = strings.stream().allMatch(s -> s == "abc");out.println(b); }3）noneMatch
/*** 功能描述 : 判断集合中是否所有元素都不满足条件* @return : void*/ @Test public void noneMatch(){List<String> strings = Arrays.asList("abc", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");boolean b = strings.stream().noneMatch(s -> s == "abc");out.println(b); }4）findAny
/*** 功能描述 : 返回当前流中任意元素* @return : void*/ @Test public void findAny(){List<String> strings = Arrays.asList("cv", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");Optional<String> any = strings.stream().findAny();if(any.isPresent()) out.println(any.get()); }5）findFirst
/*** 功能描述 : 返回当前流中第一个元素* @return : void*/ @Test public void findFirst(){List<String> strings = Arrays.asList("cv", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");Optional<String> first = strings.stream().findFirst();if(first.isPresent()) out.println(first.get()); }6）forEach java
/*** 功能描述 : 遍历流* @return : void*/ @Test public void foreach(){List<String> strings = Arrays.asList("cv", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");strings.stream().forEach(s -> out.println(s)); }7）collect
/*** 功能描述 : 流转换为其他形式* @return : void*/ @Test public void collect(){List<String> strings = Arrays.asList("cv", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");Set<String> set = strings.stream().collect(Collectors.toSet());List<String> list = strings.stream().collect(Collectors.toList());Map<String, String> map = strings.stream().collect(Collectors.toMap(v ->v.concat("_name"), v1 -> v1, (v1, v2) -> v1));out.println(set);out.println(list);out.println(map); }8）reduce
/*** 功能描述 : 将流中元素反复结合起来，得到一个值* @return : void*/ @Test public void reduce(){List<String> strings = Arrays.asList("cv", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");//reduce方法一Optional<String> reduce1 = strings.stream().reduce((acc,item) -> {return acc+item;});//reduce方法二String reduce2 = strings.stream().reduce("itcast", (acc, item) -> {return acc + item;});//reduce方法三ArrayList<String> reduce3 = strings.stream().reduce(new ArrayList<String>(),new BiFunction<ArrayList<String>, String, ArrayList<String>>() {@Overridepublic ArrayList<String> apply(ArrayList<String> acc, String item) {acc.add(item);return acc;}}, new BinaryOperator<ArrayList<String>>() {@Overridepublic ArrayList<String> apply(ArrayList<String> acc, ArrayList<String> item) {return acc;}});if(reduce1.isPresent())out.println(reduce1.get());out.println(reduce2);out.println(reduce3); }9）count
/** * 功能描述 : 返回流中元素总数 * @return : void */ @Test public void count(){List<String> strings = Arrays.asList("cv", "abd", "aba", "efg", "abcd","jkl", "jkl");long count = strings.stream().count();out.println(count); }
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