Java中的Stream API简述
2024-06-05 07:49:59
Stream API
- Stream API概述
- 为什么要使用Stream API
- Stream是什么？
- Stream 的操作：三个步骤
- 1- 创建 Stream
- 创建 Stream方式一：通过集合
- 创建 Stream方式二：通过数组
- 创建 Stream方式三：通过Stream的of()
- 创建 Stream方式四：创建无限流
- 2- 中间操作
- 1-筛选与切片
- 2-映 射
- 3-排序
- 3- 终止操作(终端操作)
- 1-匹配与查找
- 2-归约
- 3-收集
Stream API概述
Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则
是 Stream API。
Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询
为什么要使用Stream API
实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。
Stream是什么？
是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
“集合讲的是数据，Stream讲的是计算！”
①Stream 自己不会存储元素。
②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
Stream 的操作：三个步骤
1- 创建 Stream
创建 Stream方式一：通过集合
public void test1(){List list = new ArrayList();list.add(1);list.add(2);list.add(3);
// default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流Stream stream = list.stream();// default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流Stream parallelStream = list.parallelStream();}
创建 Stream方式二：通过数组
public void test2(){int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};//调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流IntStream stream = Arrays.stream(arr);}
创建 Stream方式三：通过Stream的of()
public void test(){Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);}
创建 Stream方式四：创建无限流
public void test(){// 迭代
// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)//遍历前10个偶数Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);// 生成
// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);}
2- 中间操作
先创建一个类，为下面操作提供使用
public class EmployeeData {public static List<Employee> getEmployees(){List<Employee> list = new ArrayList<>();list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));return list;}
1-筛选与切片
public void test1(){// filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。Stream<Employee> stream = list.stream();//练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);System.out.println();
// limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);System.out.println();// skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);System.out.println();
// distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));// System.out.println(list);list.stream().distinct().forEach(System.out::println);}
2-映 射
public void test2(){
// map(Function f)——接收一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，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。List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);// 练习1：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);System.out.println();//练习2：Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);streamStream.forEach(s ->{s.forEach(System.out::println);});System.out.println();
// flatMap(Function f)——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。Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);characterStream.forEach(System.out::println);}//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){//aaArrayList<Character> list = new ArrayList<>();for(Character c : str.toCharArray()){list.add(c);}return list.stream();3-排序
public void test4(){
// sorted()——自然排序List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);list.stream().sorted().forEach(System.out::println);//抛异常，原因:Employee没有实现Comparable接口
// List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);// sorted(Comparator com)——定制排序List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());if(ageValue != 0){return ageValue;}else{return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());}}).forEach(System.out::println);}}3- 终止操作(终端操作)
1-匹配与查找
@Testpublic void test1(){List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();// allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
// 练习：是否所有的员工的年龄都大于18boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);System.out.println(allMatch);// anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
// 练习：是否存在员工的工资大于 10000boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);System.out.println(anyMatch);// noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
// 练习：是否存在员工姓“雷”boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));System.out.println(noneMatch);
// findFirst——返回第一个元素Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();System.out.println(employee);
// findAny——返回当前流中的任意元素Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();System.out.println(employee1);}
2-归约
public void test3(){
// reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
// 练习1：计算1-10的自然数的和List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);System.out.println(sum);// reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
// 练习2：计算公司所有员工工资的总和List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
// Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);System.out.println(sumMoney.get());}
3-收集
public void test(){
// collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
// 练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或SetList<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());employeeList.forEach(System.out::println);System.out.println();Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());employeeSet.forEach(System.out::println);}
}
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