Stream流常用操作(超全+实例)

创建流

单列集合：集合对象.stream()

        List<Author> authors = getAuthors();Stream<Author> stream = authors.stream();

数组：Arrays.stream(数组)或者使用Stream.of来创建

        Integer[] arr = {1,2,3,4,5};Stream<Integer> stream = Arrays.stream(arr);Stream<Integer> stream2 = Stream.of(arr);

双列集合：转换成单列集合后再创建

        Map<String,Integer> map = new HashMap<>();map.put("蜡笔小新",19);map.put("黑子",17);map.put("日向翔阳",16);Stream<Map.Entry<String, Integer>> stream = map.entrySet().stream();

中间操作

filter

可以对流中的元素进行条件过滤，符合过滤条件的才能继续留在流中。

例如：

打印所有姓名长度大于1的作家的姓名List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().filter(author -> author.getName().length()>1).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

map

可以把对流中的元素进行计算或转换。

例如：

打印所有作家的姓名List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().map(author -> author.getName()).forEach(name->System.out.println(name));//        打印所有作家的姓名List<Author> authors = getAuthors();//        authors.stream()
//                .map(author -> author.getName())
//                .forEach(s -> System.out.println(s));authors.stream().map(author -> author.getAge()).map(age->age+10).forEach(age-> System.out.println(age));

distinct

可以去除流中的重复元素。

例如：

打印所有作家的姓名，并且要求其中不能有重复元素。List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

注意：distinct方法是依赖Object的equals方法来判断是否是相同对象的。所以需要注意重写equals方法。

sorted

可以对流中的元素进行排序。

例如：

对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素。List<Author> authors = getAuthors();
//        对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素。authors.stream().distinct().sorted().forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));List<Author> authors = getAuthors();
//        对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素。authors.stream().distinct().sorted((o1, o2) -> o2.getAge()-o1.getAge()).forEach(author -> System.out.println(author.getAge()));

注意：如果调用空参的sorted()方法，需要流中的元素是实现了Comparable。

limit

可以设置流的最大长度，超出的部分将被抛弃。

例如：

对流中的元素按照年龄进行降序排序，并且要求不能有重复的元素,然后打印其中年龄最大的两个作家的姓名。List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().sorted().limit(2).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

skip

跳过流中的前n个元素，返回剩下的元素

例如：

打印除了年龄最大的作家外的其他作家，要求不能有重复元素，并且按照年龄降序排序。//        打印除了年龄最大的作家外的其他作家，要求不能有重复元素，并且按照年龄降序排序。List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().distinct().sorted().skip(1).forEach(author -> System.out.println(author.getName()));

flatMap

map只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。

例一：

打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。//        打印所有书籍的名字。要求对重复的元素进行去重。List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).distinct().forEach(book -> System.out.println(book.getName()));

例二：

打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式：哲学,爱情//        打印现有数据的所有分类。要求对分类进行去重。不能出现这种格式：哲学,爱情     爱情List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).distinct().flatMap(book -> Arrays.stream(book.getCategory().split(","))).distinct().forEach(category-> System.out.println(category));

终结操作

forEach

对流中的元素进行遍历操作，我们通过传入的参数去指定对遍历到的元素进行什么具体操作。

例子：

输出所有作家的名字//        输出所有作家的名字List<Author> authors = getAuthors();authors.stream().map(author -> author.getName()).distinct().forEach(name-> System.out.println(name));

count

可以用来获取当前流中元素的个数。

例子：

打印这些作家的所出书籍的数目，注意删除重复元素。//        打印这些作家的所出书籍的数目，注意删除重复元素。List<Author> authors = getAuthors();long count = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).distinct().count();System.out.println(count);

max&min

可以用来或者流中的最值。

例子：

分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。//        分别获取这些作家的所出书籍的最高分和最低分并打印。//Stream<Author>  -> Stream<Book> ->Stream<Integer>  ->求值List<Author> authors = getAuthors();Optional<Integer> max = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).map(book -> book.getScore()).max((score1, score2) -> score1 - score2);Optional<Integer> min = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).map(book -> book.getScore()).min((score1, score2) -> score1 - score2);System.out.println(max.get());System.out.println(min.get());

collect

把当前流转换成一个集合。

例子：

获取一个存放所有作者名字的List集合。//        获取一个存放所有作者名字的List集合。List<Author> authors = getAuthors();List<String> nameList = authors.stream().map(author -> author.getName()).collect(Collectors.toList());System.out.println(nameList);获取一个所有书名的Set集合。//        获取一个所有书名的Set集合。List<Author> authors = getAuthors();Set<Book> books = authors.stream().flatMap(author -> author.getBooks().stream()).collect(Collectors.toSet());System.out.println(books);获取一个Map集合，map的key为作者名，value为List<Book>//        获取一个Map集合，map的key为作者名，value为List<Book>List<Author> authors = getAuthors();Map<String, List<Book>> map = authors.stream().distinct().collect(Collectors.toMap(author -> author.getName(), author -> author.getBooks()));System.out.println(map);

查找与匹配

anyMatch

可以用来判断是否有任意符合匹配条件的元素，结果为boolean类型。

例子：

判断是否有年龄在29以上的作家//        判断是否有年龄在29以上的作家List<Author> authors = getAuthors();boolean flag = authors.stream().anyMatch(author -> author.getAge() > 29);System.out.println(flag);

allMatch

可以用来判断是否都符合匹配条件，结果为boolean类型。如果都符合结果为true，否则结果为false。

例子：

判断是否所有的作家都是成年人//        判断是否所有的作家都是成年人List<Author> authors = getAuthors();boolean flag = authors.stream().allMatch(author -> author.getAge() >= 18);System.out.println(flag);

noneMatch

可以判断流中的元素是否都不符合匹配条件。如果都不符合结果为true，否则结果为false

例子：

判断作家是否都没有超过100岁的。//        判断作家是否都没有超过100岁的。List<Author> authors = getAuthors();boolean b = authors.stream().noneMatch(author -> author.getAge() > 100);System.out.println(b);

findAny

获取流中的任意一个元素。该方法没有办法保证获取的一定是流中的第一个元素。

例子：

获取任意一个年龄大于18的作家，如果存在就输出他的名字//        获取任意一个年龄大于18的作家，如果存在就输出他的名字List<Author> authors = getAuthors();Optional<Author> optionalAuthor = authors.stream().filter(author -> author.getAge()>18).findAny();optionalAuthor.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));

findFirst

获取流中的第一个元素。

例子：

获取一个年龄最小的作家，并输出他的姓名。//        获取一个年龄最小的作家，并输出他的姓名。List<Author> authors = getAuthors();Optional<Author> first = authors.stream().sorted((o1, o2) -> o1.getAge() - o2.getAge()).findFirst();first.ifPresent(author -> System.out.println(author.getName()));

reduce归并

对流中的数据按照你指定的计算方式计算出一个结果。（缩减操作）reduce的作用是把stream中的元素给组合起来，我们可以传入一个初始值，它会按照我们的计算方式依次拿流中的元素和初始化值进行计算，计算结果再和后面的元素计算。reduce两个参数的重载形式内部的计算方式如下：T result = identity;
for (T element : this stream)result = accumulator.apply(result, element)
return result;其中identity就是我们可以通过方法参数传入的初始值，accumulator的apply具体进行什么计算也是我们通过方法参数来确定的。

例子：

使用reduce求所有作者年龄的和//        使用reduce求所有作者年龄的和List<Author> authors = getAuthors();Integer sum = authors.stream().distinct().map(author -> author.getAge()).reduce(0, (result, element) -> result + element);System.out.println(sum);使用reduce求所有作者中年龄的最大值//        使用reduce求所有作者中年龄的最大值List<Author> authors = getAuthors();Integer max = authors.stream().map(author -> author.getAge()).reduce(Integer.MIN_VALUE, (result, element) -> result < element ? element : result);System.out.println(max);使用reduce求所有作者中年龄的最小值//        使用reduce求所有作者中年龄的最小值List<Author> authors = getAuthors();Integer min = authors.stream().map(author -> author.getAge()).reduce(Integer.MAX_VALUE, (result, element) -> result > element ? element : result);System.out.println(min);reduce一个参数的重载形式内部的计算boolean foundAny = false;T result = null;for (T element : this stream) {if (!foundAny) {foundAny = true;result = element;}elseresult = accumulator.apply(result, element);}return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();如果用一个参数的重载方法去求最小值代码如下：//        使用reduce求所有作者中年龄的最小值List<Author> authors = getAuthors();Optional<Integer> minOptional = authors.stream().map(author -> author.getAge()).reduce((result, element) -> result > element ? element : result);minOptional.ifPresent(age-> System.out.println(age));

注意事项

惰性求值（如果没有终结操作，没有中间操作是不会得到执行的）
流是一次性的（一旦一个流对象经过一个终结操作后。这个流就不能再被使用）
不会影响原数据（我们在流中可以多数据做很多处理。但是正常情况下是不会影响原来集合中的元素的。这往往也是我们期望的）

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