java8 lambda表达式Stream对List常用操作总结

List最为java编程语音使用最频繁的数据结构之一，经常涉及到对List数据的各种处理，以前我们只能通过遍历的方式，自己去逐条处理，java8提供了Stream能够满足大部分日常对List的操作，如分组，求和，过滤等等，并且效率比自己逐条遍历要快很多，代码也更加简洁。

首先创建一个Student测试的实体类如下

@Data
@ApiModel("学生实体类")
public class StudentEntity {@ApiModelProperty("主键")private Long id;@ApiModelProperty("学号")private String code;@ApiModelProperty("姓名")private String name;@ApiModelProperty("年龄")private Integer age;@ApiModelProperty("体重")private BigDecimal weight;@ApiModelProperty("性别")private String gender;
}

性别的值集我们使用一个枚举来处理

@Getter
@AllArgsConstructor
public enum Gender {/*** 男*/MALE("male", "男"),/*** 女*/FEMALE("female", "女");private String key;private String value;
}

下面就是对list的常用操作集合

@Log4j2
public class StreamHandler {public static void main(String[] args) {List<StudentEntity> list = new ArrayList<>();list.add(new StudentEntity(){{setId(1L);setCode("10012");setName("tom");setAge(13);setWeight(new BigDecimal("31.2"));setGender(Gender.MALE.getKey());}});list.add(new StudentEntity(){{setId(2L);setCode("10013");setName("jack");setAge(13);setWeight(new BigDecimal("28.9"));setGender(Gender.MALE.getKey());}});list.add(new StudentEntity(){{setId(3L);setCode("10010");setName("rose");setAge(12);setWeight(new BigDecimal("27.6"));setGender(Gender.FEMALE.getKey());}});log.info("original:{}",list);// 过滤掉体重大于30的学生List<StudentEntity> weightOverThirty = list.stream().filter(v -> v.getWeight().compareTo(new BigDecimal("30")) <= 0).collect(Collectors.toList());log.info("weightOverThirty:{}",weightOverThirty);// 查询年龄最小的学生StudentEntity minAgeStudent = list.stream().min(Comparator.comparing(StudentEntity::getAge)).get();log.info("minAgeStudent:{}",minAgeStudent);// 查询最大的年龄Integer maxAge = list.stream().map(StudentEntity::getAge).max(Integer::compareTo).get();log.info("maxAge:{}",maxAge);// 按照学号排序List<StudentEntity> sortedByCode = list.stream().sorted(Comparator.comparing(v->Long.parseLong(v.getCode()))).collect(Collectors.toList());log.info("sortedByCode:{}",sortedByCode);// 按照性别分组Map<String, List<StudentEntity>> groupedByGender = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(StudentEntity::getGender));log.info("groupedByGender:{}",groupedByGender);// 求所有学生的体重之和BigDecimal weightSum = list.stream().map(StudentEntity::getWeight).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);log.info("weightSum:{}",weightSum);}
}

测试打印日志如下

20:19:04.178 [main] INFO com.wuwl.alibabaexcellearning.helper.StreamHandler - original:[StudentEntity(id=1, code=10012, name=tom, age=13, weight=31.2, gender=male), StudentEntity(id=2, code=10013, name=jack, age=13, weight=28.9, gender=male), StudentEntity(id=3, code=10010, name=rose, age=12, weight=27.6, gender=female)]
20:19:04.195 [main] INFO com.wuwl.alibabaexcellearning.helper.StreamHandler - weightOverThirty:[StudentEntity(id=2, code=10013, name=jack, age=13, weight=28.9, gender=male), StudentEntity(id=3, code=10010, name=rose, age=12, weight=27.6, gender=female)]
20:19:04.199 [main] INFO com.wuwl.alibabaexcellearning.helper.StreamHandler - minAgeStudent:StudentEntity(id=3, code=10010, name=rose, age=12, weight=27.6, gender=female)
20:19:04.201 [main] INFO com.wuwl.alibabaexcellearning.helper.StreamHandler - maxAge:13
20:19:04.203 [main] INFO com.wuwl.alibabaexcellearning.helper.StreamHandler - sortedByCode:[StudentEntity(id=3, code=10010, name=rose, age=12, weight=27.6, gender=female), StudentEntity(id=1, code=10012, name=tom, age=13, weight=31.2, gender=male), StudentEntity(id=2, code=10013, name=jack, age=13, weight=28.9, gender=male)]
20:19:04.205 [main] INFO com.wuwl.alibabaexcellearning.helper.StreamHandler - groupedByGender:{female=[StudentEntity(id=3, code=10010, name=rose, age=12, weight=27.6, gender=female)], male=[StudentEntity(id=1, code=10012, name=tom, age=13, weight=31.2, gender=male), StudentEntity(id=2, code=10013, name=jack, age=13, weight=28.9, gender=male)]}
20:19:04.207 [main] INFO com.wuwl.alibabaexcellearning.helper.StreamHandler - weightSum:87.7

eg:
@Data
@Getter
@AllArgsConstructor
@Log4j2
为lombok的注解，相关功能可自行百度

@ApiModel
@ApiModelProperty
为swagger的常用注解，相信大家都比较熟悉的哈

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