Java8之list.stream的常见使用例子

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一个例子：

public static void main(String[] args) {List<Student> list = Lists.newArrayList();list.add(new Student("测试", "男", 18));list.add(new Student("开发", "男", 20));list.add(new Student("运维", "女", 19));list.add(new Student("DBA", "女", 22));list.add(new Student("运营", "男", 24));list.add(new Student("产品", "女", 21));list.add(new Student("经理", "女", 25));list.add(new Student("产品", "女", 21));//求性别为男的学生集合List<Student> l1 = list.stream().filter(student -> student.sex.equals("男")).collect(toList());//map的key值true为男，false为女的集合Map<Boolean, List<Student>> map = list.stream().collect(partitioningBy(student -> student.getSex().equals("男")));//求性别为男的学生总岁数Integer sum = list.stream().filter(student -> student.sex.equals("男")).mapToInt(Student::getAge).sum();//按性别进行分组统计人数Map<String, Integer> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.summingInt(p -> 1)));//判断是否有年龄大于25岁的学生boolean check = list.stream().anyMatch(student -> student.getAge() > 25);//获取所有学生的姓名集合List<String> l2 = list.stream().map(Student::getName).collect(toList());//求所有人的平均年龄double avg = list.stream().collect(averagingInt(Student::getAge));//求年龄最大的学生Student s = list.stream().reduce((student, student2) -> student.getAge() > student2.getAge() ? student:student2).get();Student stu = list.stream().collect(maxBy(Comparator.comparing(Student::getAge))).get();//按照年龄从小到大排序List<Student> l3 = list.stream().sorted((s1, s2) -> s1.getAge().compareTo(s2.getAge())).collect(toList());//求年龄最小的两个学生List<Student> l4 = l3.stream().limit(2).collect(toList());//获取所有的名字，组成一条语句String str = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "[", "]"));//获取年龄的最大值、最小值、平均值、求和等等IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = list.stream().mapToInt(Student::getAge).summaryStatistics();System.out.println(intSummaryStatistics.getMax());System.out.println(intSummaryStatistics.getCount());}@Data@AllArgsConstructorstatic class Student{String name;String sex;Integer age;}

最后给大家说一个并行化流操作parallelStream()，跟stream()的用法一样。使用parallelStream就能立即获得一个拥有并行能力的流，利用好并行化非常重要。不过并不是所有的流计算都要使用并行化流操作，只有当计算机是多核并且集合数据量较大(超过一万)的时候使用并行化流操作可以提高效率。

影响性能的五要素：数据大小、源数据结构、值是否装箱、可用的CPU数量以及处理每个元素所花的时间。
关于利用stream求和的一个例子，可以学习下这种用法：

package lambda;import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<List<String>> finalList = new ArrayList<>();finalList.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("1", "2", "3", "4")));finalList.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("5", "6", "7", "8")));finalList.add(new ArrayList<>(Arrays.asList("9", "10", "11", "12")));int checkCount1 = finalList.stream()
//                .map(l -> l.size()).map(List::size).reduce(0, (res, n) -> res + n); // 后面可以加.intValue()System.out.println("checkCount1: " + checkCount1);int checkCount2 = finalList.stream()
//                .mapToInt(l -> l.size()).mapToInt(List::size).sum();System.out.println("checkCount2: " + checkCount2);}
}

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