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什么是Stream流

创建Stream流

使用Stream流（常用API）

fliter()：按条件进行过滤

limit()：按个数进行取出

distinct()：去重

skip()：跳过前N个流，开始截取

map()：对集合元素逐个进行函数操作，映射成全新的一个集合

flatmap()：接收一个函数作为参数，将流中的值进行函数操作后，然后把所有流连接成一个流

sorted()：排序，可自定义排序

Collectors.groupingBy:按条件进行分组

查找匹配

reduce()：将流中的数据反复结合起来得到一个值

终止操作

查找与匹配

归约

Collector 接口中方法

什么是Stream流

在《java8 in action》书中，作者说目前我们在几乎所有开发中都会用到集合，但是目前集合在程序开发中的表现还不够完美，比如你利用集合处理大量数据时，你不得不面对性能问题，不得不考虑进行并行代码的编写，这些工作都是比较繁重的，于是作者便创造了Stream 流。相比较Collection集合来说，Stream在开发中就具有许多独特的优点。

以声明式的方式处理数据集合——更简洁，更易读
可复合——更灵活
可并行——无需写任何多线程代码，Stream API自动处理这些问题，性能更好

注意：map是无法使用stream流，可以将key-value单独取出来做流处理

创建Stream流

有三种方式创建流，静态方法，集合流（常用），数组流。

        //静态方法Stream.of("start",1,2,3,"end");//集合流ArrayList<Object> arrayList = new ArrayList<>();arrayList.stream();//数组流int[] ints = new int[5];Arrays.stream(ints);

使用Stream流（常用API）

首先创建一个Student类测试

public class Student {private String name;public Student(String name) {this.name = name;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}@Overridepublic String toString() {return "Student{" +"name='" + name + '\'' +'}';}
}

  List<Employee> employeeList = Arrays.asList(new Employee(101,"杰斯",29,10000.02),new Employee(101,"杰斯",29,20000.02),new Employee(102,"莫甘娜",19,500.02),new Employee(103,"剑姬",31,4399.02),new Employee(104,"刀妹",25,7777.02),new Employee(105,"提莫",44,100.02));

fliter()：按条件进行过滤

employeeList
.stream()
.filter(x->x.getAge()>20)
.forEach(System.out::println);

取出年龄大于20岁的结果

------------按条件过滤-------------
Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=10000.02}
Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=20000.02}
Employee{id=103, name='剑姬', age=31, salary=4399.02}
Employee{id=104, name='刀妹', age=25, salary=7777.02}
Employee{id=105, name='提莫', age=44, salary=100.02}

limit()：按个数进行取出

employeeList
.stream()
.limit(2)
.forEach(System.out::println);

取出前两个结果

-------------选择前几个输出------------
Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=10000.02}
Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=20000.02}

distinct()：去重

employeeList
.stream()
.distinct()
.forEach(System.out::println);

skip()：跳过前N个流，开始截取

 employeeList
.stream()
.skip(4)
.forEach(System.out::println);

跳过前4个流

--------------跳过前4个流，取后面的流-----------
Employee{id=104, name='刀妹', age=25, salary=7777.02}
Employee{id=105, name='提莫', age=44, salary=100.02}

map()：对集合元素逐个进行函数操作，映射成全新的一个集合

employeeList
.stream()
.map(x->x.getSalary()+10000) //将工资都加10000
.forEach(System.out::println);

------------map(接受lambda，将一个函数作为参数，应用到每个元素上，输出新的流)---------
20000.02
30000.02
10500.02
14399.02
17777.02
10100.02

flatmap()：接收一个函数作为参数，将流中的值进行函数操作后，然后把所有流连接成一个流

        System.out.println("--------------flatmap(连接)-----------");List<String> list = Arrays.asList("hello", "word");System.out.println(list);        //[hello, word]List<Object> collect1 = list.stream().map(x -> x.split("")).flatMap(Arrays::stream).collect(Collectors.toList());System.out.println(collect1);    //[h, e, l, l, o, w, o, r, d]

如果不加flatmap，会输出[ [h,e,l,l,o] [w,o,r,d] ] 两个流，flatmap就是将这两个数组流合并成了一个流

sorted()：排序，可自定义排序

                 employeeList.stream().sorted((x,y) ->{if (x.getAge().equals(y.getAge())) {return x.getSalary().compareTo(y.getSalary());}else {return x.getAge().compareTo(y.getAge());}}).forEach(System.out::println);

--------------排序（自定义排序）-----------
Employee{id=102, name='莫甘娜', age=19, salary=500.02}
Employee{id=104, name='刀妹', age=25, salary=7777.02}
Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=10000.02}
Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=20000.02}
Employee{id=103, name='剑姬', age=31, salary=4399.02}
Employee{id=105, name='提莫', age=44, salary=100.02}

先按年龄排队，再按工资排队

Collectors.groupingBy:按条件进行分组

Map<Boolean, List<Employee>> collect1 = employeeList
.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(x -> x.getAge() > 20));

{false=[Employee{id=102, name='莫甘娜', age=19, salary=500.02}],

true=[Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=10000.02},

Employee{id=101, name='杰斯', age=29, salary=20000.02},

Employee{id=103, name='剑姬', age=31, salary=4399.02},

Employee{id=104, name='刀妹', age=25, salary=7777.02},

Employee{id=105, name='提莫', age=44, salary=100.02}]}

查找匹配

        employeeList.stream().anyMatch(x->x.getAge()==29);employeeList.stream().allMatch(x->x.getAge()==29);employeeList.stream().noneMatch(x->x.getAge()==29);employeeList.stream().findFirst();employeeList.stream().findAny();employeeList.stream().count();employeeList.stream().max((x, y) -> x.getAge().compareTo(y.getAge()));employeeList.stream().min(Comparator.comparing(Employee::getAge));

reduce()：将流中的数据反复结合起来得到一个值

        //设置初始值List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);System.out.println(list.stream().reduce(100, (x, y) -> x * y));//不设置初始值List<Integer> list = Arrays.asList(2, 2, 3);System.out.println(list.stream().reduce( (x, y) -> x * y));

600

12

终止操作

会中止流操作，返回结果的函数

查找与匹配

allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate )	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	stream API 使用内部迭代

归约

reduce ()

将流中元素反复结合起来，得到一个值。

Collector 接口中方法

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 List、Set、Map)。但是 Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例.

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直接贴代码: package com.c8a.stream;import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.No ...

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limit()：按个数进行取出

distinct()：去重

skip()：跳过前N个流，开始截取

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flatmap()：接收一个函数作为参数，将流中的值进行函数操作后，然后把所有流连接成一个流

sorted()：排序，可自定义排序

Collectors.groupingBy:按条件进行分组

查找匹配

reduce()：将流中的数据反复结合起来得到一个值

终止操作

查找与匹配

归约

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