Java教程

【Java8新特性】Stream API

本文主要是介绍【Java8新特性】Stream API,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1 Stream的实例化
    • 1.1 通过集合创建
    • 1.2 通过数组创建
    • 1.3 通过Stream的of()
    • 1.4 创建无限流
  • 2 Stream的中间操作
    • 2.1 筛选与切片
    • 2.2 映射
    • 2.3 排序
  • 3 Stream的终止操作
    • 3.1 匹配与查找
    • 3.2 归约
    • 3.3 收集
  • 参考资料

1 Stream的实例化

1.1 通过集合创建

// 集合获取stream
@Test
public void test1() {
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    // 返回一个顺序流
    Stream<Employee> stream = employees.stream();
    // 返回一个并行流
    Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
}

1.2 通过数组创建

// 数组获取stream
@Test
public void test2() {
    // 基本类型
    int[] arr = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
    IntStream stream = Arrays.stream(arr);

    // 自定义类型
    Employee[] employees = new Employee[]{
            new Employee(),
            new Employee(),
    };
    Stream<Employee> employeeStream = Arrays.stream(employees);
}

1.3 通过Stream的of()

// 通过Stream的of()获取
    @Test
    public void test3() {
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
    }

1.4 创建无限流

// 创建无限流
@Test
public void test4() {
    // 迭代
    // 遍历前10个偶数
    Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
    // 生成
    Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}

2 Stream的中间操作

  • 多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,除非流水线上触发终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理。而在终止操作时一次性全部处理,称为惰性求值

2.1 筛选与切片

在这里插入图片描述

@Test
public void test1() {
    List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
    // filter:查询薪资大于7000的员工信息
    list.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
    System.out.println("**************************");
    // 一旦执行终止操作,就得重新创建一个流
    // limit:截断流
    list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
    System.out.println("**************************");
    // skip:跳过元素
    list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
    System.out.println("**************************");
    // 跳过的元素数量,大于,流中的元素个数,返回一个空流
    list.stream().skip(30).forEach(System.out::println);
    System.out.println("**************************");
    // distinct:通过流中元素的hashcode()和equals()去除重复元素
    list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
    list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
    list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
    System.out.println("原来的list有重复的值");
    list.stream().forEach(System.out::println);
    System.out.println("在流中去除重复的值");
    list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}

2.2 映射

在这里插入图片描述

//2-映射
@Test
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。
    System.out.println("**************************");
    List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
    // 先从employees取出名字的流
//        Stream<String> nameStream = employees.stream().map(employee -> employee.getName());
    Stream<String> nameStream = employees.stream().map(Employee::getName);
    // 再从这个流中筛选出长度大于3的
    nameStream.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("**************************");
    // 注意对比,map遍历了两遍,flatMap遍历了一遍
    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) {//aa
    ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
    for (Character c : str.toCharArray()) {
        list.add(c);
    }
    return list.stream();
}

2.3 排序

在这里插入图片描述

@Test
public void test3() {
//        sorted()——自然排序
    List<Integer> list = Arrays.asList(25, 45, 36, 12, 85, 64, 72, -95, 4);
    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
    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 Stream的终止操作

3.1 匹配与查找

  • 终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,例如:List、Integer,甚至是void。
  • 流进行了终止操作后,不能再次使用
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
@Test
public 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18
    boolean allMatch = employees.stream().allMatch(employee -> employee.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 10000
    boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(employee -> employee.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“马”
    boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(employee -> employee.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.stream().findAny();
    Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
    System.out.println(employee1);

    // count——返回流中元素的总个数
    long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
    System.out.println(count);

    // max(Comparator c)——返回流中最大值
    // 练习:返回最高的工资:
//        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
    Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
    Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compareTo);
    System.out.println(maxSalary);

    // min(Comparator c)——返回流中最小值
    // 练习:返回最低工资的员工
    Optional<Employee> min = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
    System.out.println(min);

    // forEach(Consumer c)——内部迭代
    employees.stream().forEach(System.out::println);
    System.out.println("********************************");
    employees.forEach(System.out::println);
}

3.2 归约

  • mapreduce的连接通常称为map-reduce模式,因Google用它来进行网络搜索而出名。
    在这里插入图片描述
@Test
public void test2() {
    // 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, (o1, o2) -> o1 + o2);
    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();
    Optional<Double> sumSalary = employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
    System.out.println(sumSalary);
}

3.3 收集

在这里插入图片描述

  • Collector 接口中方法的实现,决定了如何对流执行收集的操作(如收集到List、Set、Map)。
  • 另外,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,具体方法与实例如下表:

在这里插入图片描述
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参考资料

  1. 尚硅谷Java零基础入门教程(含百道Java真题,2万多行Java代码实战)
  2. 代码仓库
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