2023-04-24 15:06 清华大学 Java

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Java8新特性：StreamAPI（超详解）前言

一、Stream API说明

Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用 Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。 也可以使用 Stream API来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

二、为什么要使用Stream API？

实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。

Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。

三、什么是 Stream？

是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。 “集合讲的是数据，Stream讲的是计算！”

注意：

Stream关注的是对数据的运算，与CPU打交道，集合关注的是数据的存储，与内存打交道。
Stream 自己不会存储元素。
Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行

四、Stream 操作的三个步骤

1、创建 Stream

一个数据源（如：集合、数组），获取一个流。

2、中间操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理。

3、终止操作(终端操作)

一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果，之后，不会再被使用。

⭕ 注意：
一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用

五、创建Stream实例

1、创建 Stream方式一：通过集合

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：

`default Stream<E> stream()`	返回一个顺序流
`default Stream<E> parallelStream()`	返回一个并行流

代码演示：

//创建 Stream方式一：通过集合
    @Test
    public void test1(){
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

//        default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
        Stream<Employee> stream = employees.stream();

//        default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
        Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
    }
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2、创建 Stream方式二：通过数组

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：

`static <T> Stream<T> stream(T[] array)`	返回一个流
`public static IntStream stream(int[] array)`	返回一个 int 型流
`public static LongStream stream(long[] array)`	返回一个 long 型流
`public static DoubleStream stream(double[] array)`	返回一个 double 型流

代码演示：

//创建 Stream方式二：通过数组
    @Test
    public void test2(){
        int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
        //调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
        IntStream stream = Arrays.stream(arr);

        Employee e1 = new Employee(1001,"Tom");
        Employee e2 = new Employee(1002,"Jerry");
        Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
        Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);

    }

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3、创建 Stream方式三：通过Stream的of()

可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

public static<T> Stream<T> of(T... values)

返回一个流

代码演示：

//创建 Stream方式三：通过Stream的of()
    @Test
    public void test3(){
        Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
    }
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4、创建 Stream方式四：创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。

`public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)`	迭代
`public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)`	生成

代码演示：

    //创建 Stream方式四：创建无限流
    @Test
    public void test4(){

//      迭代
//      public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
        //遍历前10个偶数
        Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);


//      生成
//      public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
        Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);

    }

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六、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”。

1、筛选与切片

`filter(Predicate p)`	接收 Lambda，从流中排除某些元素
`distinct()`	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
`limit(long maxSize)`	截断流，使其元素不超过给定数量
`skip(long n)`	跳过元素，返回一个扔掉了前 n个元素的流。若流中元素不足 n个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补

代码演示：

//1-筛选与切片
    @Test
    public void test1(){
        List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
//        filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
        Stream<Employee> stream = list.stream();
        //练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
        stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);

        System.out.println();
//        limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
        list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
        System.out.println();

//        skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
        list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);

        System.out.println();
//        distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
        list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));

//        System.out.println(list);

        list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
    }

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2、映射

`map(Function f)`	接收一个函数作为参数，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。
`mapToDouble(ToDoubleFunction f)`	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 `DoubleStream` 。
`mapToInt(ToIntFunction f)`	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 `IntStream` 。
`mapToLong(ToLongFunction f)`	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 `LongStream` 。
`flatMap(Function f)`	接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流

代码演示：

 //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。
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
        namesStream.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();
//        flatMap(Function f)——接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
        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();

    }



    @Test
    public void test3(){
        ArrayList list1 = new ArrayList();
        list1.add(1);
        list1.add(2);
        list1.add(3);

        ArrayList list2 = new ArrayList();
        list2.add(4);
        list2.add(5);
        list2.add(6);

//        list1.add(list2);
        list1.addAll(list2);
        System.out.println(list1);

    }


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3、排序

`sorted()`	产生一个新流，其中按自然顺序排序
`sorted(Comparator com)`	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

代码演示：

//3-排序
    @Test
    public void test4(){
//        sorted()——自然排序
        List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
        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

        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        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);
    }

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七、Stream 的终止操作

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。

1、匹配与查找

`allMatch(Predicate p)`	检查是否匹配所有元素
`anyMatch(Predicate p)`	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)`	内部迭代(使用 `Collection` 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反， `Stream API` 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

代码演示：

 //1-匹配与查找
    @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(e -> e.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(e -> e.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“雷”
        boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.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.parallelStream().findAny();
        System.out.println(employee1);

    }

    @Test
    public void test2(){
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        // 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());
        Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
        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> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println(employee);
        System.out.println();
//        forEach(Consumer c)——内部迭代
        employees.stream().forEach(System.out::println);

        //使用集合的遍历操作
        employees.forEach(System.out::println);
    }

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2、归约

reduce(T iden, BinaryOperator b)

可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回

T

reduce(BinaryOperator b)

可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回

Optional<T>

代码演示：

//2-归约
    @Test
    public void test3(){
//        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, 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();
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
//        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
        System.out.println(sumMoney.get());

    }

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3、收集

collect(Collector c)

将流转换为其他形式。接收一个

Collector

接口的实现，用于给

Stream

中元素做汇总的方法

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：

//3-收集
    @Test
    public void test4(){
//        collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
//        练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set

        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());

        employeeList.forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());

        employeeSet.forEach(System.out::println);




    }