Java8新特性之Stream API

1、Stream API的基本介紹

Java 8 API添加了一個新的抽象稱為流 Stream，可以讓你以一種聲明的方式處理數據。Stream API可以極大提高Java程序員的生產力，讓程序員寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。

Stream 是Java8中處理集合的關鍵抽象概念，它可以對集合進行非常復雜的查找、過濾、篩選等操作。這種風格將要處理的元素集合看作一種流，流在管道中傳輸，并且可以在管道的節點上進行處理，比如篩選，排序，聚合等。元素流在管道中經過中間操作（intermediate operation）的處理，最后由最終操作(terminal operation)得到前面處理的結果。

1.1、什么是stream（流）

流（Stream）是數據渠道，用于操作數據源（集合、數組等）所生成的元素序列。集合講的是數據，流講的是計算。

注意：

Stream是無存儲的。stream不是一種數據結構，它只是某種數據源的一個視圖，數據源可以是一個數組，Java容器或I/O channel等。
Stream不會改變源對象。相反，他會返回一個持有結果的新Stream。對stream的任何修改都不會修改背后的數據源，比如對stream執行過濾操作并不會刪除被過濾的元素，而是會產生一個不包含被過濾元素的新stream。
惰式執行。stream上的操作并不會立即執行，只有等到用戶真正需要結果的時候才會執行。
可消費性。stream只能被“消費”一次，一旦遍歷過就會失效，就像容器的迭代器那樣，想要再次遍歷必須重新生成。

2、Stream的操作步驟

Stream有如下三個操作步驟：

創建Stream：從一個數據源，如集合、數組中獲取流。
中間操作：一個操作的中間鏈，對數據源的數據進行操作。
終止操作：一個終止操作，執行中間操作鏈，并產生結果。

操作步驟如下圖：

要注意的是，對流的操作完成后需要進行關閉操作（或者用JAVA7的try-with-resources）。

3、創建 stream

在 Java 8 中, 集合接口有兩個方法來生成流：

stream() ? 為集合創建串行流。
parallelStream() ? 為集合創建并行流。

4、中間操作

多個中間操作可以連接起來形成一個流水線，除非流水線上觸發終止操作，否則中間操作不會執行任何處理，而在終止操作時一次性全部處理，稱為“惰性求值”。

常見的中間操作有以下幾種：

篩選與切片
映射
排序

下面的所有示例中基于的類和變量如下：

public class Person {
    private String name;
    private Integer age;
    private String country;
    private char sex;

    public Person(String name, Integer age, String country, char sex) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.country = country;
        this.sex = sex;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public String getCountry() {
        return country;
    }

    public void setCountry(String country) {
        this.country = country;
    }

    public char getSex() {
        return sex;
    }

    public void setSex(char sex) {
        this.sex = sex;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", country='" + country + '\'' +
                ", sex=" + sex +
                '}';
    }
}

personList 集合變量：

List<Person> personList = new ArrayList<>();
personList.add(new Person("歐陽雪",18,"中國",'F'));
personList.add(new Person("Tom",24,"美國",'M'));
personList.add(new Person("Harley",22,"英國",'F'));
personList.add(new Person("向天笑",20,"中國",'M'));
personList.add(new Person("李康",22,"中國",'M'));
personList.add(new Person("小梅",20,"中國",'F'));
personList.add(new Person("何雪",21,"中國",'F'));
personList.add(new Person("李康",22,"中國",'M'));

4.1、篩選與切片

方法如下：

方法	描述
filter(Predicate p)	接收Lambda，從流中排除某些元素
limit(long maxSize)	截斷流，使其元素不超過給定對象
skip(long n)	跳過元素，返回一個扔掉了前n個元素的流，若流中元素不足n個，則返回一個空流，與limit(n)互補
distinct()	篩選，去除重復元素。會通過流所生成元素的hashcode()和equals()方法來判斷是否為同一元素，所以要想去除重復，可能需要覆寫類中這兩個方法。

示例：

filter 和 Limit 使用示例：

personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'F').limit(2).forEach(System.out::println);  //從Person列表中取出兩個女性

輸出結果：

Person{name='歐陽雪', age=18, country='中國', sex=F}
Person{name='Harley', age=22, country='英國', sex=F}

skip 使用示例：

personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'F').skip(1).forEach(System.out::println);   //先從Person列表中過濾出女性列表，然后排除第一個元素

輸出結果：

Person{name='Harley', age=22, country='英國', sex=F}
Person{name='小梅', age=20, country='中國', sex=F}
Person{name='何雪', age=21, country='中國', sex=F}

distinct 使用示例：

personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'M').distinct().forEach(System.out::println);

如果我們沒有覆寫 person 類中的 equals() 或者 hashcode() 方法，則判斷是否為同一元素的依據可能無法照我們所想的那樣，最終輸出結果會如下：

Person{name='Tom', age=24, country='美國', sex=M}
Person{name='向天笑', age=20, country='中國', sex=M}
Person{name='李康', age=22, country='中國', sex=M}
Person{name='李康', age=22, country='中國', sex=M}

可以發現，同一元素 "李康" 并沒有被去除。我們可以在 person 類中覆寫 equals() 方法：

@Override
public boolean equals(Object o) {
    if (this == o) return true;
    if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
    Person person = (Person) o;
    return sex == person.sex &&
            Objects.equals(name, person.name) &&
            Objects.equals(age, person.age) &&
            Objects.equals(country, person.country);
}

然后再執行 distinct 示例，輸出結果如下：

Person{name='Tom', age=24, country='美國', sex=M}
Person{name='向天笑', age=20, country='中國', sex=M}
Person{name='李康', age=22, country='中國', sex=M}

可以看到正常去除了重復元素。

4.2、映射

方法	描述
map(Function f)	接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素并返回
mapToDouble(Function f)	接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每個元素上，產生一個新的DoubleStream并返回
mapToInt(Function f)	接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每個元素上，產生一個新的IntStream并返回
mapToLong(Function f)	接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每個元素上，產生一個新的LongStream并返回
flatMap(Function f)	接收一個函數作為參數，將流中的每個值都換成另一個流，然后將所有流連接成一個流

map在接收到流后，直接將Stream放入到一個Stream中，最終整體返回一個包含了多個Stream的Stream。flatMap 和 map 等映射方法不一樣，flatMap 在接收到Stream后，會將接收到的Stream中的每個元素取出來放入一個Stream中，最后一次性將一個包含多個元素的Stream返回。所以說，flatMap 最后輸出的可能會是一個元素，而不是像 map 是多個元素。

map 使用示例：

personList.stream().map(n -> n.getName()).forEach(n -> System.out.println(n));  //將輸出 personlist 所有元素的 name 屬性

mapToInt 使用示例：

personList.stream().mapToInt(n -> n.getAge()).forEach(n -> System.out.println(n));  //將輸出personlist所有元素的age屬性

4.3、排序

5、終止操作

5.1、查找與匹配

方法	描述
allMatch(Predicate p)	檢查是否匹配所有元素，返回一個Boolean值
anyMatch(Predicate p)	檢查是否至少匹配一個元素，返回一個Boolean值
noneMatch(Predicate p)	檢查是否沒有匹配所有元素
findFirst()	返回第一個元素
findAny()	返回當前流中的任意元素
count()	返回流中元素總數
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	內部迭代(使用 Collection 接口需要用戶去做迭代，稱為外部迭代。相反， Stream API 使用內部迭代)

allMatch、anyMatch 使用示例：

boolean flage = personList.stream().allMatch(p -> p.getAge() >= 21);   //false
boolean flage2 = personList.stream().anyMatch(p -> p.getAge() >= 21);  //true

max、min使用示例：

Optional<Person> maxAge = personList.stream().max((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));
System.out.println("年齡最大的人信息：" + maxAge.get());  //輸出：年齡最大的人信息：Person{name='Tom', age=24, country='美國', sex=M}

Optional<Person> minAge = personList.stream().min((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));
System.out.println("年齡最小的人信息：" + minAge.get());  //輸出：年齡最小的人信息：Person{name='歐陽雪', age=18, country='中國', sex=F}

5.2、歸納

5.3、收集

Collector 接口中方法的實現決定了如何對流執行收集操作（如收集到List、Set、Map）。

Collector 實用類提供了很多靜態方法可以方便的收集：

Collectors.toList 使用示例：

final List<String> collect = personList.stream().map(p -> p.getCountry()).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);  //輸出：[中國, 美國, 英國]

Collectors.averagingInt 使用示例：

final Double collect1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingInt(p -> p.getAge()));
System.out.println("平均年齡為：" + collect1);  //輸出：平均年齡為：21.125

final Optional<Integer> maxAge2 = personList.stream().map(Person::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo));
System.out.println(maxAge2.get());  //輸出：24

Collectors.groupingBy 方法接收一個函數，在該函數的函數體里指定根據什么來進行分組。該方法返回一個map，key 為指定的用于分組的屬性中各個分組的值，value為 list，包含各個分組的元素。

使用示例：

Map<String, List<Person>> map= personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getCountry()));
System.out.println(map);

輸出結果：

{
   美國=[Person{name='Tom', age=24, country='美國', sex=M}],
   中國=[
        Person{name='歐陽雪', age=18, country='中國', sex=F},
        Person{name='向天笑', age=20, country='中國', sex=M},
        Person{name='李康', age=22, country='中國', sex=M},
        Person{name='小梅', age=20, country='中國', sex=F},
        Person{name='何雪', age=21, country='中國', sex=F},
        Person{name='李康', age=22, country='中國', sex=M}
    ], 
    英國=[Person{name='Harley', age=22, country='英國', sex=F}]
}

posted @ 2021-12-05 15:53 wenxuehai 閱讀(515) 評論(0) 收藏舉報

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Java8新特性之Stream API

1、Stream API的基本介紹

1.1、什么是stream（流）

2、Stream的操作步驟

3、創建 stream

4、中間操作

4.1、篩選與切片

4.2、映射

4.3、排序

5、終止操作

5.1、查找與匹配

5.2、歸納

5.3、收集

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