强大的Stream API

Stream API说明

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则 是 Stream API。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。

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。

什么是 Stream

Stream到底是什么呢？ 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：

①Stream 自己不会存储元素。

②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。

③Stream 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。

Stream 的操作三个步骤

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

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 stream() : 返回一个顺序流

default Stream parallelStream() : 返回一个并行流

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 Stream stream(T[] array): 返回一个流

重载形式，能够处理对应基本类型的数组：

public static IntStream stream(int[] array)

public static LongStream stream(long[] array)

public static DoubleStream stream(double[] array)

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 Stream of(T… values) : 返回一个流

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。

迭代 public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)

生成 public static Stream generate(Supplier s)

// 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)
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, x -> x + 2);
stream.limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
Stream<Double> stream1 = Stream.generate(Math::random);
stream1.limit(10).forEach(System.out::println);
}

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

2-映 射

3-排序

代码示范

   //1-筛选与切片@Testpublic 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);}//2-映射@Testpublic 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){//aaArrayList<Character> list = new ArrayList<>();for(Character c : str.toCharArray()){list.add(c);}return list.stream();}//3-排序@Testpublic 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);}}

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

2-归约

备注：

​ map 和 reduce 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。

3-收集

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：

代码示范 因为Collectors 实用类提供了很多静态方法太多的这里就列举了

代码演示

匹配–查找 -归约-收集

//1-匹配与查找@Testpublic 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18boolean 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 10000boolean 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);}@Testpublic 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);}//2-归约@Testpublic 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);//3-收集@Testpublic 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SetList<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);}