List.stream() 各方法应用

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了List.stream() 各方法应用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

List.Stream流

Stream 中文称为 “流”,通过将集合转换为这么一种叫做 “流” 的元素序列,通过声明性方式,能够对集合中的每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。

函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图,而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。

面对一对多结构,查询主实体时需要附带主实体的子实体列表怎么写?查出主列表,循环差子列表

List的Stream流操作可以简化我们的代码,减少程序运行的压力,应对上面的问题,以前的话是先查出对应的list数据,然后根据取到集合中id去查找对应的子实体中数据,接着在放入对应的集合中去,key值表示主实体的id,value值表示对应主实体id查到的结合数据,这样就会三次foreach循环组装数据,会很麻烦,当数据量大的时候,会增加程序运行的负荷,造成运行缓慢。所以,流式操作代替我们的这一堆操作,提高了代码的简易性,可维护性,可靠性,更不容易出错。

stream()优点:

无存储。stream不是一种数据结构,它只是某种数据源的一个视图,数据源可以是一个数组,Java容器或I/O channel等。
为函数式编程而生。对stream的任何修改都不会修改背后的数据源,比如对stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素,而是会产生一个不包含被过滤元素的新stream。
惰式执行。stream上的操作并不会立即执行,只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。
可消费性。stream只能被“消费”一次,一旦遍历过就会失效,就像容器的迭代器那样,想要再次遍历必须重新生成。
Stream 就如同一个迭代器(Iterator),单向,不可往复,数据只能遍历一次,遍历过一次后即用尽了。

流(stream)的操作类型分为两种:

Intermediate:一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的(lazy),就是说,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历。

Terminal:一个流只能有一个 terminal 操作,当这个操作执行后,流就被使用“光”了,无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行,才会真正开始流的遍历,并且会生成一个结果,或者一个 side effect。

流(stream)的使用详解:
简单说,对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程,产生一个最终结果,或者导致一个副作用(side effect)

列子

首先我们先创建一个 Person 泛型的 List

List<Person> list = new ArrayList<>();
list.add(new Person("jack", 20));
list.add(new Person("mike", 25));
list.add(new Person("tom", 30));

Person 类包含年龄和姓名两个成员变量

private String name;
private int age;
stream() / parallelStream()

最常用到的方法,将集合转换为流
List list = new ArrayList();
// return Stream
list.stream();
而 parallelStream() 是并行流方法,能够让数据集执行并行操作

filter(T -> boolean)

保留 boolean 为 true 的元素
保留年龄为 20 的 person 元素

list = list.stream()
            .filter(person -> person.getAge() == 20)
            .collect(toList());

打印输出 [Personname=‘jack’, age=20]
collect(toList()) 可以把流转换为 List 类型

distinct()

去除重复元素,这个方法是通过类的 equals 方法来判断两个元素是否相等的
如例子中的 Person 类,需要先定义好 equals 方法,不然类似[Personname=‘jack’, age=20, Personname=‘jack’, age=20] 这样的情况是不会处理的

sorted() / sorted((T, T) -> int)

如果流中的元素的类实现了 Comparable 接口,即有自己的排序规则,那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序,如 Stream
反之, 需要调用 sorted((T, T) -> int) 实现 Comparator 接口
根据年龄大小来比较:

list = list.stream()
           .sorted((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge())
           .collect(toList());

当然这个可以简化为

list = list.stream()
           .sorted(Comparator.comparingInt(Person::getAge))
           .collect(toList());

limit(long n)

返回前 n 个元素

list = list.stream()
            .limit(2)
            .collect(toList());

打印输出 [Personname=‘jack’, age=20, Personname=‘mike’, age=25]

skip(long n)

去除前 n 个元素

list = list.stream()
            .skip(2)
            .collect(toList());

打印输出 [Personname=‘tom’, age=30]
tips:

用在 limit(n) 前面时,先去除前 m 个元素再返回剩余元素的前 n 个元素
limit(n) 用在 skip(m) 前面时,先返回前 n 个元素再在剩余的 n 个元素中去除 m 个元素

list = list.stream()
            .limit(2)
            .skip(1)
            .collect(toList());

打印输出 [Personname=‘mike’, age=25]

map(T -> R)

将流中的每一个元素 T 映射为 R(类似类型转换)

List<String> newlist = list.stream().map(Person::getName).collect(toList());

newlist 里面的元素为 list 中每一个 Person 对象的 name 变量

flatMap(T -> Stream)

将流中的每一个元素 T 映射为一个流,再把每一个流连接成为一个流

List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("aaa bbb ccc");
list.add("ddd eee fff");
list.add("ggg hhh iii");

list = list.stream().map(s -> s.split(" “)).flatMap(Arrays::stream).collect(toList());
上面例子中,我们的目的是把 List 中每个字符串元素以” "分割开,变成一个新的 List。
首先 map 方法分割每个字符串元素,但此时流的类型为 Stream<String[ ]>,因为 split 方法返回的是 String[ ] 类型;所以我们需要使用 flatMap 方法,先使用Arrays::stream将每个 String[ ] 元素变成一个 Stream 流,然后 flatMap 会将每一个流连接成为一个流,最终返回我们需要的 Stream

anyMatch(T -> boolean)

流中是否有一个元素匹配给定的 T -> boolean 条件
是否存在一个 person 对象的 age 等于 20:
boolean b = list.stream().anyMatch(person -> person.getAge() == 20);
allMatch(T -> boolean)
流中是否所有元素都匹配给定的 T -> boolean 条件
noneMatch(T -> boolean)
流中是否没有元素匹配给定的 T -> boolean 条件

findAny() 和 findFirst()

findAny():找到其中一个元素 (使用 stream() 时找到的是第一个元素;使用 parallelStream() 并行时找到的是其中一个元素)
findFirst():找到第一个元素

值得注意的是,这两个方法返回的是一个 Optional 对象,它是一个容器类,能代表一个值存在或不存在,这个后面会讲到

reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T)

用于组合流中的元素,如求和,求积,求最大值等
计算年龄总和:

int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, (a, b) -> a + b);

与之相同:

int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(0, Integer::sum);

其中,reduce 第一个参数 0 代表起始值为 0,lambda (a, b) -> a + b 即将两值相加产生一个新值
同样地:

计算年龄总乘积:

int sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(1, (a, b) -> a * b);

当然也可以

Optional<Integer> sum = list.stream().map(Person::getAge).reduce(Integer::sum);

即不接受任何起始值,但因为没有初始值,需要考虑结果可能不存在的情况,因此返回的是 Optional 类型

count()
返回流中元素个数,结果为 long 类型
collect()
收集方法,我们很常用的是 collect(toList()),当然还有 collect(toSet()) 等,参数是一个收集器接口,这个后面会另外讲
forEach()
返回结果为 void,很明显我们可以通过它来干什么了,比方说:

16. unordered()

还有这个比较不起眼的方法,返回一个等效的无序流,当然如果流本身就是无序的话,那可能就会直接返回其本身

打印各个元素:

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

再比如说 MyBatis 里面访问数据库的 mapper 方法:

向数据库插入新元素:

list.stream().forEach(PersonMapper::insertPerson);

参考:
https://blog.csdn.net/weixin_43423579/article/details/104946841

以上是关于List.stream() 各方法应用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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