List.stream() 各方法应用

Posted 2022-01-26 Bulldozer Coder

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