jdk8新特性-Stream流详解及使用样例(Stream创建使用收集并行流注意事项)
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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jdk8新特性-Stream流详解及使用样例(Stream创建使用收集并行流注意事项)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言
注意：Stream和IO流(InputStream/OutputStream)没有任何关系，请暂时忘记对传统IO流的固有印象！
Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工
处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。
Stream API能让我们快速完成许多复杂的操作，如筛选、切片、映射、查找、去除重复，统计，匹配和归约。
一、Stream创建及注意事项
- Stream只能操作一次
- Stream方法返回的是新的流
- Stream不调用终结方法，中间的操作不会执行
package stream;
import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;
/**
* Stream创建和注意事项
*
* @author dd
* @since 2021/12/30
*/
public class StreamGetAndNotice
/**
* Stream创建方法
*/
public void testGet()
// 方式1 : 根据Collection获取流
// Collection接口中有一个默认的方法: default Stream<E> stream()
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream1 = list.stream();
Set<String> set = new HashSet<>();
Stream<String> stream2 = set.stream();
Map<String, String> map = new HashMap<>();
Stream<String> stream3 = map.keySet().stream();
Stream<String> stream4 = map.values().stream();
Stream<Map.Entry<String, String>> stream5 = map.entrySet().stream();
// 方式2 : Stream中的静态方法of获取流
// static<T> Stream<T> of(T... values)
Stream<String> stream6 = Stream.of("aa", "bb", "cc");
String[] strs = "aa", "bb", "cc";
Stream<String> stream7 = Stream.of(strs);
// 基本数据类型的数组行不行?不行的,会将整个数组看做一个元素进行操作.
int[] arr = 11, 22, 33;
Stream<int[]> stream8 = Stream.of(arr);
/**
* 注意事项样例
*/
public void notice()
Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
// 1. Stream只能操作一次
// long count = stream.count();
// long count2 = stream.count();
// 2. Stream方法返回的是新的流
// Stream<String> limit = stream.limit(1);
// System.out.println("stream" + stream);
// System.out.println("limit" + limit);
// 3. Stream不调用终结方法，中间的操作不会执行
stream.filter((s) ->
System.out.println(s);
return true;
).count();
二、Stream常用处理方法
package stream;
import stream.entity.Person;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;
/**
* Stream常用方法
* @author dd
* @since 2021/12/30
*/
public class StreamCommonFunc
Stream<String> stream = Stream.of("1111", "222", "333", "44", "55", "55");
/**
* 循环
*/
public void testForeach()
stream.forEach(System.out::println);
/**
* 获取数量
*/
public void testCount()
System.out.println(stream.count());
/**
* 得到名字长度为3个字的人(过滤)
*/
public void testFilter()
stream.filter(s -> s.length() == 3).forEach(System.out::println);
/**
* 获取前3个数据
*/
public void testLimit()
stream.limit(3).forEach(System.out::println);
/**
* 跳过前两个数据
*/
public void testSkip()
stream.skip(3).forEach(System.out::println);
/**
* 映射
*/
public void testMap()
Stream<Integer> s = stream.map(Integer::parseInt);
s.forEach(System.out::println);
/**
* 排序
*/
public void testSorted()
Stream<Integer> s = stream.map(Integer::parseInt);
s.sorted((i1, i2) -> i2 - i1).forEach(System.out::println);
/**
* 去重
*/
public void testDistinct()
stream.distinct().forEach(System.out::println);
/**
* 条件匹配
*/
public void testMatch()
System.out.println(stream.allMatch(s -> s.length() > 2));
System.out.println(stream.anyMatch(s -> s.length() > 2));
System.out.println(stream.noneMatch(s -> s.length() > 2));
/**
* 查找第一个元素
*/
public void testFind()
System.out.println(stream.findFirst().get());
/**
* 获取最大最小值
*/
public void testMax_Min()
// 获取最大值
// 1, 3, 5, 6
Optional<Integer> max = Stream.of(5, 3, 6, 1).max((o1, o2) -> o1 - o2);
System.out.println("最大值: " + max.get());
// 获取最小值
// 1, 3, 5, 6
Optional<Integer> min = Stream.of(5, 3, 6, 1).min((o1, o2) -> o1 - o2);
System.out.println("最小值: " + min.get());
public void testReduce()
// T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
// T identity: 默认值
// BinaryOperator<T> accumulator: 对数据进行处理的方式
// reduce如何执行?
// 第一次, 将默认值赋值给x, 取出集合第一元素赋值给y
// 第二次, 将上一次返回的结果赋值x, 取出集合第二元素赋值给y
// 第三次, 将上一次返回的结果赋值x, 取出集合第三元素赋值给y
// 第四次, 将上一次返回的结果赋值x, 取出集合第四元素赋值给y
int reduce = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, (x, y) ->
System.out.println("x = " + x + ", y = " + y);
return x + y;
);
System.out.println("reduce = " + reduce); // 21
// 获取最大值
Integer max = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, (x, y) ->
return x > y ? x : y;
);
System.out.println("max = " + max);
public void testMapReduce()
// 求出所有年龄的总和
// 1.得到所有的年龄
// 2.让年龄相加
Integer totalAge = Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("郭富城", 54),
new Person("黎明", 52))
.map((p) -> p.getAge()).reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("totalAge = " + totalAge);
// 找出最大年龄
// 1.得到所有的年龄
// 2.获取最大的年龄
Integer maxAge = Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("郭富城", 54),
new Person("黎明", 52))
.map(p -> p.getAge())
.reduce(0, Math::max);
System.out.println("maxAge = " + maxAge);
// 统计 a 出现的次数
// 1 0 0 1 0 1
Integer count = Stream.of("a", "c", "b", "a", "b", "a")
.map(s ->
if (s == "a")
return 1;
else
return 0;
)
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("count = " + count);
public void testNumericStream()
// Integer占用的内存比int多,在Stream流操作中会自动装箱和拆箱
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
// 把大于3的打印出来
// stream.filter(n -> n > 3).forEach(System.out::println);
// IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper);
// IntStream: 内部操作的是int类型的数据,就可以节省内存,减少自动装箱和拆箱
IntStream intStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5).mapToInt(Integer::intValue);
intStream.filter(n -> n > 3).forEach(System.out::println);
/**
* stream连接
*/
public void testContact()
Stream<String> streamA = Stream.of("张三");
Stream<String> streamB = Stream.of("李四");
// 合并成一个流
Stream<String> newStream = Stream.concat(streamA, streamB);
// 注意:合并流之后,不能操作之前的流啦.
// streamA.forEach(System.out::println);
newStream.forEach(System.out::println);
三、并行Stream流创建及使用
package com.cloud.jdk8.stream;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 并行Stream流创建及使用
* @author dd
* @since 2021/12/31
*/
public class StreamParallel
/**
* 并行Stream流创建方法
*/
@Test
public void testGetParallelStream()
// 掌握获取并行Stream流的两种方式
// 方式一:直接获取并行的Stream流
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.parallelStream();
// 方式二:将串行流转成并行流
Stream<String> parallel = list.stream().parallel();
/**
* 并行Stream流使用
*/
@Test
public void testParallel()
Stream.of(4, 5, 3, 9, 1, 2, 6)
.parallel() // 转成并行流
.filter(s ->
System.out.println(Thread.currentThread() + "::" + s);
return s > 3;
)
.count();
/**
* parallelStream线程安全问题
*/
@Test
public void parallelStreamNotice()
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
/*IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.forEach(i ->
list.add(i);
);
System.out.println("list = " + list.size());*/
// 解决parallelStream线程安全问题方案一: 使用同步代码块
/*Object obj = new Object();
IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.forEach(i ->
synchronized (obj)
list.add(i);
);*/
// 解决parallelStream线程安全问题方案二: 使用线程安全的集合
// Vector<Integer> v = new Vector();
/*List<Integer> synchronizedList = Collections.synchronizedList(list);
IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.forEach(i ->
synchronizedList.add(i);
);
System.out.println("list = " + synchronizedList.size());*/
// 解决parallelStream线程安全问题方案三: 调用Stream流的collect/toArray
List<Integer> collect = IntStream.rangeClosed(1, 1000)
.parallel()
.boxed()
.collect(以上是关于jdk8新特性-Stream流详解及使用样例(Stream创建使用收集并行流注意事项)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章