JDK新特性之Stream流

Posted 毛_三月

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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JDK新特性之Stream流相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Stream API

1.集合处理数据的弊端

当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候,除了必需的添加,删除,获取外,最典型的操作就是集合遍历,

package com.bobo.jdk.stream;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamTest01 {

    public static void main(String[] args) {
        // 定义一个List集合
        List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","成龙","周星驰");
        // 1.获取所有 姓张的信息
        List<String> list1 = new ArrayList<>();
        for (String s : list) {
            if(s.startsWith("张")){
                list1.add(s);
            }
        }

        // 2.获取名称长度为3的用户
        List<String> list2 = new ArrayList<>();
        for (String s : list1) {
            if(s.length() == 3){
                list2.add(s);
            }
        }

        // 3. 输出所有的用户信息
        for (String s : list2) {
            System.out.println(s);
        }
    }
}

上面的代码针对与我们不同的需求总是一次次的循环循环循环.这时我们希望有更加高效的处理方式,这时我们就可以通过JDK8中提供的Stream API来解决这个问题了。

Stream更加优雅的解决方案:

package com.bobo.jdk.stream;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamTest02 {

    public static void main(String[] args) {
        // 定义一个List集合
        List<String> list = Arrays.asList("张三","张三丰","成龙","周星驰");
        // 1.获取所有 姓张的信息
        // 2.获取名称长度为3的用户
        // 3. 输出所有的用户信息
        list.stream()
                .filter(s->s.startsWith("张"))
                .filter(s->s.length() == 3)
                .forEach(s->{
                    System.out.println(s);
                });
        System.out.println("----------");
        list.stream()
                .filter(s->s.startsWith("张"))
                .filter(s->s.length() == 3)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

上面的SteamAPI代码的含义:获取流,过滤张,过滤长度,逐一打印。代码相比于上面的案例更加的简洁直观

2. Steam流式思想概述

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。

3. Stream流的获取方式

3.1 根据Collection获取

首先,java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream,也就是说Collection接口下的所有的实现都可以通过steam方法来获取Stream流。

    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        list.stream();
        Set<String> set = new HashSet<>();
        set.stream();
        Vector vector = new Vector();
        vector.stream();
    }

但是Map接口别没有实现Collection接口,那这时怎么办呢?这时我们可以根据Map获取对应的key value的集合。

    public static void main(String[] args) {
        Map<String,Object> map = new HashMap<>();
        Stream<String> stream = map.keySet().stream(); // key
        Stream<Object> stream1 = map.values().stream(); // value
        Stream<Map.Entry<String, Object>> stream2 = map.entrySet().stream(); // entry
    }

3.1 通过Stream的of方法

在实际开发中我们不可避免的还是会操作到数组中的数据,由于数组对象不可能添加默认方法,所有Stream接口中提供了静态方法of

public class StreamTest05 {

    public static void main(String[] args) {
        Stream<String> a1 = Stream.of("a1", "a2", "a3");
        String[] arr1 = {"aa","bb","cc"};
        Stream<String> arr11 = Stream.of(arr1);
        Integer[] arr2 = {1,2,3,4};
        Stream<Integer> arr21 = Stream.of(arr2);
        arr21.forEach(System.out::println);
        // 注意:基本数据类型的数组是不行的
        int[] arr3 = {1,2,3,4};
        Stream.of(arr3).forEach(System.out::println);
    }
}

4.Stream常用方法介绍

Stream常用方法
  Stream流模型的操作很丰富,这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种:

方法名方法作用返回值类型方法种类
count统计个数long终结
forEach逐一处理void终结
filter过滤Stream函数拼接
limit取用前几个Stream函数拼接
skip跳过前几个Stream函数拼接
map映射Stream函数拼接
concat组合Stream函数拼接

终结方法:返回值类型不再是 Stream 类型的方法,不再支持链式调用。本小节中,终结方法包括 count 和 forEach 方法。

非终结方法:返回值类型仍然是 Stream 类型的方法,支持链式调用。(除了终结方法外,其余方法均为非终结方法。)

Stream注意事项(重要)

  1. Stream只能操作一次
  2. Stream方法返回的是新的流
  3. Stream不调用终结方法,中间的操作不会执行

4.1 forEach

forEach用来遍历流中的数据的

void forEach(Consumer<? super T> action);

该方法接受一个Consumer接口,会将每一个流元素交给函数处理

    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("a1", "a2", "a3").forEach(System.out::println);;
    }

4.2 count

Stream流中的count方法用来统计其中的元素个数的

long count();

该方法返回一个long值,代表元素的个数。

    public static void main(String[] args) {
        long count = Stream.of("a1", "a2", "a3").count();
        System.out.println(count);
    }

4.3 filter

filter方法的作用是用来过滤数据的。返回符合条件的数据

可以通过filter方法将一个流转换成另一个子集流

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

该接口接收一个Predicate函数式接口参数作为筛选条件

    public static void main(String[] args) {
         Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd")
                 .filter((s)->s.contains("a"))
                 .forEach(System.out::println);

    }

输出:

a1
a2
a3
aa

4.4 limit

limit方法可以对流进行截取处理,支取前n个数据,

Stream<T> limit(long maxSize);

参数是一个long类型的数值,如果集合当前长度大于参数就进行截取,否则不操作:

    public static void main(String[] args) {
         Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd")
                 .limit(3)
                 .forEach(System.out::println);

    }

输出:

a1
a2
a3

4.5 skip

如果希望跳过前面几个元素,可以使用skip方法获取一个截取之后的新流:

   Stream<T> skip(long n);

操作:

    public static void main(String[] args) {
         Stream.of("a1", "a2", "a3","bb","cc","aa","dd")
                 .skip(3)
                 .forEach(System.out::println);

    }

输出:

bb
cc
aa
dd

4.6 map

如果我们需要将流中的元素映射到另一个流中,可以使用map方法:

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

该接口需要一个Function函数式接口参数,可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的数据

    public static void main(String[] args) {
         Stream.of("1", "2", "3","4","5","6","7")
                 //.map(msg->Integer.parseInt(msg))
                 .map(Integer::parseInt)
                 .forEach(System.out::println);

    }

4.7 sorted

如果需要将数据排序,可以使用sorted方法:

    Stream<T> sorted();

在使用的时候可以根据自然规则排序,也可以通过比较强来指定对应的排序规则

    public static void main(String[] args) {
         Stream.of("1", "3", "2","4","0","9","7")
                 //.map(msg->Integer.parseInt(msg))
                 .map(Integer::parseInt)
                 //.sorted() // 根据数据的自然顺序排序
                 .sorted((o1,o2)->o2-o1) // 根据比较强指定排序规则
                 .forEach(System.out::println);

    }

4.8 distinct

如果要去掉重复数据,可以使用distinct方法:

    Stream<T> distinct();

使用:

    public static void main(String[] args) {
         Stream.of("1", "3", "3","4","0","1","7")
                 //.map(msg->Integer.parseInt(msg))
                 .map(Integer::parseInt)
                 //.sorted() // 根据数据的自然顺序排序
                 .sorted((o1,o2)->o2-o1) // 根据比较强指定排序规则
                 .distinct() // 去掉重复的记录
                 .forEach(System.out::println);
        System.out.println("--------");
        Stream.of(
                new Person("张三",18)
                ,new Person("李四",22)
                ,new Person("张三",18)
        ).distinct()
                .forEach(System.out::println);

    }

Stream流中的distinct方法对于基本数据类型是可以直接出重的,但是对于自定义类型,我们是需要重写hashCode和equals方法来移除重复元素。

4.9 match

如果需要判断数据是否匹配指定的条件,可以使用match相关的方法

boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否有任意一个满足条件
boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都满足条件
boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否都不满足条件

使用

    public static void main(String[] args) {
        boolean b = Stream.of("1", "3", "3", "4", "5", "1", "7")
                .map(Integer::parseInt)
                //.allMatch(s -> s > 0)
                //.anyMatch(s -> s >4)
                .noneMatch(s -> s > 4)
                ;
        System.out.println(b);
    }

注意match是一个终结方法

4.10 find

如果我们需要找到某些数据,可以使用find方法来实现

    Optional<T> findFirst();
    Optional<T> findAny();

使用:

    public static void main(String[] args) {

        Optional<String> first = Stream.of("1", "3", "3"<

以上是关于JDK新特性之Stream流的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Jdk8新特性之Stream

jdk1.8新特性——Stream(流)的创建

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)

jdk1.8新特性——Stream(流)的终止操作基本语法

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jdk1.8新特性——Stream(流)的终止操作(收集的示例演示)