Java 8 Stream API

Posted 2022-11-30 爱coding的卖油翁

1.创建Stream

流(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，流讲的是计算。Stream遵循“做什么，而不是怎么去做”的原则。

Stream与集合的区别：

• Stream 自己不会存储元素。元素可能被存储在底层的集合中，或者根据需要产生出来。
• Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
• Stream 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操作的三个步骤：

• 创建一个Stream。
  一个数据源（如：集合、数组），获取一个流。
• 中间操作。
  一个中间操作链，对数据源的数据进行处理。
• 终止操作。
  一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果。

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。

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。
• static IntStream stream(int[] array)
• static LongStream stream(long[] array)
• static DoubleStream stream(double[] array)

可以使用静态方法 Stream.of()，通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

• static Stream of(T… values) : 返回一个流。

可以使用静态方法 Stream.iterate()和Stream.generate()，创建无限流。

• static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
• static Stream generate(Supplier s)

    @Test
    public void test1() 
        // 1. Collection 提供了两个方法 stream() 与 parallelStream()
        List<String> list = new ArrayList<>();
        // 获取一个顺序流
        Stream<String> stream = list.stream();
        // 获取一个并行流
        Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

        // 2. 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流
        Integer[] nums = new Integer[10];
        Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums);

        // 3. 通过 Stream 类中静态方法 of()
        Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

        // 4. 创建无限流
        // 迭代
        Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10);
        stream3.forEach(System.out::println);

        // 生成
        Stream<Double> stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
        stream4.forEach(System.out::println);
    

2.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

filter(Predicate p)：接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
distinct()：筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素。
limit(long maxSize)：截断流，使其元素不超过给定数量。
skip(long 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。

2.映射

map(Function f)：接收一个函数作为参数，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。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToIntFunction f)：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的 LongStream。
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。

3.排序

sorted() ：产生一个新流，其中按自然顺序排序。
sorted(Comparator comp)：产生一个新流，其中按比较器顺序排序。

3.Stream的终止操作

终止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 。

1.查找与匹配

allMatch(Predicate p)：检查是否匹配所有元素。
anyMatch(Predicate p)：检查是否至少匹配一个元素。
noneMatch(Predicate p)：检查是否没有匹配所有元素。
findFirst()：返回第一个元素。
findAny()：返回当前流中的任意元素。
count()：返回流中元素总数。
max(Comparator c)：返回流中最大值。
min(Comparator c)：返回流中最小值。
forEach(Consumer c)：内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)。

2.归约（也叫聚合操作）

reduce(T iden, BinaryOperator b)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。
reduce(BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional。

3.收集结果

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。

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 List、Set、Map)。但是 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。

• toList：把流中元素收集到List。

  List< Employee > emps = list.stream().collect(Collectors.toList());

• toSet：把流中元素收集到Set。

  Set< Employee > emps = list.stream().collect(Collectors.toSet());

• toCollection：把流中元素收集到创建的集合。

  ArrayList< Employee > emps = list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));

• counting：计算流中元素的个数。

  long count = list.stream().collect(Collectors.counting());

• summingInt：对流中元素的整数属性求和。

  int total = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));

• averagingInt：计算流中元素Integer属性的平均值。

  double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary));

• summarizingInt：收集流中Integer属性的统计值。如：平均值。

  IntSummaryStatistics iss = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));

• joining：连接流中每个字符串。

  String str = list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());

• maxBy：根据比较器选择最大值。

  Optional< Emp > max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

• minBy：根据比较器选择最小值。

  Optional< Emp > min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));

• reducing：从一个作为累加器的初始值开始，利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值。

  int total = list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));

• collectingAndThen：包裹另一个收集器，对其结果转换函数。
  inthow= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));

• groupingBy：根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V。

  Map< Emp.Status, List< Emp>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));

• partitioningBy：根据true或false进行分区。

  Map< Boolean, List< Emp >> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

// Test

public class Trader 

    private String name;
    private String city;

    public String getName() 
        return name;
    

    public void setName(String name) 
        this.name = name;
    

    public String getCity() 
        return city;
    

    public void setCity(String city) 
        this.city = city;
    

    public Trader(String name, String city) 
        super();
        this.name = name;
        this.city = city;
    

    public Trader() 
        super();
    

    @Override
    public String toString() 
        return "Trader [name=" + name + ", city=" + city + "]";
    



public class Transaction 

    private Trader trader;
    private int year;
    private int value;

    public Transaction() 
    

    public Transaction(Trader trader, int year, int value) 
        this.trader = trader;
        this.year = year;
        this.value = value;
    

    public Trader getTrader() 
        return trader;
    

    public void setTrader(Trader trader) 
        this.trader = trader;
    

    public int getYear() 
        return year;
    

    public void setYear(int year) 
        this.year = year;
    

    public int getValue() 
        return value;
    

    public void setValue(int value) 
        this.value = value;
    

    @Override
    public String toString() 
        return "Transaction [trader=" + trader + ", year=" + year + ", value=" + value + "]";
    


public class TestTransaction 

    List<Transaction> transactions = null;

    @Before
    public void before() 
        Trader raoul = new Trader("Raoul", "Cambridge");
        Trader mario = new Trader("Mario", "Milan");
        Trader alan = new Trader("Alan", "Cambridge");
        Trader brian = new Trader("Brian", "Cambridge");

        transactions = Arrays.asList(
                new Transaction(brian, 2011, 300),
                new Transaction(raoul, 2012, 1000),
                new Transaction(raoul, 2011, 400),
                new Transaction(mario, 2012, 710),
                new Transaction(mario, 2012, 700),
                new Transaction(alan, 2012, 950)
        );
    

    /**
     * 1. 找出2011年发生的所有交易， 并按交易额排序（从低到高）
     */
    @Test
    public void test1() 
        transactions.stream()
                    .filter((t) -> t.getYear() == 2011)
                    .sorted((t1, t2) -> Integer.compare(t1.getValue(), t2.getValue()))
                    .forEach(System.out::println);
    

    /**
     * 2. 交易员都在哪些不同的城市工作过？
     */
    @Test
    public void test2() 
        transactions.stream()
                    .map((t) -> t.getTrader().getCity())
                    .distinct()
                    .forEach(System.out::println);
    

    /**
     * 3. 查找所有来自剑桥的交易员，并按姓名排序
     */
    @Test
    public void test3() 
        transactions.stream()
                    .filter((t) -> t.getTrader().getCity().equals("Cambridge"))
                    .sorted((t1, t2) -> t1.getTrader().getName().compareTo(t2.getTrader().getName()))
                    .forEach(System.out::println);
    

    /**
     * 4. 返回所有交易员的姓名字符串，按字母顺序排序
     */
    @Test
    public void test4() 
        transactions.stream()
                    .map((t) -> t.getTrader().getName())
                    .sorted()
                    .forEach(System.out::println);

        System.out.println("--------------------------");

        String reduce = transactions.stream()
                    .map((t) -> t.getTrader().getName())
                    .sorted()
                    .reduce("", String::concat);
        System.out.println(reduce);

        System.out.println("--------------------------");

        transactions.stream()
                    .map((t) -> t.getTrader().getName())
                    .flatMap(TestTransaction::filterCharacter)
                    .sorted((t1, t2) -> t1.compareToIgnoreCase(t2))
                    .forEach(System.out::println);
    

    public static Stream<String> filterCharacter(String str)
        List<String> list = new ArrayList<>();
        for (Character ch : str.toCharArray()) 
            list.add(ch.toString());
        
        return list.stream();
    

    /**
     * 5. 有没有交易员是在米兰工作的？
     */
    @Test
    public void test5() 
        boolean b = transactions.stream()
                    .anyMatch((t) -> t.getTrader().getCity().equals("Milan"));
        System.out.println(b);
    

    /**
     * 6. 打印生活在剑桥的交易员的所有交易额
     */
    @Test
    public void test6() 
        Optional<Integer> optional = transactions.stream()
                    .filter((t) -> t.getTrader().getCity().equals("Cambridge"))
                    .map((t) -> t.getValue())
                    .reduce(Integer::sum);
        System.out.println(optional.get());
    

    /**
     * 7. 所有交易中，最高的交易额是多少
     */
    @Test
    public void test7() 
        Optional<Integer> max = transactions.stream()
                    .map((t) -> t.getValue())
                    .max(Integer::compareTo);
        System.out.println(max.get());
    

    /**
     * 8. 找到交易额最小的交易
     */
    @Test
    public void test8() 
        Optional<Transaction> min = transactions.stream()
                    .min((t1, t2) -> Integer.compare(t1.getValue(), t2.getValue()));
        System.out.println(min.get());
    

将聚合的结果收集到Map中，可以使用Collections.toMap()方法，有2个参数，分别用来生产map的key和value。（java.util.stream.Collectors）如果有多个元素拥有相同的key，则会抛出一个IllegalStateException异常。

    @Test
    public void test1() 
        Map<Integer, String> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.toMap(Employee::getId, Employee::getName));
        for(Integer i : map.keySet()) 
            System.out.println(map.get(i));
        
    

    @Test
    public void test2() 
        Map<Integer, Employee> map = emps.stream()
            .collect(Collectors.toMap(Employee::getId, Function.identity()));
        for(Integer i : map.keySet()) 
            System.out.println(map.get(i));
        
    

对于toMap方法的每种形式，都有一个对应的toConcurrentMap方法，用来产生一个并发的Stream。在并行收集的过程中，应当只使用一个并发的map。一个共享的map要比合并的map效率更高。当然，使用共享的map无法得到有序的结果。

4.原始信息流

对于Stream< Integer >、Stream< Long >、Stream< Double >这样的流，不过将每个数包装成相应的对象显然是一个低效的做法，Stream API提供了IntStream、LongStream、DoubleStream等类型，专门用来存储原始类型值。

        IntStream intStream = IntStream.of(1,2,3,4,5,6);
        DoubleStream doubleStream = DoubleStream.of(1f,2f,3f,4f);
        LongStream longStream = LongStream.of(1l,2l,3l,4l,5l,6l);
        Arrays.stream(value, from, to);

IntStream和LongStream有静态方法range()和rangeClosed()，用来产生一个范围内的整数。range(0， 100)和rangeClosed(0， 100)，前者不包括上限，后者包括上限。

将对象刘转化为原始类型流，通过mapToLong、mapToInt、mapToDouble方法。

Stream<String> words = ...;
IntStream intStream = words.mapToInt(String::length);

将原始类型流转化为对象流，通过boxed方法。

Stream<Integer> stream = IntStream.range(0, 100).boxed();

注意：Random类现在提供了ints、longs、doubles这些方法，用来返回包含随机数的原始类型流。

5.Optional< T >类

Optional< T > 类(java.util.Optional) 是一个容器类，Optional< T >对象或者是对一个T类型对象的封装，或者表示不是任何对象。它比一般指向T类型的引用更安全，因为它不会返回null，可以避免空指针异常。

它的实现代码很少，只有350行，下面就对一些常用方法进行介绍：

// 只有2个成员变量
private static final Optional< ? > EMPTY = new Optional<>();
private final T value;

• Optional.of(T t)：创建一个 Optional 实例。

    public static <T> Optional<T> of(T value) 
        return new Optional<>(value);
    

• Optional.empty()：创建一个空的 Optional 实例。

    public static<T> Optional<T> empty() 
        @SuppressWarnings("unchecked")
        Optional<T> t = (Optional<T>) EMPTY;
        return t;
    

• Optional.ofNullable(T t)：若 t 不为 null，创建 Optional 实例，否则创建空实例。

    public static <T> Optional<T> ofNullable(T value) 
        return value == null ? empty() : of(value);
    

• get()：如果对象存在，会返回该对象，否则会抛出一个NoSuchElementException异常。

    public T get() 
        if (value == null) 
            throw new NoSuchElementException("No value present");
        
        return value;
    

• isPresent()：判断是否包含值。

    public boolean isPresent() 
        return value != null;
    

• orElse(T t)：如果调用对象包含值，返回该值，否则返回t。

    public T orElse(T other) 
        return value != null ? value : other;
    

• orElseGet(Supplier s)：如果调用对象包含值，返回该值，否则返回 s 获取的值。

    public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) 
        return value != null ? value : other.get();
    `

• map(Function f)：如果有值对其处理，并返回处理后的Optional，否则返回 Optional.empty()。

    public<U> Optional<U> map(Function<? super T, ? extends U> mapper) 
        Objects.requireNonNull(mapper);
        if (!isPresent())
            return empty();
        else 
            return Optional.ofNullable(mapper.apply(value));
        
    

• flatMap(Function mapper)：与 map 类似，要求返回值必须是Optional。

    public<U> Optional<U> flatMap(Function<? super T, Optional<U>> mapper) 
        Objects.requireNonNull(mapper);
        if (!isPresent())
            return empty();
        else 
            return Objects.requireNonNull(mapper.apply(value));
        
    

使用Optional可以避免空指针异常，高效的使用Optional的关键在于，使用一个或者接受正确值、或者返回另一个替代值的方法。以前使用 !=null判断， 现在使用Optional.isPresent()判断。

    @Test
    public void test2() 
        Optional<Employee> optional = Optional.empty();
        if (optional.isPresent()) 
            System.out.println(optional.get());
         else 
            System.out.println("optional is null");
        
    

    // 如果optional中没有该值，就返回一个默认值。
    @Test
    public void test3() 
        Optional<Employee> optional = Optional.empty();
        Employee employee = optional.orElse(new Employee());
        System.out.println(employee);
    

6.并行流

并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。默认情况下，流操作会创建一个串行流。Collection.parallelStream()可以创建一个并行流，parallel()方法可以将任意的串行流转换为一个并行流。

Stream< String > parallelWords = Stream.of(words).parallel();

记住，流不会收集它自己的数据，这些数据总是存在与另一个集合之中。如果你想要修改原有的集合，吗、、那么就无法定义流操作的输出。

        // ok
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> stream = list.stream();
        list.add("hello");
        long count = stream.distinct().count();

        // error
        List<String> list2 = new ArrayList<>();
        Stream<String> stream2 = list2.stream();
        stream2.forEach(s -> 
            if (s.length() < 12) 
                list2.remove(s);
            
        );

关于并行的操作，还在学习中，不是很了解…