![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/010ff990fdbf4e5ab80da5958db0a133~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) 先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下： 1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。 2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。 3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。 4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的`Stream`，配合同版本出现的 `Lambda` ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。 **那么什么是`Stream`？** `Stream`将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助`Stream API`对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。 `Stream`可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种： 1. 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。 2. 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。另外，`Stream`有几个特性： 1. stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。 2. stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。 3. stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。 `Stream`可以通过集合数组创建。 1、通过 `java.util.Collection.stream()` 方法用集合创建流 ```java List list = Arrays.asList("a", "b", "c"); // 创建一个顺序流 Stream stream = list.stream(); // 创建一个并行流 Stream parallelStream = list.parallelStream(); ``` 2、使用`java.util.Arrays.stream(T[] array)`方法用数组创建流 ```java int[] array={1,3,5,6,8}; IntStream stream = Arrays.stream(array); ``` 3、使用`Stream`的静态方法：`of()、iterate()、generate()` ```java Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6); Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4); stream2.forEach(System.out::println); Stream stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3); stream3.forEach(System.out::println); ``` 输出结果： > 0 3 6 9 > 0.6796156909271994 > 0.1914314208854283 > 0.8116932592396652 **`stream`和`parallelStream`的简单区分：** `stream`是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而`parallelStream`是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处： ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1ce9e9e9314a4b3eb5877707021a1b5d~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) 如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过`parallel()`把顺序流转换成并行流： ```java Optional findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst(); ``` 在使用stream之前，先理解一个概念：`Optional` 。 > `Optional`类是一个可以为`null`的容器对象。如果值存在则`isPresent()`方法会返回`true`，调用`get()`方法会返回该对象。 > 更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类 ## **案例使用的员工类** 这是后面案例中使用的员工类： ```java List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York")); @Data class Person { private String name; // 姓名 private int salary; // 薪资 private int age; // 年龄 private String sex; //性别 private String area; // 地区 // 构造方法 public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) { this.name = name; this.salary = salary; this.age = age; this.sex = sex; this.area = area; } } ``` ## **3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）** `Stream`也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是`Stream`中的元素是以`Optional`类型存在的。`Stream`的遍历、匹配非常简单。 ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/76294907202e42ff963f540ec1e9c7dd~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1); // 遍历输出符合条件的元素 list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println); // 匹配第一个 Optional findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst(); // 匹配任意（适用于并行流） Optional findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny(); // 是否包含符合特定条件的元素 boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6); System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get()); System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get()); System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch); } } ``` ## **3.2 筛选（filter）** 筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。 ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1b6d062d851e4a389eefc45fc2c97c5a~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) **案例一：筛选出`Integer`集合中大于7的元素，并打印出来** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9); Stream stream = list.stream(); stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println); } } ``` 预期结果： > 8 9 **案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。** 形成新集合依赖`collect`（收集），后文有详细介绍。 ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York")); List fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList); } } ``` 运行结果： > 高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen] ## **3.3 聚合（max/min/count)** `max`、`min`、`count`这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。 ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/730b2572ffe3488292c476b6ddf3711b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) **案例一：获取`String`集合中最长的元素。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd"); Optional max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length)); System.out.println("最长的字符串：" + max.get()); } } ``` 输出结果： > 最长的字符串：weoujgsd **案例二：获取`Integer`集合中的最大值。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6); // 自然排序 Optional max = list.stream().max(Integer::compareTo); // 自定义排序 Optional max2 = list.stream().max(new Comparator() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1.compareTo(o2); } }); System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get()); System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get()); } } ``` 输出结果： > 自然排序的最大值：11 > 自定义排序的最大值：11 **案例三：获取员工工资最高的人。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York")); Optional max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary)); System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary()); } } ``` 输出结果： > 员工工资最大值：9500 **案例四：计算`Integer`集合中大于6的元素的个数。** ```java import java.util.Arrays; import java.util.List; public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9); long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count(); System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count); } } ``` 输出结果： > list中大于6的元素个数：4 ## **3.4 映射(map/flatMap)** 映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为`map`和`flatMap`： - `map`：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。 - `flatMap`：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。 ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b3b9418cb793407d85afdc2bdea5bc3b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/bcefd767849b41b6bb47940751720f49~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) **案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" }; List strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList()); List intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11); List intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList()); System.out.println("每个元素大写：" + strList); System.out.println("每个元素+3：" + intListNew); } } ``` 输出结果： > 每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR] > 每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14] **案例二：将员工的薪资全部增加1000。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York")); // 不改变原来员工集合的方式 List personListNew = personList.stream().map(person -> { Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null); personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000); return personNew; }).collect(Collectors.toList()); System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary()); System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary()); // 改变原来员工集合的方式 List personListNew2 = personList.stream().map(person -> { person.setSalary(person.getSalary() + 10000); return person; }).collect(Collectors.toList()); System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary()); System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary()); } } ``` 输出结果： > 一次改动前：Tom–>8900 > 一次改动后：Tom–>18900 > 二次改动前：Tom–>18900 > 二次改动后：Tom–>18900 **案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7"); List listNew = list.stream().flatMap(s -> { // 将每个元素转换成一个stream String[] split = s.split(","); Stream s2 = Arrays.stream(split); return s2; }).collect(Collectors.toList()); System.out.println("处理前的集合：" + list); System.out.println("处理后的集合：" + listNew); } } ``` 输出结果： > 处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5] > 处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5] ## **3.5 归约(reduce)** 归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。 ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/350de91f2ada4c9d952799379d0db743~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) **案例一：求`Integer`集合的元素之和、乘积和最大值。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4); // 求和方式1 Optional sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y); // 求和方式2 Optional sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum); // 求和方式3 Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum); // 求乘积 Optional product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y); // 求最大值方式1 Optional max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y); // 求最大值写法2 Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max); System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3); System.out.println("list求积：" + product.get()); System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2); } } ``` 输出结果： > list求和：29,29,29 > list求积：2112 > list求和：11,11 **案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York")); // 求工资之和方式1： Optional sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum); // 求工资之和方式2： Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), (sum1, sum2) -> sum1 + sum2); // 求工资之和方式3： Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum); // 求最高工资方式1： Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), Integer::max); // 求最高工资方式2： Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2); System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3); System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2); } } ``` 输出结果： > 工资之和：49300,49300,49300 > 最高工资：9500,9500 ## **3.6 收集(collect)** `collect`，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。 > `collect`主要依赖`java.util.stream.Collectors`类内置的静态方法。 ### **3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)** 因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。`toList`、`toSet`和`toMap`比较常用，另外还有`toCollection`、`toConcurrentMap`等复杂一些的用法。下面用一个案例演示`toList`、`toSet`和`toMap`： ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20); List listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList()); Set set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet()); List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York")); Map map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000) .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p)); System.out.println("toList:" + listNew); System.out.println("toSet:" + set); System.out.println("toMap:" + map); } } ``` 运行结果： > toList：[6, 4, 6, 6, 20] > toSet：[4, 20, 6] > toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335} ### **3.6.2 统计(count/averaging)** `Collectors`提供了一系列用于数据统计的静态方法： - 计数：`count` - 平均值：`averagingInt`、`averagingLong`、`averagingDouble` - 最值：`maxBy`、`minBy` - 求和：`summingInt`、`summingLong`、`summingDouble` - 统计以上所有：`summarizingInt`、`summarizingLong`、`summarizingDouble` **案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); // 求总数 Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting()); // 求平均工资 Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary)); // 求最高工资 Optional max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)); // 求工资之和 Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary)); // 一次性统计所有信息 DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary)); System.out.println("员工总数：" + count); System.out.println("员工平均工资：" + average); System.out.println("员工工资总和：" + sum); System.out.println("员工工资所有统计：" + collect); } } ``` 运行结果： > 员工总数：3 > 员工平均工资：7900.0 > 员工工资总和：23700 > 员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000} ### **3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)** - 分区：将`stream`按条件分为两个`Map`，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。 - 分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。 ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/322d162946b248879f21c775a35c2097~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) **案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington")); personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York")); personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York")); // 将员工按薪资是否高于8000分组 Map> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000)); // 将员工按性别分组 Map> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex)); // 将员工先按性别分组，再按地区分组 Map>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea))); System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part); System.out.println("员工按性别分组情况：" + group); System.out.println("员工按性别、地区：" + group2); } } ``` 输出结果： ``` 员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]} 员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]} 员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}} ``` ### **3.6.4 接合(joining)** `joining`可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。 ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(",")); System.out.println("所有员工的姓名：" + names); List list = Arrays.asList("A", "B", "C"); String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-")); System.out.println("拼接后的字符串：" + string); } } ``` 运行结果： > 所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily > 拼接后的字符串：A-B-C ### **3.6.5 归约(reducing)** `Collectors`类提供的`reducing`方法，相比于`stream`本身的`reduce`方法，增加了对自定义归约的支持。 ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York")); personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington")); // 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子） Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000))); System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum); // stream的reduce Optional sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum); System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get()); } } ``` 运行结果： > 员工扣税薪资总和：8700 > 员工薪资总和：23700 ## **3.7 排序(sorted)** sorted，中间操作。有两种排序： - sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口 - sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序 **案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序** ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { List personList = new ArrayList(); personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York")); personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington")); personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York")); personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York")); // 按工资升序排序（自然排序） List newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 按工资倒序排序 List newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed()) .map(Person::getName).collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄升序排序 List newList3 = personList.stream() .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄自定义排序（降序） List newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> { if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) { return p2.getAge() - p1.getAge(); } else { return p2.getSalary() - p1.getSalary(); } }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList()); System.out.println("按工资升序排序：" + newList); System.out.println("按工资降序排序：" + newList2); System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3); System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4); } } ``` 运行结果： > 按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa] > 按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily] > 先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa] > 先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily] ## **3.8 提取/组合** 流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。 ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6ee34b077a634d35ad31054cc2273491~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2a2a635e0b344232bdbc3831fcc5920d~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) ![图片](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/fd3f195f920b4334b4a18d69394cd4dc~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) { String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" }; String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" }; Stream stream1 = Stream.of(arr1); Stream stream2 = Stream.of(arr2); // concat:合并两个流 distinct：去重 List newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList()); // limit：限制从流中获得前n个数据 List collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList()); // skip：跳过前n个数据 List collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList()); System.out.println("流合并：" + newList); System.out.println("limit：" + collect); System.out.println("skip：" + collect2); } } ``` 运行结果： > 流合并：[a, b, c, d, e, f, g] > limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19] > skip：[3, 5, 7, 9, 11]