让Java8的Stream更简单

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小知识,大挑战!本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。

相信有很多刚刚入坑程序员的小伙伴被一些代码搞的很头疼,这些代码让我们既感觉到很熟悉,又很陌生的感觉。我们很多刚入行的朋友更习惯于使用for循环或是迭代器去解决一些遍历的问题,但公司里很多老油子喜欢使用Java8新特性Stream流去做,这样可以用更短的代码实现需求,但是对于不熟悉的新手来说,可读性差一些。

1. 为什么有经验的老手更倾向于使用Stream

  • 性能优势,(大数据量)相较于迭代器,速度更快
  • 支持串行与并行处理,并行处理更能充分利用CPU的资源
  • Stream 是一种计算数据的流,它本身不会存储数据
  • 支持函数式编程
  • 代码优雅,让代码更高效,干净,简洁

2. Stream 的使用方式

三步操作:

  • 创建Stream
  • 中间操作
  • 终止操作

3. Stream 的创建

Stream 的 创建都会依赖于数据源,通常是容器或者数组 Stream 流的创建大致分为4中,最为常用的就是通过集合创建

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;

public class CreateStreamDemo {

    public static void main(String[] args) {
        // 1 通过集合创建Stream也是用的最多的一种形式
        List<String> strList = new ArrayList<>();
        strList.add("a");
        strList.add("b");
        strList.add("c");
        // 创建串行操作流
        Stream<String> stream = strList.stream();
        // 创建并行操作流
        Stream<String> parallelStream = strList.parallelStream();
        // 2 通过数组创建Stream
        int[] arr = new int[]{1,2,3};
        IntStream intStream = Arrays.stream(arr);
        // 3 通过Stream.of
        Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1,2,3);
        Stream<String> stringStream = Stream.of("a","b","c");
        // 4 无限流
        // 每隔五个数取一个
        Stream.iterate(0, t -> t + 5).forEach(System.out::println); // 迭代
        Stream.generate(Math::random).forEach(System.out::println); // 生成
    }
}

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4. Stream 中间操作

Stream 中间操作,我们最为常用的就是过滤,去重,排序 本章包含我们开发最常用的对对象的去重,和更据对象中的对个属性组合排序

import com.zhj.java8.bean.Student;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.TreeSet;
import java.util.stream.Stream;

import static java.util.stream.Collectors.collectingAndThen;
import static java.util.stream.Collectors.toCollection;


public class MiddleStreamDemo {

    public static void main(String[] args) {

        List<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,"小华",23,1));
        students.add(new Student(1,"小华",23,2));
        students.add(new Student(2,"小米",20,2));
        students.add(new Student(3,"小果",30,3));
        students.add(new Student(4,"小维",18,2));

        // 过滤
        students.stream().filter(stu -> stu.getAge() > 20).forEach(System.out::println);

        // 去重
        // 对对象去重是根据引用去重,内容重复并不会去重,除非重写equals和hashCode方法
        System.out.println("----------去重----------");
        System.out.println("去重1----------");
        students.stream().distinct().forEach(System.out::println);
        // 对集合中对象某些属性去重,不重写equals和hashCode方法,只能借助其他数据结构来辅助去重
        // 单个属性可以stu -> stu.getId()
        // 多个属性可以stu -> stu.getId() + ";" + stu.getName()
        System.out.println("去重2----------");
        ArrayList<Student> distinctList = students.stream().collect(
                collectingAndThen(toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(stu -> stu.getId() + ";" + stu.getName()))), ArrayList::new)
        );
        distinctList.stream().forEach(System.out::println);

        // 排序 支持定义排序方式
        // sorted 默认使用 自然序排序, 其中的元素必须实现Comparable 接口
        System.out.println("----------排序----------");
        System.out.println("排序1----------");
        students.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        // sorted(Comparator<? super T> comparator) :我们可以使用lambada 来创建一个Comparator 实例。可以按照升序或着降序来排序元素。
        System.out.println("排序2----------");
        students.stream()
                .sorted(Comparator.comparing(Student::getAge,Comparator.reverseOrder())) // ,Comparator.reverseOrder() 逆序
                .forEach(System.out::println);
        // 创建比较器,通过对比较器内容的定义实现对多个属性进行排序,类似sql中连续的orderBy
        System.out.println("排序3----------");
        students.stream().sorted(
                (s1,s2) -> {
                    if (s1.getAge() == s2.getAge()) {
                        return s1.getSex().compareTo(s2.getSex());
                    } else {
                        return -s1.getAge().compareTo(s2.getAge());
                    }
                }
        ).forEach(System.out::println);
        System.out.println("排序4----------");
        Comparator<Student> studentComparator = (s1,s2) -> {
            Integer age1 = s1.getAge();
            Integer age2 = s2.getAge();
            if (age1 != age2) return age1 - age2;
            Integer sex1 = s1.getSex();
            Integer sex2 = s2.getSex();
            if (sex1 != sex2) return sex2 - sex1;
            return 0;
        };
        students.stream().sorted(studentComparator).forEach(System.out::println);

        // 截取 截取前三个元素
        System.out.println("----------截取----------");
        students.stream().limit(3).forEach(System.out::println);

        // 跳过 跳过前3个元素
        System.out.println("----------跳过----------");
        students.stream().skip(3).forEach(System.out::println);

        // 映射
        System.out.println("----------映射----------");
        System.out.println("映射Map----------");
        // map接收Lambda,将元素转换其他形式,或者是提取信息,并将其映射成一个新的元素
        Stream<Stream<Student>> streamStream1 = students.stream().map(str -> filterStudent(str));
        streamStream1.forEach(sm -> sm.forEach(System.out::println));
        System.out.println("映射flatMap----------");
        // map接收Lambda,将流中的每一个元素转换成另一个流,然后把所有流连成一个流 扁平化映射
        Stream<Student> studentStream2 = students.stream().flatMap(str -> filterStudent(str));
        studentStream2.forEach(System.out::println);
        
        // 消费
        System.out.println("----------消费----------");
        students.stream().peek(stu -> stu.setAge(100)).forEach(System.out::println);
    }

    public static Stream<Student> filterStudent(Student student) {
        student = new Student();
        return Stream.of(student);
    }
}

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Student

public class Student implements Comparable<Student> {

    private Integer id;
    private String name;
    private Integer age;
    private Integer sex;

    public Student() {
    }

    public Student(Integer id, String name, Integer age, Integer sex) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.sex = sex;
    }

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

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

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public Integer getSex() {
        return sex;
    }

    public void setSex(Integer sex) {
        this.sex = sex;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Student{" +
                "id='" + id + '\'' +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", age='" + age + '\'' +
                ", sex=" + sex +
                '}';
    }

    @Override
    public int compareTo(Student o) {
        return this.getAge() - o.getAge();
    }
}
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5. Stream 终止操作

Stream 的终止操作,最常用的就是讲处理过的数据收集到新的容器中,同时可以实现向Sql聚合函数,分组的一些效果

package com.zhj.java8.stream;

import com.zhj.java8.bean.Student;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class TerminationStreamDemo {

    public static void main(String[] args) {
        List<Student> students = new ArrayList<>();
        students.add(new Student(1,"小华",23,1));
        students.add(new Student(2,"小米",20,2));
        students.add(new Student(3,"小果",30,3));
        students.add(new Student(4,"小维",18,2));
        students.add(new Student(5,"小华",23,2));
        System.out.println("--------------------匹配聚合操作--------------------");
        // allMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都符合该断言时才返回true,否则返回false
        boolean allMatch = students.stream().allMatch(stu -> stu.getAge() > 10);
        System.out.println("全部符合大于10岁条件:" + allMatch);
        // noneMatch:接收一个 Predicate 函数,当流中每个元素都不符合该断言时才返回true,否则返回false
        boolean noneMatch = students.stream().noneMatch(stu -> stu.getAge() > 10);
        System.out.println("全部不符合大于10岁条件:" + noneMatch);
        // anyMatch:接收一个 Predicate 函数,只要流中有一个元素满足该断言则返回true,否则返回false
        boolean anyMatch = students.stream().anyMatch(stu -> stu.getAge() > 20);
        System.out.println("含有任意符合大于20岁条件:" + anyMatch);

        // findFirst:返回流中第一个元素
        Student findFirst = students.stream().findFirst().get();
        System.out.println("第一个学生:" + findFirst);
        // findAny:返回流中的任意元素
        Student findAny = students.stream().findAny().get();
        System.out.println("任意一个学生:" + findAny);

        //  count:返回流中元素的总个数
        long count = students.stream().count();
        System.out.println("学生总数:" + count);
        // max:返回流中元素最大值
        Student max = students.stream().max(Student::compareTo).get();
        System.out.println("年龄最大学生:" + max);
        // max:返回流中元素最大值
        Student min = students.stream().min(Student::compareTo).get();
        System.out.println("年龄最小学生:" + min);

        System.out.println("--------------------规约操作--------------------");
        System.out.println("学生年龄总和:" + students.stream().map(Student::getAge).reduce(Integer::sum));
        System.out.println("学生年龄最大:" + students.stream().map(Student::getAge).reduce(Integer::max));

        System.out.println("--------------------收集操作--------------------");
        List<Student> list = students.stream().collect(Collectors.toList());
        Set<Student> set = students.stream().collect(Collectors.toSet());
        Map<Integer, String> map = students.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getId, Student::getName));
        String joinName = students.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")"));
        // 总数
        students.stream().collect(Collectors.counting());
        // 最大年龄
        students.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get();
        // 年龄和
        students.stream().collect(Collectors.summingInt(Student::getAge));
        // 平均年龄
        students.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge));
        
        // 信息合集
        DoubleSummaryStatistics statistics = students.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Student::getAge));
        System.out.println("count:" + statistics.getCount() + ",max:" + statistics.getMax() + ",sum:" + statistics.getSum() + ",average:" + statistics.getAverage());
        
        // 分组
        Map<Integer, List<Student>> collect = students.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex));
        System.out.println(collect);
        //多重分组,先根据性别分再根据年龄分
        Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> typeAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));
        
        //分区
        //分成两部分,一部分大于20岁,一部分小于等于20岁
        Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 20));
        
        //规约
        Integer allAge = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get();
        System.out.println(allAge);
    }
}
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6. Stream 特性

  • 中间操作惰性执行

    多个中间操作的话,不会多次循环,多个转换操作只会在终止操作的时候融合起来,一次循环完成

  • 内部迭代

  • 找到符合条件的数据后边的迭代不会进行

  • 流的末端操作只有一次

    异常:stream has already been operated upon or closed

    意思是流已经被关闭了,这是因为当我们使用末端操作之后,流就被关闭了,无法再次被调用,如果我们想重复调用,只能重新打开一个新的流。

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后端
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