一.什是Stream API
- Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda 表达式；另外一个则是Stream API。
- Stream API ( java.util.stream)把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
- Stream 是Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用SQL 执行的数据库查询。也可以使用Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
Stream 是计算的工具，集合是存储数据的工具
二.为什么要使用Stream API
- 实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
- Stream 和Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向CPU，通过CPU 实现计算。
三.Stream API操作的步骤（执行流程）
3.1 创建Stream
- 创建一个数据源（集合，数组等），获取一个流。
3.2一系列的中间操作
- 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
3.3 终结操作
- 一旦执行终结操作，就立即执行中间操作链，并产生结果。之后不会再被使用。
注意：①Stream 自己不会存储元素。 ②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返e回一个持有结果的新Stream。 ③Stream 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
四.Stream 的实例化（创建Stream）
四种方式：通过集合；通过数组；通过Stream的of()；创建无限流；
4.1 EmployeeDAata类
package test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 提供用于测试的数据
*/
public class EmployeeData {
public static List<Employee> getEmployees(){
List<Employee> list = new ArrayList<>();
list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
return list;
}
}
4.2 Employee类
package test;
public class Employee {
private int id;
private String name;
private int age;
private double salary;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public double getSalary() {
return salary;
}
public void setSalary(double salary) {
this.salary = salary;
}
public Employee() {
System.out.println("Employee().....");
}
public Employee(int id) {
this.id = id;
System.out.println("Employee(int id).....");
}
public Employee(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
public Employee(int id, String name, int age, double salary) {
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
this.salary = salary;
}
@Override
public String toString() {
return "Employee{" + "id=" + id + ", name='" + name + ''' + ", age=" + age + ", salary=" + salary + '}';
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o)
return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass())
return false;
Employee employee = (Employee) o;
if (id != employee.id)
return false;
if (age != employee.age)
return false;
if (Double.compare(employee.salary, salary) != 0)
return false;
return name != null ? name.equals(employee.name) : employee.name == null;
}
@Override
public int hashCode() {
int result;
long temp;
result = id;
result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
result = 31 * result + age;
temp = Double.doubleToLongBits(salary);
result = 31 * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
return result;
}
}
4.3 StreamAPITest
package test;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;
/**
* @author啦啦啦
* @create
*/
public class StreamAPITest {
@Test
public void test1(){
//方式一：通过集合创建
List<Employee> employees =EmployeeData.getEmployees();
// default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
Stream<Employee> stream = employees.stream();
// default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
}
@Test
public void test2(){
//方式二：通过数组
int[] arr =new int[]{1,2,3,4,5,6};
//调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
IntStream stream = Arrays.stream(arr);
Employee e1 = new Employee(1001,"Hom");
Employee e2 = new Employee(1002,"Nut");
Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);
}
@Test
public void test3(){
//创建 Stream方式三：通过Stream的of()
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
}
//创建 Stream方式四：创建无限流
@Test
public void test4(){
// 迭代
// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
//遍历前10个偶数
Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}
}
五.Stream 的中间操作
5.1 筛选与切片
| 方法 | 描述 | |
|---|---|---|
| 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 | limit(long maxSize) |
| 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 |
import github2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 测试Stream的中间操作
*/
public class StreamAPITest2 {
//1-筛选与切片
@Test
public void test(){
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
Stream<Employee> stream = list.stream();
//练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
System.out.println("+++++++++++++++++++++++");
// limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("+++++++++++++++++++++++");
// skip(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
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
System.out.println("+++++++++++++++++++++++");
// distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
list.add(new Employee(1013,"李飞",42,8500));
list.add(new Employee(1013,"李飞",41,8200));
list.add(new Employee(1013,"李飞",28,6000));
list.add(new Employee(1013,"李飞",39,7800));
list.add(new Employee(1013,"李飞",40,8000));
// System.out.println(list);
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
}
5.2 映射
| 方法 | 描述 | ||
|---|---|---|---|
| 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 |
import github2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 测试Stream的中间操作
*/
public class StreamAPITest2 {
//2-映射
@Test
public void test2(){
// map(Function f)——接收一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，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。
List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
// 练习1：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//练习2：
Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest2::fromStringToStream);
streamStream.forEach(s ->{
s.forEach(System.out::println);
});
System.out.println("++++++++++++++++++++++");
// 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。
Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest2::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
}
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){//aa
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for(Character c : str.toCharArray()){
list.add(c);
}
return list.stream();
}
@Test
public void test3(){
ArrayList list1 = new ArrayList();
list1.add(25);
list1.add(33);
list1.add(14);
ArrayList list2 = new ArrayList();
list2.add(51);
list2.add(23);
list2.add(61);
// list1.add(list2);
list1.addAll(list2);
System.out.println(list1);
}
}
5.3 排序
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| sorted() | 产生一个新流，其中按自然顺序排序 |
| sorted(Comparator com) | sorted(Comparator com) |
import github2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 测试Stream的中间操作
*/
public class StreamAPITest2 {
//3-排序
@Test
public void test4(){
// sorted()——自然排序
List<Integer> list = Arrays.asList(25,45,36,12,85,64,72,-95,4);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//抛异常，原因:Employee没有实现Comparable接口
// List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
// sorted(Comparator com)——定制排序
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {
int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
if(ageValue != 0){
return ageValue;
}else{
return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
}
}).forEach(System.out::println);
}
}
六.Stream 的终止操作
- 终端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 。
- 流进行了终止操作后，不能再次使用。
6.1 匹配与查找
package test;
import org.junit.Test;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Stream;
public class StreamAPITest3 {
//1-匹配与查找
@Test
public void test(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
// 练习：是否所有的员工的年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 23);
System.out.println(allMatch);
// anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
// 练习：是否存在员工的工资大于 10000
boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 9000);
System.out.println(anyMatch);
// noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
// 练习：是否存在员工姓“马”
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("马"));
System.out.println(noneMatch);
// findFirst——返回第一个元素
Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
System.out.println(employee);
// findAny——返回当前流中的任意元素
Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
System.out.println(employee1);
}
@Test
public void test2(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// count——返回流中元素的总个数
long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 4500).count();
System.out.println(count);
// max(Comparator c)——返回流中最大值
// 练习：返回最高的工资：
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
System.out.println(maxSalary);
// min(Comparator c)——返回流中最小值
// 练习：返回最低工资的员工
Optional<Employee> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(employee);
System.out.println();
// forEach(Consumer c)——内部迭代
employees.stream().forEach(System.out::println);
//使用集合的遍历操作
employees.forEach(System.out::println);
}
}
6.2 归约
import github2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Stream;
public class StreamAPITest3 {
//2-归约
@Test
public void test3(){
// reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
// 练习1：计算1-10的自然数的和
List<Integer> list = Arrays.asList(72,25,32,34,43,56,81,15,29,71);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
// reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
// 练习2：计算公司所有员工工资的总和
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
// Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
System.out.println(sumMoney.get());
}
}
6.3 收集
Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到List、Set、Map)。
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表：
import github2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class StreamAPITest3 {
//3-收集
@Test
public void test4() {
// 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
// 练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
employeeList.forEach(System.out::println);
System.out.println("++++++++++++++++++");
Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
employeeSet.forEach(System.out::println);
}
}
