Java Stream学习笔记总结

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。

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。

Stream 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。

Stream 自己不会存储元素。

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。

一、创建Stream

1、通过集合创建

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

    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(){{
        add(1);
        add(2);
        add(3);
        add(4);
        add(5);
    }};

    Stream<Integer> stream1 =  list.stream();
    Stream<Integer> stream2 = list.parallelStream();

2、通过数组创建

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

    Integer[] arr1 = new Integer[]{1,2,3,4,5};
    Stream<Integer> stream3 = Arrays.stream(arr1);

重载形式，能够处理对应基本类型的数组

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

    int[] arr2 = new int[]{1,2,3,4,5};
    IntStream stream4 = Arrays.stream(arr2);
    
    double[] arr3 = new double[]{1.0,2.0,3.0,4.0,5.0};
    DoubleStream stream5 = Arrays.stream(arr3);

3、通过Stream的of()

可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个 流。它可以接收任意数量的参数。

public static Stream of(T... values) : 返回一个流

    Stream<String> stream6 = Stream.of("a","b","c");
    
    Stream<Integer> stream7 = Stream.of(1,2,3,4,5);

4、创建无限流

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

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

    Stream<Integer> stream8 = Stream.iterate(0, x -> x + 2); // 无限流
    stream8.limit(10).forEach(System.out::println);

二、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”。

首先准备测试数据

public class Employee {
    private String name;
    private int age;
    private double salary;

    public Employee() {
    }
    public Employee(String name, int age, double salary) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.salary = salary;
    }

    public List<Employee> getEmployees(){
        return List.of(
                new Employee("张三", 18, 9999.99),
                new Employee("李四", 38, 5555.99),
                new Employee("王五", 50, 6666.66),
                new Employee("赵六", 16, 3333.33),
                new Employee("田七", 8, 7777.77)
        );
    }

    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;
    }
// 重写equals和hashCode方法
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Employee employee = (Employee) o;
        return age == employee.age && Double.compare(salary, employee.salary) == 0 && Objects.equals(name, employee.name);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, age, salary);
    }
    
    
    @Override
    public String toString() {
        return "Employee{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", salary=" + salary +
                '}';
    }
}

1、筛选与切片

方法	描述
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
filter(Predicate p)	接收 Lambda ， 从流中排除某些元素
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

测试

筛选出薪水大于6000的员工

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        Stream<Employee> stream = employees.stream();
        // 筛选出薪水大于6000的员工
        stream.filter(e -> e.getSalary() > 6000).forEach(System.out::println);

Employee{name='张三', age=18, salary=9999.99}
Employee{name='王五', age=50, salary=6666.66}
Employee{name='田七', age=8, salary=7777.77}

查看前两个

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        Stream<Employee> stream = employees.stream();
        stream.limit(2).forEach(System.out::println);

跳过前3个，查看后面的

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        Stream<Employee> stream = employees.stream();
        stream.skip(3).forEach(System.out::println);

Employee{name='赵六', age=16, salary=3333.33}
Employee{name='田七', age=8, salary=7777.77}

去除重复的元素

需要重写equals和hashCode方法

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Employee employee = (Employee) o;
        return age == employee.age && Double.compare(salary, employee.salary) == 0 && Objects.equals(name, employee.name);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, age, salary);
    }

        List<Employee> employees = new ArrayList<>();
        employees.add(new Employee("田七", 8, 7777.77));
        employees.add(new Employee("田七", 8, 7777.77));
        employees.add(new Employee("田七", 8, 7777.77));
        Stream<Employee> stream = employees.stream();

        stream.distinct().forEach(System.out::println);

Employee{name='田七', age=8, salary=7777.77}

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

获取姓名长度大于等于3的员工的姓名

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
// map 后得到的是姓名的List
        employees.stream().map(Employee:: getName).filter(name -> name.length() >= 3).forEach(System.out::println);

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)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

获取按年龄升序排序的员工的年龄

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
// 获取年龄再排序
        employees.stream().map(Employee::getAge).sorted().forEach(System.out::println);

获取按年龄升序排序的员工的信息

重写比较规则

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        // 按年龄升序输出员工信息
        employees.stream().sorted((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())).forEach(System.out::println);

其中Integer.compare方法如下

    public static int compare(int x, int y) {
        return (x < y) ? -1 : ((x == y) ? 0 : 1);
    }

按薪水排序

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        employees.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).forEach(System.out::println);

Employee{name='赵六', age=16, salary=3333.33}
Employee{name='李四', age=38, salary=5555.99}
Employee{name='王二五', age=50, salary=6666.66}
Employee{name='田七', age=8, salary=7777.77}
Employee{name='张三三', age=18, salary=9999.99}

按姓名排序

String.CASE_INSENSITIVE_ORDER 字符串不区分大小写

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        employees.stream().sorted((e1, e2) -> String.CASE_INSENSITIVE_ORDER.compare(e1.getName(), e2.getName())).forEach(System.out::println);

Employee{name='Alice', age=8, salary=7777.77}
Employee{name='Bob', age=16, salary=3333.33}
Employee{name='peter', age=18, salary=9999.99}
Employee{name='sam', age=38, salary=5555.99}
Employee{name='white', age=50, salary=6666.66}

三、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。

1、匹配与查找

方法	描述
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，需要实现Comparator接口
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)

检查所有的员工是否都年满18岁

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        boolean flag = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() >= 18);
        System.out.println(flag);

检查是否至少有员工大于50岁

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        boolean flag = employees.stream().anyMatch(e -> e.getAge() >= 50);
        System.out.println(flag);

判断是否所有的员工年龄都大于18岁

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        // 使用noneMatch
        boolean flag = employees.stream().noneMatch(e -> e.getAge() <= 18); // 作用是判断是否所有的员工年龄都大于18岁

计算员工总数

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        long count = employees.stream().count();
        System.out.println(count);

求最多薪水的员工

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        System.out.println(employees.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));

2、归约

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

求1-10的和

使用方法引用更方便简洁

        List<Integer> nums= Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        // lambda表达式写法
        System.out.println(nums.stream().reduce(0, (x1, x2) -> x1 + x2));
        // 方法调用
        System.out.println(nums.stream().reduce(0, (x1, x2) -> Integer.sum(x1, x2)));
        // 方法引用
        System.out.println(nums.stream().reduce(0, Integer::sum));

求所有员工的薪水总和

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        System.out.println(employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum));

Optional[33333.740000000005] 得到的是一个Optional

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        System.out.println(employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum).get()); // 调用get方法就可以得到总薪水

3、收集

方法	描述
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的操作(如收集到 List、Set、 Map)。 另外， 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：

查找薪水大于6000的员工，将结果返回为一个List

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        List<Employee> collect = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).toList();
        collect.forEach(System.out::println);

Employee{name='peter', age=18, salary=9999.99}
Employee{name='white', age=50, salary=6666.66}
Employee{name='Alice', age=28, salary=7777.77}

根据年龄升序排序，返回List

        List<Employee> employees = new Employee().getEmployees();
        List<Employee> list1 = employees.stream().sorted((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())).toList();
        list1.forEach(System.out::println);