Java架构谁还不会的Java 8 Stream操作

2023年 8月 13日 66.1k 0

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先贴上几个案例,水平高超的同学可以挑战一下:

  • 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。
  • 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
  • 将员工按薪资从高到低排序,同样薪资者年龄小者在前。
  • 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:

  • 中间操作,每次返回一个新的流,可以有多个。

  • 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:

  • 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。

  • 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。

  • 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

    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

    int[] array={1,3,5,6,8};
    IntStream stream = Arrays.stream(array);
    

    3、使用Stream的静态方法:of()、iterate()、generate()

    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

    streamparallelStream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

    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:

    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。

    接下来,大批代码向你袭来!我将用20个案例将Stream的使用整得明明白白,只要跟着敲一遍代码,就能很好地掌握。

    案例使用的员工类

    这是后面案例中使用的员工类:

    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"));
    
    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;
      }
      // 省略了get和set,请自行添加
    
    }
    

    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

    // import已省略,请自行添加,后面代码亦是
    
    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  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。

    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)

    maxmincount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

    案例一:获取 String集合中最长的元素。

    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。

    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。

    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。

    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mapflatMap

    • 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

    图片

    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。

    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。

    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。

    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

    案例一:求 Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

    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。

    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。toListtoSettoMap比较常用,另外还有toCollectiontoConcurrentMap等复杂一些的用法。下面用一个案例演示toListtoSettoMap

    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

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