Stream–集合流

简介

Stream是对集合操作的增强，流不是集合的元素，不是一种数据结构，不负责数据的存储。流更像是一个迭代器，可以单向的遍历集合中的每一个元素，并且不可循环。

为什么使用集合的流式编程

有些时候，对集合中元素进行操作时，需要使用其他操作的结果。在这个过程中，集合的流式编程会大大简化编程的代码量。将数据源中的数据读到一个流中，可以对这个流中的数据进行操作（删除，过滤。。。），每次处理的结果都是一个流对象，可以对这个流继续操作。

流式编程的步骤

获取数据源：将集合的数据读到一个流中；
中间操作：对流进行处理，得到的结果仍然是一个流对象；
终止操作：对流中的数据整合，关闭流对象。

注：中间操作和终止操作时，基本上的方法都是函数式接口，需要lamda表达式来达到简化代码的目得。

1、数据源的获取

将数据读到一个流中，对流进行的操作不会影响数据源的数据，筛选的只是流中的所剩数据

//集合
public static Stream<Integer> getDatasource(){
    
    
    List<Integer> list = new ArrayList<>();      
    Collections.addAll(list,1,2,3,4,5,6,7,8,9);        
    return list.stream();//同步流       
    //return list.parallelStream();//异步流
}

//包装类数组
public static Stream<Integer> getAraayDatasource(){
    
    
    Integer[] array = new Integer[]{
    
    1,2,3,4,5,6,7,8,9};
    Stream<Integer> stream = Arrays.stream(array);
    return stream;
}

//基本数据数组
public static IntStream getIntDatasource(){
    
    
    int[] array = new int[]{
    
    1,2,3,4,5,6,7,8,9};
    IntStream intStream = Arrays.stream(array);
    return intStream;
}

2、终止操作

通过最终操作提取出流中想要的数据，之后会销毁这个流。操作关闭的流会抛异常。

collect：将流中的数据收集起来，对这些数据进行处理。

public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();

    //[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    //Set<Integer> set = stream.collect(Collectors.toSet());
    
    //{2=3, 3=4, 4=5, 5=6, 6=7, 7=8, 8=9, 9=10, 10=11}
    //Map<Integer, Integer> map = stream.collect(Collectors.toMap(i -> i + 1, i -> i + 2));
    
    //[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    List<Integer> list = stream.collect(Collectors.toList());

    System.out.println(list);
}

reduce：将流中的数据按一定的规则聚和起来。方法中一个返回值两个参数的函数式接口

public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();
    Optional<Integer> integerOptional = stream.reduce((p1, p2) -> p1 + p2);
    Integer integer = integerOptional.get();
    System.out.println(integer);//45

}

count：统计流中的数据数量

public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();
    System.out.println(stream.count());
}

foreach：遍历流中的数据。方法中一个参数没有返回值的函数式接口

public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();
    stream.forEach(System.out::println);
}

max&min：按照指定的规则找出最大最小值

public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();
    Integer max = stream.max(Integer::compareTo).get();
    Integer min = stream.min(Integer::compareTo).get();
}

Matching：

allmatch：流中元素都匹配规则，返回true

anymstch：流中任意元素满足规则，返回true

nonematch：流中元素都不满足规则，返回true

public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();
    //System.out.println(stream.allMatch(integer -> integer > 5));//false
    //System.out.println(stream.anyMatch(integer -> integer > 5));//true
    System.out.println(stream.noneMatch(integer -> integer <0));//true
}

find

findfirst：返回流中的第一个元素；

firstany：返回流中的任意（一般为第一个）；多线程时不一定

public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();//并行流
    //System.out.println(stream.findFirst().get());//1
    System.out.println(stream.findAny().get());//6
}
---
public static void main(String[] args) {
    
    
    Stream<Integer> stream = Datasource.getDatasource();//串行流
    //System.out.println(stream.findFirst().get());//1
    System.out.println(stream.findAny().get());//1
}

IntStream的另外的终止操作

public static void main(String[] args) {
    
    
    IntStream intStream = Datasource.getIntDatasource();
    
    int asInt = intStream.max().getAsInt();//最大值
    int asInt1 = intStream.min().getAsInt();//最小值
    int sum = intStream.sum();//和
    long count = intStream.count();//元素个数
    double v = intStream.average().getAsDouble();//平均值
    
    IntSummaryStatistics summaryStatistics = intStream.summaryStatistics();//数据分析合集
    
    double average = summaryStatistics.getAverage();
    long count1 = summaryStatistics.getCount();
    int max = summaryStatistics.getMax();
    int min = summaryStatistics.getMin();
}

3、中间操作

对流处理可进行多次

filter：条件过滤，剔除不满足条件的元素

stream.filter(integer -> integer>5).forEach(System.out::println);

distinct：去除流中重复的元素。去重原则与HashSet一样，实体类需要重写hashcode()和equls

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

sorted：
1. [无参]排序实体类需实现Comparable接口；
2. [有参]自定义接口实现

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

limit & skip：

limit：限制，截取一定数量的数据

skip：跳过，掉过指定数量的数据

stream.distinct()
    .limit(5)
    .skip(2)
    .sorted()
    .forEach(System.out::println);

map & flatmap

map：提供规则，用新的数据替换流中的数据

flatmap：扁平化映射，将流中的容器中的数据直接读取到流中

 stream.map(integer -> "第"+integer+"个数据").forEach(System.out::println);
//第1个数据、第2个数据、第3个数据、第4个数据、第5个数据、第6个数据、第7个数据、第8个数据、第9个数据

public static void main(String[] args) {
    
    
    String[] array = new String[]{
    
    "hello","world"};
    Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
    //统计出现的字符
    // stream.map(String::toCharArray)
    	.forEach(e-> System.out.println(e));//{'h','e','l','l','o'} ,{'w','o','r','l','d'}
    stream.map(s->s.split(""))//{"h","e","l","l","o"} ,{"w","o","r","l","d"}
        .flatMap(Arrays::stream)//{"h","e","l","l","o","w","o","r","l","d"}
        .distinct()//{"h","e","l","o","w","r","d"}
        .forEach(System.out::print);//helowrd
}

mapToInt：一个参数，int类型的返回值，返回流对象为IntStream

IntStream intStream = stream.mapToInt(Integer::byteValue);
IntSummaryStatistics summaryStatistics = intStream.summaryStatistics();

4、Collectors工具类的其他操作

maxby()、minby() 、summingInt()、averagingInt()、summarizingInt()：都可通过mapToInt（）替换

joining：将流中的数据拼接成一个字符串，只能操作Stream

public static void main(String[] args) {
    
    
    String[] array = new String[]{
    
    "hello","world","java","c++"};

    Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
    //参数一：分隔符
    //参数二：前缀
    //参数三：后缀
    String collect = stream.collect(Collectors.joining("-", "[", "]"));

    System.out.println(collect);//[hello-world-java-c++]
}

Java 8 新特性（二）Stream 集合的流式编程

Stream–集合流

1、数据源的获取

2、终止操作

3、中间操作

4、Collectors工具类的其他操作

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