简单使用java的Stream流

目录

什么是stream api

 为什么要使用Stream api

Stream 的操作三个步骤

创建 Stream 方式

创建 Stream 方式一：通过集合

创建 Stream 方式二：通过数组

 创建 Stream 方式三：通过Stream 的of()

创建 Stream 方式四：创建无限流

Stream 的中间操作

1- 筛选与切片

2-映  射

3- 排序

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 

2-归约

3-收集

Optional 类

 创建Optional 类对象的方法

判断Optional 容器中是否包含对象：

 获取Optional 容器的对象：

---

什么是stream api

 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

 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

•  Stream 到底是什么呢？
• 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。
• “集合讲的是数据，Stream 讲的是计算！”
• ①Stream 自己不会存储元素。
  ②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返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。

Stream 的操作三个步骤

1.  创建 Stream        一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
2. 中间操作               一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
3.  终止操作( 终端操作)               一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用

创建 Stream 方式

创建 Stream 方式一：通过集合

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
 default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
 default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流

例：

//1.可以通过Collection系列集合提供的stream()或parallelStream()
        List<String> list=new ArrayList<>();
        Stream<String> stream1=list.stream();

创建 Stream 方式二：通过数组

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：
 static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流

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)

例

  //2.通过Arrays中的静态方法stream()获取数组流
        Employee[] emps=new Employee[10];
        Stream<Employee> stream2=Arrays.stream(emps);
        stream2.forEach((m)->System.out.println("m="+m));

 创建 Stream 方式三：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<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流

 例

  //3.通过Stream类中的静态方法of()
        Stream<String> stream3=Stream.of("aa","bb","cc");
        stream3.forEach(System.out::println);

创建 Stream 方式四：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<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
生成
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

例

 //4.创建无限流
        //迭代
        Stream<Integer> stream4=Stream.iterate(0,(x) -> x+2);
        stream4.limit(10).forEach(System.out::println);

        //生成
        Stream.generate( ()->Math.random())
                .limit(5)
                .forEach(System.out::println);

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”

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
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

例：

先创建一个实体类

package com.chen;

import com.sun.org.apache.xerces.internal.util.Status;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Employee {
    private int id;
    private String name;
    private int age;
    private double salary;
    private Status status;


    public Employee(int id){
        this.id=id;
    }
    public Employee(int id,int age){
        this.id=id;
        this.age=age;
    }

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

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

    }

    public enum Status{
        FREE,
        BUSY,
        VOCATION;

    }

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

代码实现

package com.chen.stream;


import com.chen.Employee;
import org.junit.jupiter.api.Test;

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

/*
 *
 *
 * 一.Stream 的三个操作步骤：
 *
 * 1.创建Stream
 * 2.中间操作
 * 3.终止操作（终端操作)
 *
 *
 *
 *
 **/
public class TestStreamAPI2 {


    List<Employee> employees = Arrays.asList(
            new Employee(1,"张三1", 18, 9999.99),
            new Employee(1,"张三2", 48, 6999.99),
            new Employee(1,"张三3", 58, 1999.99),
            new Employee(1,"张三4", 28, 5999.99),
            new Employee(1,"张三4", 28, 5999.99)
    );


    /*
    *
    * 筛选与切片
    * filter——接收Lambda,从流中排除某些元素
    * limit——截断流，使其元素不超过给定数量
    * 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
    * distinct——筛选，通过流所生成元素的hashCode()和equals()去除重复元素
    *
    **/

    //内部迭代：迭代操作由Stream API完成
    @Test
    public void test1(){
        //中间操作
        Stream<Employee> stream= employees.stream()
                .filter(((e)->e.getAge()>35));
        System.out.println("xkkkk"+stream);

        //终止操作
        stream.forEach(System.out::println);

        //中间操作
        Stream<Employee> stream2= employees.stream()
                .filter(((e)->{
                    System.out.println("Stream API 的中间操作");
                    return  e.getAge()>35;
                }));
        //终止操作:一次性执行全部内容，即为“惰性求值"
        stream2.forEach(System.out::println);

    }


   //外部迭代
    @Test
    public void test2(){
        Iterator<Employee> iterator=employees.iterator();
        while ((iterator.hasNext())){
            System.out.println(iterator.next());
        }
    }

    @Test
    public void test3(){

        employees.stream()
                .filter((e) -> {
                    System.out.println("短路！");
                   return e.getSalary()>5000;
                })
                .limit(2)
                 .forEach(System.out::println);

    }

    @Test
    public  void test4(){
        employees.stream()
                .filter((e) -> e.getSalary() >5000)
                .skip(2)
                .distinct()
                .forEach(System.out::println);
    }

  


}

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)	mapToLong(ToLongFunction f)
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

例：

 /*
    *
    * 映射
    * map-接收Lambda,将元素转换成其它形式或提取信息。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——接受一个函数作为参数，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
    *
    *
    * */
    @Test
    public void  test5(){
        List<String> list=Arrays.asList("aaaa","bbbb","ccc","dddd","eeee");
        list.stream()
               .map((str) ->str.toUpperCase())
                .forEach(System.out::println);

        System.out.println("---------------------");
        employees.stream()
                .map(Employee::getName)
               // .map((m)->m.getName()+"55")
                .forEach(System.out::println);

        System.out.println("---------------------");
        Stream<Stream<Character>> stream=list.stream()
                .map(TestStreamAPI2::filterCharacter);
        stream.forEach((sm)->{
          sm.forEach(System.out::println);
        });

        System.out.println("---------------------");
       Stream<Character> sm= list.stream()
                .flatMap(TestStreamAPI2::filterCharacter);
        sm.forEach(System.out::println);
    }



    public static Stream<Character> filterCharacter(String str){
        List<Character> list=new ArrayList<>();
        for(Character ch:str.toCharArray()){
            list.add(ch);
        }
        return list.stream();
    }

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

 例

 /*
    *
    * 排序
    * sorted()-自然排序
    * sorted((Comparator com)-定制
    *
    *
    * */

    @Test
    public  void test7(){
        List<String> list=Arrays.asList("bbbb","aaaa","dddd","ccc","eeee");

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

        System.out.println("---------------------");

        employees.stream()
                .sorted((e1,e2)->{
                    if(String.valueOf(e1.getAge()).equals(String.valueOf(e2.getAge()))){

                        return e1.getName().compareTo(e2.getName());
                    }else {

                        return String.valueOf(e1.getAge()).compareTo(String.valueOf(e2.getAge()));
                    }
                }).forEach(System.out::println);

    }

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
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)

例

package com.chen.stream;


import com.chen.Employee;
import com.sun.org.apache.xerces.internal.util.Status;
import org.junit.jupiter.api.Test;

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

/*
*
* 终止操作
*
*
* */
public class TestStreamApI3 {


    List<Employee> employees = Arrays.asList(
            new Employee(1,"张三1", 48,9999, Employee.Status.FREE),
            new Employee(2,"张三2", 38, 9999.99,Employee.Status.BUSY),
            new Employee(3,"张三3", 58, 1999.99,Employee.Status.VOCATION),
            new Employee(4,"张三4", 58, 5999.99,Employee.Status.FREE),
            new Employee(5,"张三5", 28, 5999.99,Employee.Status.BUSY),
            new Employee(6,"张三6", 28, 5999.99,Employee.Status.FREE),
            new Employee(7,"张三7", 58, 5999.99,Employee.Status.BUSY),
            new Employee(8,"张三8", 28, 5999.99,Employee.Status.FREE),
            new Employee(9,"张三9", 38, 5999.99,Employee.Status.BUSY)

    );


    /*
    * 查找与匹配
    * allMatch--检查是否匹配所有元素
    * anyMatch--检查是否至少匹配一个元素
    * noneMatch--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--返回流中元素的总个数
    * max--返回流中最大值
    * min--返回流中最小值
    *
    *
    *
    *
    * */

    @Test
    public  void test11()
    {
       Optional<Employee> employee= employees.stream().findFirst();

       System.out.println( employee.get());

    }
    @Test
    public  void test1()
    {

       boolean b= employees.stream()
                .allMatch((e)-> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
        System.out.println(b);

       boolean b2= employees.stream()
                .anyMatch((e)-> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
       System.out.println(b2);

       boolean b3= employees.stream()
               .noneMatch((e)-> e.getStatus().equals(Employee.Status.BUSY));
       System.out.println(b3);

       Optional<Employee> op=employees.stream()
               .sorted((e1,e2)-> -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary()))
               .findFirst();

       System.out.println(op.get());

       Optional<Employee> op2=employees.stream()
               .filter((e) -> e.getStatus().equals(Employee.Status.FREE))
               .findAny();
       System.out.println(op2.get());





    }

    @Test
    public void test2(){
        Long count=employees.stream()
                .count();
        System.out.println(count);

        Optional<Employee> op1=employees.stream()
                .max((e1,e2) -> -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary()));
        System.out.println(op1.get());

        Optional<Double> op2=employees.stream()
                .map(Employee::getSalary)
                .min(Double::compare);
        System.out.println(op2.get());


    }

   
 

  

}

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<T>

提示：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google用它来进行网络搜索而出名

例

 /*
    * 归约
    * reduce(T identity,BinaryOperator) /reduce(BinaryOperator)--可以将流中元素反复结合起来，得到一个值
    *
    * */

    @Test
    public void test3(){
        List<Integer> list=Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

        Integer sum=list.stream()
                .reduce(0,(x,y)-> x+y);
        System.out.println(sum);
        System.out.println("----------------");
        Optional<Double> op=employees.stream()
                .map(Employee::getSalary)
                .reduce(Double::sum);
        System.out.println(op.get());

    }

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

1. 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)。
2. 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，
3. 具体方法与实例如下表：

 

例

 /*
    *
    * 收集
    * collect--将流转换为其它形式。接受一个Collector接口的实现，用于给stream中元素做汇总的方法
    *
    * */
    @Test
    public void test4(){
        List<String> list=employees.stream()
               .map(Employee::getName)
                .collect((Collectors.toList()));
        list.forEach(System.out::println);

        System.out.println("----------------");
        Set<String> set=employees.stream()
                .map(Employee::getName)
                .collect(Collectors.toSet());
        set.forEach(System.out::println);

        System.out.println("--------------");

        HashSet<String> hs=employees.stream()
                .map(Employee::getName)
                .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        hs.forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void test5(){
        Long count=employees.stream()
                .collect(Collectors.counting());
        System.out.println(count);

        System.out.println("---------------");

        //平均值
        Double avg=employees.stream()
                .collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(avg);

        //总和
        DoubleSummaryStatistics sum= employees.stream()
                .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
        System.out.println(sum);

        System.out.println("---------------");
        //最大值
       Optional<Employee> max= employees.stream()
                .collect(Collectors.maxBy((e1,e2) -> Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary())));

        System.out.println(max.get());

        //最小值
        Optional<Double> min=employees.stream()
                .map(Employee::getSalary)
                .collect(Collectors.minBy(Double::compare));
        System.out.println(min.get());
    }

    /*
    *
    * 分组
    *
    * */
  @Test
    public void test6(){
      Map<Employee.Status,List<Employee>> map=employees.stream()
              .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
      System.out.println(map);


  }

  /*
  * 多级分组
  *
  * */

    @Test
    public void test7(){
        Map<Employee.Status, Map<String, List<Employee>>> collect = employees.stream()
                .collect((Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> {
                    if (((Employee) e).getAge() <= 35) {
                        return "青年";
                    } else if (((Employee) e).getAge() <= 50) {
                        return "中年";
                    } else {
                        return "老年";
                    }
                }))));
                System.out.println(collect);
    }

    //分区
    @Test
    public  void test8(){

        Map<Boolean,List<Employee>> map=employees.stream()
                .collect(Collectors.partitioningBy((e)-> e.getSalary()>8000));
        System.out.println(map);


    }

    @Test
    public void test9(){
        DoubleSummaryStatistics dss=employees.stream()
                .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));

        System.out.println(dss.getSum());
        System.out.println(dss.getAverage());
        System.out.println(dss.getMax());
    }

    @Test
    public void test10(){
        String str=employees.stream()
                .map(Employee::getName)
                .collect(Collectors.joining(",","===","===="));
        System.out.println(str);
    }

Optional 类

Optional<T> 类(java.util.Optional) 是一个容器类，它可以保存类型T的值，代表这个值存在。或者仅仅保存null，表示这个值不存在。原来用 null 表示一个值不存在，现在 Optional 可以更好的表达这个概念。并且可以避免空指针异常

Optional类的Javadoc描述如下：这是一个可以为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

 创建Optional 类对象的方法

1.  Optional.of(T t) : 创建一个 Optional 实例，t必须非空；
2.  Optional.empty() : 创建一个空的 Optional 实例
3.  Optional.ofNullable(T t) ：t可以为null

判断Optional 容器中是否包含对象：

1. boolean isPresent() : 判断是否包含对象
2. void ifPresent(Consumer<? super T> consumer) ：如果有值，就执行Consumer接口的实现代码，并且该值会作为参数传给它。

 获取Optional 容器的对象：

1. T get(): 如果调用对象包含值，返回该值，否则抛异常
2. T orElse(T other) ：如果有值则将其返回，否则返回指定的other对象。
3. T orElseGet(Supplier<? extends T> other) ： ：如果有值则将其返回，否则返回由Supplier接口实现提供的对象。
4. T orElseThrow(Supplier<? extends X> exceptionSupplier) ： ：如果有值则将其返回，否则抛出由Supplier接口实现提供的异常。

例

@Test
public void test1() {
Boy b = new Boy("张三");
Optional<Girl> opt = Optional.ofNullable(b.getGrilFriend());
// 如果女朋友存在就打印女朋友的信息
opt.ifPresent(System.out::println);
}
@Test
public void test2() {
Boy b = new Boy("张三");
Optional<Girl> opt = Optional.ofNullable(b.getGrilFriend());
// 如果有女朋友就返回他的女朋友，否则只能欣赏“嫦娥”了
Girl girl = opt.orElse(new Girl("嫦娥"));
System.out.println("他的女朋友是：" + girl.getName());
}

@Test
public void test3(){
Optional<Employee> opt = Optional.of(new Employee("张三", 8888));
//判断opt中员工对象是否满足条件，如果满足就保留，否则返回空
Optional<Employee> emp = opt.filter(e -> e.getSalary()>10000);
System.out.println(emp);
}
@Test
public void test4(){
Optional<Employee> opt = Optional.of(new Employee("张三", 8888));
//如果opt中员工对象不为空，就涨薪10%
Optional<Employee> emp = opt.map(e ->
{e.setSalary(e.getSalary()%1.1);return e;});
System.out.println(emp);
}