stream介绍，以及其常用方法的使用示例

 

Stream 就如同一个迭代器（Iterator），单向，不可往复，数据只能遍历一次，遍历过一次后即用尽了，就好比流水从面前流过，一去不复返。

有多种方式生成 Stream Source：

• 从 Collection 和数组

  • Collection.stream()

  • Collection.parallelStream()

  • Arrays.stream(T array) or Stream.of()

• 从 BufferedReader

  • java.io.BufferedReader.lines()

• 静态工厂

  • java.util.stream.IntStream.range()

  • java.nio.file.Files.walk()

• 自己构建

  • java.util.Spliterator

• 其它

  • Random.ints()

  • BitSet.stream()

  • Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence)

  • JarFile.stream()

流(stream)的操作类型分为两种：

• Intermediate：一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用。这类操作都是惰性化的（lazy），就是说，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历。

• Terminal：一个流只能有一个 terminal 操作，当这个操作执行后，流就被使用“光”了，无法再被操作。所以这必定是流的最后一个操作。Terminal 操作的执行，才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果，或者一个 side effect。

在对于一个 Stream 进行多次转换操作 (Intermediate 操作)，每次都对 Stream 的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是 N（转换次数）个 for 循环里把所有操作都做掉的总和吗？其实不是这样的，转换操作都是 lazy 的，多个转换操作只会在 Terminal 操作的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream 里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在 Terminal 操作的时候循环 Stream 对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

还有一种操作被称为 short-circuiting。用以指：

• 对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。

• 对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。

流的使用详解

简单说，对 Stream 的使用就是实现一个 filter-map-reduce 过程，产生一个最终结果，或者导致一个副作用（side effect）

流的构造与转换

下面提供最常见的几种构造 Stream 的样例。

// 1. Individual values
Stream stream = Stream.of("a", "b", "c");
// 2. Arrays
String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"};
stream = Stream.of(strArray);
stream = Arrays.stream(strArray);
// 3. Collections
List<String> list = Arrays.asList(strArray);
stream = list.stream();

需要注意的是，对于基本数值型，目前有三种对应的包装类型 Stream：

IntStream、LongStream、DoubleStream。当然我们也可以用 Stream<Integer>、Stream<Long> >、Stream<Double>，但是 boxing 和 unboxing 会很耗时，所以特别为这三种基本数值型提供了对应的 Stream。

数值流的构造

IntStream.of(new int[]{1, 2, 3}).forEach(System.out::println);
IntStream.range(1, 3).forEach(System.out::println);
IntStream.rangeClosed(1, 3).forEach(System.out::println);

流转换为其它数据结构

// 1. Array
String[] strArray1 = stream.toArray(String[]::new);
// 2. Collection
List<String> list1 = stream.collect(Collectors.toList());
List<String> list2 = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
Set set1 = stream.collect(Collectors.toSet());
Stack stack1 = stream.collect(Collectors.toCollection(Stack::new));
// 3. String
String str = stream.collect(Collectors.joining()).toString();

一个 Stream 只可以使用一次，上面的代码只是示例，为了简洁而重复使用了数次(正常开发只能使用一次)。

流的操作

接下来，当把一个数据结构包装成 Stream 后，就要开始对里面的元素进行各类操作了。常见的操作可以归类如下。

• Intermediate：

map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered

• Terminal：

forEach、 forEachOrdered、 toArray、 reduce、 collect、 min、 max、 count、 anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 iterator

• Short-circuiting：

anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny、 limit

典型用法示例

map/flatMap

//转换大写，wordList为单词集合List<String>类型
List<String> output = wordList.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

求平方数

//这段代码生成一个整数 list 的平方数 {1, 4, 9, 16}。
List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
List<Integer> squareNums = nums.stream().map(n -> n * n).collect(Collectors.toList());

从上面例子可以看出，map 生成的是个 1:1 映射，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景，是一对多映射关系的，这时需要 flatMap。

//将最底层元素抽出来放到一起，最终 output 的新 Stream 里面已经没有 List 了，都是直接的数字。
Stream<List<Integer>> inputStream = Stream.of(
 Arrays.asList(1),
 Arrays.asList(2, 3),
 Arrays.asList(4, 5, 6)
 );
Stream<Integer> outputStream = inputStream.flatMap((childList) -> childList.stream());

filter

filter 对原始 Stream 进行某项测试，通过测试的元素被留下来生成一个新 Stream。

//留下偶数，经过条件“被 2 整除”的 filter，剩下的数字为 {2, 4, 6}。
Integer[] sixNums = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
Integer[] evens =Stream.of(sixNums).filter(n -> n%2 == 0).toArray(Integer[]::new);
//把每行的单词用 flatMap 整理到新的 Stream，然后保留长度不为 0 的，就是整篇文章中的全部单词了。
//REGEXP为正则表达式，具体逻辑具体分析
List<String> output = reader.lines().
    flatMap(line -> Stream.of(line.split(REGEXP))).
    filter(word -> word.length() > 0).collect(Collectors.toList());

forEach

forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。

//打印所有男性姓名，roster为person集合类型为List<Pserson>
// Java 8
roster.stream().filter(p -> p.getGender() == Person.Sex.MALE).forEach(p -> System.out.println(p.getName()));
// Pre-Java 8
for (Person p : roster) {
    if (p.getGender() == Person.Sex.MALE) {
        System.out.println(p.getName());
    }
}

当需要为多核系统优化时，可以 parallelStream().forEach()，只是此时原有元素的次序没法保证，并行的情况下将改变串行时操作的行为，此时 forEach 本身的实现不需要调整，而 Java8 以前的 for 循环 code 可能需要加入额外的多线程逻辑。

另外一点需要注意，forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。下面代码是错误的

//错误代码示例，一个stream不可以使用两次
stream.forEach(element -> doOneThing(element));
stream.forEach(element -> doAnotherThing(element));

相反，具有相似功能的 intermediate 操作 peek 可以达到上述目的。如下是出现在该 api javadoc 上的一个示例。

// peek 对每个元素执行操作并返回一个新的 Stream
Stream.of("one", "two", "three", "four")
     .filter(e -> e.length() > 3)
     .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
     .map(String::toUpperCase)
     .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
     .collect(Collectors.toList());

findFirst

这是一个 termimal 兼 short-circuiting 操作，它总是返回 Stream 的第一个元素，或者空。

这里比较重点的是它的返回值类型：Optional。这也是一个模仿 Scala 语言中的概念，作为一个容器，它可能含有某值，或者不包含。使用它的目的是尽可能避免 NullPointerException。

String strA = " abcd ", strB = null;
print(strA);
print("");
print(strB);
getLength(strA);
getLength("");
getLength(strB);
//输出text不为null的值
public static void print(String text) {
    // Java 8
     Optional.ofNullable(text).ifPresent(System.out::println);
    // Pre-Java 8
     if (text != null) {
        System.out.println(text);
     }
 }
//输出text的长度，避免空指针
public static int getLength(String text) {
    // Java 8
    return Optional.ofNullable(text).map(String::length).orElse(-1);
    // Pre-Java 8
    //return if (text != null) ? text.length() : -1;
}

在更复杂的 if (xx != null) 的情况中，使用 Optional 代码的可读性更好，而且它提供的是编译时检查，能极大的降低 NPE 这种 Runtime Exception 对程序的影响，或者迫使程序员更早的在编码阶段处理空值问题，而不是留到运行时再发现和调试。

Stream 中的 findAny、max/min、reduce 等方法等返回 Optional 值。还有例如 IntStream.average() 返回 OptionalDouble 等等

reduce

这个方法的主要作用是把 Stream 元素组合起来。它提供一个起始值（种子），然后依照运算规则（BinaryOperator），和前面 Stream 的第一个、第二个、第 n 个元素组合。从这个意义上说，字符串拼接、数值的 sum、min、max、average 都是特殊的 reduce。也有没有起始值的情况，这时会把 Stream 的前面两个元素组合起来，返回的是 Optional。

// reduce用例
// 字符串连接，concat = "ABCD"
String concat = Stream.of("A", "B", "C", "D").reduce("", String::concat); 
// 求最小值，minValue = -3.0
double minValue = Stream.of(-1.5, 1.0, -3.0, -2.0).reduce(Double.MAX_VALUE, Double::min); 
// 求和，sumValue = 10, 有起始值
int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
// 求和，sumValue = 10, 无起始值，返回Optional,所以有get()方法
sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(Integer::sum).get();
// 过滤，字符串连接，concat = "ace"
concat = Stream.of("a", "B", "c", "D", "e", "F")
    .filter(x -> x.compareTo("Z") > 0)
    .reduce("", String::concat);

limit/skip

limit 返回 Stream 的前面 n 个元素；skip 则是扔掉前 n 个元素（它是由一个叫 subStream 的方法改名而来）。

// limit 和 skip 对运行次数的影响
public void testLimitAndSkip() {
     List<Person> persons = new ArrayList();
     for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
         Person person = new Person(i, "name" + i);
         persons.add(person);
    }
    List<String> personList2 = persons.stream()
        .map(Person::getName).limit(10).skip(3)
        .collect(Collectors.toList());
    
    System.out.println(personList2);
}
private class Person {
    public int no;
    private String name;
    public Person (int no, String name) {
        this.no = no;
        this.name = name;
    }
     public String getName() {
        System.out.println(name);
        return name;
     }
}
//结果
name1
name2
name3
name4
name5
name6
name7
name8
name9
name10
[name4, name5, name6, name7, name8, name9, name10]
//这是一个有 10，000 个元素的 Stream，但在 short-circuiting 操作 limit 和 skip 的作用下，管道中 map 操作指定的 getName() 方法的执行次数为 limit 所限定的 10 次，而最终返回结果在跳过前 3 个元素后只有后面 7 个返回。

有一种情况是 limit/skip 无法达到 short-circuiting 目的的，就是把它们放在 Stream 的排序操作后，原因跟 sorted 这个 intermediate 操作有关：此时系统并不知道 Stream 排序后的次序如何，所以 sorted 中的操作看上去就像完全没有被 limit 或者 skip 一样。

 List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
     Person person = new Person(i, "name" + i);
     persons.add(person);
 }
List<Person> personList2 = persons.stream().sorted((p1, p2) -> 
p1.getName().compareTo(p2.getName())).limit(2).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
//结果
name2
name1
name3
name2
name4
name3
name5
name4
[stream.StreamDW$Person@816f27d, stream.StreamDW$Person@87aac27]
//虽然最后的返回元素数量是 2，但整个管道中的 sorted 表达式执行次数没有像前面例子相应减少。

sorted

对 Stream 的排序通过 sorted 进行，它比数组的排序更强之处在于你可以首先对 Stream 进行各类 map、filter、limit、skip 甚至 distinct 来减少元素数量后，再排序，这能帮助程序明显缩短执行时间。

List<Person> persons = new ArrayList();
 for (int i = 1; i <= 5; i++) {
     Person person = new Person(i, "name" + i);
     persons.add(person);
 }
List<Person> personList2 = persons.stream().limit(2).sorted((p1, p2) -> p1.getName().compareTo(p2.getName())).collect(Collectors.toList());
System.out.println(personList2);
//结果
name2
name1
[stream.StreamDW$Person@6ce253f1, stream.StreamDW$Person@53d8d10a]

min/max/distinct

min 和 max 的功能也可以通过对 Stream 元素先排序，再 findFirst 来实现，但前者的性能会更好，为 O(n)，而 sorted 的成本是 O(n log n)。同时它们作为特殊的 reduce 方法被独立出来也是因为求最大最小值是很常见的操作。

//找出最长一行的长度
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("c:\\Service.log"));
int longest = br.lines().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
br.close();
System.out.println(longest);
//找出全文的单词，转小写，并排序,使用 distinct 来找出不重复的单词。单词间只有空格
List<String> words = br.lines()
    .flatMap(line -> Stream.of(line.split(" ")))
    .filter(word -> word.length() > 0)
    .map(String::toLowerCase)
    .distinct().sorted()
    .collect(Collectors.toList());
br.close();
System.out.println(words);
​

Match

Stream 有三个 match 方法，从语义上说：

• allMatch：Stream 中全部元素符合传入的 predicate，返回 true

• anyMatch：Stream 中只要有一个元素符合传入的 predicate，返回 true

• noneMatch：Stream 中没有一个元素符合传入的 predicate，返回 true

它们都不是要遍历全部元素才能返回结果。例如 allMatch 只要一个元素不满足条件，就 skip 剩下的所有元素，返回 false。

//Match使用示例
List<Person> persons = new ArrayList();
persons.add(new Person(1, "name" + 1, 10));
persons.add(new Person(2, "name" + 2, 21));
persons.add(new Person(3, "name" + 3, 34));
persons.add(new Person(4, "name" + 4, 6));
persons.add(new Person(5, "name" + 5, 55));
boolean isAllAdult = persons.stream().allMatch(p -> p.getAge() > 18);
System.out.println("All are adult? " + isAllAdult);
boolean isThereAnyChild = persons.stream().anyMatch(p -> p.getAge() < 12);
System.out.println("Any child? " + isThereAnyChild);
//结果
All are adult? false
Any child? true

自己生成流

通过实现 Supplier 接口，你可以自己来控制流的生成。这种情形通常用于随机数、常量的 Stream，或者需要前后元素间维持着某种状态信息的 Stream。把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() 生成的 Stream，默认是串行（相对 parallel 而言）但无序的（相对 ordered 而言）。由于它是无限的，在管道中，必须利用 limit 之类的操作限制 Stream 大小。

//生成10个随机数
Random seed = new Random();
Supplier<Integer> random = seed::nextInt;
Stream.generate(random).limit(10).forEach(System.out::println);
//Another way
IntStream.generate(() -> (int) (System.nanoTime() % 100)).
limit(10).forEach(System.out::println);

Stream.generate() 还接受自己实现的 Supplier。例如在构造海量测试数据的时候，用某种自动的规则给每一个变量赋值；或者依据公式计算 Stream 的每个元素值。这些都是维持状态信息的情形。

Stream.generate(new PersonSupplier()).
    limit(10).forEach(p -> System.out.println(p.getName() + ", " + p.getAge()));
private class PersonSupplier implements Supplier<Person> {
     private int index = 0;
     private Random random = new Random();
     @Override
     public Person get() {
        return new Person(index++, "StormTestUser" + index, random.nextInt(100));
     }
}
//结果
StormTestUser1, 9
StormTestUser2, 12
StormTestUser3, 88
StormTestUser4, 51
StormTestUser5, 22
StormTestUser6, 28
StormTestUser7, 81
StormTestUser8, 51
StormTestUser9, 4
StormTestUser10, 76

Stream.iterate

iterate 跟 reduce 操作很像，接受一个种子值，和一个 UnaryOperator（例如 f）。然后种子值成为 Stream 的第一个元素，f(seed) 为第二个，f(f(seed)) 第三个，以此类推

//生成等差数列
Stream.iterate(0, n -> n + 3).limit(10). forEach(x -> System.out.print(x + " "));
//结果
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27

Stream.generate 相仿，在 iterate 时候管道必须有 limit 这样的操作来限制 Stream 大小。

用 Collectors 来进行 reduction 操作

java.util.stream.Collectors 类的主要作用就是辅助进行各类有用的 reduction 操作，例如转变输出为 Collection，把 Stream 元素进行归组。

groupingBy/partitioningBy

//按照年龄归组
Map<Integer, List<Person>> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier())
    .limit(100).collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
     Map.Entry<Integer, List<Person>> persons = (Map.Entry) it.next();
     System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size());
}
//上面的 code，首先生成 100 人的信息，然后按照年龄归组，相同年龄的人放到同一个 list 中，如下的输出：
Age 0 = 2
Age 1 = 2
Age 5 = 2
Age 8 = 1
Age 9 = 1
Age 11 = 2
……

Map<Boolean, List<Person>> children = Stream.generate(new PersonSupplier())
    .limit(100).collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() < 18));
System.out.println("Children number: " + children.get(true).size());
System.out.println("Adult number: " + children.get(false).size());
//结果
Children number: 23 
Adult number: 77

Stream 的特性可以归纳为：

• 不是数据结构

• 它没有内部存储，它只是用操作管道从 source（数据结构、数组、generator function、IO channel）抓取数据。

• 它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream，而不是从 source 删除那些元素。

• 所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数

• 不支持索引访问

• 你可以请求第一个元素，但无法请求第二个，第三个，或最后一个。不过请参阅下一项。

• 很容易生成数组或者 List

• 惰性化

• 很多 Stream 操作是向后延迟的，一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。

• Intermediate 操作永远是惰性化的。

• 并行能力

• 当一个 Stream 是并行化的，就不需要再写多线程代码，所有对它的操作会自动并行进行的。

• 可以是无限的

  • 集合有固定大小，Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。