Java 8新特性stream API用法总结

前言

　　Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。

怎么得到Stream

1、Stream接口的静态工厂方法

1、of方法：有两个重载方法，一个接受变长参数，一个接受单一值

Stream integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);
Stream stringStream = Stream.of("taobao");

2、generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier

Stream.generate(new Supplier() {
    @Override
    public Double get() {
        return Math.random();
    }
});
Stream.generate(() -> Math.random());
Stream.generate(Math::random);

上面三条语句的作用都是一样的，一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。

3、iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环

Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);

2、Collection接口的默认方法

Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

1、调用Collection.stream()或者Collection.parallelStream()方法。

2、调用Arrays.stream(T[] array)方法

用法示例

1.forEach(): 对容器中的每个元素执行指定的动作，也就是对元素进行遍历。

Stream<String> stream = Stream.of("stream", "foreach", "method", "test");
stream.forEach(System.out::println);

2.filter(): 对某种条件进行过滤，然后返回一个新的stream

List<String> beginningWithNumbers
                = Stream.of("a", "1abc", "abc1")
                .filter(value -> isDigit(value.charAt(0)))
                .collect(toList());
assertEquals(Arrays.asList("1abc"), beginningWithNumbers);

3.map(): 对当前传入的流进行逻辑处理进行转换成另一个stream, 直观的说，就是对每个元素按照某种操作进行转换，转换前后Stream中元素的个数不会改变，但元素的类型取决于转换之后的类型。

List<String> collected = Stream.of("a", "b", "hello")
                .map(String::toUpperCase)
                .collect(toList());
assertEquals(Arrays.asList("A", "B", "HELLO"), collected);

4.flatMap(): 对每个元素执行mapper指定的操作，并用所有mapper返回的Stream中的元素组成一个新的Stream作为最终返回结果。说起来太拗口，通俗的讲flatMap()的作用就相当于把原stream中的所有元素都"摊平"之后组成的Stream，转换前后元素的个数和类型都可能会改变。

List<Integer> together = Stream.of(Arrays.asList(1, 2), Arrays.asList(3, 4))
                .flatMap(Collection::stream)
                .collect(toList());
assertEquals(Arrays.asList(1, 2, 3, 4), together);

5.reduce(): 规约操作（reduction operation）又被称作折叠操作（fold），是通过某个连接动作将所有元素汇总成一个汇总结果的过程。元素求和、求最大值或最小值、求出元素总个数、将所有元素转换成一个列表或集合，都属于规约操作。Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect()，也有一些为简化书写而设计的专用规约操作，比如sum()、max()、min()、count()等。

　　reduce操作可以实现从一组元素中生成一个值，sum()、max()、min()、count()等都是reduce操作，将他们单独设为函数只是因为常用。reduce()的方法定义有三种重载形式：

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

<U> U reduce(U identity, BiFunction<U,? super T,U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner) 

　　reduce()最常用的场景就是从一堆值中生成一个值.


// 找出最长的单词
Stream<String> stream = Stream.of("reduce", "optional", "test", "stream");
Optional<String> longest = stream.reduce((s1, s2) -> s1.length() >= s2.length() ? s1 : s2);
//Optional<String> longest = stream.max(Comparator.comparingInt(String::length));
assertEquals("optional", longest.get());

//数字求和
int sum = Stream.of(1, 2, 3, 4)
                .reduce(0, (acc, element) -> acc + element);
assertEquals(10, sum);

// 求单词长度之和
Stream<String> stream = Stream.of("a", "bb", "ccc", "dddd");
int lengthSum = stream.reduce(0,            // 初始值　// (1)
    (sum, str) -> sum+str.length(),         // 累加器 // (2)
    (a, b) -> a+b);                         // 部分和拼接器，并行执行时才会用到 // (3)
// int lengthSum = stream.mapToInt(String::length).sum();
assertEquals(10, lengthSum);

6.collect(): 如果你发现某个功能在Stream接口中没找到，十有八九可以通过collect()方法实现。collect()是Stream接口方法中最灵活的一个，学会它才算真正入门Java函数式编程

List<SaleOrderLineDO> newSaleOrderLines = saleOrderLines.stream()
            .map(oldSaleOrderLine -> {
                SaleOrderLineDO saleOrderLine = new SaleOrderLineDO();
                saleOrderLine.setId(oldSaleOrderLine.getId());
                saleOrderLine.setBuyerId(oldSaleOrderLine.getBuyerId());
                saleOrderLine.setReceiveQuantity(oldSaleOrderLine.getQuantity());
                saleOrderLine.setGmtModified(new Date());
                saleOrderLine.setModifier(modifier);
                return saleOrderLine;
            }).collect(Collectors.toList());

Map<Long, Integer> purchaseSendQuantityMap = realQuantities.stream()
            .collect(Collectors.toMap(RealQuantity::getSubLineId, RealQuantity::getSendQuantity));

7.Collectors

7.1.toList(): 将一个流转换成一个list集合返回

List<Integer> collect = listOne.stream().collect(Collectors.toList());

7.2.toMap(): 将一个流处理并返回一个hashMap对象

Map<String, Integer> collect = listOne.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.toString(), v -> v));

需要注意两点：
1.这里的入参都是stream流集合中的一个item，第一个返回值是hashMap的key，第二个返回值是hashMap的value.
2.如果hashMap的key有重复会throw duplicate

7.3.toSet(): 将一个流集合返回成一个set集合对象。可以用来去重。

Set<Integer> collect = listOne.stream().collect(Collectors.toSet());

7.4.groupingBy(): groupingBy默认模式是根据key来进行分组，并返回当前分组对象的map的list集合。

Map<Integer, List<Data>> collect2 = dataList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Data::getCode));

当然你可以定制返回的分组对象集合:

Map<Integer, List<Integer>> collect3 = dataList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Data::getCode, Collectors.mapping(x -> x.getCode(), Collectors.toList())));

可以通过mapping来对匹配到的list集合对象进行操作，可以返回自己期望的返回的对象。也可以用来进行排序:

TreeMap<Integer, List<Data>> collect2 = dataList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Data::getCode, TreeMap::new, Collectors.toList()));

7.5.summarizing(): 将一个流集合转你成统计数据。包含了，平均值，总个数，最大值，最小值，总量。

IntSummaryStatistics collect = listOne.stream().collect(Collectors.summarizingInt(x -> x.intValue()));
        double average = collect.getAverage();
        long count = collect.getCount();
        int max = collect.getMax();
        int min = collect.getMin();
        long sum = collect.getSum();

参考文章：

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/

https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html