Java8中的流操作

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筛选和切面的操作

• 用谓词筛选：Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)
• 筛选各异的元素：Stream<T> distinct()
• 截短流：Stream<T> limit(long maxSize)
• 跳过元素：Stream<T> skip(long n)

映射

对流中的每一个元素应用函数：<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
流的扁平化：将各个流扁平化成单个流（例子，找出字符串数组中的所有字符）

<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)

查找和匹配

• 至少匹配一个元素：boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate)
• 匹配所有元素：boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate)
• 都不匹配：boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate)
• 查找随意一个元素：Optional<T> findAny()
• 查找第一个：Optional<T> findFirst()

归约

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

int sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);

还有一个无初始化的方法Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> (a + b));

流的特化

提供了三个原始类型特化流接口来解决这个问题：IntStream、DoubleStream、LongStream，他们提供了进行常用数值归约的新方法，比如sum，max等。

• 映射到数值流：

int calories = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum();

• 转换回对象流：

IntStream intStream = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories);
Stream<Integer> stream = intStream.boxed();

• 生成数值范围

IntStream.rangeClosed(1, 100) //闭区间
IntStream.range(1, 100) //开区间

生成流

• 由值创建流

Stream<String> stream = Stream.of("Java 8 ", "Lambdas ", "In ", "Action");

• 由数组创建流

int[] numbers = {2, 3, 5, 7, 11, 13};
int sum = Arrays.stream(numbers).sum();

• 由文件生成流

long uniqueWords = 0;
try(Stream<String> lines =Files.lines(Paths.get("data.txt"),Charset.defaultCharset())){
	uniqueWords = lines.flatMap(line -> Arrays.stream(line.split(" "))).distinct().count();
}catch(IOException e){
}

• 创建无限流

Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
Stream.generate(Math::random).limit(5).forEach(System.out::println);