Java8新特性之流式操作


什么是流式操作

Java 8 API添加了一個新的抽象稱為流Stream，可以讓你以一種聲明的方式處理數據。

Stream 使用一種類似用 SQL 語句從數據庫查詢數據的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象缩搅。

Stream API可以極大提高Java程序員的生產力溉知，讓程序員寫出高效率、干凈刃宵、簡潔的代碼。

這種風格將要處理的元素集合看作一種流徘公， 流在管道中傳輸牲证， 并且可以在管道的節(jié)點上進行處理， 比如篩選关面， 排序坦袍，聚合等。

元素流在管道中經過中間操作（intermediate operation）的處理等太，最后由最終操作(terminal operation)得到前面處理的結果捂齐。

1.流式操作舉例

1.1創(chuàng)建實體類

public class Person {

? ? private String name;

? ? private Integer age;

? ? private Integer score;

? ? public String getName() {

? ? ? ? return name;

? ? }

? ? public void setName(String name) {

? ? ? ? this.name = name;

? ? }

? ? public Integer getAge() {

? ? ? ? return age;

? ? }

? ? public void setAge(Integer age) {

? ? ? ? this.age = age;

? ? }

? ? public Integer getScore() {

? ? ? ? return score;

? ? }

? ? public void setScore(Integer score) {

? ? ? ? this.score = score;

? ? }

? ? public Person() {

? ? }

? ? public Person(String name, Integer age, Integer score) {

? ? ? ? this.name = name;

? ? ? ? this.age = age;

? ? ? ? this.score = score;

? ? }

? ? @Override

? ? public String toString() {

? ? ? ? return "Person{" +

? ? ? ? ? ? ? ? "name='" + name + '\'' +

? ? ? ? ? ? ? ? ", age=" + age +

? ? ? ? ? ? ? ? ", score=" + score +

? ? ? ? ? ? ? ? '}';

? ? }

}


1.2 傳統(tǒng)的對象初始化方式

public class Program {

? ? public static void main(String[] args) {

? ? ? ? //使用構造器設置對象信息

//? ? ? ? Person xiaomign = new Person("小明", 28, 90);

? ? ? ? //使用getter、setter方式設置對象信息

? ? ? ? Person xiaoming = new Person();

? ? ? ? xiaoming.setName("小明");

? ? ? ? xiaoming.setAge(18);

? ? ? ? xiaoming.setScore(90);

? ? }

}

1.3 使用流式操作初始化對象

1.3.1 修改實體類

public class Person {

? ? private String name;

? ? private Integer age;

? ? private Integer score;

? ? public String getName() {

? ? ? ? return name;

? ? }

? ? public Person setName(String name) {

? ? ? ? this.name = name;

? ? ? ? return this;

? ? }

? ? public Integer getAge() {

? ? ? ? return age;

? ? }

? ? public Person setAge(Integer age) {

? ? ? ? this.age = age;

? ? ? ? return this;

? ? }

? ? public Integer getScore() {

? ? ? ? return score;

? ? }

? ? public Person setScore(Integer score) {

? ? ? ? this.score = score;

? ? ? ? return this;

? ? }

? ? public Person() {

? ? }

? ? public Person(String name, Integer age, Integer score) {

? ? ? ? this.name = name;

? ? ? ? this.age = age;

? ? ? ? this.score = score;

? ? }

? ? @Override

? ? public String toString() {

? ? ? ? return "Person{" +

? ? ? ? ? ? ? ? "name='" + name + '\'' +

? ? ? ? ? ? ? ? ", age=" + age +

? ? ? ? ? ? ? ? ", score=" + score +

? ? ? ? ? ? ? ? '}';

? ? }

}

1.3.2 使用流式操作

//流式操作

xiaoming.setName("小明").setAge(20).setScore(100);

2.集合的流式操作

集合的流式操作是Java8的一個新特性缩抡，流式操作不是一個數據結構奠宜，不負責任何的數據存儲，它更像是一個迭代器瞻想，可以有序的獲取數據源中的每一個數據压真，并且可以對這些數據進行一些操作。流式操作的每一個方法的返回值都是這個流的本身蘑险。

2.1 流式操作的三個步驟

2.1.1 獲取數據源：集合滴肿、數組

設置數據源

public class Data {

? ? /**

? ? * 數據源

? ? */

? ? public static ArrayList<Person> getData() {

? ? ? ? ArrayList<Person> list = new ArrayList<Person>();

? ? ? ? list.add(new Person("小明", 18, 100));

? ? ? ? list.add(new Person("小麗", 19, 70));

? ? ? ? list.add(new Person("小王", 22, 85));

? ? ? ? list.add(new Person("小張", 20, 90));

? ? ? ? list.add(new Person("小黑", 21, 95));

? ? ? ? return list;

? ? }

}

獲取數據源的方式

public class Program {

? ? public static void main(String[] args) {

? ? ? ? // 獲取數據源方式1

? ? ? ? Stream stream = Data.getData().stream();

? ? ? ? // 獲取數據源方式2

? ? ? ? Stream.of(Data.getData());


? ? ? ? // 獲取數據源方式3

? ? ? ? //數據源為數組

? ? }

}

2.1.2 對數據進行處理的過程：過濾、排序漠其、映射等（中間操作）

中間操作1：filter

使用filter自定義條件過濾數據

// 中間操作1: filter

// filter是一個過濾器嘴高，可以自定義一個過濾條件，將流中滿足條件的元素保留

// 查找集合中成績小于80的學生

List<Person> list = Data.getData().stream()

? ? .filter(ele -> ele.getScore() < 80)

? ? .collect(Collectors.toList());

System.out.println(list);


中間操作2：distinct

使用distinct實現去重操作

在數據源中添加重復的數據

list.add(new Person("小黑", 21, 95)); //此時list中有兩個小黑

在實體類中重寫hashCode()和equals()方法

@Override

public boolean equals(Object o) {

? ? if (this == o) return true;

? ? if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;

? ? Person person = (Person) o;

? ? return Objects.equals(name, person.name) &&

? ? ? ? Objects.equals(age, person.age) &&

? ? ? ? Objects.equals(score, person.score);

}

@Override

public int hashCode() {

? ? return Objects.hash(name, age, score);

}

去重規(guī)則:

先判斷對象的hashCode()

如果hashCode()相同再判斷equals()

// 中間操作2: distinct

// distinct: 取出集合中不同的元素

// 去重規(guī)則:

// 1.先判斷對象的hashCode()

// 2.如果hashCode()相同再判斷equals()

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

注意：如果小黑的數據相同卻要保存兩份和屎，可以在hashCode()方法中返回一個隨機數拴驮，隨機數很小概率會相同，為了確保穩(wěn)定性柴信，可以將equals()方法改為返回false套啤，這樣可以保留兩個信息相同的小黑。

中間操作3：sorted

使用sorted()方法以成績進行升序排序

要求實體類實現Comparable接口并重寫方法

// 中間操作3: sorted

// sorted: 對返回的元素進行排序

// sorted(): 要求實體類實現Comparable接口并重寫方法

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


中間操作4：limit

在數據源中取前三個數據

// 中間操作4: limit

// limit: 限制,只取流中前指定位的數據

// 在數據源中取前三個數據

Data.getData().stream().limit(3).forEach(System.out::println);


中間操作5：skip

// 中間操作5: skip

// skip: 跳過

// 跳過前三個元素,取后面剩下的元素

Data.getData().stream().skip(3).forEach(System.out::println);


中間操作6：map

元素映射,用指定的元素替換掉流中的元素

使用map將對象替換為對象的名字

// 中間操作6: map

// map: 元素映射,用指定的元素替換掉流中的元素

// 將流中的Person對象替換位他們的姓名

Data.getData().stream().map(ele -> ele.getName()).forEach(System.out::println);


2.1.3 對流中數據的整合：轉成集合、數量（最終操作）

最終操作1：collect

轉換為List

public class Program {

? ? public static void main(String[] args) {

? ? ? ? // 獲取數據源方式1

? ? ? ? Stream<Person> stream = Data.getData().stream();

? ? ? ? // 最終操作1: collect潜沦，配合Collectors使用

? ? ? ? // 將集合中的元素轉換成List

? ? ? ? List<Person> list = stream.collect(Collectors.toList());

? ? ? ? System.out.println(list);

? ? }

}

運行結果


轉換為set

// 將集合中的元素轉換為Set

Set<Person> set = stream.collect(Collectors.toSet());

System.out.println(set);

運行結果


轉換為map

// 轉換為Map（name為鍵萄涯，score為值）

? ? ? ? // 方式1

//? ? ? ? Map<String, Integer> map = stream.collect(Collectors.toMap(

//? ? ? ? ? ? ? ? ele -> ele.getName(),

//? ? ? ? ? ? ? ? ele -> ele.getScore()

//? ? ? ? ));?


? ? ? ? // 方式2? ? ? ?

? ? ? ? Map<String, Integer> map = stream.collect(Collectors.toMap(

? ? ? ? ? ? ? ? Person::getName,

? ? ? ? ? ? ? ? Person::getScore

? ? ? ? ));

運行結果


最終操作2：reduce

reduce的思想

比如在計算一個數組中的元素的和時，首先會計算前兩個數的和唆鸡，然后拿著前兩個數的和與第三個數求和涝影，計算出結果后將三個數的和與第四個數相加，以此類推争占。


計算數組中數據的和

// 最終操作2: reduce（將數據匯總在一起）

Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

Optional<Integer> res = stream1.reduce((n1, n2) -> n1 + n2);

// 獲取到最終的返回值

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

使用reduce計算Person對象中成績的和

// 計算Person中Score的和

Optional<Person> res = stream.reduce(

? ? (n1, n2) -> new Person().setScore(n1.getScore() + n2.getScore())

);

System.out.println(res.get().getScore());

缺點：上面的寫法每次都會產生一個臨時的對象燃逻，產生了不必要的性能損耗

使用reduce計算Person對象中成績的和（優(yōu)化）

// 計算Person中Score的和（使用臨時變量，減少性能開銷）

Person temp = new Person();

Optional<Person> res = stream.reduce(

? ? (n1, n2) -> temp.setScore(n1.getScore() + n2.getScore())

);

System.out.println(res.get().getScore());最終操作3：max和min


使用max找出Person中成績最高的人

// 最終操作3: max和min

// 需求1: 找到集合中成績最高的人的信息

Person max = stream.max(

? ? (ele1, ele2) -> ele1.getScore() - ele2.getScore()

).get();

System.out.println(max);


使用min找出Person中成績最低的人

// 需求2: 找到集合中成績最低的人的信息

Person min = stream.min(

? ? (ele1, ele2) -> ele1.getScore() - ele2.getScore()

).get();

System.out.println(min);


最終操作4：matching

使用anyMatch查看集合中是否有成績高于80的人

// 判斷集合中是否包含成績大于80的學員

boolean res1 = stream.anyMatch((ele) -> ele.getScore() > 80);

System.out.println(res1);


使用allMatch查看集合中的成績是否全部高于60

//查看集合中的人的成績是否全部高于60

boolean res2 = stream.allMatch((ele) -> ele.getScore() > 60);

System.out.println(res2);


使用noneMatch查看集合中的人的分數是否不包含80以下的

boolean res3 = stream.noneMatch((ele) -> ele.getScore() < 80);

System.out.println(res3);


最終操作5：count

使用count計算元數據中有多少條數據

// 最終操作5: 求元數據中有多少個元素

long count = stream.count();

System.out.println(count);


最終操作6：forEach

使用forEach遍歷集合中的元素

// 最終操作6: forEach

// stream.forEach(ele -> System.out.println(ele));

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


最終操作7：findFirst和findAny FindFirst: 獲取流中的第一個元素FindAny: 獲取流中任意一個元素（并不是隨機獲取元素）對于串行流臂痕，結果等同于findFirst findAny用于并行流中可能會與findFirst一樣伯襟，也可能不一樣

// FindFirst: 獲取流中的第一個元素

// FindAny: 獲取流中任意一個元素（并不是隨機獲取元素）

//? ? ? ? ? 對于串行流，結果等同于findFirst

//? ? ? ? ? findAny用于并行流中可能會與findFirst一樣握童，也可能不一樣

System.out.println(Data.getData().parallelStream().findFirst());

System.out.println(Data.getData().stream().findFirst());

System.out.println(Data.getData().parallelStream().findAny());

System.out.println(Data.getData().stream().findAny());

最終操作的注意事項

為什么會被稱為最終操作?

Person max = stream.max(

? ? (ele1, ele2) -> ele1.getScore() - ele2.getScore()

).get();

Person min = stream.min(

? ? (ele1, ele2) -> ele1.getScore() - ele2.getScore()

).get();


報錯信息表示流正在被處理或者已經被關閉了姆怪，如果已經被關閉了再次調用當然會報錯，這也是為什么叫最終操作的原因澡绩。

3.并行流

3.1 獲取并行流的方式

// 并行流

// 獲取并行流的兩種方式

Data.getData().stream().parallel();

Data.getData().parallelStream();

3.2 并行流與串行流對比

// 串行流: 19920ms

// 并行流: 12204ms

long startTime = System.currentTimeMillis();

//LongStream.rangeClosed(0L, 50000000000L)

//? ? .reduce(Long::sum);

LongStream.rangeClosed(0L, 50000000000L)

? ? .parallel()

? ? .reduce(Long::sum);

long endTime = System.currentTimeMillis();

System.out.println(endTime - startTime);

3.3 flatMap

String[] array = {"hello", "world"};

// 需要獲取所有字符 List -> h, e, l, l, o, w, o, r, l, d

//? ? ? ? Arrays.stream(array)

//? ? ? ? ? ? ? ? .map(ele -> ele.split(""))

//? ? ? ? ? ? ? ? .forEach(ele -> System.out.println(ele.length));

System.out.println(Arrays.stream(array)

? ? ? ? ? ? ? ? ? .map(ele -> ele.split(""))

? ? ? ? ? ? ? ? ? .flatMap(Arrays::stream)

? ? ? ? ? ? ? ? ? .collect(Collectors.toList()));


4.Collectors

Collectors是一個工具類稽揭，提供著若干個方法，返回一個Collector接口的實現類對象

4.1 maxBy

? 通過指定的規(guī)則獲取流中最大的元素

System.out.println(Data.getData().stream()

? ? ? ? ? ? ? ? .collect(Collectors.maxBy((ele1, ele2) -> ele1.getScore() - ele2.getScore())));


4.2 minBy

? 通過指定的規(guī)則獲取流中最小的元素

System.out.println(Data.getData().stream()

? ? ? ? ? ? ? ? .collect(Collectors.minBy((ele1, ele2) -> ele1.getScore() - ele2.getScore())));


4.3 joining

合并英古，將流中的元素淀衣，以字符串的形式拼接起來

// 把Person中的姓名拼成一個字符串

String res1 = Data.getData().stream()

? ? .map(Person::getName)

? ? .collect(Collectors.joining());

System.out.println(res1);


String res2 = Data.getData().stream()

? ? .map(Person::getName)

? ? .collect(Collectors.joining("-"));

System.out.println(res2);


String res3 = Data.getData().stream()

? ? .map(Person::getName)

? ? .collect(Collectors.joining("-", "{", "}"));

System.out.println(res3);


4.4 summingInt

計算int類型的和，將流中的元素映射為int類型的元素進行求和

將Person對象的成績進行求和

// 將Person對象的成績進行求和

System.out.println(Data.getData().stream()

? ? ? ? ? ? ? ? ? .collect(Collectors.summingInt(ele -> ele.getScore())));


4.5 averagingInt

計算int類型的平均值

計算不及格學生的平均成績

System.out.println(Data.getData().stream()

? ? ? ? ? ? ? ? ? .filter(ele -> ele.getScore() < 60)

? ? ? ? ? ? ? ? ? .collect(Collectors.averagingInt(Person::getScore)));

4.6 summarizingInt

將流中的元素映射成int類型的元素召调，獲取這些數據的描述信息

System.out.println(Data.getData().stream()

? ? ? ? ? ? ? ? ? .collect(Collectors.summarizingInt(ele -> ele.getScore())));



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