Java流庫(kù)（java.util.stream）

流提供了一種讓我們可以在比集合更高的概念級(jí)別上指定計(jì)算的數(shù)據(jù)視圖弧圆。通過(guò)使用流，我們可以說(shuō)明想要完成什么任務(wù)如叼，而不是說(shuō)明如何去實(shí)現(xiàn)它恳邀。（這一點(diǎn)受益于lambda表達(dá)式）我們將操作的調(diào)度留給具體的實(shí)現(xiàn)去解決柬甥。

流大量的用到了lambda表達(dá)式（同根生于Java8）之后的篇幅將會(huì)說(shuō)到lambda表達(dá)式

一、 流的特點(diǎn)

流的特點(diǎn)

1. 流并不儲(chǔ)存元素羡洁。這些元素可能存儲(chǔ)在底層的集合中玷过，或這是按需生成。
2. 流的操作不會(huì)修改其數(shù)據(jù)源筑煮。例如辛蚊，filter方法不會(huì)從新的流中移除元素，而是會(huì)生成一個(gè)新的流真仲，其中不包含被過(guò)濾掉的元素袋马。
3. 流的操作是盡可能惰性執(zhí)行的。這意味著直至需要其結(jié)果時(shí)秸应，操作才會(huì)執(zhí)行虑凛。例如如果我們只想查找前5個(gè)長(zhǎng)單詞（長(zhǎng)度大于x的String）而不是所有長(zhǎng)單詞碑宴，那么filter方法就會(huì)在匹配到第5個(gè)單詞后停止過(guò)濾。因此卧檐，我們甚至可以創(chuàng)建無(wú)限流墓懂。

典型流程

1. 創(chuàng)建一個(gè)流。
2. 指定將初始流轉(zhuǎn)換為其他流的中間操作霉囚，可能包含多個(gè)步驟捕仔。
3. 應(yīng)用終止操作，從而產(chǎn)生結(jié)果盈罐。這個(gè)操作會(huì)強(qiáng)制執(zhí)行之前的惰性操作榜跌。從此之后，這個(gè)流就再也不能用了盅粪。

二钓葫、 流的創(chuàng)建

JavaAPI中有大量方法都可以產(chǎn)生流

API

1. java.util.Stream<T> 8自身產(chǎn)生流的方法（需要通過(guò)現(xiàn)有流對(duì)象）

   • Stream<T> filter(Predicate<? super T> p)

     產(chǎn)生一個(gè)流，其中包含當(dāng)前流中滿(mǎn)足p的所有元素

     這里的Predicate<? super T> 非常靈性票顾，保證了傳入的p對(duì)象中的boolean test(T t);方法一定能接受流中的每個(gè)元素础浮。因?yàn)楸ＷC了Predicate<T>中的T是Stream<T>的超類(lèi)。

   • Long count()

     產(chǎn)生當(dāng)前流中元素的數(shù)量奠骄。這是一個(gè)終止操作豆同。（嚴(yán)格上不算創(chuàng)建）

     java.util.Collection 1.2的default方法

   • default Stream<E> stream()

   • default Stream<E> parallelStream()

     產(chǎn)生當(dāng)前集合中所有元素的順序流或者并行流。

2. java.util.Stream 8的一些靜態(tài)方法

   • static <T> Stream<T> of(T... values)

     產(chǎn)生一個(gè)元素為給定值的流含鳞。

   • static <T> Stream<T> empty()

     產(chǎn)生一個(gè)不包含任何元素的流棱诱。

   • static <T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

     產(chǎn)生一個(gè)無(wú)限流皆愉，它的值是通過(guò)反復(fù)調(diào)用函數(shù)s而構(gòu)建的薄湿。

   • static <T> Stream<T> iterate(T seed, UnaryOperator<T> f)

     產(chǎn)生一個(gè)無(wú)限流枝缔，他的元素包含種子、在種子上調(diào)用f產(chǎn)生的值熔吗、在前一個(gè)元素上調(diào)用f產(chǎn)生的值辆床，等等。

3. java.util.Arrays 1.2的靜態(tài)方法

   • static <T> Stream<T> stream(T[] array, int startInclusive, int endExclusive) 8

     產(chǎn)生一個(gè)流桅狠，他的元素是由數(shù)組中指定范圍內(nèi)的元素構(gòu)成的佛吓。

4. java.util.regex.Pattern 1.4的靜態(tài)方法

   • Stream<String> splitAsStream(CharSequence input) 8

     產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素是輸入中由該模式界定的部分垂攘。

5. java.nio.file.Files 7

   • static Stream<String> lines(Path path) 8

   • static Stream<String> lines(Path path, Charset cs) 8

     產(chǎn)生一個(gè)流维雇，它的元素是只定文件中的行，該文件的字符集為UTF-8晒他，或者為指定的字符集吱型。

6. java.util.function.Supplier<T> 8

   • T get()

     提供一個(gè)值。

三陨仅、 filter津滞、map和flatMap方法

流的轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的流铝侵，它的元素派生自另一個(gè)流中的元素。

filter：filter轉(zhuǎn)換會(huì)產(chǎn)生一個(gè)流触徐，它的元素與某種條件相匹配咪鲜。filter的引元是Predicate<T> ，即從T到boolean的函數(shù)撞鹉。

map：通常疟丙，我們想要按照某種方式來(lái)轉(zhuǎn)換流中的值，此時(shí)鸟雏，可以使用map方法并傳遞執(zhí)行該轉(zhuǎn)換的函數(shù)享郊。

flatMap：見(jiàn)名之意，這是map方法的變種孝鹊，可以將所有結(jié)果生成（攤平）在一個(gè)流里炊琉。即如果是在map方法中返回Stream<Stream<T>>，可以使用flatMap得到結(jié)果Stream<T>

APIjava.util.stream.Stream 8

• Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)

  產(chǎn)生一個(gè)流又活，它包含當(dāng)前流中所有滿(mǎn)足斷言條件的元素苔咪。

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

  產(chǎn)生一個(gè)流，它包含將mapper應(yīng)用于當(dāng)前流中所有元素產(chǎn)生的結(jié)果柳骄。

  注1：如果返回值是流团赏，則返回流的流（準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)返回R就是R的流）

  注2：R和T的意思。R為返回值夹界，所以返回值需要是R的子類(lèi)。T是入?yún)ⅲㄔ蠸tream<T>中的T類(lèi)型）隘世，所以接受參數(shù)需要是T的超類(lèi)

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

  產(chǎn)生一個(gè)流可柿，它是通過(guò)將mapper應(yīng)用于當(dāng)前流中所有元素所產(chǎn)生的結(jié)果連接到一起而獲得的。

  注意：這里的每個(gè)結(jié)果都是一個(gè)流丙者。

四复斥、 抽取子流和連接流

調(diào)用stream.limit(n)會(huì)返回一個(gè)新的流，它在n個(gè)元素之后結(jié)束械媒。（如果原來(lái)的流更短目锭，那么就會(huì)在流結(jié)束時(shí)結(jié)束）。這個(gè)方法對(duì)于裁剪無(wú)限流的尺寸會(huì)顯得特別有用纷捞。

例如：

Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(100L);
stream.forEach(System.out::println);

調(diào)用stream.skip(n)正好相反：它會(huì)丟棄前n個(gè)元素痢虹。

例如：取前200自然數(shù)，然后去掉前100個(gè)

Stream<Integer> stream = Stream.iterate(1, (n)->n+1);
stream = stream.limit(200).skip(100);
stream.forEach(System.out::println);

我們可以用Stream類(lèi)的靜態(tài)方法concat方法將兩個(gè)流連接起來(lái)

例如：

Stream<? extends Object> result = Stream.concat(stream, stream2);
result.forEach(System.out::println);

注意：第一個(gè)流不應(yīng)該是無(wú)限的主儡，否則第二個(gè)流永遠(yuǎn)都不會(huì)得到處理的機(jī)會(huì)奖唯。

API java.util.stream.Stream 8

• Stream<T> limit(Long maxSize)

  產(chǎn)生一個(gè)流，其中包含了當(dāng)前流中最初的maxSize個(gè)元素糜值。

• Stream<T> skip(Long n)

  產(chǎn)生一個(gè)流丰捷，它的元素時(shí)當(dāng)前流中除了前n個(gè)元素之外的所有元素坯墨。

• static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)

  產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素時(shí)a的元素后面跟著b的元素病往。

五捣染、 其他的流轉(zhuǎn)換

一、 流的去重停巷，distinct方法耍攘，它的元素是從原有流中產(chǎn)生的，即原來(lái)的元素按照同樣的順序剔除重復(fù)元素后產(chǎn)生的叠穆。這個(gè)流顯然能夠記住它已經(jīng)看到的元素

二少漆、 流的排序，有多種sorted方法的變體可用硼被。其中一種用于操作Comparable元素的流示损，而另一種可以接受一個(gè)Comparator。

三嚷硫、 peek方法检访，peek方法會(huì)產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素與原來(lái)流中的元素相同仔掸，但是在每次獲取一個(gè)元素時(shí)脆贵，都會(huì)調(diào)用一個(gè)函數(shù)（你傳入peek的函數(shù)Consumer<T>類(lèi)型）。

API java.util.stream.Stream 8

• Stream<T> distinct()

  產(chǎn)生一個(gè)流起暮，包含當(dāng)前流中所有不同元素卖氨。

• Stream<T> sorted()

• Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator)

  產(chǎn)生一個(gè)流，它的元素時(shí)當(dāng)前流中的所有元素按照順序排列的负懦。第一個(gè)方法要求元素是實(shí)現(xiàn)了Comparable類(lèi)的實(shí)例筒捺。

• Stream<T> peek(Comsumer<? super T> action)

  產(chǎn)生一個(gè)流，它與當(dāng)前流中的元素相同纸厉，在獲取其中每個(gè)元素時(shí)系吭，會(huì)見(jiàn)其傳遞給action。

六颗品、 簡(jiǎn)單約簡(jiǎn)（重要）

約簡(jiǎn)是一種終結(jié)操作(terminal operation)肯尺，它們會(huì)將流約簡(jiǎn)為可以在程序中使用的非流值

API java.util.stream.Stream 8

• Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator)

• Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator)

  分別產(chǎn)生這個(gè)流的最大元素和最小元素，使用由給定比較器定義的排序規(guī)則躯枢，如果這個(gè)流為空则吟，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)空的Optional對(duì)象。這些操作都是終結(jié)操作锄蹂。

• Optional<T> findFirst()

• Optional<T> findFirst()

  分別產(chǎn)生這個(gè)流的第一個(gè)和任意一個(gè)元素逾滥，如果這個(gè)流為空，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)空的Optional對(duì)象。這些操作都是中介操作寨昙。

• boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate)

• boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate)

• boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate)

  分別在這個(gè)流中任意元素讥巡、所有元素和沒(méi)有任何元素匹配給定斷言時(shí)返回true。這些操作都是終結(jié)操作舔哪。

七欢顷、 收集結(jié)果

API

1. java.util.stream.BaseStream 8

   • Iterator<T> oteratpr()

     產(chǎn)生一個(gè)獲取當(dāng)前流中的各個(gè)元素的迭代器。這是一種終結(jié)操作捉蚤。

2. java.util.stream.Stream 8

   • void forEach(Consumer<? super T> action)

     在流的每個(gè)元素上調(diào)用action抬驴。這是一種終結(jié)操作。

   • Object[] toArray()

   • <A> A[] toArray(IntFunction<A[]> generator)

     產(chǎn)生一個(gè)對(duì)象數(shù)組缆巧，或者在將引用A[]::new傳遞給構(gòu)造器時(shí)布持，返回一個(gè)A類(lèi)型的數(shù)組。這些都是終結(jié)操作陕悬。

   • <R,A> R collect(Collector<? super T,A,R> collector)

     使用給定的收集器來(lái)收集當(dāng)前流中的元素题暖。Collectors類(lèi)有用于多種收集齊的工廠(chǎng)方法。例如

     Set<Integer> set = stream.collect(Collectors.toSet());
     TreeSet<Integer> treeSet = stream.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
     // 第二種方法可以控制獲得的集的種類(lèi)
     

3. java.util.stream.Collectors 8

   注：Collectors全部是static方法捉超，建議使用靜態(tài)導(dǎo)入

   • static <T> Collector<T,?,List<T>> toList()

   • static <T> Collector<T,?,Set<T>> toSet()

     產(chǎn)生一個(gè)將元素收集到列表或集中的收集器胧卤。

   • static <T,C extends Collection<T>> Collector<T,?,C> toCollection(Supplier<C> collectionFactory)

     產(chǎn)生一個(gè)將元素收集到任意集合中早的收集器∑丛溃可以傳遞一個(gè)諸如TreeSet::new的構(gòu)造引用枝誊。

   • static Collector<CharSequence,?,String> joining()

   • static Collector<CharSequence,?,String> joining(CharSequence delimiter)

   • static Collector<CharSequence,?,String> joining(CharSequence delimiter,CharSequence prefix,CharSequence suffix)

     產(chǎn)生一個(gè)連接字符串的收集齊。分隔符會(huì)置于字符串之間惜纸，而第一個(gè)字符串之前可以有前綴叶撒，最后一個(gè)字符串之后可以有后綴。如果沒(méi)有指定耐版，那么它們都為空祠够。

   • static <T> Collector<T,?,IntSummaryStatistics> summarizingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)

   • static <T> Collector<T,?,LongSummaryStatistics> summarizingInt(ToLongFunction<? super T> mapper)

   • static <T> Collector<T,?,DoubleSummaryStatistics> summarizingInt(ToDoubleFunction<? super T> mapper)

     產(chǎn)生能夠生成(Int|Long|Double)SummaryStatistics對(duì)象的收集齊，通過(guò)它可以獲得將mapper應(yīng)用于每個(gè)元素后產(chǎn)生結(jié)果的個(gè)數(shù)椭更、總和哪审、平均值蛾魄、最大值和最小值虑瀑。例如：

     Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(100L);
     
     DoubleSummaryStatistics summary = stream.collect(Collectors.summarizingDouble((D)->D*10));
     summary.getAverage();
     summary.getCount();
     summary.getMax();
     summary.getMin();
     summary.getSum();
     

4. IntSummaryStatistics 8

   LongSummaryStatistics 8

   DoubleSummaryStatistics 8

   • Long getCount()

     產(chǎn)生匯總后的元素個(gè)數(shù)。

   • (int|long|double) getSum()

   • double getAverage()

     產(chǎn)生匯總后元素的總和或平均值滴须，或者在沒(méi)有任何元素時(shí)返回0舌狗。

   • (int|long|double) getMax()

   • (int|long|double) getMin()

     產(chǎn)生匯總后的元素的最大值和最小值，或者在沒(méi)有任何元素時(shí)扔水，產(chǎn)生(Integer|Long|Double).(MAX|MIN)_VALUE痛侍。

八、 收集到映射表中（Map）

API java.util.stream.Collectors 8

• static<T,K,U,M extends Map<K,U>> Collector<T,?,M> toMap(Function<? supper T,? extends K> keyMapper, Function<? super T,? extends U> valueMapper, BinaryOperator<U> mergeFunction, Supplier<M> mapSupplier)

• static<T,K,U,M extends ConcurrentMap<K,U>> Collector<T,?,M> toConcurrentMap(Function<? supper T,? extends K> keyMapper, Function<? super T,? extends U> valueMapper, BinaryOperator<U> mergeFunction, Supplier<M> mapSupplier)

  產(chǎn)生一個(gè)收集器，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表(Map)或并發(fā)映射表(ConcurrentMap)主届。keyMapper和valueMapper函數(shù)會(huì)應(yīng)用到每個(gè)收集到的元素上赵哲，從而在所產(chǎn)生的映射表中生成一個(gè)鍵/值項(xiàng)。默認(rèn)情況下君丁，當(dāng)兩個(gè)元素產(chǎn)生相同的鍵時(shí)枫夺，會(huì)拋出一個(gè)IllegalStateException異常。你可以提供一個(gè)mergeFunction來(lái)合并具有相同鍵的值绘闷。默認(rèn)情況下橡庞，其結(jié)果是一個(gè)HashMap或ConcurrentHashMap。你可以提供一個(gè)mapSupplier印蔗，它會(huì)產(chǎn)生所期望的映射表實(shí)例扒最。

  注，最后的兩個(gè)參數(shù)(mergeFunction,mapSupplier)可以沒(méi)有华嘹，API中也提供了沒(méi)有這倆個(gè)參數(shù)的函吧趣。

九、 群組和分區(qū)

API java.util.stream.Collectors 8

• static <T,K> Collector<T,?,Map<K,List<T>>> groupingBy(Function<? super T,? extends K> classifier)

• static <T,K> Collector<T,?,ConcurrentMap<K,List<T>>> groupingByConcurrent(Function<? super T,? extends K> classifier)

  產(chǎn)生一個(gè)收集器除呵，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表或并發(fā)映射表再菊，其鍵是將classifier應(yīng)用于所有收集到的元素上所產(chǎn)生的結(jié)果，而值是由具有相同鍵的元素構(gòu)成的一個(gè)個(gè)列表颜曾。

• static <T> Collector<T,?,Map<Boolean,List<T>>> partitioningBy(Preditcate<? super T> predicate)

  產(chǎn)生一個(gè)收集器纠拔，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表，其鍵是true/false泛豪，而值是由滿(mǎn)足/不滿(mǎn)足斷言的元素構(gòu)成的列表稠诲。

十、 下游收集器

Collectors提供了很多強(qiáng)大的功能诡曙，其中下游收集器可以讓我們輕松（可能吧）地處理下游數(shù)據(jù)（Map<K,V>中的V）

作為下游收集器臀叙，可以直接在groupingBy方法中使用，例如：

Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(10000L).map((k)->k*10);
Map<Integer, Long> collect = stream.collect(Collectors.groupingBy((k)->{return k.intValue();},Collectors.counting()));
collect.forEach((k,v)->System.out.println("K:"+k+"  V:"+v));

API java.util.stream.Collectors 8

• static <T> Collector<T,?,Long> counting()

  產(chǎn)生一個(gè)可以對(duì)收集到的元素進(jìn)行計(jì)數(shù)的收集器价卤。

• static<T> Cikkectir<T,?,Integer> summingInt(ToIntFunction<? super T> mapper)

• static<T> Cikkectir<T,?,Long> summingLong(ToLongFunction<? super T> mapper)

• static<T> Cikkectir<T,?,Double> summingDouble(ToIntFunction<? super T> mapper)

  產(chǎn)生一個(gè)收集器劝萤，對(duì)將mapper應(yīng)用到收集到的元素上之后產(chǎn)生的值計(jì)算總和。

  例如：

  Map<Integer, Integer> collect2 = stream.collect(Collectors.groupingBy((k)->{return k.intValue();},Collectors.summingInt((k)->k.intValue())));
  collect2.forEach((k,v)->System.out.println("K:"+k+"   V:"+v));
  // 這將產(chǎn)生以0-9分開(kāi)的10各組慎璧，v為每個(gè)組中所有數(shù)的合
  

• static <T> Collector<T,?,Optional<T>> maxBy(Comparator<? super T> comparator)

• static <T> Collector<T,?,Optional<T>> minBy(Comparator<? super T> comparator)

  產(chǎn)生一個(gè)收集器床嫌，使用comparator指定的排序方法，計(jì)算收集到的元素中的最大值和最小值胸私。

• static <T,U,A,R> Collector<T,?,R> mapping(Function<? super T,? extends U> mapper, Collector<? super U,A,R> downstream)

  產(chǎn)生一個(gè)收集器厌处，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)映射表，其鍵是將mapper應(yīng)用到收集到的數(shù)據(jù)上而產(chǎn)生的岁疼，其值是使用downstream收集器收集到的具有相同鍵的元素阔涉。

十一、 約簡(jiǎn)操作

reduce方法是一種用于從流中計(jì)算某個(gè)值的通用機(jī)制，其最簡(jiǎn)單的形式將接受一個(gè)二元函數(shù)瑰排，并從前兩個(gè)元素開(kāi)始持續(xù)應(yīng)用它贯要。

注意：如果收集操作是并行的，reduce就不是線(xiàn)程安全的椭住，小心使用郭毕。

API java.util.stream.Stream 8

• 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)

  注意：如果reduce是并行流，那么reduce會(huì)產(chǎn)生多個(gè)結(jié)果函荣，需要提供第二個(gè)函數(shù)（組合器）將結(jié)果合并显押。

  用給定的accumulator函數(shù)產(chǎn)生流中元素的積累總和。如果提供了幺元傻挂，那么第一個(gè)被累計(jì)的元素就是該幺元乘碑。如果提供了組合器，那么它可以用來(lái)將分別累計(jì)的各個(gè)部分整合成總和金拒。例如：

  int result = words.reduce(0,(total,word)->total+word.length(), (total1, total2)->total1+total2);
  

• <R> R collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner)

  將元素收集到類(lèi)型R的結(jié)果中兽肤。在每個(gè)部分上，都會(huì)調(diào)用cupplier來(lái)提供初始結(jié)果绪抛，調(diào)用accumulator來(lái)交替的將元素添加到結(jié)果中资铡，并調(diào)用combiner來(lái)整合兩個(gè)結(jié)果。