Java_Stream流

目錄
1.什么是Stream
2.API功能舉例
-- 2.1 串行流與并行流
-- 2.1.1 串行流與并行流的獲取方式
-- 2.1.2 流的操作
--- 1. filter 過(guò)濾
--- 2. distinct 去重
--- 3. sorted 排序
--- 4. limit 取前 n 個(gè)元素
--- 5. skip 跳過(guò)前n個(gè)元素
--- 6. map 將一種數(shù)據(jù)類(lèi)型流集轉(zhuǎn)為另一種數(shù)據(jù)類(lèi)型流集
--- 7. flatMap
--- 8.allMatch(都匹配) - anyMatch(任一匹配) - noneMatch(沒(méi)有匹配)
--- 9. 分組
--- 10. Stream流 (Collectors中的) 的其他功能
3.Stream的應(yīng)用場(chǎng)景

1.什么是Stream

Java 中的 Stream 與 Android 中的 RxJava 思想有些相同, 都是基于函數(shù)的鏈?zhǔn)骄幊? 但是 RxJava 由于Android ui線程等相關(guān)機(jī)制的原因, 功能更加強(qiáng)大一些, 最大的區(qū)別就是 Stream 不能主動(dòng)切換線程;

在 Java 中稱(chēng) Stream 為流, 是因?yàn)榻?jīng)常會(huì)用流去對(duì)一些數(shù)據(jù)集進(jìn)行一些流水線的操作 ( 如過(guò)濾,排序等操作, 用正常的方式代碼會(huì)比較復(fù)雜, 通過(guò)Stream流可以減少代碼量和提高效率 ), 然后就可以得到想要的結(jié)果;

RxJava 是基于事件發(fā)送接收的, 具有可觀測(cè)序列的庫(kù);

Stream 也可以理解為基于事件發(fā)送的流, 想到拿到最終的返回結(jié)果, 需要有結(jié)束流的函數(shù);

2.API功能舉例

示例準(zhǔn)備代碼 (User類(lèi)):

public class User {
    //姓名
    String name;
    //年齡
    Integer age;
    //性別
    Integer sex;
    //所在省市
    String address;
}

2.1 串行流與并行流

2.1.1 串行流與并行流的獲取方式

List 獲取

串行流獲取
```
Stream<User> stream = list.stream();
```

并行流獲取

Stream<User> userStream = list.parallelStream();

Set 獲取

串行流獲取

 Stream<User> userStream = set.stream();

并行流獲取

Stream<User> userStream = set.parallelStream();

Map 獲取

Map集想要獲取Stream流只能通過(guò) key 集 - value 集 - 或者 key-value集來(lái)獲取;

并行流會(huì)開(kāi)線程進(jìn)行操作, 雖然互不干擾, 但是難以自行控制線程的切換
示例代碼

public class StreamTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        List<User> list = Arrays.asList(
                new User("鋼鐵俠", 30, 0, "華盛頓"),
                new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
                new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
                new User("詹姆斯", 40, 0, "洛杉磯"),
                new User("李世民", 40, 0, "山西省太原市"),
                new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
                new User("葫蘆娃的爺爺", 40, 0, "山西省太原市")
        );
        list.parallelStream().map(a -> {
            System.out.println(Thread.currentThread() + "-11111-" + a.name);
            return a.name;
        }).forEach(a -> System.out.println(Thread.currentThread() + "-22222-" + a));
    }
}

打印結(jié)果
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main]-11111-葫蘆娃的爺爺
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-3,5,main]-11111-蜘蛛俠
Thread[main,5,main]-11111-李世民
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main]-2222-葫蘆娃的爺爺
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-7,5,main]-11111-鋼鐵俠
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-7,5,main]-2222-鋼鐵俠
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main]-11111-蔡徐坤
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main]-2222-蔡徐坤
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main]-11111-詹姆斯
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-3,5,main]-2222-蜘蛛俠
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main]-2222-詹姆斯
Thread[main,5,main]-2222-李世民
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-7,5,main]-11111-趙麗穎
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-7,5,main]-2222-趙麗穎

并行流相關(guān)內(nèi)容待擴(kuò)充......

2.1.2 流的操作

1. filter 過(guò)濾

public static void main(String[] args) throws IOException {
    List<User> list = Arrays.asList(
        new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華盛頓"),
        new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
        new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
        new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
        new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西省太原市"));
    // 過(guò)濾掉年齡大于等于40的對(duì)象
    list.stream().filter(a -> a.age >= 40).forEach(b -> System.out.println(b));
}

打印結(jié)果
User{name='鋼鐵俠', age=40, sex=0, address='華盛頓'}
User{name='李世民', age=60, sex=0, address='山西省太原市'}
User{name='葫蘆娃的爺爺', age=70, sex=0, address='山西省太原市'}

2. distinct 去重

去重的時(shí)候如果數(shù)據(jù)是引用類(lèi)型對(duì)象, 需要重寫(xiě)其 hashCode() 和 equals() 方法; 唯一性是通過(guò)這兩個(gè)函數(shù)去判斷的;

public static void main(String[] args) throws IOException {
    List<User> list = Arrays.asList(
        new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華盛頓"),
        new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
        new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
        new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
        new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
        new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西省太原市"));
    list.stream().distinct().forEach(b -> System.out.println(b));
}

打印結(jié)果
User{name='鋼鐵俠', age=40, sex=0, address='華盛頓'}
User{name='蜘蛛俠', age=20, sex=0, address='華盛頓'}
User{name='趙麗穎', age=30, sex=1, address='湖北武漢市'}
User{name='詹姆斯', age=35, sex=0, address='洛杉磯'}
User{name='李世民', age=60, sex=0, address='山西省太原市'}
User{name='蔡徐坤', age=20, sex=1, address='陜西西安市'}
User{name='葫蘆娃的爺爺', age=70, sex=0, address='山西省太原市'}

3. sorted 排序

public static void main(String[] args) throws IOException {
    List<User> list = Arrays.asList(
        new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華盛頓"),
        new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
        new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
        new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
        new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西省太原市"));
    list.stream().sorted((a, b) -> b.age - a.age).forEach(b -> System.out.println(b));
}

打印結(jié)果
User{name='葫蘆娃的爺爺', age=70, sex=0, address='山西省太原市'}
User{name='李世民', age=60, sex=0, address='山西省太原市'}
User{name='鋼鐵俠', age=40, sex=0, address='華盛頓'}
User{name='詹姆斯', age=35, sex=0, address='洛杉磯'}
User{name='趙麗穎', age=30, sex=1, address='湖北武漢市'}
User{name='蜘蛛俠', age=20, sex=0, address='華盛頓'}
User{name='蔡徐坤', age=20, sex=1, address='陜西西安市'}

4. limit 取前 n 個(gè)元素

List<User> list = Arrays.asList(
    new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華盛頓"),
    new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
    new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
    new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
    new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
    new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
    new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西省太原市"));
list.stream().limit(3).forEach(b -> System.out.println(b));

打印結(jié)果
User{name='鋼鐵俠', age=40, sex=0, address='華盛頓'}
User{name='蜘蛛俠', age=20, sex=0, address='華盛頓'}
User{name='趙麗穎', age=30, sex=1, address='湖北武漢市'}

5. skip 跳過(guò)前n個(gè)元素

List<User> list = Arrays.asList(
    new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華盛頓"),
    new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
    new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
    new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
    new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
    new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
    new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西省太原市"));
list.stream().skip(3).forEach(b -> System.out.println(b));

打印結(jié)果
User{name='詹姆斯', age=35, sex=0, address='洛杉磯'}
User{name='李世民', age=60, sex=0, address='山西省太原市'}
User{name='蔡徐坤', age=20, sex=1, address='陜西西安市'}
User{name='葫蘆娃的爺爺', age=70, sex=0, address='山西省太原市'}

6. map 將一種數(shù)據(jù)類(lèi)型流集轉(zhuǎn)為另一種數(shù)據(jù)類(lèi)型流集

public static void main(String[] args) throws IOException {
    List<User> list = Arrays.asList(
        new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華盛頓"),
        new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
        new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
        new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
        new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西省太原市"));
    // 將 user 的 name 取出作為字符串集合
    list.stream().map(a->new String(a.name)).forEach(b-> System.out.println(b));
}

打印結(jié)果
鋼鐵俠
蜘蛛俠
趙麗穎
詹姆斯
李世民
蔡徐坤
葫蘆娃的爺爺

7. flatMap

將原有的數(shù)據(jù)流集中的內(nèi)容合并為一個(gè)新的流集

public static void main(String[] args) throws IOException {
    List<User> list = Arrays.asList(
        new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華 盛 頓"),
        new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北 武漢市"),
        new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉 磯"),
        new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西 安市"),
        new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西 省 太原市"));
    // 下面示例就是將User類(lèi)型的流集中的每一個(gè)User的address,合并為了一個(gè)String類(lèi)型的新流集然后再遍歷
    list.stream().flatMap(a->{
        ArrayList<String> strings = new ArrayList();
        strings.add(a.address);
        return strings.stream();
    }).forEach(a-> System.out.println(a));
    System.out.println("=============================");
    // 下面示例就是將User類(lèi)型的流集中的每一個(gè)User的address,拆成字符串?dāng)?shù)組流集
    // 然后將字符串?dāng)?shù)組中的每一個(gè)元素合并為一個(gè)字符串流集
    // 從打印結(jié)果可以看出來(lái)其遍歷過(guò)程
    list.stream().map(a->a.address.split(" "))
        .flatMap(a->Arrays.stream(a))
        .forEach(a-> System.out.println(a));
}

打印結(jié)果
華 盛 頓
華盛頓
湖北 武漢市
洛杉 磯
山西省太原市
陜西西 安市
山西 省 太原市
=============================
華
盛
頓
華盛頓
湖北
武漢市
洛杉
磯
山西省太原市
陜西西
安市
山西
省
太原市

8.allMatch(都匹配) - anyMatch(任一匹配) - noneMatch(沒(méi)有匹配)

public static void main(String[] args) throws IOException {
    List<User> list = Arrays.asList(
        new User("鋼鐵俠", 40, 0, "華盛頓"),
        new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
        new User("詹姆斯", 35, 0, "洛杉磯"),
        new User("李世民", 60, 0, "山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
        new User("葫蘆娃的爺爺", 70, 0, "山西省太原市")
    );
    // 所有的User的 age= 20;
    System.out.println(list.stream().allMatch(a -> a.age == 20));// false
}

9. 分組

public static void main(String[] args) throws IOException {
    List<User> list = Arrays.asList(
        new User("鋼鐵俠", 30, 0, "華盛頓"),
        new User("蜘蛛俠", 20, 0, "華盛頓"),
        new User("趙麗穎", 30, 1, "湖北武漢市"),
        new User("詹姆斯", 40, 0, "洛杉磯"),
        new User("李世民", 40, 0, "山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤", 20, 1, "陜西西安市"),
        new User("葫蘆娃的爺爺", 40, 0, "山西省太原市")
    );
    // 相同的年齡分到一個(gè)組;
    Map<Integer, List<User>> collect = 
        list.stream().collect(Collectors.groupingBy(a -> a.age));
    System.out.println(collect);
}

打印結(jié)果
{20=[
User{name='蜘蛛俠', age=20, sex=0, address='華盛頓'}, 
User{name='蔡徐坤', age=20, sex=1, address='陜西西安市'}], 
40=[
User{name='詹姆斯', age=40, sex=0, address='洛杉磯'}, 
User{name='李世民', age=40, sex=0, address='山西省太原市'}, 
User{name='葫蘆娃的爺爺', age=40, sex=0, address='山西省太原市'}], 
30=[
User{name='鋼鐵俠', age=30, sex=0, address='華盛頓'}, 
User{name='趙麗穎', age=30, sex=1, address='湖北武漢市'}
]}

collect 不僅可以分組,將Stream 與 Collector 結(jié)合起來(lái)(主要是Collectors中所擁有的功能, 不必管它怎么實(shí)現(xiàn), 必竟面向?qū)ο缶幊? 可以做很多其他的操作;

10. Stream流 (Collectors中的) 的其他功能

查找第一個(gè)符合條件的元素
查找任意一個(gè)符合條件的元素
求和
求最大值
求最小值
平均值
......等等

3.Stream的應(yīng)用場(chǎng)景

例如: 把原來(lái)復(fù)雜的sql查詢(xún)或者數(shù)據(jù)的處理废赞，一遍又一遍地for循環(huán)的復(fù)雜代碼重構(gòu)徽龟，讓代碼更簡(jiǎn)潔易懂，可讀性強(qiáng)

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