时间：2021-01-10 11:07:29 | 栏目：JAVA代码 | 点击：次
什么是Stream流？
Stream流是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
Stream的优点：声明性，可复合，可并行。这三个特性使得stream操作更简洁，更灵活，更高效。
Stream的操作有两个特点：可以多个操作链接起来运行，内部迭代。
Stream可分为并行流与串行流，Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。串行流就不必再细说了，并行流主要是为了为了适应目前多核机器的时代，提高系统CPU、内存的利用率，并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。java1.8并行流使用的是fork/join框架，关于fork/join框架可参考http://ifeve.com/talk-concurrency-forkjoin/学习。
注意 ：
* 1、Stream不会自己存储数据。
* 2、Stream不会改变原对象，他们会返回一个新的Stream。
* 3、Stream操作是延迟的，他们会等到需要的结果时才执行。
* 4、使用并行流并不一定会提高效率，因为jvm对数据进行切片和切换线程也是需要时间的。
本文主要讲 Stream的3个操作步骤：1、创建Stream 2、中间操作3、终止操作。
创建Stream
创建Stream，就是将一个数据源 （如：集合、数组）转化为一个流。
1、通过Collection系列提供的stream()（串行） 或parallelStream()（并行）获取数据流。
2、通过Arrays中的静态方法stream() 获取数据流。
3、通过Stream类中的静态方法of()获取数据流。
//1、通过Collection系列提供的stream()（串行） 或parallelStream()（并行）获取
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream1 = list.stream();//串行流
Stream<String> stream2 = list.parallelStream();//并行流
//2、通过Arrays中的静态方法stream() 获取数据流
User[] u = new User[2];
Stream<User> stream3 = Arrays.stream(u);
//3、通过Stream；类中的静态方法of()
Stream<String> stream4 = Stream.of("11","2");
中间操作
中间操作，即对数据源进行一系列的操作处理。
多个中间操作可以连接起来性格一条流水线，除非流水线上触发器终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理，而是在终止操作时一次性全部处理，成为惰性求值。
筛选和切片
1、filter(predicate)-接收lambda，从流中排除某些元素。
2、limit(n)-截断流，使其元素不超过给定数量。
3、skip(n)-跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流，与limit(n)互补。
4、distinct-筛选，通过流所生成元素的hashcode()和equals()去重复元素。
/**
* 打印年龄大于18的前4位用户信息（不重复）
* 并跳过第1个用户
*/
@Test
public void test1(){
list.stream()
.filter((x)->x.getAge()>18)
.distinct()
.limit(4)
.skip(1).forEach(System.out::println);
}
映射
1、map，接收Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每一个元素上，并将其映射成一个新的元素。
2、mapToDouble/mapToInt/mapToLong，接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的DoubleStream/IntStream/LongStream。
3 、flatMap，接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成一个流，然后把流连接成一个流。
@Test
public void test2(){
///map
list.stream().map(User::getName)
.forEach(System.out::println);
//flatMap
List<List<User>> list1 = new ArrayList<>();
list1.add(list);
list1.stream().flatMap(Stream::getNames)
.forEach(System.out::println);
}
public static Stream<String> getNames(List<User> list){
List<String> list1 = new ArrayList<String>();
for (User user : list) {
list1.add(user.getName());
}
return list1.stream();
}
排序
1、sorted()，产生一个新流，其中按自然顺序排序。
2、sorted(Comparator)，产生一个新流，其中按比较器顺序排序。
@Test
public void test3(){
List<String> list =Arrays.asList("aa","bb","cc","dd");
list.stream().sorted()
.forEach(System.out::println);
//
list.stream().sorted((x,y) -> {
if(x.equals(y)){
return 1;
}else{
return -1;
}
} ).forEach(System.out::println);
}
终止操作
终止操作是执行中间操作链，并产生结果（一个新流）,数据源本身并不受影响，其结果可以是任何不是流的值。
查找与匹配
1、allMatch,检查是否匹配所有元素。
2、anyMatch,检查是否至少匹配一个元素。
3、noneMatch,检查是否没有匹配所有元素。
4、findFirst,返回第一个元素。
5、findAny,返回当前流中的任意元素。
6、count,返回流中元素的总数。
7、 max,返回流中最大值。
8、min,返回流中最小值。
9、froEach(Consumer c) 内部迭代。
@Test
public void test4(){
boolean b = list.stream().
noneMatch((e) ->
e.getName().equals("zhao"));
System.out.println(b);
Optional<User> op = list.parallelStream()
.filter((x) -> x.getAge() == 18)
.findAny();
System.out.println(op.get());
}
归约
reduce，可以将流中的值反复结合起来，得到一个值。
@Test
public void test5(){
//转List
List<String> list1 =list.stream()
.map(User::getName)
.collect(Collectors.toList()) ;
list1.forEach(System.out::println);
//转HashSet
HashSet<String> set = list.stream().
map(User::getName)
.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
set.forEach(System.out::println);
//总数
Long count = list.stream()
.collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);
//平均年龄
double avAge = list.stream()
.collect(Collectors.averagingInt(User::getAge));
System.out.println(avAge);
//总年龄
int toAge = list.stream()
.collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
System.out.println(toAge);
//最大值
Optional<User> u = list.stream()
.collect(Collectors.maxBy((e1,e2)
-> Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge() )));
System.out.println(u);
//平均年龄
IntSummaryStatistics collect = list.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
System.out.println(collect.getAverage());
//分组
Map<Integer, List<User>> l= list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
System.out.println(l);
//多级分组
Map<Integer,Map<String,List<User>> > ls= list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
User::getAge,Collectors.groupingBy(User::getSex)));
System.out.println(ls);
//分区
Map<Boolean,List<User>> map= list.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy((x)
-> x.getAge()>18));
System.out.println(map);
//连接字符串
String str = list.stream().map(User::getName)
.collect(Collectors.joining(",","-","-"));
System.out.println(str);
}
总结