«

java8新特性Stream怎么创建

时间：2024-8-2 10:48     作者：韩俊     分类： Java

这篇文章主要介绍了java8新特性Stream怎么创建的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇java8新特性Stream怎么创建文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

java8除了提供了Lambda表达式，操作集合的Stream API也是非常新特性中最值得学习和掌握的，它大大简化了，我们操作数据集合的代码量的书写。

简单来说Stream是一个抽象概念，可以通过查找，过滤，映射等操作，这一点与Scala中集合操作很类似。

Stream是什么？

通俗的说就是操作数据集合的一种手段，你可以使用它，以获取所需要的集合数据源类型，如下图所示：

通常Stream流操作整个流程是创建流对象->对流操作->获得目标数据源操作

创建Stream

通过Collection接口提供的Stream

1.返回一个顺序流

default Stream<E> stream() {
   return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
 }

2.返回一个并行流

default Stream<E> parallelStream() {
  return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}

那我们简单演示一下这两个流的使用。

Emplyee的基本实体类

package com.codegeek.lambda;
import lombok.*;

@Setter
@Getter
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Employee {
    /**
     * 员工姓名
     */
    private String name;
    /**
     * 员工年龄
     */
    private int age;
    /**
     * 基本薪水
     */
    private double basicSalary;

    /**
     * 订单成交总额
     */
    private double dealTotalPrice;

    public Employee(String name, int age, double basicSalary,double dealTotalPrice) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.basicSalary = basicSalary;
        this.dealTotalPrice = dealTotalPrice;
    }

    /**
     * 员工总薪资=基本薪资+提成薪资
     *
     * @return Double
     */
    public Double getTotalSalary() {
        return this.basicSalary + this.dealTotalPrice * 0.04;
    }
}

测试方法如下：

 @Test
 public void test() {
    Employee qingLong = new Employee("青龙", 25, 5500, 7500);
    Employee baiHu = new Employee("白虎", 27, 5000, 9000);
    Employee zhuQue = new Employee("朱雀", 22, 3800, 4500);
    Employee xuanWu = new Employee("玄武", 24, 3300, 3300);
    List<Employee> employees = Arrays.asList(qingLong, baiHu, zhuQue, xuanWu);
    // 得到一个顺序流,并获取工资大与4000的员工的姓名
    Stream<Employee> stream = employees.stream();
    stream.filter(e-> e.getTotalSalary()>4000).map(Employee::getName).forEach(System.out::println); 
    // 得到一个并行流，获取年龄大于25的员工姓名
    Stream<Employee> employeeStream = employees.parallelStream();
    employeeStream.filter(employee -> employee.getAge()> 25).map(Employee::getName).forEach(System.out::println ); 
}

通过Arrays创建Stream流

注意数组里面是什么类型的数组，就会产生同类型的流。

1.产生IntStream

public static IntStream stream(int[] array) {
   return stream(array, 0, array.length);
}

2.产生LongStream

public static LongStream stream(long[] array) {
 return stream(array, 0, array.length);
}

3.产生DoubleStream

 public static DoubleStream stream(double[] array) {
   return stream(array, 0, array.length);
}

下面简单演示以下IntStream的使用案列

// 初始化一个数组对象
 int[] arr = {11, 55, 44, 20, 45, 16};
// 通过Arrays创建流对象是IntStream
 Arrays.stream(arr).sorted().forEach(System.out::println);

Stream常见的操作

上面简单介绍了下，流的创建，当流创建好后，我们又该如何使用呢，常见流的操作如下？

    过滤和切片

方法方法介绍
filter(Predicate<? super T> predicate)接收断言接口，并从流中排除元素
distinct()去除流中重复的元素
limit(long maxSize)截取流中元素个数，类似sql查询limit
skip(long n)跳过元素，跳过前n个元素

使用演示：

@Test
public void testFilter() {
  int[] age = {11, 22, 44, 22, 24, 24, 66, 77, 77, 25, 34};
   // 使用filter过滤获得大于33的数组元素
  Arrays.stream(age).filter(i -> i > 33).forEach(System.out::println);
  // 去重
  Arrays.stream(age).distinct().forEach(System.out::println);
  // 截取3个元素
  Arrays.stream(age).limit(3).forEach(System.out::println);
  // 跳过前3个元素
  Arrays.stream(age).skip(3).forEach(System.out::println);  
}

    映射

方法方法介绍
map(Function mapper)接收一个函数式接口，将会映射到流中的每一个元素
mapToDouble(ToDoubleFunction mapper)接收函数式接口，将映射产生DoubleStream
mapToLong(ToLongFunction mapper)接收函数式接口，将映射产生LongStream
mapToInt(ToIntFunction mapper)接收函数式接口，将映射产生IntStream
flatMap(Function extends Stream mapper)接收函数，将流中的每个值都转换一个流，然后将这些流汇成一个流

使用演示：

   String[] arr = {"java", "scala", "php", "python", "c++"};
   // 将流中的每一个元素转换成大写
   Arrays.stream(arr).map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
   //将流中的数据转Double类型
    long[] array = {1, 4, 6, 7, 12};
   // 返回Double类型的Stream
   Arrays.stream(array).mapToDouble(e-> e* 100).forEach(System.out::println);
   // 返回Long类型的Stream
   Arrays.stream(array).mapToLong(e -> e + 23).forEach(System.out::println);
   // flatMap演示
  List<List<String>> database = new ArrayList<>();
  List<String> noSql = Arrays.asList("redis", "hbase", "membercache");
  List<String> sql = Arrays.asList("mysql", "oracle", "db2");
  database.add(noSql);
  database.add(sql);
  List<String> h = database.stream().flatMap(s -> s.stream().filter(si -> si.contains("h"))).collect(Collectors.toList());
  h.stream().forEach(System.out::println);

    排序

    排序相对简单，以之前定义的employee类如下：

Employee qingLong = new Employee("青龙", 25, 5500, 7500);
Employee baiHu = new Employee("白虎", 27, 5000, 9000);
Employee zhuQue = new Employee("朱雀", 22, 3800, 4500);
Employee xuanWu = new Employee("玄武", 24, 3300, 3300);
List<Employee> employees = Arrays.asList(qingLong, baiHu, zhuQue, xuanWu);
// 按照薪水的大小进行排序
 employees.stream().sorted(Comparator.comparing(Employee::getTotalSalary)).forEach(System.out::println);

    查找与匹配

方法方法介绍
allMatch(Predicate p)检查流中的元素是否都匹配
anyMatch(Predicate p)检查是否匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)检查是否没有匹配所有元素
findFirst()返回第一个元素
findAny()返回流中任意元素
count返回流中的个数
max(Comparator c)返回流中最大值
min(Comparator c)返回流中最小值

方法演示：以初始化的员工类

// 判断所有的员工年龄是否大于18
boolean b = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
System.out.println("allMatch="+b);// 结果为true
// 判断所有员工中有没有年龄大于35的
boolean b1 = employees.stream().anyMatch(e -> e.getAge() > 35);
System.out.println("anyMath=" + b1); // 结果为false
// 判断所有员工中没有年龄大于35的
boolean b1 = employees.stream().noneMatch(e -> e.getAge() > 35);
System.out.println("anyMath=" + b1); // 结果为true
// 返回第一个员工的信息
Optional<Employee> first = employees.stream().findFirst();
System.out.println(first.get());
// 统计年龄大于20的员工个数
ong count = employees.stream().filter(e -> e.getAge() > 20).count();
System.out.println("count="+count);
// 统计集合中员工薪资最高的员工信息
Optional<Employee> max = employees.stream().max(Comparator.comparing(Employee::getTotalSalary));
System.out.println("max=" + max);

    归约

方法方法介绍
reduce(BinaryOperator p)将流中的元素反复结合起来得到一个值返回Optional
reduce(T iden,BinaryOperator p)将流中的元素反复结合起来得到一个值T

演示：

Optional<Double> reduce = employees.stream().map(Employee::getTotalSalary).reduce(Double::sum);
double v = reduce.get();
System.out.println("reduce="+v);
int[] array = {1, 4, 6, 7, 12};
System.out.println("====");
// 这里第一次将0作为x的值然后数组中1作为y，然后计算后的结果是1，第二次将1作为x的值，然后数组中的4作为y值进行相加，后面以此类推，直到将所有的值都进行相加
int reduce = Arrays.stream(array).reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println("reduce=" + reduce);

    收集

方法方法介绍
collect(Collector c)将流转换为其他形式，接收Collector接口实现。

下面将对Stream做一个总体的回顾和使用。

@Test
    public void test() {
        // 避免空指针异常
        Optional<Employee> optional = employees.stream().sorted((e1, e2) -> e1.getTotalSalary().compareTo(e2.getTotalSalary())).findFirst();
        // 若空指针异常就怎么处理
        optional.orElse(new Employee());
        System.out.println(optional);

        // 返回任意一个(并行开启多个线程查找)
        Optional<Employee> any = employees.parallelStream().filter((e) -> e.getAge() > 25).findAny();
        System.out.println(any);

        // Max(Comparator按年龄比较)
        Optional<Employee> max = employees.stream().max(Comparator.comparing((e) -> e.getAge()));
        System.out.println(max);
        Optional<Double> max1 = employees.stream().map(Employee::getTotalSalary().max(Double::compare);
        System.out.println(max1.get());

        // 流中元素接收，计算得到一个
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        Integer reduce = list.stream().reduce(0, (x, u) -> x + u);//0+1+2.....+10
        System.out.println(reduce);

        Optional<Integer> reduce1 = employees.stream().map(Employee::getAge).reduce(Integer::sum);
        System.out.println(reduce1.get() + "----------");

        // 收集元素到list
        employees.stream().map(Employee::getName).distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        // 收集元素到LinkList
        employees.stream().map(Employee::getName).distinct().collect(Collectors.toCollection(HashSet::new)).forEach(System.out::println);

        // 获取流中最大值
        Optional<Integer> max2 = employees.stream().map(Employee::getAge).max(Integer::compare);
        System.out.println(max2.get());

        // 收集获取总数(集合总数)
        Long collect = employees.stream().collect(Collectors.counting());
        System.out.println(collect);

        // 工资的平均值
        Double collect1 = employees.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getTotalSalary));
        System.out.println(collect1);

        // 获取工资的总数，综合，最小值，平均值，最大值
        DoubleSummaryStatistics collect2 = employees.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getTotalSalary));
        System.out.println(collect2);

        // 获取年龄最大的员工
        Optional<Employee> collect3 = employees.stream().collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge())));
        System.out.println(collect3.get());

        // 获取年龄最小的员工
        Optional<Double> collect4 = employees.stream().map(Employee::getTotalSalary).collect(Collectors.minBy(Double::compare));
        System.out.println(collect4.get());

        // 按薪资分组
        Map<Double, List<Employee>> collect5 = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getTotalSalary));
        System.out.println(collect5);

        // 薪资分区(匹配true)
        Map<Boolean, List<Employee>> collect6 = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getTotalSalary() > 5000d));
        System.out.println(collect6);
    }

标签: java

热门推荐

1 Spring的事件发布与监听方式是什么
2 C#泛型的逆变协变是什么
3 怎么使用jenkins配置maven和JDK
4 Java怎么通过装饰器模式扩展系统功能
5 Java中怎么使用Lock实现同步
6 怎么给C#变量取名字
7 springboot单元测试依赖踩坑实例源码分析
8 Java中List集合数据修改方式是什么
9 java Dubbo架构整体设计方法是什么
10 Java根据某个key加锁怎么实现

日历

标签

hbase maven eclipse sybase PostgreSQL spring emcache oracle mongodb redis nginx golang java vue android ios mysql linux 微信小程序 css html php教程 javascript python php

搜索

最新文章

热门文章