1. Stream API的理解

  1. Stream关注的是对数据的运算，与CPU打交道；集合关注的是数据的存储，与内存打交道
  2. java8提供了一套api,使用这套api可以对内存中的数据进行过滤、排序、映射、归约等操作。类似于sql对数据库中表的相关操作

2. 注意点

  • ①Stream 自己不会存储元素。
  • ②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
  • ③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

3. Stream的使用流程

  • ① Stream的实例化
  • ② 一系列的中间操作（过滤、映射、…)
  • ③ 终止操作

4. 使用流程的注意点

  1. 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
  2. 一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用

5. 步骤一：Stream实例化

  1. //创建 Stream方式一：通过集合
  2.     @Test
  3.     public void test1(){
  4.         List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  6. //        default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
  7.         Stream<Employee> stream = employees.stream();
  9. //        default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流
  10.         Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
  12.     }
  14.     //创建 Stream方式二：通过数组
  15.     @Test
  16.     public void test2(){
  17.         int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
  18.         //调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
  19.         IntStream stream = Arrays.stream(arr);
  21.         Employee e1 = new Employee(1001,"Tom");
  22.         Employee e2 = new Employee(1002,"Jerry");
  23.         Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
  24.         Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);
  26.     }
  27.     //创建 Stream方式三：通过Stream的of()
  28.     @Test
  29.     public void test3(){
  31.         Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
  33.     }
  35.     //创建 Stream方式四：创建无限流
  36.     @Test
  37.     public void test4(){
  39. //      迭代
  40. //      public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
  41.         //遍历前10个偶数
  42.         Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
  45. //      生成
  46. //      public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
  47.         Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
  49.     }

6. 步骤二：中间操作

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  1.     // 1. 筛选与切片
  2.     @Test
  3.     public void test1() {
  5.         List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
  7.         // filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
  8.         Stream<Employee> stream = list.stream();
  10.         // 练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
  11.         stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
  13.         System.out.println();
  15.         // limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量
  16.         list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
  18.         System.out.println();
  20.         // 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
  21.         list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
  23.         System.out.println();
  25.         // distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
  26.         list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
  27.         list.add(new Employee(1010, "刘强东", 41, 8000));
  28.         list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
  29.         list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
  30.         list.add(new Employee(1010, "刘强东", 40, 8000));
  32.         list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
  33.     }

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    // 2. 映射
    @Test
    public void test2() {

        // map(Function f)——接收一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
        List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");

        list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);

        System.out.println();

        // 练习1：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<String> stringStream = employees.stream().map(Employee::getName);
        stringStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);

        System.out.println();

        // 练习2：
        Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
        streamStream.forEach(s -> {
            s.forEach(System.out::println);
        });

        System.out.println();

        // flatMap(Function f)——接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流
        Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
        characterStream.forEach(System.out::println);
    }

    // 将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
    public static Stream<Character> fromStringToStream(String string) {

        ArrayList<Character> arrayList = new ArrayList<>();
        for (Character c : string.toCharArray()) {
            arrayList.add(c);
        }

        return arrayList.stream();
    }

    @Test
    public void test3() {

        ArrayList list1 = new ArrayList();
        list1.add(1);
        list1.add(2);
        list1.add(3);

        ArrayList list2 = new ArrayList();
        list2.add(4);
        list2.add(5);
        list2.add(6);

//        list1.add(list2);
        list1.addAll(list2);
        System.out.println(list1);
    }

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    @Test
    public void test4() {

        // sorted()——自然排序
        List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);

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

        // sorted(Comparator com)——定制排序
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        employees.stream().sorted((e1, e2) -> {
            int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(), e2.getAge());
            if (ageValue != 0) {
                return ageValue;
            }
            return -Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary());
        }).forEach(System.out::println);
    }

7. 步骤三：终止操作

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    // 1. 匹配与查找
    @Test
    public void test1() {

        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

        // allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素
        // 练习：是否所有的员工的年龄都大于18
        boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);
        System.out.println(allMatch);

        System.out.println();

        // anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素
        // 练习：是否存在员工的工资大于 10000
        boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
        System.out.println(anyMatch);

        System.out.println();

        // noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素
        // 练习：是否存在员工姓“雷”
        boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));
        System.out.println(noneMatch);

        System.out.println();

        // findFirst——返回第一个元素
        Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
        System.out.println(employee);

        System.out.println();

        // findAny——返回当前流中的任意元素
        Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
        System.out.println(employee1);
    }

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    @Test
    public void test2() {

        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

        // count——返回流中元素的总个数
        long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
        System.out.println(count);

        System.out.println();

        // max(Comparator c)——返回流中最大值
        // 练习：返回最高的工资
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
        Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compareTo);
        System.out.println(maxSalary);

        System.out.println();

        // min(Comparator c)——返回流中最小值
        // 练习：返回最低工资的员工
        Optional<Employee> optionalEmployee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println(optionalEmployee);

        System.out.println();

        // forEach(Consumer c)——内部迭代
        employees.stream().forEach(System.out::println);

        System.out.println();

        // 使用集合的遍历操作
        employees.forEach(System.out::println);
    }

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    // 2. 归约
    @Test
    public void test3() {

        // reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
        // 练习1：计算1-10的自然数的和
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
        System.out.println(sum);

        // reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
        // 练习2：计算公司所有员工工资的总和
        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
        Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1, d2) -> d1 + d2);
        System.out.println(sumMoney.get());
    }

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    // 3. 收集
    // collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
    // 练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set
    @Test
    public void test4() {

        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

        List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
        employeeList.forEach(System.out::println);

        System.out.println();

        Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
        employeeSet.forEach(System.out::println);
    }

Collector需要使用Collectors提供实例
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