1、Stream流结构图

体验实战案例：
1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。
4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

2、Stream简介

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。
Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：
- 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。（调用filter、map等api）
- 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。（调用collect）
Stream的三个特性：
- stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
- stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
- stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

Stream创建的三种方式

通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate() ```java Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4); stream2.forEach(System.out::println);

Stream stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3); stream3.forEach(System.out::println);


- **Stream和parallelStream的区别：**
   -  stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：
![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/21919825/1642992944937-540143d5-a29a-4480-ab31-7012f5083711.png#clientId=u79e6b7ee-5ab1-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=397&id=ud6a31e7e&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=546&originWidth=690&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=23509&status=done&style=none&taskId=u0c83d401-42d5-45d9-b93b-52892135f86&title=&width=501.8181818181818)
   - 如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：
```java
Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

Optional概念

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。

3、20个案例彻底掌握Stream流

案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

/**
 * @Auther: mojh
 * @Date: 2022/01/24/10:07
 * @Description:
 */
class Person {
    private String name; // 姓名
    private int salary; // 薪资
    private int age; // 年龄
    private String sex; //性别
    private String area; // 地区
    // 构造方法
    public Person() {
    }
    public Person(String name, int salary, int age, String sex, String area) {
        this.name = name;
        this.salary = salary;
        this.age = age;
        this.sex = sex;
        this.area = area;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    public int getSalary() {
        return salary;
    }
    public void setSalary(int salary) {
        this.salary = salary;
    }
    public int getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
    public String getSex() {
        return sex;
    }
    public void setSex(String sex) {
        this.sex = sex;
    }
    public String getArea() {
        return area;
    }
    public void setArea(String area) {
        this.area = area;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", salary=" + salary +
                ", age=" + age +
                ", sex='" + sex + '\'' +
                ", area='" + area + '\'' +
                '}';
    }
}

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
/**
 * @Auther: mojh
 * @Date: 2022/01/24/10:15
 * @Description:
 */
public class Stream {
   /*    1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
    *    2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
    *    3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。
    *    4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。
    */
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 18, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 23, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 25, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 28, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 30, "female", "New York"));
    }
}

3.1、遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
/**
 * @Auther: mojh
 * @Date: 2022/01/24/10:15
 * @Description:
 */
public class Stream {
   /*    1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
        List<Person> salaryCollect = personList.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(salaryCollect);
    *    2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
    *    3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。
    *    4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。
    */
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 18, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 23, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 25, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 28, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 30, "female", "New York"));
        // 遍历输出符合条件的元素
        personList.stream().filter(person -> person.getAge() > 20).forEach(System.out::println);
        // 匹配第一个
        Optional<Person> person1 = personList.stream().filter(person -> person.getAge() > 20).findFirst();
        // 匹配任意（适用于并行流）
        Optional<Person> person2 = personList.parallelStream().filter(person -> person.getAge() > 20).findAny();
        // 是否包含复合特定条件的元素
        boolean anyMatch = personList.stream().anyMatch(person -> person.getAge() < 20);
        System.out.println("匹配第一个值：" + person1.get());
        System.out.println("匹配任意一个值：" + person2.get());
        System.out.println("是否存在年龄小于20的用户：" + anyMatch);
    }
}

3.2、筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

案例一：从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
/**
 * @Auther: mojh
 * @Date: 2022/01/24/10:15
 * @Description:
 */
public class Stream {
   /*    1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
    *    2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
    *    3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。
    *    4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。
    */
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 18, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 23, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 25, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 28, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 30, "female", "New York"));
        // 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
        List<String> salaryCollect = personList.stream().filter(person -> person.getSalary() > 8000).map(person -> person.getName()).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(salaryCollect);
    }
}

filter的复杂案例

            Set<String> offerIds = umOffers.stream().map(umOffer -> MapUtils.getString((IData) umOffer, "OFFER_ID")).distinct().collect(Collectors.toSet());            
            List<String> upfrontOfferIds = Lists.newArrayList(StringUtils.split(para2, TerminalBusiConst.RetailTerminalUpfrontOfferConfig.REGEX));
            //订购了主套餐及预缴Offer，订购了优惠，不展示
            List<String> saleOfferIds = offerIds.stream().filter(upfrontOfferIds::contains).collect(Collectors.toList());
            if (CollectionUtils.isNotEmpty(saleOfferIds)) {
                upfrontOfferIds.removeIf(saleOfferIds::contains);
                notDisplayOfferIds.addAll(saleOfferIds);
            }

关于 :: 符号的含义：

当我们并不想要自己去实现接口的方法，只是想传进去一个已经有过实现了的方法，就可以使用::。它的语法规则如下：
类名::静态方法名或者类的实例::实例方法。

3.3、聚合（max/min/count）

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

案例二：获取员工工资最高的人。

public class Stream {
    /*    1. 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。
    *    2. 统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。
    *    3. 将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。
    *    4. 将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。
    */
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
        personList.add(new Person("Tom", 8900, 18, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Jack", 7000, 23, "male", "Washington"));
        personList.add(new Person("Lily", 7800, 25, "female", "Washington"));
        personList.add(new Person("Anni", 8200, 28, "female", "New York"));
        personList.add(new Person("Owen", 9500, 23, "male", "New York"));
        personList.add(new Person("Alisa", 7900, 30, "female", "New York"));
        // 获取员工工资最高的人
        Person personMaxSalary = Person personMaxSalary = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary)).get();
        System.out.println(personMaxSalary);
    }
}

注意点：使用max()，如果需要通过对象中的某个字段进行比较，需要通过Comparator.comparing()获取对应的字段进行比较，方法调用后得到的结果是Optional。在后面通过get()方法获取。

案例三：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);
    long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
    System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
  }
}

count()函数可以用于记录流中的结果的个数

3.4、映射(map)
映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：
map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将期映射成一个新的元素。
flatMap：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

案例四：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
    List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
    List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
    List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("每个元素大写：" + strList);
    System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);
  }

3.5、规约（reduce）

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

案例五：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
    // 求和方式1
    Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
    // 求和方式2
    Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
    // 求和方式3
    Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
    // 求乘积
    Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
    // 求最大值方式1
    Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
    // 求最大值写法2
    Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
    System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
    System.out.println("list求积：" + product.get());
    System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);
  }
}

3.6、收集（collect）

收集就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值，也可以收集成一个新的集合
collect主要依赖于java.util.stream.Collectors类内置的静态方法

3.6.1、收集（toList/toSet/toMap）

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet、和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
      List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
      List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
      Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
      List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
      personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
      personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
      personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
      personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
      Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
          .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
      System.out.println("toList:" + listNew);
      System.out.println("toSet:" + set);
      System.out.println("toMap:" + map);
  }
}

3.6.2、统计(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：

计数：count
平均值：averagingInt、averaginLong、averaginDouble
求值：maxBy、minBy
求和：summingInt、summingLong、summingDouble
统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

案例六：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    // 求总数
    Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
    // 求平均工资
    Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
    // 求最高工资
    Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
    // 求工资之和
    Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
    // 一次性统计所有信息
    DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
    System.out.println("员工总数：" + count);
    System.out.println("员工平均工资：" + average);
    System.out.println("员工工资总和：" + sum);
    System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);
  }
}

3.6.3、分组（partitioningBy/groupingBy）

分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部份。
分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

案例七：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
    // 将员工按薪资是否高于8000分组
        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
        // 将员工按性别分组
        Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
        // 将员工先按性别分组，再按地区分组
        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
        System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
        System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
        System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
  }
}

3.6.4、接合（joining）

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
  System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
  List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
  String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
  System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
}
}

3.6.5、归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
  List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  // 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
  Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
  System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);
  // stream的reduce
  Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
  System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());
}
}

3.7、排序

sorted，中间操作。有两种排序：

sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

案例八：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));
    // 按工资升序排序（自然排序）
    List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    // 按工资倒序排序
    List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
        .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    // 先按工资再按年龄升序排序
    List<String> newList3 = personList.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    // 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
    List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
      if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
        return p2.getAge() - p1.getAge();
      } else {
        return p2.getSalary() - p1.getSalary();
      }
    }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
    System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
    System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
    System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);
  }
}

3.8、提取\组合

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
    String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
    Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
    Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
    // concat:合并两个流 distinct：去重
    List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
    // limit：限制从流中获得前n个数据
    List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
    // skip：跳过前n个数据
    List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("流合并：" + newList);
    System.out.println("limit：" + collect);
    System.out.println("skip：" + collect2);
  }
}

Java 基础

Java Stream流