1、Stream API 概述

  • Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda 表达式；另外一个则是Stream API。
  • Stream API ( java.util.stream)把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
  • Stream 是Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用SQL 执行的数据库查询。也可以使用Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
  • 为什么要使用Stream API
    • 实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Radis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
    • Stream 和Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向CPU，通过CPU 实现计算。 ```java /**
      • 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.
      • 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 执行流程
      • 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.说明：
      • 4.1 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
      • 4.2 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 */
  1. ![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/22472217/1633573720656-e6d40e5a-028c-4147-9209-cb5173746764.png#clientId=u4bd40031-11dc-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&id=u7664bf3f&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=image.png&originHeight=239&originWidth=1222&originalType=url&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=50860&status=done&style=none&taskId=uc303b49f-7128-46db-b500-d5bb7d243a7&title=)
  2. <a name="i0mzJ"></a>
  3. # 2、Stream的实例化
  4. <a name="Pb2CL"></a>
  5. ## 2.1、测试数据
  6. ```java
  7. import java.util.ArrayList;
  8. import java.util.List;
  9. /**
  10.  * 提供用于测试的数据
  11.  */
  12. public class EmployeeData {
  14.     public static List<Employee> getEmployees(){
  15.         List<Employee> list = new ArrayList<>();
  17.         list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
  18.         list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
  19.         list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
  20.         list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
  21.         list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
  22.         list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
  23.         list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
  24.         list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
  26.         return list;
  27.     }    
  28. }
  1. public class Employee {
  3.     private int id;
  4.     private String name;
  5.     private int age;
  6.     private double salary;
  8.     public int getId() {
  9.         return id;
  10.     }
  12.     public void setId(int id) {
  13.         this.id = id;
  14.     }
  16.     public String getName() {
  17.         return name;
  18.     }
  20.     public void setName(String name) {
  21.         this.name = name;
  22.     }
  24.     public int getAge() {
  25.         return age;
  26.     }
  28.     public void setAge(int age) {
  29.         this.age = age;
  30.     }
  32.     public double getSalary() {
  33.         return salary;
  34.     }
  36.     public void setSalary(double salary) {
  37.         this.salary = salary;
  38.     }
  40.     public Employee() {
  41.         System.out.println("Employee().....");
  42.     }
  44.     public Employee(int id) {
  45.         this.id = id;
  46.         System.out.println("Employee(int id).....");
  47.     }
  49.     public Employee(int id, String name) {
  50.         this.id = id;
  51.         this.name = name;
  52.     }
  54.     public Employee(int id, String name, int age, double salary) {
  56.         this.id = id;
  57.         this.name = name;
  58.         this.age = age;
  59.         this.salary = salary;
  60.     }
  62.     @Override
  63.     public String toString() {
  64.         return "Employee{" + "id=" + id + ", name='" + name + '\'' + ", age=" + age + ", salary=" + salary + '}';
  65.     }
  67.     @Override
  68.     public boolean equals(Object o) {
  69.         if (this == o)
  70.             return true;
  71.         if (o == null || getClass() != o.getClass())
  72.             return false;
  74.         Employee employee = (Employee) o;
  76.         if (id != employee.id)
  77.             return false;
  78.         if (age != employee.age)
  79.             return false;
  80.         if (Double.compare(employee.salary, salary) != 0)
  81.             return false;
  82.         return name != null ? name.equals(employee.name) : employee.name == null;
  83.     }
  85.     @Override
  86.     public int hashCode() {
  87.         int result;
  88.         long temp;
  89.         result = id;
  90.         result = 31 * result + (name != null ? name.hashCode() : 0);
  91.         result = 31 * result + age;
  92.         temp = Double.doubleToLongBits(salary);
  93.         result = 31 * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
  94.         return result;
  95.     }
  96. }

2.2、创建 Stream方式一：通过集合

  • default Stream stream() : 返回一个顺序流
  • default Stream parallelStream() : 返回一个并行流 ```java //创建 Stream方式一：通过集合 @Test public void test(){
    1.   List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();

// default Stream stream() : 返回一个顺序流 Stream stream = employees.stream();

// default Stream parallelStream() : 返回一个并行流 Stream parallelStream = employees.parallelStream(); }

  1. <a name="VtxHT"></a>
  2. ## 2.3、创建 Stream方式二：通过数组
  4. - **调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流**
  5. ```java
  6.  @Test
  7.     public void test2(){
  8.         int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
  9.         //调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流
  10.         IntStream stream = Arrays.stream(arr);
  12.         Employee e1 = new Employee(1001,"Hom");
  13.         Employee e2 = new Employee(1002,"Nut");
  14.         Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
  16.         Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);
  17.     }

2.4、创建 Stream方式三：通过Stream的of()

  1. @Test
  2.     public void test3(){
  3.         Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
  4.     }

2.5、Stream方式四：创建无限流

  1. @Test
  2.     public void test4(){
  3. //      迭代
  4. //      public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
  5.         //遍历前10个偶数
  6.         Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
  8. //      生成
  9. //      public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
  10.         Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
  11.     }

3、Stream的中间操作

3.1、筛选与切片

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

方法 描述
filter(Predicate p) 接收Lambda ，从流中排除某些元素
distinct() 筛选，通过流所生成元素的hashCode() 和equals() 去除重复元素
limit(long maxSize) 截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long 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 
  1. import github2.Employee;
  2. import github2.EmployeeData;
  3. import org.junit.Test;
  5. import java.util.List;
  6. import java.util.stream.Stream;
  8. /**
  9.  * 测试Stream的中间操作
  10.  */
  11. public class StreamAPITest2 {
  13.     //1-筛选与切片
  14.     @Test
  15.     public void test(){
  16.         List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
  17. //        filter(Predicate p)——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
  18.         Stream<Employee> stream = list.stream();
  19.         //练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
  20.         stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
  22.         System.out.println("+++++++++++++++++++++++");
  23. //        limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
  24.         list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
  25.         System.out.println("+++++++++++++++++++++++");
  27. //        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
  28.         list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
  30.         System.out.println("+++++++++++++++++++++++");
  31. //        distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
  33.         list.add(new Employee(1013,"李飞",42,8500));
  34.         list.add(new Employee(1013,"李飞",41,8200));
  35.         list.add(new Employee(1013,"李飞",28,6000));
  36.         list.add(new Employee(1013,"李飞",39,7800));
  37.         list.add(new Employee(1013,"李飞",40,8000));
  39. //        System.out.println(list);
  41.         list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
  42.     }
  43. }

3.2、映射

方法 描述
map(Function f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
mapToDouble(ToDoubleFunction f) 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。
mapToInt(ToIntFunction f) 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IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f) 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LongStream。
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 
  1. import github2.Employee;
  2. import github2.EmployeeData;
  3. import org.junit.Test;
  5. import java.util.ArrayList;
  6. import java.util.Arrays;
  7. import java.util.List;
  8. import java.util.stream.Stream;
  10. /**
  11.  * 测试Stream的中间操作
  12.  */
  13. public class StreamAPITest2 {
  15.     //2-映射
  16.     @Test
  17.     public void test2(){
  18. //        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。
  19.         List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
  20.         list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
  22. //        练习1：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
  23.         List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  24.         Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);
  25.         namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
  26.         System.out.println();
  28.         //练习2：
  29.         Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest2::fromStringToStream);
  31.         streamStream.forEach(s ->{
  32.             s.forEach(System.out::println);
  33.         });
  34.         System.out.println("++++++++++++++++++++++");
  35. //        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。
  36.         Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest2::fromStringToStream);
  38.         characterStream.forEach(System.out::println);
  39.     }
  41.     //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
  42.     public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){//aa
  43.         ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
  44.         for(Character c : str.toCharArray()){
  45.             list.add(c);
  46.         }
  47.         return list.stream();
  48.     }
  50.     @Test
  51.     public void test3(){
  52.         ArrayList list1 = new ArrayList();
  53.         list1.add(25);
  54.         list1.add(33);
  55.         list1.add(14);
  57.         ArrayList list2 = new ArrayList();
  58.         list2.add(51);
  59.         list2.add(23);
  60.         list2.add(61);
  62. //        list1.add(list2);
  63.         list1.addAll(list2);
  64.         System.out.println(list1);
  65.     }
  66. }

3.3、排序

方法 描述
sorted() 产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator com) 产生一个新流，其中按比较器顺序排序 
  1. import github2.Employee;
  2. import github2.EmployeeData;
  3. import org.junit.Test;
  5. import java.util.ArrayList;
  6. import java.util.Arrays;
  7. import java.util.List;
  8. import java.util.stream.Stream;
  10. /**
  11.  * 测试Stream的中间操作
  12.  */
  13. public class StreamAPITest2 {
  15.     //3-排序
  16.     @Test
  17.     public void test4(){
  18. //        sorted()——自然排序
  19.         List<Integer> list = Arrays.asList(25,45,36,12,85,64,72,-95,4);
  20.         list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
  21.         //抛异常，原因:Employee没有实现Comparable接口
  22. //        List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  23. //        employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
  26. //        sorted(Comparator com)——定制排序
  28.         List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  29.         employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {
  31.             int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());
  32.             if(ageValue != 0){
  33.                 return ageValue;
  34.             }else{
  35.                 return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());
  36.             }
  38.         }).forEach(System.out::println);
  39.     }
  40. }

4、Stream的终止操作

4.1、匹配与查找

方法 描述
allMatch(Predicate p) 检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p) 检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p) 检查是否没有匹配所有元素
findFirst() 返回第一个元素
findAny() 返回当前流中的任意元素
count() 返回流中元素总数
max(Comparator c) 返回流中最大值
min(Comparator c) 返回流中最小值
forEach(Consumer c) 内部迭代(使用Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了) 
  1. import github2.Employee;
  2. import github2.EmployeeData;
  3. import org.junit.Test;
  5. import java.util.List;
  6. import java.util.Optional;
  7. import java.util.stream.Stream;
  9. public class StreamAPITest3 {
  10.     //1-匹配与查找
  11.     @Test
  12.     public void test(){
  13.         List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  15. //        allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
  16. //          练习：是否所有的员工的年龄都大于18
  17.         boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 23);
  18.         System.out.println(allMatch);
  20. //        anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
  21. //         练习：是否存在员工的工资大于 10000
  22.         boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 9000);
  23.         System.out.println(anyMatch);
  25. //        noneMatch(Predicate p)——检查是否没有匹配的元素。
  26. //          练习：是否存在员工姓“马”
  27.         boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("马"));
  28.         System.out.println(noneMatch);
  30. //        findFirst——返回第一个元素
  31.         Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
  32.         System.out.println(employee);
  34. //        findAny——返回当前流中的任意元素
  35.         Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
  36.         System.out.println(employee1);
  37.     }
  39.     @Test
  40.     public void test2(){
  41.         List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  43.         // count——返回流中元素的总个数
  44.         long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 4500).count();
  45.         System.out.println(count);
  47. //        max(Comparator c)——返回流中最大值
  48. //        练习：返回最高的工资：
  49.         Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
  50.         Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
  51.         System.out.println(maxSalary);
  53. //        min(Comparator c)——返回流中最小值
  54. //        练习：返回最低工资的员工
  55.         Optional<Employee> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
  56.         System.out.println(employee);
  57.         System.out.println();
  59. //        forEach(Consumer c)——内部迭代
  60.         employees.stream().forEach(System.out::println);
  62.         //使用集合的遍历操作
  63.         employees.forEach(System.out::println);
  64.     }
  65. }

4.2、归约

方法 描述
reduce(T iden, BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T
reduce(BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回Optional

备注：map 和reduce 的连接通常称为map-reduce 模式，因Google 用它来进行网络搜索而出名。

  1. import github2.Employee;
  2. import github2.EmployeeData;
  3. import org.junit.Test;
  5. import java.util.Arrays;
  6. import java.util.List;
  7. import java.util.Optional;
  8. import java.util.stream.Stream;
  10. public class StreamAPITest3 {
  12.     //2-归约
  13.     @Test
  14.     public void test3(){
  15. //        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
  16. //        练习1：计算1-10的自然数的和
  17.         List<Integer> list = Arrays.asList(72,25,32,34,43,56,81,15,29,71);
  18.         Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
  19.         System.out.println(sum);
  21. //        reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
  22. //        练习2：计算公司所有员工工资的总和
  23.         List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  24.         Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
  25. //        Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
  26.         Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
  27.         System.out.println(sumMoney.get());
  28.     }
  29. }

4.3、收集

方法 描述
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 
  1. import github2.Employee;
  2. import github2.EmployeeData;
  3. import org.junit.Test;
  5. import java.util.Arrays;
  6. import java.util.List;
  7. import java.util.Optional;
  8. import java.util.Set;
  9. import java.util.stream.Collectors;
  10. import java.util.stream.Stream;
  12. public class StreamAPITest3 {
  14.     //3-收集
  15.     @Test
  16.     public void test4() {
  17. //        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
  18. //        练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set
  20.         List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
  21.         List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
  23.         employeeList.forEach(System.out::println);
  25.         System.out.println("++++++++++++++++++");
  27.         Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
  29.         employeeSet.forEach(System.out::println);
  30.     }
  31. }

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到List、Set、Map)。
Collectors实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下表
image.png
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