Java8 特性笔记(四) Stream

小鱼儿 2022-03-15 15:22 314阅读 0赞

#### 上一章节，我们简单的介绍了Stream，这一节我们将继续介绍Stream的相关知识 ####

### 1、创建方法 ###

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从集合中创建

private static Stream<String> cr5eateStreamFromCollection(){ 
    	return list<String> Arrays.asList("hello","world","java");
    }

从Stream的静态方法Stream.of中创建

private static Stream<String> cr5eateStreamFromStreamOf(){ 
    	return Stream.of("hello","alex","java","python");
    }

从数组中创建中创建

private static Stream<String> cr5eateStreamFromArrays(){ 
    	String[] strings = { "hello", "world","stream"};
    	return Arrays.stream(strings)
    }

从文件中创建

private static Stream<String> cr5eateStreamFromPath(){ 
    	Path path = Paths.get("c\\a.java");
    	Stream<String> strteamFromFile = path.lines(path);
    	streamFormFile.forEach(System.out::println);
    	return streamFromFile;
    }

从Iterator中创建

private static Stream<String> cr5eateStreamFromIterator(){ 
    //这个创建方法会产生很多的数据，因此需要进行限制limit
    Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, 0-n+2).limit(10);
    	return stream ;
    }

从Generate中创建Stream

private static Stream<Obj> createObjStreamFromGenerate() { 
            return Stream.generate(new ObjSupplier()).limit(10);
        }
    
        static class ObjSupplier implements Supplier<Obj> { 
    
            private int index = 0;
    
            private Random random = new Random(System.currentTimeMillis());
    
            @Override
            public Obj get() { 
                index = random.nextInt(100);
                return new Obj(index, "Name->" + index);
            }
        }
    
        static class Obj { 
            private int id;
            private String name;
    
            public Obj(int id, String name) { 
                this.id = id;
                this.name = name;
            }
    
            public int getId() { 
                return id;
            }
    
            public String getName() { 
                return name;
            }
    
            @Override
            public String toString() { 
                return "Obj{" +
                        "name='" + name + '\'' +
                        ", id=" + id +
                        '}';
            }
        }

### stream的创建方法就这么多吗，肯定不是的，我们在实际开发中会发现Stream的创建方法非常之多，需要我们去积累。 ###

### 2、操作符介绍 ###

Stream属于管道里流，只能消费一次，第一个Stream流调用完毕，数据就会转到下一个Stream上，而这时第一个Stream流就不能再调用了

###### 1、filter ######

可以通过filter方法，将一个流转化成另外一个流

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

> 通过上面的代码我们知道，filter这个操作符它接收的是一个Predcate对象，通过我们上面建的介绍可以知道Predicate是判断的意思，接收一个参数返回一个Boolean值  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2plZWttYXJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
> 例子:

//这里代码作用是将偶数取出来
    List<Integer> list =Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9);
    List<Integer> result = list.stream().filter(i -> i%2 ==0).collect(toList());
    // filter操作符后就是一个新的流

###### 2、Map操作符 ######

如果需要将流中的元素映射到另外一个流中，可以使用`map`方法

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extneds R> mapper)

> 从上面的例子中我们可以看到该接口需要的是一个Function函数式接口，可以将当前流中的T类型转换成R类型的流，注意：Function是一个接口，接收一个参数，返回一个参数R appley(T t); map操作简称映射

例子：将字符串转换成int类型  
//获取一个Stream类型的数据流

Stream<String> stream = Stream.of("1","2","3","4","5");
    //使用map方法将字符串类型转换成整数
    Stream<Integer> stream2  = stream.map((String a) -> Integer.parseInt(a));
    stream2.forEach(i -> System.out.println(i)); 
    //注意，这里我们根据函数推导可以简化写法
    // String<Integer> stream2 = stream.map(Integer::parseInt);是不是超级舒服

###### 3、统计个数方法 count ######

这个类似Collection中的size方法，统计其中元素的个数

long count();//注意这个方法返回的是long类型

提示： 这是一个终结方法，这个方法执行后，流就结束了，不想上面的方法，操作后返回的是另外一个流

例子：统计

Stream<String> original = Stream.of("a","b","c","d");
    //这是一个中间方法，filter执行完后返回另外一个流
    Stream<String> result = original.filter(s->s.equal("b"));
    //这是一个终结方法，count执行完后，返回统计的个数，流终止
    long result2 = result.count();

###### 4、取用前几个： limit ######

limit方法可以对流进行截取，只去前面n个

Stream<T> limit<long maxSize>；

> 可见 limit方法也是一个中间方法，它不会终止流，而是返回一个流  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2plZWttYXJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

例子：

Stream<String>  original = Stream.of("a","b","c","d","e","f","g");
    Stream<String> result = original.limit(2);
    result2 = result.count();//f返回2，这表示，limit是截取前面2个

###### 5、跳过前几个元素 skip ######

如果希望跳过前面几个参数，可以使用skip方法，获取到一个截取之后的流

Stream<T> skip(long n)

如果流的当前长度大于N 则跳过前n个时会得到一个长度为0的空流  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2plZWttYXJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
例子:

Strean<String> original = Stream.of("a","b","c","d","e","f","g");
    Stream<String> result = original.skip(2);//跳过两个元素
    System.out.println(resul.count())

###### 5、组合方法： concat ######

如果有两个流，我们希望把两个流合并为一个流，那我们就可以使用Stream这个静态的方法 concat

static <T> Stream<T> concat(Stream<? extneds T> a, Stream<? extends T> b);

> 这是一个静态方法，这个方法个String中的caocat中的方法是不一样的

例子:

在这里插入代码片

Stream<String> streamA = Stream.of("a","c");
    Stream<String> streamB = Stream.of("d","e");
    Stream<String> result = Stream.concat(StreamA,StreamB);

###### 6、扁平化方法： flatmap ######

flatmap是扁平化的意思，将数据流两级化成一级，例如将两个数组中的元素雷同的去掉，我们看下flatmap的源码：

<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);

可能大家对这个说的不是很好理解，我们先来看一种图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2plZWttYXJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
从上面我们可以看到，最先单词流的，也就是说一个单词一个元素，而使用flatmap元素之后变成了一个字符一个元素了，通过的讲就是把外面的壳子打开，里面的东西拿出来作为流

例子：

String[] words = { "hello","world"};
    //{h,w,l,l,o} {w,o,r,l,d}
    Stream<String[]> stream = Arrays.stream(words).map(w -> w.spilt(""));
    //{h,w,l,l,o,w,o,r,l,d}
    Stream<String>  stream2 = stream.flatmap(Arrays::stream)
    stream2.distinct().forEach(System.out::println);
    //这里 distinct 是去掉重复的元素

###### 7、元素判断方法： allMatch ######

如果我们需要判断一组数中，是否所有的数都满足什么条件的时候，我们可以使用这个方法allMatch，我们来看下它的源码

boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);

> 我们不难发现，这方法传参也是Predicate，也就是说，最后返回的是一个Boolean值，也就是表达所有的数据是否满足某个条件

例子，判断一组数中是否全部满足大于2这个条件

Stream<Integer> stream = Arrays.stream(new Integer[]{ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9});
            boolean match = stream.allMatch(i -> i > 2);
            System.out.println(match);
            //很明显返回的是falsel

> 当然，我们这里是求全部满足某个条件，那有没有只要满足一个就返回true的呢，肯定是有的，读者可以自己去研究哟，一样的

###### 7、findAny的使用 ######

从字面上看我们知道，是表示找到任意一个，在这里我们给大家扩充一点Optional的相关知识

Stream<Integer> stream = Arrays.stream(new Integer[]{ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7});
    //findAny 返回的是一个Optional
    Optional<Integer> optional = stream.filter(i -> i%2 ==0).findAny();
    //这里也就是拿到满足条件的一个值，毫无疑问这里肯定是能拿到值的
    System.out.println(optional.get());//2
    //find还有一个 findfirst命令，也就是按到满足条件的第一个
    Optional<Integer> optional = stream.filter(i -> i%2 ==0).findFirst();
    
    //再看另一种情况
    Optional<Integer> optional = stream.filter(i -> i>100).findAny();
    //这样的话如果直接get会怎么样呢，肯定会报异常的，因为没有数据可以拿
    System.out.println(optional.get());//异常
    //面对这样的情况怎么解决呢，我们一般的解决方案如下:
    
    //定义一个方法，方法里面进入判断，传入参数Predicate<Integer> predicate
    private static int find(Integet[] values, int defaultValue, Predicate<Integer> predicate){ 
    	for(int i: values){ 
    		if(predicate.test(i)){ 
    			return i;
    		}
    	}
    	return defaultValue;
    
    }
    //调用
           int result = find(new Integer[]{ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}, -1, i -> i < 10);
            System.out.println(result);
    // 当然这是一种方法，其实在上面的optional中有比较好的调用方式，下面这句话的意思也就使 如果找不到就返回-1，这样就避免空指针异常，是不是很简单呢
     System.out.println(optional3.orElse(-1));

###### 8、reduce的使用 ######

怎么理解 reduce 呢 reduce实际上是将流中的元素进行某种计算后返回一定的结果，我们一起来看下reduce的源码分析

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

BinaryOperator这个又是什么呢，我们继续看

@FunctionalInterface
    public interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T> {

这下明白了，它是一个函数式接口，就是BiFunction，这个函数式接口我们前面介绍过，也就是传入两个参数，返回一个结果。我们看下源码的注释

**
    	//下面的源码解释期，表明提供累计器，我们将元素累计起来返回，像求最大值最小值等
         * Performs a <a href="package-summary.html#Reduction">reduction</a> on the
         * elements of this stream, using the provided identity value and an
         * <a href="package-summary.html#Associativity">associative</a>
         * accumulation function, and returns the reduced value.  This is equivalent
         * to:
         * <pre>{ @code
         *     T result = identity;
         *     for (T element : this stream)
         *         result = accumulator.apply(result, element)
         *     return result;
         * }</pre>
         *
         * but is not constrained to execute sequentially.
         *
         * <p>The { @code identity} value must be an identity for the accumulator
         * function. This means that for all { @code t},
         * { @code accumulator.apply(identity, t)} is equal to { @code t}.
         * The { @code accumulator} function must be an
         * <a href="package-summary.html#Associativity">associative</a> function.
         *
         * <p>This is a <a href="package-summary.html#StreamOps">terminal
         * operation</a>.
         *
         * @apiNote Sum, min, max, average, and string concatenation are all special
         * cases of reduction. Summing a stream of numbers can be expressed as:
         //这是给我们提供的例子，累加的例子
         * <pre>{ @code
         *     Integer sum = integers.reduce(0, (a, b) -> a+b);
         * }</pre>
         *
         * or:
         // 使用函数式推导的写法
         * <pre>{ @code
         *     Integer sum = integers.reduce(0, Integer::sum);
         * }</pre>
         *
         * <p>While this may seem a more roundabout way to perform an aggregation
         * compared to simply mutating a running total in a loop, reduction
         * operations parallelize more gracefully, without needing additional
         * synchronization and with greatly reduced risk of data races.
         *
         * @param identity the identity value for the accumulating function
         * @param accumulator an <a href="package-summary.html#Associativity">associative</a>,
         *                    <a href="package-summary.html#NonInterference">non-interfering</a>,
         *                    <a href="package-summary.html#Statelessness">stateless</a>
         *                    function for combining two values
         * @return the result of the reduction
         */

上面的第一个参数是初始值，如果没有就是0  
下面这个是不带初始值的写法，这种下发返回的是Optional，所以可以使用`ifParent`方法

stream.reduce((i,j)->i+j).ifParent(System.out::println)

那这个ifParent又是做了什么呢? 我们看下源码信息

//原来非空判断
        public void ifPresent(Consumer<? super T> consumer) { 
            if (value != null)
                consumer.accept(value);
        }

我在 java8 in Action这本书中找到这样一张图  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2plZWttYXJ5_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
从图中我们可以看到，这里有0作为初始值，将0和4相加得到4 ，然后又把4作为第一个值和5相加，这样循环下去，相比大家有疑问，难道这个就只能做相加吗，肯定不是啦，这里只是表达这样一个顺序，里面要做什么事，还是我们自己去定义的

### 好了，一些基本常见的操作符，我们就先介绍到这里，当然Stream的操作符很多，其他的需要我们在开发中去积累。 ###

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