Stream语法详解

今天药忘吃喽~ 2023-06-07 10:56 49阅读 0赞

# *1. Stream初体验* #

我们先来看看Java里面是怎么定义Stream的：

> A sequence of elements supporting sequential and parallel aggregate operations.

我们来解读一下上面的那句话：

1.  Stream是元素的集合，这点让Stream看起来用些类似Iterator；
2.  可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作；

**大家可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能一个一个的遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如“过滤掉长度大于10的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等，具体这些操作如何应用到每个元素上，就给Stream就好了！（这个秘籍，一般人我不告诉他：））**大家看完这些可能对Stream还没有一个直观的认识，莫急，咱们来段代码。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>//Lists是Guava中的一个工具类</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>List&lt;Integer&gt; nums = Lists.newArrayList(</code><code>1</code><code>,</code><code>null</code><code>,</code><code>3</code><code>,</code><code>4</code><code>,</code><code>null</code><code>,</code><code>6</code><code>);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>3</code></td> 
   <td> <code>nums.stream().filter(num -&gt; num !=&nbsp;</code><code>null</code><code>).count();</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

上面这段代码是获取一个List中，元素不为null的个数。这段代码虽然很简短，但是却是一个很好的入门级别的例子来体现如何使用Stream，正所谓“麻雀虽小五脏俱全”。我们现在开始深入解刨这个例子，完成以后你可能可以基本掌握Stream的用法！

### 1.1 剖析Stream通用语法 ###

![T2ycFgXQ8XXXXXXXXX_90219132.jpg][]

图片就是对于Stream例子的一个解析，可以很清楚的看见：原本一条语句被三种颜色的框分割成了三个部分。红色框中的语句是一个Stream的生命开始的地方，负责创建一个Stream实例；绿色框中的语句是赋予Stream灵魂的地方，把一个Stream转换成另外一个Stream，红框的语句生成的是一个包含所有nums变量的Stream，进过绿框的filter方法以后，重新生成了一个过滤掉原nums列表所有null以后的Stream；蓝色框中的语句是丰收的地方，把Stream的里面包含的内容按照某种算法来汇聚成一个值，例子中是获取Stream中包含的元素个数。如果这样解析以后，还不理解，那就只能动用“核武器”–图形化，一图抵千言！

![T2BbhlXFBXXXXXXXXX_90219132.jpg][]

在此我们总结一下使用Stream的基本步骤：

1.  创建Stream；
2.  转换Stream，每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象（\*\*可以有多次转换\*\*）；
3.  对Stream进行聚合（Reduce）操作，获取想要的结果；

# 2. 创建Stream #

最常用的创建Stream有两种途径：

1.  通过Stream接口的静态工厂方法（注意：Java8里接口可以带静态方法）；
2.  通过Collection接口的默认方法（默认方法：Default method，也是Java8中的一个新特性，就是接口中的一个带有实现的方法，后续文章会有介绍）–stream()，把一个Collection对象转换成Stream

### 2.1 使用Stream静态方法来创建Stream ###

1. of方法：有两个overload方法，一个接受变长参数，一个接口单一值

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>Stream&lt;Integer&gt; integerStream = Stream.of(</code><code>1</code><code>,&nbsp;</code><code>2</code><code>,&nbsp;</code><code>3</code><code>,&nbsp;</code><code>5</code><code>);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>Stream&lt;String&gt; stringStream = Stream.of(</code><code>"taobao"</code><code>);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

2. generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier（这个接口可以看成一个对象的工厂，每次调用返回一个给定类型的对象）

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>Stream.generate(</code><code>new</code>&nbsp;<code>Supplier&lt;Double&gt;() { </code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>@Override</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>3</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>public</code>&nbsp;<code>Double get() { </code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>4</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>return</code>&nbsp;<code>Math.random();</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>7</code></td> 
   <td> <code>Stream.generate(() -&gt; Math.random());</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>8</code></td> 
   <td> <code>Stream.generate(Math::random);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

三条语句的作用都是一样的，只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream，其中值是随机的。*这个无限长度Stream是懒加载，一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。*  
3. iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>Stream.iterate(</code><code>1</code><code>, item -&gt; item +&nbsp;</code><code>1</code><code>).limit(</code><code>10</code><code>).forEach(System.out::println);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream，然后取出前10个打印。**千万记住使用limit方法，不然会无限打印下去。**

### 2.2 通过Collection子类获取Stream ###

这个在本文的第一个例子中就展示了从List对象获取其对应的Stream对象，如果查看Java doc就可以发现Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>public</code>&nbsp;<code>interface</code>&nbsp;<code>Collection&lt;E&gt;&nbsp;</code><code>extends</code>&nbsp;<code>Iterable&lt;E&gt; { </code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>//其他方法省略</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>3</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>default</code>&nbsp;<code>Stream&lt;E&gt; stream() { </code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>4</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>return</code>&nbsp;<code>StreamSupport.stream(spliterator(),&nbsp;</code><code>false</code><code>);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 3. 转换Stream #

转换Stream其实就是把一个Stream通过某些行为转换成一个新的Stream。Stream接口中定义了几个常用的转换方法，下面我们挑选几个常用的转换方法来解释。  
1. distinct: 对于Stream中包含的元素进行去重操作（去重逻辑依赖元素的equals方法），新生成的Stream中没有重复的元素；

distinct方法示意图(\*\*以下所有的示意图都要感谢\[RxJava\](https://github.com/Netflix/RxJava)项目的doc中的图片给予的灵感, 如果示意图表达的有错误和不准确的地方，请直接联系我。\*\*)：  
![T2K0lnXPRXXXXXXXXX_90219132.jpg][]  
2. filter: 对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作，新生成的Stream只包含符合条件的元素；

filter方法示意图：  
![T2OxXnXPlXXXXXXXXX_90219132.jpg][]  
3. map: 对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解，比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream，这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法，可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗；

map方法示意图：  
![T2PQJnXOJXXXXXXXXX_90219132.jpg][]  
4. flatMap：和map类似，不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中；

flatMap方法示意图：  
![T2mBXnXQhXXXXXXXXX_90219132.jpg][]  
5. peek: 生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，同时会提供一个消费函数（Consumer实例），新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数；

peek方法示意图：  
![T2DrFmXHtaXXXXXXXX_90219132.jpg][]  
6. limit: 对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；

limit方法示意图：  
![T2QAXlXJBaXXXXXXXX_90219132.jpg][]  
7. skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；

skip方法示意图：  
![T24A8mXUJXXXXXXXXX_90219132.jpg][]  
8. 在一起,在一起！

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>List&lt;Integer&gt; nums = Lists.newArrayList(</code><code>1</code><code>,</code><code>1</code><code>,</code><code>null</code><code>,</code><code>2</code><code>,</code><code>3</code><code>,</code><code>4</code><code>,</code><code>null</code><code>,</code><code>5</code><code>,</code><code>6</code><code>,</code><code>7</code><code>,</code><code>8</code><code>,</code><code>9</code><code>,</code><code>10</code><code>);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -&gt; num !=&nbsp;</code><code>null</code><code>).</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>3</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>distinct().mapToInt(num -&gt; num *&nbsp;</code><code>2</code><code>).</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>4</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>peek(System.out::println).skip(</code><code>2</code><code>).limit(</code><code>4</code><code>).sum());</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这段代码演示了上面介绍的所有转换方法（除了flatMap），简单解释一下这段代码的含义：给定一个Integer类型的List，获取其对应的Stream对象，然后进行过滤掉null，再去重，再每个元素乘以2，再每个元素被消费的时候打印自身，在跳过前两个元素，最后去前四个元素进行加和运算(解释一大堆，很像废话，因为基本看了方法名就知道要做什么了。这个就是声明式编程的一大好处！)。大家可以参考上面对于每个方法的解释，看看最终的输出是什么。  
9. 性能问题  
有些细心的同学可能会有这样的疑问：在对于一个Stream进行多次转换操作，每次都对Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N（转换的次数）倍啊。**其实不是这样的，转换操作都是lazy的，多个转换操作只会在汇聚操作（见下节）的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。**

# 4. 汇聚（Reduce）Stream #

> 汇聚这个词，是我自己翻译的，如果大家有更好的翻译，可以在下面留言。在官方文档中是reduce，也叫fold。

在介绍汇聚操作之前，我们先看一下Java doc中对于其定义：

> A reduction operation (also called a fold) takes a sequence of input elements and combines them into a single summary result by repeated application of a combining operation, such as finding the sum or maximum of a set of numbers, or accumulating elements into a list. The streams classes have multiple forms of general reduction operations, called reduce() and collect(), as well as multiple specialized reduction forms such as sum(), max(), or count().

简单翻译一下：汇聚操作（也称为折叠）接受一个元素序列为输入，反复使用某个合并操作，把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值，或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()。**注意：sum方法不是所有的Stream对象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。**

下面会分两部分来介绍汇聚操作：

1.  可变汇聚：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；
2.  其他汇聚：除去可变汇聚剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；

### 4.1 可变汇聚 ###

可变汇聚对应的只有一个方法：collect，正如其名字显示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定义（还有其他override方法）：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>&lt;R&gt; R collect(Supplier&lt;R&gt; supplier,</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>BiConsumer&lt;R, ?&nbsp;</code><code>super</code>&nbsp;<code>T&gt; accumulator,</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>3</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>BiConsumer&lt;R, R&gt; combiner);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

先来看看这三个参数的含义：Supplier supplier是一个工厂函数，用来生成一个新的容器；BiConsumer accumulator也是一个函数，用来把Stream中的元素添加到结果容器中；BiConsumer combiner还是一个函数，用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个（并发的时候会用到）。看晕了？来段代码！

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>List&lt;Integer&gt; numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -&gt; num !=&nbsp;</code><code>null</code><code>).</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>3</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>collect(() -&gt;&nbsp;</code><code>new</code>&nbsp;<code>ArrayList&lt;Integer&gt;(),</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>5</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>(list1, list2) -&gt; list1.addAll(list2));</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List，先过滤掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一个新的List中。进一步看一下collect方法的三个参数，都是lambda形式的函数（\*上面的代码可以使用方法引用来简化，留给读者自己去思考\*）。

*  第一个函数生成一个新的ArrayList实例；
 *  第二个函数接受两个参数，第一个是前面生成的ArrayList对象，二个是stream中包含的元素，函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；
 *  第三个函数也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；

但是上面的collect方法调用也有点太复杂了，没关系！我们来看一下collect方法另外一个override的版本，其依赖\[Collector\](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collector.html)。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>&lt;R, A&gt; R collect(Collector&lt;?&nbsp;</code><code>super</code>&nbsp;<code>T, A, R&gt; collector);</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这样清爽多了！少年，还有好消息，Java8还给我们提供了Collector的工具类–\[Collectors\](http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/Collectors.html)，其中已经定义了一些静态工厂方法，比如：Collectors.toCollection()收集到Collection中, Collectors.toList()收集到List中和Collectors.toSet()收集到Set中。这样的静态方法还有很多，这里就不一一介绍了，大家可以直接去看JavaDoc。下面看看使用Collectors对于代码的简化：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>1</code></td> 
   <td> <code>List&lt;Integer&gt; numsWithoutNull = nums.stream().filter(num -&gt; num !=&nbsp;</code><code>null</code><code>).</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <code>2</code></td> 
   <td> <code>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</code><code>collect(Collectors.toList());</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 4.2 其他汇聚 ###

– reduce方法：reduce方法非常的通用，后面介绍的count，sum等都可以使用其实现。reduce方法有三个override的方法，本文介绍两个最常用的，最后一个留给读者自己学习。先来看reduce方法的第一种形式，其方法定义如下：

[T2ycFgXQ8XXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/b53de3e14a3c4bce85aa8f7b0dddb88a.png
[T2BbhlXFBXXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/73c6a32a592e46c1841a74b5740eb267.png
[T2K0lnXPRXXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/dbc09ffdb365438f947329776cfee313.png
[T2OxXnXPlXXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/9a9479cc190349989a1ae1c093a2d8bf.png
[T2PQJnXOJXXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/21cd0d8ba96445cf8e14b6f994125210.png
[T2mBXnXQhXXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/2dcab53b60e74c30b0ce947af6262cae.png
[T2DrFmXHtaXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/dc55fda75eb2483e9ab49f64fa1511df.png
[T2QAXlXJBaXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/1164b46f4d7a44afa67e058284675980.png
[T24A8mXUJXXXXXXXXX_90219132.jpg]: /images/20230601/a9cd22c06f2b44ddba853d3938c35c8d.png