Java 8中的Stream API

我不是女神ヾ 2024-02-29 07:56 27阅读 0赞

Java 8引入了一种全新的数据处理方式：Stream。Stream API提供了一种功能强大、高效、可复合、并行处理集合数据的方式。使用Stream API，我们可以轻松地对集合进行筛选、排序、过滤、映射等操作。在本教程中，我们将深入介绍Stream API的原理、应用和示例代码。

### 什么是Stream ###

Stream是Java 8中的一个新概念，它可以看作是一种数据流，它本身并不存储数据，而是在对数据源进行处理时生成一连串的元素组成的流。这些元素可以是基本类型、对象、集合等。

Stream API主要包含以下两个接口：

*  Stream：表示一个元素序列，可以是基本类型、对象或者集合等。
 *  IntStream、LongStream、DoubleStream：表示元素为基本类型int、long、double的序列。

Stream API提供了一种类似于SQL语句的查询机制，包括：过滤、映射、聚合等操作。

Stream API的核心思想是把集合中的数据转换为流，在流中对数据进行操作，然后再把流转换为集合。这个过程中，不需要对集合中的数据进行手动操作，而是通过Stream API提供的方法来完成。

### 一、Stream的基本操作 ###

Stream API中的基本操作可以分为以下三类：

#### 中间操作 ####

中间操作可以对Stream进行转换、筛选、排序等操作，返回一个新的Stream对象。

中间操作可以分为以下几种：

1.  filter()：根据条件过滤元素。
2.  map()：对元素进行映射。
3.  flatMap()：将多个流合并成一个流。
4.  distinct()：去除重复元素。
5.  sorted()：对元素进行排序。
6.  peek()：对每个元素执行一个操作，但是不会修改流中的元素。
7.  limit()：限制元素数量。
8.  skip()：跳过指定数量的元素。
9.  parallel()：将流转换为并行流，提高处理效率。

#### 中止操作 ####

中止操作是最终操作，它会生成一个结果或副作用。在执行中止操作后，Stream将无法再使用。

中止操作可以分为以下几种：

1.  forEach()：对每个元素执行指定的操作。
2.  toArray()：将元素转换为数组。
3.  reduce()：对元素进行归约。
4.  collect()：将元素收集到集合中。
5.  count()：计算元素数量。
6.  anyMatch()：判断是否有元素匹配给定的条件。
7.  allMatch()：判断是否所有元素都匹配给定的条件。
8.  noneMatch()：判断是否没有元素匹配给定的条件。
9.  findFirst()：返回第一个元素。
10. findAny()：返回任意一个元素。

#### 短路操作 ####

短路操作是一种特殊的中止操作，当满足某些条件时，它们可以提前停止操作，不必遍历所有的元素。

短路操作可以分为以下几种：

1.  anyMatch()：判断是否有元素匹配给定的条件。
2.  allMatch()：判断是否所有元素都匹配给定的条件。
3.  noneMatch()：判断是否没有元素匹配给定的条件。
4.  findFirst()：返回第一个元素。
5.  findAny()：返回任意一个元素。

### 二、Stream的使用示例 ###

下面通过一些示例来演示Stream的使用。

#### 过滤元素 ####

假设有一个字符串列表，我们需要过滤掉所有长度小于3的字符串，并打印出剩下的字符串。可以使用filter()方法来过滤元素，代码如下：

List<String> list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
    list.stream()
        .filter(s -> s.length() >= 3)
        .forEach(System.out::println);

输出结果为：

java
    python
    scala
    c++

#### 映射元素 ####

假设有一个字符串列表，我们需要把每个字符串转换为大写并打印出来。可以使用map()方法来映射元素，代码如下：

List<String> list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
    list.stream()
        .map(String::toUpperCase)
        .forEach(System.out::println);

输出结果为：

JAVA
    PYTHON
    SCALA
    C++
    C#

#### 归约操作 ####

假设有一个整数列表，我们需要计算它们的总和。可以使用reduce()方法来进行归约操作，代码如下：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    int sum = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
    System.out.println(sum);

输出结果为：

#### 统计元素 ####

假设有一个整数列表，我们需要统计其中偶数的个数。可以使用filter()方法和count()方法来统计元素，代码如下：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    long count = list.stream()
        .filter(i -> i % 2 == 0)
        .count();
    System.out.println(count);

输出结果为：

#### 并行处理 ####

Stream API还支持并行处理。在处理大量数据时，可以使用并行流来提高处理效率。下面是一个计算1到100的所有数字之和的例子，可以分别使用串行流和并行流来计算：

// 串行流
    long sum1 = IntStream.rangeClosed(1, 100)
        .reduce(0, (a, b) -> a + b);
    System.out.println(sum1);
    
    // 并行流
    long sum2 = IntStream.rangeClosed(1, 100)
        .parallel()
        .reduce(0, (a, b) -> a + b);
    System.out.println(sum2);

输出结果为：

5050
    5050

可以看到，使用并行流处理的时间更短。

#### Stream中的延迟执行 ####

Stream API中的操作可以分为两种：中间操作和终端操作。中间操作返回的仍然是Stream对象，可以继续进行操作，而终端操作则返回一个非Stream类型的对象。

Stream中的操作是延迟执行的，也就是说，只有在执行终端操作时才会进行实际的计算。这种设计可以优化Stream的性能，例如可以避免对不必要的元素进行操作，或者可以合并多个操作以提高效率。

下面是一个示例，假设有一个字符串列表，我们需要将其中长度大于3的字符串转换为大写并打印出来。可以使用以下代码：

List<String> list = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
    list.stream()
        .filter(s -> s.length() > 3)
        .map(String::toUpperCase)
        .forEach(System.out::println);

输出结果为：

JAVA
    PYTHON
    SCALA

可以看到，只有满足filter()的条件才会执行map()操作，这种延迟执行的设计可以提高程序的性能。

### 三、Stream中的并行处理 ###

Stream API提供了并行处理的支持，可以将一个流分成多个子流进行并行处理，从而提高处理效率。使用并行流处理数据时，需要注意以下几点：

1.  并行流适合处理大量的数据。
2.  处理有序数据时，会影响处理的效率。
3.  处理数据时，需要确保没有竞争条件。

下面是一个示例，假设有一个整数列表，我们需要统计其中偶数的个数。可以使用以下代码：

List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
    long count = list.parallelStream()
        .filter(i -> i % 2 == 0)
        .count();
    System.out.println(count);

输出结果为：

可以看到，并行处理的效率比串行处理的效率更高。

### 四、总结 ###

本文对Java 8中的Stream进行了介绍，包括Stream的概念、Stream的操作和Stream的特点。Stream是一种函数式编程的概念，可以方便地处理集合中的元素，并提供了多种操作方式。使用Stream API可以简化代码的编写，并提高程序的性能。

在使用Stream时，需要注意Stream的操作是延迟执行的，只有在执行终端操作时才会进行实际的计算。此外，Stream API还提供了并行处理的支持，可以将一个流分成多个子流进行并行处理，从而提高处理效率。在使用并行处理时，需要注意处理有序数据时，会影响处理的效率，并且需要确保没有竞争条件。

最后，我们再次强调Stream API的优点：Stream API可以简化代码的编写，并提高程序的性能。使用Stream API可以减少代码量，并提高代码的可读性。使用Stream API可以方便地对集合中的元素进行操作，并且可以提供多种操作方式。使用Stream API可以使用Lambda表达式来定义数据的处理方式，从而提高程序的可维护性。

### 示例代码 ###

为了更好地理解Stream API的使用，本文提供了以下示例代码：

import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    
    public class StreamDemo {
    
        public static void main(String[] args) {
            // 集合转换为Stream对象
            List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
            list.stream()
                .forEach(System.out::println);
            
            // 数组转换为Stream对象
            int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
            Arrays.stream(arr)
                .forEach(System.out::println);
            
            // 创建一个无限流
            Stream.iterate(0, n -> n + 2)
                .limit(10)
                .forEach(System.out::println);
            
            // 使用map操作转换Stream中的元素
            List<String> strList = Arrays.asList("java", "python", "scala", "c++", "c#");
            strList.stream()
                .map(String::toUpperCase)
                .forEach(System.out::println);
            
            // 使用filter操作过滤Stream中的元素
            List<Integer> numList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
            numList.stream()
                .filter(n -> n % 2 == 0)
                .forEach(System.out::println);
            
            // 使用reduce操作对Stream中的元素进行归约
            int sum = numList.stream()
                .reduce(0, (a, b) -> a + b);
            System.out.println(sum);
            
            // 使用并行流处理数据
            int sum2 = numList.parallelStream()
                .reduce(0, (a, b) -> a + b);
            System.out.println(sum2);
        }
    
    }

### 参考文献 ###

1.  Java 8 Stream API Documentation: [https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html][https_docs.oracle.com_javase_8_docs_api_java_util_stream_package-summary.html]

[https_docs.oracle.com_javase_8_docs_api_java_util_stream_package-summary.html]: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html