Java 8 Stream的介绍及使用

快来打我* 2024-03-16 18:05 41阅读 0赞

## 一、Stream简介 ##

Java 8 引入了 Stream API，它提供了一种新的处理集合和数组的方式。Stream（流）是一个用于处理数据集合的抽象概念，它可以进行各种操作来处理和转换数据。下面是对 Java 中的 Stream 的详细解释：

1.  流的创建：流可以从各种数据源创建，包括集合、数组、I/O通道、生成器等。常见的创建流的方式是通过集合的 stream() 方法或数组的 Arrays.stream() 方法。
2.  中间操作：中间操作是对流进行转换和处理的操作，它们可以按需应用于流上。常见的中间操作包括过滤、映射、排序、去重、限制元素数量等。这些操作并不会立即执行，而是返回一个新的流。
3.  终端操作：终端操作是对流最终结果的处理操作，它会触发流的遍历和计算。常见的终端操作包括收集结果到集合或数组、聚合操作（如求和、最大值、最小值）、遍历元素等。
4.  惰性求值：流的中间操作是惰性求值的，只有在执行终端操作时才会触发中间操作的执行。这种特性使得可以对大型数据集进行高效的操作，只计算必要的结果。
5.  并行流：流支持并行处理，可以通过 parallel() 方法将流转换为并行流。在并行流中，操作会被自动并行化，以提高处理大数据量的效率。
6.  流的不可变性：流的操作不会改变源数据，而是返回一个新的流。这种不可变性使得流操作更安全和可靠，并且可以进行链式操作。
7.  可消费性：流只能被遍历或消费一次，一旦遍历完成或终端操作完成，流就无法再使用。如果需要再次对同一数据集进行处理，需要重新创建新的流。

## 二、使用流程 ##

Java Stream的使用流程通常由三个步骤组成：创建Stream、对Stream进行中间操作、对Stream进行终止操作。其中，中间操作可以是过滤、映射、排序等，终止操作可以是计数、查找、归约等。

1、将集合转换为Stream流（或者创建流）。

2、操作Stream流（中间操作，终端操作）。

stream流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

## 三、Stream的创建 ##

生成流的方式主要有五种

### 1、Stream调用自身方法生成 ###

Stream<Integer> stringStream = Stream.of(1,2 , 3);

### 2、集合类对象创建（常用） ###

List<Integer> list = new ArrayList<>();
    
    list.add(1);
    
    list.add(2);
    
    list.add(3);
    
    Stream<String> stream = list.stream();

### 3、Array数组创建 ###

String[] stringArr = {
        "1", "2", "3"};
    
    Stream<String> streamStr = Arrays.stream(stringArr);

注：使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱，提高性能。

Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三种方式将对象流【即Stream 】转换成对应的数值流，同时提供了boxed方法将数值流转换为对象流

### 4、文件创建 ###

Stream<String> fileStream = Files.lines(Paths.get("file.txt"), Charset.defaultCharset());

### 5、函数创建 ###

Iterator 返回由函数迭代应用于初始元素seed产生的无限有序流

Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, n -> n + 1).limit(10);

iterate方法接受两个参数，第一个为初始化值，第一次运行时n=0，第二个为进行的函数操作，iterator生成的流为无限流，需要通过limit方法对流进行了截断，最后该代码生产1-10。

### 四、操作符 ###

流的操作类型主要分为两种：中间操作符、终端操作符

### 1、中间操作符 ###

Stream API 提供了多种中间操作符，用于对流进行转换、筛选、映射等操作。下面列举一些常用的中间操作符：

1.  filter(Predicate predicate)：根据给定的条件筛选元素，保留满足条件的元素。
2.  map(Function<T, R> mapper)：将元素按照指定的映射规则进行转换，生成新的元素。
3.  flatMap(Function<T, Stream> mapper)：将每个元素映射为一个流，并将所有流合并为单个流。
4.  distinct()：去除流中的重复元素。
5.  sorted()：对流中的元素进行自然排序（要求元素实现 Comparable 接口）。
6.  sorted(Comparator comparator)：根据指定的比较器对流中的元素进行排序。
7.  limit(long maxSize)：限制流的大小，截断流使其最多包含指定数量的元素。
8.  skip(long n)：跳过流中的前 n 个元素，返回剩余的元素流。
9.  peek(Consumer action)：对每个元素执行操作，类似于 forEach，但不会终止流。
10. takeWhile(Predicate predicate)：从开头开始取元素，直到遇到不满足条件的元素为止。
11. dropWhile(Predicate predicate)：从开头开始丢弃元素，直到遇到不满足条件的元素为止。
12. parallel()：将流转换为并行流，以支持并行处理。

举例：

List<Student> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
        
                Student student = new Student();
                student.setId((1111111111+i));
                student.setName(String.valueOf(i));
                student.setAge(i);
                list.add(student);
            }
            //使用filter，筛选age大于50的对象
            List<Student> collect = list.stream().filter(student -> student.getAge() > 50).collect(Collectors.toList());
    
    		 //使用filter以及map，将age大于50的学生姓名输出
            List<String> collect = list.stream().filter(student -> student.getAge() > 50).map(Student::getName).collect(Collectors.toList());

### 2、终端操作符 ###

Stream流的终端操作执行后，该流将无法再执行其他动作。如果试图执行其他操作，会导致状态异常并提示该流已经被执行操作或者被关闭。因此为了再次执行操作，必须重新创建Stream流。

需要注意的是，一个流有且只能有一个终端操作。一旦这个终端操作执行后，流就会被关闭，无法再被操作。因此，一个流只能被遍历一次。如果需要在遍历后再次操作流，必须通过源数据重新生成流。

终端操作的执行，才会真正开始流的遍历。如 count、collect 等

1.  Collect：收集器，将流转换为其他形式
2.  forEach：对该流的每个元素执行一个操作，遍历流中的数据。
3.  findFirst：返回第一个元素
4.  findAny：返回当前流中的任意元素
5.  sum：返回此流中元素的总和。
6.  count：返回流中元素总数
7.  max：返回此流的最大元素
8.  min：返回此流的最小元素
9.  anyMatch：返回此流的任何元素是否与所提供的条件匹配。只有有一个匹配则返回ture，否则返回false。如果流为空，则返回false。  
    检查是否至少匹配一个元素，返回boolean
10. allMatch：返回此流的所有元素是否与所提供的条件匹配。如果全部匹配则返回true，否则返回false。如果流为空，则返回true。
11. noneMatch：返回此流中是否没有元素与所提供的条件匹配。检查是否没有匹配所有元素，返回boolean。
12. reduce：使用关联累加函数对该流的元素执行约简操作，并返回一个描述约简值的Optional(如果有的话)。也就是对流中的元素进行累计的操作

### 3、Collect收集器详解 ###

//	将数据存放到List集合中
     List<String> list = people.stream()
       .map(Person::getName)
       .collect(Collectors.toList());
    
     // 将数据存放到Set集合中
     Set<String> set = people.stream()
       .map(Person::getName)
       .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
    
     // 将元素转换为字符串并连接它们，用逗号分隔
     String joined = things.stream()
       .map(Object::toString)
       .collect(Collectors.joining(", "));
    
     // 计算员工工资总额
     int total = employees.stream()
       .collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
    
     // 按部门分组员工
     Map<Department, List<Employee>> byDept = employees.stream()
       .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
    
     // 按部门计算工资总额
     Map<Department, Integer> totalByDept = employees.stream()
       .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment,
                                      Collectors.summingInt(Employee::getSalary)));
    
     // 把学生分为及格和不及格
     Map<Boolean, List<Student>> passingFailing = students.stream()
       .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getGrade() >= PASS_THRESHOLD));

## 结束 ##

Stream API 提供了一种简洁、强大和可读性高的方式来处理数据集合。它的函数式风格和操作链式调用使得代码更加简洁和易于理解。通过合理地使用 Stream API，可以实现高效、简洁和可维护的数据处理代码。

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