Java - Stream流详解

拼搏现实的明天。 2024-03-17 10:49 29阅读 0赞

**目录**

前言

一、Stream流是什么？

二、流的分类

顺序流

并行流

区别

三.获取流的常用方式

1.通过集合获取流

2.通过数组获取流

3.通过Stream.of()方法获取流

四.常用方法用法

1.filter(Predicate predicate)：过滤流中的元素，只保留符合条件的元素

2.limit && skip

3.distinct()：去重，去除流中重复的元素。

4.concat 合并a和b两个流为一个流

5. map(Function mapper)：将流中的元素按照指定的方式进行映射，返回一个新的流,>

6.forEach(Consumer action)：对流中的每个元素执行指定的操作。

7.collect(Collector collector)：将流中的元素收集到一个集合中。,>

5.练习

--------------------

## 前言 ##

> 大家好,好久不见了,最近由于实训的影响导致拖更了,在更新这一次估计javaSE基本上就算是完结了,还有一些落下的后面也会补上的,下次见面就是数据结构了![97ae3ea69b6c44138e52c9c2e1e240eb.png][]
> 
> 尽情期待吧!那么就让我们步入Stream流的学习吧!
> 
> ![5ef248a3b1ba40ecac56ee7a30ca60b0.gif][]

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## **一、Stream流是什么？** ##

Stream流是Java 8中的一个新特性，它提供了一种处理集合和数组的方式。Stream流可以让我们以一种更加简洁、高效、可读性更强的方式来处理数据。Stream流可以用于过滤、映射、排序、聚合等操作，它可以让我们避免使用循环和条件语句来处理数据，从而让代码更加简洁易懂。Stream流的操作可以分为中间操作和终止操作两种类型，中间操作返回的是一个新的Stream流，终止操作返回的是一个非Stream类型的结果。Stream流的处理是惰性求值的，只有在执行终止操作时才会开始处理数据。

流（Stream）是一种基于支持一次性处理数据的数据源的元素序列,流只能使用一次。

流的设计初衷是为了支持函数式编程，它的目的是将数据处理和数据存储分离开来，使得数据处理更加灵活和高效。因此，流的元素只是在流中传递的临时数据，它们并不是永久存储在内存中的数据。当流的元素被消费后，它们就会被释放，不能再次使用.

如果需要对同一个数据集进行多次不同的操作，可以使用流的中间操作方法来构建多个流管道，每个流管道都可以对流进行不同的操作，并返回一个新的流。这样就可以对同一个数据集进行多次操作，而不需要重新获取数据集。

## 二、流的分类 ##

###  ###

### 顺序流 ###

顺序流是一种**单线程**的流，它按照数据流的顺序依次处理每个元素，每个元素的处理都必须等待上一个元素的处理完成才能开始。

### 并行流 ###

并行流是一种**多线程**的流，它可以将数据分成多个部分并行处理，每个部分都可以在不同的线程中处理，从而提高处理效率。

使用顺序流可以保证数据处理的顺序和一致性，适用于处理数据量较小的情况。而使用并行流可以提高数据处理的速度，适用于处理数据量较大、处理时间较长的情况。但是并行流也有一些缺点，比如线程之间的通信和同步会带来额外的开销，而且并行流可能会影响数据的顺序和一致性。因此在使用并行流时需要注意线程安全和数据一致性等问题。

### 区别 ###

顺序流和并行流的区别在于它们的处理方式不同，顺序流是单线程的，而并行流是多线程的。使用的方法也有一些区别，例如：

1.  获取顺序流：可以使用集合类的stream()方法、Arrays类的stream()方法、Stream类的of()方法、Stream类的iterate()方法、Stream类的generate()方法、Files类的lines()方法等来获取顺序流。
2.  获取并行流：可以使用集合类的parallelStream()方法、Stream类的of()方法的parallel()方法、Stream类的iterate()方法的parallel()方法、Stream类的generate()方法的parallel()方法等来获取并行流。

除此之外，**顺序流和并行流的使用方法基本相同**，例如可以使用map()、filter()、reduce()等方法对流进行操作。但需要注意的是，在使用并行流时需要考虑线程安全和数据一致性等问题。

**下面我只会详细讲解顺序流的使用,并行流的使用大差不差,大家有兴趣可以自行尝试**

## 三.获取流的常用方式 ##

前面提到过,流（Stream）是一种基于支持一次性处理数据的数据源的元素序列,流只能使用一次

所以将流保存起来没有任何意义,但是获取还是很有必要的,下面我会将常用的获取方式详解,不常用的也会给出获取方式,大家有兴趣的话可以自行尝试!

对了,我觉得有必要的是因为我现在的知识面不广,接触不到太复杂的内容,等回头成了大牛再来补

哈哈,其实不说的大部分是我不会,小黑子,漏出鸡脚了吧

![6fd4a98f27964be6a521824d919e40ea.gif][]

> 1.通过集合获取流：可以使用集合类中的stream()方法或parallelStream()方法来获取流
> 
> 2.通过数组获取流：可以使用Arrays类中的stream()方法来获取流。
> 
> 3.通过Stream.of()方法获取流：可以使用Stream类中的of()方法来获取流。
> 
> 4.通过Stream.iterate()方法获取流：可以使用Stream类中的iterate()方法来获取流
> 
> <table style="width:500px;"> 
>  <tbody> 
>   <tr> 
>    <td>Stream&lt;Integer&gt; stream = Stream.iterate(0, n -&gt; n + 2).limit(5); // 获取顺序流</td> 
>   </tr> 
>  </tbody> 
> </table>
> 
> 5.通过Stream.generate()方法获取流：可以使用Stream类中的generate()方法来获取流
> 
> <table style="width:500px;"> 
>  <tbody> 
>   <tr> 
>    <td>Stream&lt;Double&gt; stream = Stream.generate(Math::random).limit(5); // 获取顺序流</td> 
>   </tr> 
>  </tbody> 
> </table>
> 
> 6.通过Files.lines()方法获取流：可以使用Files类中的lines()方法来获取流。
> 
> <table style="width:500px;"> 
>  <tbody> 
>   <tr> 
>    <td>Stream&lt;String&gt; stream = Files.lines(Paths.get("file.txt")); // 获取顺序流</td> 
>   </tr> 
>  </tbody> 
> </table>

### 1.通过集合获取流 ###

![cf2fcd7b9e2342d5bc710b1ea4fc9edb.png][]

可变参数不懂得详见[http://t.csdn.cn/SSp8u][http_t.csdn.cn_SSp8u]

源码

![bd3579286e2a4e0eacfcce4633d11e61.png][]

![6438a2fba27f4231a8a3f430501b8790.jpeg][]

刚才看了一下,有点麻烦,先欠着吧![f361d7f46e4d4b73bae46e2bb2d3aa54.png][]

大家暂时知道获取的这个方法就行了

### 2.通过数组获取流 ###

![5cebfe26502645a9ba09d7b12e843489.png][]

源码

![ad7a36d2afda433fad5a1d3e6690ed37.png][]

### 3.通过Stream.of()方法获取流 ###

![de336e6e4fd34d92995780b433a6bdda.png][]

![818e5b8ebf074b0e9ebc123121d00c1c.png][]

## 四.常用方法用法 ##

> 1.  filter(Predicate<T> predicate)：过滤流中的元素，只保留符合条件的元素。
> 2.  map(Function<T, R> mapper)：将流中的元素按照指定的方式进行映射，返回一个新的流。
> 3.  flatMap(Function<T, Stream<R>> mapper)：将流中的元素按照指定的方式进行映射，然后将所有映射结果合并成一个流。
> 4.  limit(long maxSize)：截取流中的前maxSize个元素。
> 5.  skip(long n)：跳过流中的前n个元素。
> 6.  sorted()：对流中的元素进行排序。
> 7.  distinct()：去重，去除流中重复的元素。
> 8.  forEach(Consumer<T> action)：对流中的每个元素执行指定的操作。
> 9.  reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)：将流中的元素按照指定的方式进行累加，返回一个Optional对象。
> 10. collect(Collector<T, A, R> collector)：将流中的元素收集到一个集合中。
> 11. concat 合并a和b两个流为一个流

标红的不会进行讲解,有的是在我能力范围之外,当然了有两个,哈哈,主要是懒,不想了解

值得一提的是第六个排序好像可以指定排序规则,我去试试哈

![bbedf4f3dc9a46b48df4824b4b653455.png][]

确实可以哈

大家有兴趣可以试试,关于排序我之前的博文讲解的已经很透彻了,不再赘述

下面我只会简单演示一下,想要掌握的自己可以去练一下哈,到最后我会附上练习题和答案

### 1.filter(Predicate<T> predicate)：过滤流中的元素，只保留符合条件的元素 ###

![9d9ade67924942d3b3c1070641e61fd7.png][]

### 2.limit && skip ###

![c347ea740bfb4a85b5ab3a0956e501aa.png][]

### 3.distinct()：去重，去除流中重复的元素。 ###

![deb91d77deda40a4a9443d2c00586b1e.png][]

### 4.concat 合并a和b两个流为一个流 ###

![23daaee511434737a456582ef646100f.png][]

### 5. map(Function<T, R> mapper)：将流中的元素按照指定的方式进行映射，返回一个新的流 ###

![e23cf71e203c47118048535002034e6e.png][]

突然想到这个问题了,解释一下![bfddaf76f2774d5bb36814d2cc247d28.png][]

### 6.forEach(Consumer<T> action)：对流中的每个元素执行指定的操作。 ###

就目前来看,我用的最多的是遍历

大家只要掌握遍历即可

![0a08d815d9c34512927da13db2fc6373.png][]

### 7.collect(Collector<T, A, R> collector)：将流中的元素收集到一个集合中。 ###

![d5208781662049bb9ac8e3a5b21acd03.png][]

![6ad85c5bc0e34cbea0338b64ef099f13.png][]

## 5.练习 ##

>     0,过滤奇数,只留下偶数
>     
>     ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
>     Collections.addAll(list,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
>     
>     1，男演员只要名字为3个字的前两人
>     2，女演员只要姓杨的，并且不要第一个
>     3，把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起
>     4，将上一步的演员信息封装成Actor对象。
>     5，将所有的演员对象都保存到List集合中。
>     
>     备注：演员类Actor，属性有：name，age
>     男演员：  "蔡坤坤,24" , "叶齁咸,23", "刘不甜,22", "吴签,24", "谷嘉,30", "肖梁梁,27"
>     女演员：  "赵小颖,35" , "杨颖,36", "高元元,43", "张天天,31", "刘诗,35", "杨小幂,33"

ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>();
            ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();
    
            Collections.addAll(list1,"蔡坤坤,24" , "叶齁咸,23", "刘不甜,22", "吴签,24", "谷嘉,30", "肖梁梁,27");
            Collections.addAll(list2,"赵小颖,35" , "杨颖,36", "高元元,43", "张天天,31", "刘诗,35", "杨小幂,33");
    
            ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
            Collections.addAll(list,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
    
            // 0, 过滤奇数,只留下偶数
    
            List<Integer> collect = list.stream().filter(integer -> integer % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
    
            System.out.println(collect);
    
            // 1，男演员只要名字为3个字的前两人
    
            Stream<String> stream1 = list1.stream().filter(s -> s.split(",")[0].length() == 3).limit(2);
    
            //  2，女演员只要姓杨的，并且不要第一个
    
            Stream<String> stream2 = list2.stream().filter(s -> s.startsWith("杨")).skip(1);
    
            // 3，把过滤后的男演员姓名和女演员姓名合并到一起
    
            //Stream.concat(stream1,stream2).forEach(s-> System.out.println(s));
    
            // 4，将上一步的演员信息封装成Actor 对象
    
            // 类型转换 String-> Actor
            Stream.concat(stream1, stream2).map(new Function<String, Actor>() {
                @Override
                public Actor apply(String s) {
                    Actor actor = new Actor();
    
                    actor.setName(s.split(",")[0]);
    
                    actor.setAge(Integer.parseInt(s.split(",")[1]));
    
                    return actor;
                }
            }).forEach(s-> System.out.println(s.getName()+" "+s.getAge()));
    
            // 5，将所有的演员对象都保存到List集合中。
            List<Actor> list3 = Stream.concat(stream1, stream2).map(s -> new Actor(s.split(",")[0], Integer.parseInt(s.split(",")[1])))
                    .collect(Collectors.toList());
    
            System.out.println(list3);

**总结**

今天就说到这吧,大家记得做练习哈

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[5ef248a3b1ba40ecac56ee7a30ca60b0.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/a3f4cc75873d48e2beb81f6b50876e5b.png
[6fd4a98f27964be6a521824d919e40ea.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/9d8c17cc341a4ca3894d693c30808330.png
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[http_t.csdn.cn_SSp8u]: http://t.csdn.cn/SSp8u
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[ad7a36d2afda433fad5a1d3e6690ed37.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/713216028c9e460ab031febe4e15451e.png
[de336e6e4fd34d92995780b433a6bdda.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/c3abf3e6ad78465aa5ddb30f813be84a.png
[818e5b8ebf074b0e9ebc123121d00c1c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/608bc3f0eca243c6bc5126ef83456d8a.png
[bbedf4f3dc9a46b48df4824b4b653455.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/4caf23be6d294caaa7a7e9eba3fa73fd.png
[9d9ade67924942d3b3c1070641e61fd7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/438e1725d9364396be0fa0346fe328eb.png
[c347ea740bfb4a85b5ab3a0956e501aa.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/5d7a99aa503644cfb0d3f051724db4db.png
[deb91d77deda40a4a9443d2c00586b1e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/971a3298a07a458fad007d11a9a04e85.png
[23daaee511434737a456582ef646100f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/375596dcb83c4b3b82168ad217011c08.png
[e23cf71e203c47118048535002034e6e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/bb8758702b71489c8250b66024c709a5.png
[bfddaf76f2774d5bb36814d2cc247d28.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/f2665557cab74783a6379dc2b8c5ba6b.png
[0a08d815d9c34512927da13db2fc6373.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/7d8dab1a5a5a4ad6b550021024a0cc1f.png
[d5208781662049bb9ac8e3a5b21acd03.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/b86f95755bb643a49bca1b4e33bc207c.png
[6ad85c5bc0e34cbea0338b64ef099f13.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/44987856a5df4d749c874eea2ee3a84f.png
[54cf3686d41f45e4bce38118dbd27fcb.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/17/2730f36d42bb4a3e8e8d22146d26b861.png