Java8新特性Stream的完全使用指南

更新時(shí)間：2020年05月31日 10:43:53 作者：MartinDai

這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Java8新特性Stream的完全使用指南，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家學(xué)習(xí)或者使用Java8具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

什么是Stream

Stream是Java 1.8版本開始提供的一個(gè)接口，主要提供對(duì)數(shù)據(jù)集合使用流的方式進(jìn)行操作，流中的元素不可變且只會(huì)被消費(fèi)一次，所有方法都設(shè)計(jì)成支持鏈?zhǔn)秸{(diào)用。使用Stream API可以極大生產(chǎn)力，寫出高效率、干凈、簡(jiǎn)潔的代碼。

如何獲得Stream實(shí)例

Stream提供了靜態(tài)構(gòu)建方法，可以基于不同的參數(shù)創(chuàng)建返回Stream實(shí)例

使用Collection的子類實(shí)例調(diào)用stream()或者parallelStream()方法也可以得到Stream實(shí)例，兩個(gè)方法的區(qū)別在于后續(xù)執(zhí)行Stream其他方法的時(shí)候是單線程還是多線程

Stream<String> stringStream = Stream.of("1", "2", "3");
//無限長(zhǎng)的偶數(shù)流
Stream<Integer> evenNumStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2);

List<String> strList = new ArrayList<>();
strList.add("1");
strList.add("2");
strList.add("3");
Stream<String> strStream = strList.stream();
Stream<String> strParallelStream = strList.parallelStream();

filter

filter方法用于根據(jù)指定的條件做過濾，返回符合條件的流

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//獲得只包含正數(shù)的流，positiveNumStream -> (1，2，3)
Stream<Integer> positiveNumStream = numStream.filter(num -> num > 0);

map

map方法用于將流中的每個(gè)元素執(zhí)行指定的轉(zhuǎn)換邏輯，返回其他類型元素的流

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//轉(zhuǎn)換成字符串流
Stream<String> strStream = numStream.map(String::valueOf);

mapToInt mapToLong mapToDouble

這三個(gè)方法是對(duì)map方法的封裝，返回的是官方為各個(gè)類型單獨(dú)定義的Stream，該Stream還提供了適合各自類型的其他操作方法

Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
IntStream intStream = stringStream.mapToInt(Integer::parseInt);
LongStream longStream = stringStream.mapToLong(Long::parseLong);
DoubleStream doubleStream = stringStream.mapToDouble(Double::parseDouble);

flatMap

flatMap方法用于將流中的每個(gè)元素轉(zhuǎn)換成其他類型元素的流，比如，當(dāng)前有一個(gè)訂單(Order)列表，每個(gè)訂單又包含多個(gè)商品(itemList)，如果要得到所有訂單的所有商品匯總，就可以使用該方法，如下：

Stream<Item> allItemStream = orderList.stream().flatMap(order -> order.itemList.stream());

flatMapToInt flatMapToLong flatMapToDouble

這三個(gè)方法是對(duì)flatMap方法的封裝，返回的是官方為各個(gè)類型單獨(dú)定義的Stream，使用方法同上

distinct

distinct方法用于對(duì)流中的元素去重，判斷元素是否重復(fù)使用的是equals方法

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 0, 1, 2, 2, 3);
//不重復(fù)的數(shù)字流，uniqueNumStream -> (-2, -1, 0, 1, 2, 3)
Stream<Integer> uniqueNumStream = numStream.distinct();

sorted

sorted有一個(gè)無參和一個(gè)有參的方法，用于對(duì)流中的元素進(jìn)行排序。無參方法要求流中的元素必須實(shí)現(xiàn)Comparable接口，不然會(huì)報(bào)java.lang.ClassCastException異常

Stream<Integer> unorderedStream = Stream.of(5, 6, 32, 7, 27, 4);
//按從小到大排序完成的流，orderedStream -> (4, 5, 6, 7, 27, 32)
Stream<Integer> orderedStream = unorderedStream.sorted();

有參方法sorted(Comparator<? super T> comparator)不需要元素實(shí)現(xiàn)Comparable接口，通過指定的元素比較器對(duì)流內(nèi)的元素進(jìn)行排序

Stream<String> unorderedStream = Stream.of("1234", "123", "12", "12345", "123456", "1");
//按字符串長(zhǎng)度從小到大排序完成的流，orderedStream -> ("1", "12", "123", "1234", "12345", "123456")
Stream<String> orderedStream = unorderedStream.sorted(Comparator.comparingInt(String::length));

peek

peek方法可以不調(diào)整元素順序和數(shù)量的情況下消費(fèi)每一個(gè)元素，然后產(chǎn)生新的流，按文檔上的說明，主要是用于對(duì)流執(zhí)行的中間過程做debug的時(shí)候使用，因?yàn)镾tream使用的時(shí)候一般都是鏈?zhǔn)秸{(diào)用的，所以可能會(huì)執(zhí)行多次流操作，如果想看每個(gè)元素在多次流操作中間的流轉(zhuǎn)情況，就可以使用這個(gè)方法實(shí)現(xiàn)

Stream.of("one", "two", "three", "four")
 .filter(e -> e.length() > 3)
 .peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
 .map(String::toUpperCase)
 .peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
 .collect(Collectors.toList());
 
輸出：
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOUR

limit(long maxSize)

limit方法會(huì)對(duì)流進(jìn)行順序截取，從第1個(gè)元素開始，保留最多maxSize個(gè)元素

Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//截取前3個(gè)元素，subStringStream -> ("-2", "-1", "0")
Stream<String> subStringStream = stringStream.limit(3);

skip(long n)

skip方法用于跳過前n個(gè)元素，如果流中的元素?cái)?shù)量不足n，則返回一個(gè)空的流

Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//跳過前3個(gè)元素，subStringStream -> ("1", "2", "3")
Stream<String> subStringStream = stringStream.skip(3);

forEach

forEach方法的作用跟普通的for循環(huán)類似，不過這個(gè)可以支持多線程遍歷，但是不保證遍歷的順序

Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//單線程遍歷輸出元素
stringStream.forEach(System.out::println);
//多線程遍歷輸出元素
stringStream.parallel().forEach(System.out::println);

forEachOrdered

forEachOrdered方法可以保證順序遍歷，比如這個(gè)流是從外部傳進(jìn)來的，然后在這之前調(diào)用過parallel方法開啟了多線程執(zhí)行，就可以使用這個(gè)方法保證單線程順序遍歷

Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//順序遍歷輸出元素
stringStream.forEachOrdered(System.out::println);
//多線程遍歷輸出元素，下面這行跟上面的執(zhí)行結(jié)果是一樣的
//stringStream.parallel().forEachOrdered(System.out::println);

toArray

toArray有一個(gè)無參和一個(gè)有參的方法，無參方法用于把流中的元素轉(zhuǎn)換成Object數(shù)組

Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
Object[] objArray = stringStream.toArray();

有參方法toArray(IntFunction<A[]> generator)支持把流中的元素轉(zhuǎn)換成指定類型的元素?cái)?shù)組

Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
String[] strArray = stringStream.toArray(String[]::new);

reduce

reduce有三個(gè)重載方法，作用是對(duì)流內(nèi)元素做累進(jìn)操作

第一個(gè)reduce(BinaryOperator<T> accumulator)

accumulator 為累進(jìn)操作的具體計(jì)算

單線程等下如下代碼

boolean foundAny = false;
T result = null;
for (T element : this stream) {
 if (!foundAny) {
 foundAny = true;
 result = element;
 }
 else
 result = accumulator.apply(result, element);
}
return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//查找最小值
Optional<Integer> min = numStream.reduce(BinaryOperator.minBy(Integer::compareTo));
//輸出 -2
System.out.println(min.get());

//過濾出大于5的元素流
numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3).filter(num -> num > 5);
//查找最小值
min = numStream.reduce(BinaryOperator.minBy(Integer::compareTo));
//輸出 Optional.empty
System.out.println(min);

第二個(gè)reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)

identity 為累進(jìn)操作的初始值
accumulator 同上

單線程等價(jià)如下代碼

T result = identity;
for (T element : this stream)
 result = accumulator.apply(result, element)
return result;

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//累加計(jì)算所有元素的和，sum=3
int sum = numStream.reduce(0, Integer::sum);

第三個(gè)reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)

identity和accumulator同上

combiner用于多線程執(zhí)行的情況下合并最終結(jié)果

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
int sum = numStream.parallel().reduce(0, (a, b) -> {
 System.out.println("accumulator執(zhí)行:" + a + " + " + b);
 return a + b;
}, (a, b) -> {
 System.out.println("combiner執(zhí)行:" + a + " + " + b);
 return a + b;
});
System.out.println("最終結(jié)果："+sum);

輸出：
accumulator執(zhí)行:0 + -1
accumulator執(zhí)行:0 + 1
accumulator執(zhí)行:0 + 0
accumulator執(zhí)行:0 + 2
accumulator執(zhí)行:0 + -2
accumulator執(zhí)行:0 + 3
combiner執(zhí)行:2 + 3
combiner執(zhí)行:-1 + 0
combiner執(zhí)行:1 + 5
combiner執(zhí)行:-2 + -1
combiner執(zhí)行:-3 + 6
最終結(jié)果：3

collect

collect有兩個(gè)重載方法，主要作用是把流中的元素作為集合轉(zhuǎn)換成其他Collection的子類，其內(nèi)部實(shí)現(xiàn)類似于前面的累進(jìn)操作

第一個(gè)collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner)

supplier 需要返回開始執(zhí)行時(shí)的默認(rèn)結(jié)果

accumulator 用于累進(jìn)計(jì)算用

combiner 用于多線程合并結(jié)果

單線程執(zhí)行等價(jià)于如下代碼

R result = supplier.get();
for (T element : this stream)
 accumulator.accept(result, element);
return result;

第二個(gè)collect(Collector<? super T, A, R> collector)

collector其實(shí)是對(duì)上面的方法參數(shù)的一個(gè)封裝，內(nèi)部執(zhí)行邏輯是一樣的，只不過JDK提供了一些默認(rèn)的Collector實(shí)現(xiàn)

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
List<Integer> numList = numStream.collect(Collectors.toList());
Set<Integer> numSet = numStream.collect(Collectors.toSet());

min

min方法用于計(jì)算流內(nèi)元素的最小值

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
Optional<Integer> min = numStream.min(Integer::compareTo);

max

min方法用于計(jì)算流內(nèi)元素的最大值

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
Optional<Integer> max = numStream.max(Integer::compareTo);

count

count方法用于統(tǒng)計(jì)流內(nèi)元素的總個(gè)數(shù)

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//count=6
long count = numStream.count();

anyMatch

anyMatch方法用于匹配校驗(yàn)流內(nèi)元素是否有符合指定條件的元素

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//判斷是否包含正數(shù)，hasPositiveNum=true
boolean hasPositiveNum = numStream.anyMatch(num -> num > 0);

allMatch

allMatch方法用于匹配校驗(yàn)流內(nèi)元素是否所有元素都符合指定條件

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//判斷是否全部是正數(shù)，allNumPositive=false
boolean allNumPositive = numStream.allMatch(num -> num > 0);

noneMatch

noneMatch方法用于匹配校驗(yàn)流內(nèi)元素是否都不符合指定條件

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//判斷是否沒有小于0的元素，noNegativeNum=false
boolean noNegativeNum = numStream.noneMatch(num -> num < 0);

findFirst

findFirst方法用于獲取第一個(gè)元素，如果流是空的，則返回Optional.empty

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
//獲取第一個(gè)元素，firstNum=-2
Optional<Integer> firstNum = numStream.findFirst();

findAny

findAny方法用于獲取流中的任意一個(gè)元素，如果流是空的，則返回Optional.empty，因?yàn)榭赡軙?huì)使用多線程，所以不保證每次返回的是同一個(gè)元素

Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
Optional<Integer> anyNum = numStream.findAny();

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Java8新特性Stream的完全使用指南就介紹到這了,更多相關(guān)Java8 Stream使用指南內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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