一、Java Stream管道數(shù)據(jù)處理操作

在本號(hào)之前寫過(guò)的文章中，曾經(jīng)給大家介紹過(guò) Java Stream管道流是用于簡(jiǎn)化集合類元素處理的java API。在使用的過(guò)程中分為三個(gè)階段。在開始本文之前，我覺(jué)得仍然需要給一些新朋友介紹一下這三個(gè)階段，如圖：

• 第一階段(圖中藍(lán)色)：將集合、數(shù)組、或行文本文件轉(zhuǎn)換為java Stream管道流
• 第二階段(圖中虛線部分)：管道流式數(shù)據(jù)處理操作，處理管道中的每一個(gè)元素。上一個(gè)管道中的輸出元素作為下一個(gè)管道的輸入元素。
• 第三階段(圖中綠色)：管道流結(jié)果處理操作，也就是本文的將介紹的核心內(nèi)容。

在開始學(xué)習(xí)之前，仍然有必要回顧一下我們之前給大家講過(guò)的一個(gè)例子：

List<String> nameStrs = Arrays.asList("Monkey", "Lion", "Giraffe","Lemur");
List<String> list = nameStrs.stream()
        .filter(s -> s.startsWith("L"))
        .map(String::toUpperCase)
        .sorted()
        .collect(toList());
System.out.println(list);

首先使用stream()方法將字符串List轉(zhuǎn)換為管道流Stream

然后進(jìn)行管道數(shù)據(jù)處理操作，先用fliter函數(shù)過(guò)濾所有大寫L開頭的字符串，然后將管道中的字符串轉(zhuǎn)換為大寫字母toUpperCase，然后調(diào)用sorted方法排序。這些API的用法在本號(hào)之前的文章有介紹過(guò)。其中還使用到了lambda表達(dá)式和函數(shù)引用。

最后使用collect函數(shù)進(jìn)行結(jié)果處理，將java Stream管道流轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)ist。最終list的輸出結(jié)果是:[LEMUR, LION]

如果你不使用java Stream管道流的話，想一想你需要多少行代碼完成上面的功能呢？回到正題，這篇文章就是要給大家介紹第三階段：對(duì)管道流處理結(jié)果都可以做哪些操作呢？下面開始吧！

二、ForEach和ForEachOrdered

如果我們只是希望將Stream管道流的處理結(jié)果打印出來(lái)，而不是進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換，我們就可以使用forEach()方法或forEachOrdered()方法。

Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEach(System.out::println);
Stream.of("Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion")
        .parallel()
        .forEachOrdered(System.out::println);

parallel()函數(shù)表示對(duì)管道中的元素進(jìn)行并行處理，而不是串行處理，這樣處理速度更快。但是這樣就有可能導(dǎo)致管道流中后面的元素先處理，前面的元素后處理，也就是元素的順序無(wú)法保證

forEachOrdered從名字上看就可以理解，雖然在數(shù)據(jù)處理順序上可能無(wú)法保障，但是forEachOrdered方法可以在元素輸出的順序上保證與元素進(jìn)入管道流的順序一致。也就是下面的樣子（forEach方法則無(wú)法保證這個(gè)順序）：

Monkey
Lion
Giraffe
Lemur
Lion

三、元素的收集collect

java Stream 最常見的用法就是：一將集合類轉(zhuǎn)換成管道流，二對(duì)管道流數(shù)據(jù)處理，三將管道流處理結(jié)果在轉(zhuǎn)換成集合類。那么collect()方法就為我們提供了這樣的功能：將管道流處理結(jié)果在轉(zhuǎn)換成集合類。

3.1.收集為Set

通過(guò)Collectors.toSet()方法收集Stream的處理結(jié)果，將所有元素收集到Set集合中。

Set<String> collectToSet = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) 
.collect(Collectors.toSet());
//最終collectToSet 中的元素是:[Monkey, Lion, Giraffe, Lemur]，注意Set會(huì)去重。

3.2.收集到List

同樣，可以將元素收集到List使用toList()收集器中。

List<String> collectToList = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toList());

// 最終collectToList中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.3.通用的收集方式

上面為大家介紹的元素收集方式，都是專用的。比如使用Collectors.toSet()收集為Set類型集合；使用Collectors.toList()收集為L(zhǎng)ist類型集合。那么，有沒(méi)有一種比較通用的數(shù)據(jù)元素收集方式，將數(shù)據(jù)收集為任意的Collection接口子類型。 所以，這里就像大家介紹一種通用的元素收集方式，你可以將數(shù)據(jù)元素收集到任意的Collection類型：即向所需Collection類型提供構(gòu)造函數(shù)的方式。

LinkedList<String> collectToCollection = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
).collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
//最終collectToCollection中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

注意：代碼中使用了LinkedList::new，實(shí)際是調(diào)用LinkedList的構(gòu)造函數(shù)，將元素收集到Linked List。當(dāng)然你還可以使用諸如LinkedHashSet::new和PriorityQueue::new將數(shù)據(jù)元素收集為其他的集合類型，這樣就比較通用了。

3.4.收集到Array

通過(guò)toArray(String[]::new)方法收集Stream的處理結(jié)果，將所有元素收集到字符串?dāng)?shù)組中。

String[] toArray = Stream.of(
   "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
) .toArray(String[]::new);
//最終toArray字符串?dāng)?shù)組中的元素是: [Monkey, Lion, Giraffe, Lemur, Lion]

3.5.收集到Map

使用Collectors.toMap()方法將數(shù)據(jù)元素收集到Map里面，但是出現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：那就是管道中的元素是作為key，還是作為value。我們用到了一個(gè)Function.identity()方法，該方法很簡(jiǎn)單就是返回一個(gè)“ t -> t ”（輸入就是輸出的lambda表達(dá)式）。另外使用管道流處理函數(shù)distinct()來(lái)確保Map鍵值的唯一性。

Map<String, Integer> toMap = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.distinct()
.collect(Collectors.toMap(
       Function.identity(),   //元素輸入就是輸出，作為key
       s -> (int) s.chars().distinct().count()// 輸入元素的不同的字母?jìng)€(gè)數(shù)，作為value
));
// 最終toMap的結(jié)果是: {Monkey=6, Lion=4, Lemur=5, Giraffe=6}   

3.6.分組收集groupingBy

Collectors.groupingBy用來(lái)實(shí)現(xiàn)元素的分組收集，下面的代碼演示如何根據(jù)首字母將不同的數(shù)據(jù)元素收集到不同的List，并封裝為Map。

Map<Character, List<String>> groupingByList =  Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur", "Lion"
)
.collect(Collectors.groupingBy(
       s -> s.charAt(0) ,  //根據(jù)元素首字母分組，相同的在一組
       // counting()        // 加上這一行代碼可以實(shí)現(xiàn)分組統(tǒng)計(jì)
));
// 最終groupingByList內(nèi)的元素: {G=[Giraffe], L=[Lion, Lemur, Lion], M=[Monkey]}
//如果加上counting() ，結(jié)果是:  {G=1, L=3, M=1}

這是該過(guò)程的說(shuō)明：groupingBy第一個(gè)參數(shù)作為分組條件，第二個(gè)參數(shù)是子收集器。

四、其他常用方法

boolean containsTwo = IntStream.of(1, 2, 3).anyMatch(i -> i == 2);
// 判斷管道中是否包含2，結(jié)果是: true
long nrOfAnimals = Stream.of(
    "Monkey", "Lion", "Giraffe", "Lemur"
).count();
// 管道中元素?cái)?shù)據(jù)總計(jì)結(jié)果nrOfAnimals: 4
int sum = IntStream.of(1, 2, 3).sum();
// 管道中元素?cái)?shù)據(jù)累加結(jié)果sum: 6
OptionalDouble average = IntStream.of(1, 2, 3).average();
//管道中元素?cái)?shù)據(jù)平均值average: OptionalDouble[2.0]
int max = IntStream.of(1, 2, 3).max().orElse(0);
//管道中元素?cái)?shù)據(jù)最大值max: 3
IntSummaryStatistics statistics = IntStream.of(1, 2, 3).summaryStatistics();
// 全面的統(tǒng)計(jì)結(jié)果statistics: IntSummaryStatistics{count=3, sum=6, min=1, average=2.000000, max=3}

以上就是java理論基礎(chǔ)Stream API終端操作示例解析的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于java Stream API終端操作的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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