Java8使用Stream流實現(xiàn)List列表查詢、統(tǒng)計、排序以及分組
更新時間：2023年06月16日 10:56:25 作者：王雀躍
List的Stream流操作可以簡化我們的代碼,減少程序運行的壓力,應(yīng)對上面的問題,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Java8使用Stream流實現(xiàn)List列表查詢、統(tǒng)計、排序以及分組的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
Java8提供了Stream（流）處理集合的關(guān)鍵抽象概念，它可以對集合進(jìn)行操作，可以執(zhí)行非常復(fù)雜的查找、過濾和映射數(shù)據(jù)等操作。Stream API 借助于同樣新出現(xiàn)的Lambda表達(dá)式，極大的提高編程效率和程序可讀性。
下面是使用Stream的常用方法的綜合實例。
創(chuàng)建User類作為持久層。
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.math.BigDecimal;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
int id;
String name;
String sex;
int age;
String Department;
BigDecimal Salary;
}創(chuàng)建UserService.class（用戶信息業(yè)務(wù)邏輯類）。
package com.wsq;
import com.wsq.pojo.User;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 用戶信息業(yè)務(wù)邏輯類
* @author wsq
*/
public class UserService {
/*
* 獲取用戶列表
*/
public static List<User> getUserList() {
List<User> userList = new ArrayList<User>();
userList.add(new User(1, "wsq的博客_01", "男", 32, "研發(fā)部", BigDecimal.valueOf(1600)));
userList.add(new User(2, "wsq的博客_02", "男", 30, "財務(wù)部", BigDecimal.valueOf(1800)));
userList.add(new User(3, "wsq的博客_03", "女", 20, "人事部", BigDecimal.valueOf(1700)));
userList.add(new User(4, "wsq的博客_04", "男", 38, "研發(fā)部", BigDecimal.valueOf(1500)));
userList.add(new User(5, "wsq的博客_05", "女", 25, "財務(wù)部", BigDecimal.valueOf(1200)));
return userList;
}
}一、查詢方法
1.1 forEach()
使用 forEach() 遍歷列表數(shù)據(jù)。
/*
* 使用forEach()遍歷列表信息
* @author wsq
*/
@Test
public void forEachTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//遍歷用戶列表
System.out.println("---------------輸出方法一-----------------");
userList.forEach(user -> {System.out.println(user);});
System.out.println("---------------輸出方法二-----------------");
userList.forEach(System.out::println);
}控制臺輸出：
1.2 filter(T -> boolean)
使用 filter() 過濾列表數(shù)據(jù)。
【示例】獲取部門為“研發(fā)部”的用戶列表。
/*
* 使用filter()過濾列表信息
* @author wsq
*/
@Test
public void filterTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//獲取部門為“研發(fā)部”的用戶列表
userList = userList.stream().filter(user -> user.getDepartment() == "研發(fā)部").collect(Collectors.toList());
//遍歷用戶列表
userList.forEach(System.out::println);
}控制臺輸出：
1.3 findAny() 和 findFirst()
使用 findAny() 和 findFirst() 獲取第一條數(shù)據(jù)。
【示例】獲取用戶名稱為“wsq的博客_02”的用戶信息，如果未找到則返回null。
/*
* 使用findAny()獲取第一條數(shù)據(jù)
* @author wsq
*/
@Test
public void findAnytTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//獲取用戶名稱為“pan_junbiao的博客_02”的用戶信息，如果沒有找到則返回null
User user = userList.stream().filter(u -> u.getName().equals("wsq的博客_02")).findAny().orElse(null);
//打印用戶信息
System.out.println(user);
}控制臺輸出：
注意：findFirst() 和 findAny() 都是獲取列表中的第一條數(shù)據(jù)，但是findAny()操作，返回的元素是不確定的，對于同一個列表多次調(diào)用findAny()有可能會返回不同的值。使用findAny()是為了更高效的性能。如果是數(shù)據(jù)較少，串行地情況下，一般會返回第一個結(jié)果，如果是并行（parallelStream并行流）的情況，那就不能確保是第一個。
例如：使用parallelStream并行流，findAny() 返回的就不一定是第一條數(shù)據(jù)。
//parallelStream方法能生成并行流，使用findAny返回的不一定是第一條數(shù)據(jù)
User user = userList.parallelStream().filter(u -> u.getName().startsWith("wsq")).findAny().orElse(null);1.4 map(T -> R) 和 flatMap(T -> Stream)
使用 map() 將流中的每一個元素 T 映射為 R（類似類型轉(zhuǎn)換）。
使用 flatMap() 將流中的每一個元素 T 映射為一個流，再把每一個流連接成為一個流。
【示例】使用 map() 方法獲取用戶列表中的名稱列。
/*
* 使用map()獲取列元素
* @author wsq
*/
@Test
public void mapTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//獲取用戶名稱列表
List<String> nameList = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
//或者：List<String> nameList = userList.stream().map(user -> user.getName()).collect(Collectors.toList());
//遍歷名稱列表
nameList.forEach(System.out::println);
}控制臺輸出：
【示例】使用 flatMap() 將流中的每一個元素連接成為一個流。
/*
* 使用flatMap()將流中的每一個元素連接成為一個流
* @author wsq
*/
@Test
public void flatMapTest(){
//創(chuàng)建城市
List<String> cityList = new ArrayList<String>();
cityList.add("北京；上海；深圳；");
cityList.add("廣州；武漢；杭州；");
//分隔城市列表，使用 flatMap() 將流中的每一個元素連接成為一個流。
cityList = cityList.stream()
.map(city -> city.split("；"))
.flatMap(Arrays::stream)
.collect(Collectors.toList());
//遍歷城市列表
cityList.forEach(System.out::println);
}控制臺輸出：
1.5 distinct()
使用 distinct() 方法可以去除重復(fù)的數(shù)據(jù)。
【示例】獲取部門列表，并去除重復(fù)數(shù)據(jù)。
/**
* 使用distinct()去除重復(fù)數(shù)據(jù)
* @author wsq
*/
@Test
public void distinctTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//獲取部門列表，并去除重復(fù)數(shù)據(jù)
List<String> departmentList = userList.stream().map(User::getDepartment).distinct().collect(Collectors.toList());
//遍歷部門列表
departmentList.forEach(System.out::println);
}控制臺輸出：
1.6 limit(long n) 和 skip(long n)
limit(long n) 方法用于返回前n條數(shù)據(jù)，skip(long n) 方法用于跳過前n條數(shù)據(jù)。
【示例】獲取用戶列表，要求跳過第1條數(shù)據(jù)后的前3條數(shù)據(jù)。
/*
* limit(long n)方法用于返回前n條數(shù)據(jù)
* skip(long n)方法用于跳過前n條數(shù)據(jù)
* @author wsq
*/
@Test
public void limitAndSkipTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//獲取用戶列表，要求跳過第1條數(shù)據(jù)后的前3條數(shù)據(jù)
userList = userList.stream()
.skip(1)
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
//遍歷用戶列表
userList.forEach(System.out::println);
}控制臺輸出：
二、判斷方法
2.1 anyMatch(T -> boolean)
使用 anyMatch(T -> boolean) 判斷流中是否有一個元素匹配給定的 T -> boolean 條件。
2.2 allMatch(T -> boolean)
使用 allMatch(T -> boolean) 判斷流中是否所有元素都匹配給定的 T -> boolean 條件。
2.3 noneMatch(T -> boolean)
使用 noneMatch(T -> boolean) 流中是否沒有元素匹配給定的 T -> boolean 條件。
【示例】使用 anyMatch()、allMatch()、noneMatch() 進(jìn)行判斷。
/*
* 使用 anyMatch()、allMatch()、noneMatch() 進(jìn)行判斷
* @author wsq
*/
@Test
public void matchTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//判斷用戶列表中是否存在名稱為“pan_junbiao的博客_01”的數(shù)據(jù)
boolean result1 = userList.stream().anyMatch(user -> user.getName().equals("pan_junbiao的博客_01"));
//判斷用戶名稱是否都包含“pan_junbiao的博客”字段
boolean result2 = userList.stream().allMatch(user -> user.getName().contains("pan_junbiao的博客"));
//判斷用戶名稱是否存在不包含“pan_junbiao的博客”字段
boolean result3 = userList.stream().noneMatch(user -> user.getName().contains("pan_junbiao的博客"));
//打印結(jié)果
System.out.println(result1);
System.out.println(result2);
System.out.println(result3);
}控制臺輸出：
三、統(tǒng)計方法
3.1 reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T)
使用 reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T) 用于組合流中的元素，如求和，求積，求最大值等。
【示例】使用 reduce() 求用戶列表中年齡的最大值、最小值、總和。
/*
* 使用 reduce() 方法
* @author wsq
*/
@Test
public void reduceTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//用戶列表中年齡的最大值、最小值、總和
int maxVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::max).get();
int minVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::min).get();
int sumVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(0,Integer::sum);
//打印結(jié)果
System.out.println("最大年齡：" + maxVal);
System.out.println("最小年齡：" + minVal);
System.out.println("年齡總和：" + sumVal);
}控制臺輸出：
3.2 mapToInt(T -> int) 、mapToDouble(T -> double) 、mapToLong(T -> long)
int sumVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(0,Integer::sum)；計算元素總和的方法其中暗含了裝箱成本，map(User::getAge) 方法過后流變成了 Stream 類型，而每個 Integer 都要拆箱成一個原始類型再進(jìn)行 sum 方法求和，這樣大大影響了效率。針對這個問題 Java 8 有良心地引入了數(shù)值流 IntStream, DoubleStream, LongStream，這種流中的元素都是原始數(shù)據(jù)類型，分別是 int，double，long。
流轉(zhuǎn)換為數(shù)值流：
- mapToInt(T -> int) : return IntStream
- mapToDouble(T -> double) : return DoubleStream
- mapToLong(T -> long) : return LongStream
【示例】使用 mapToInt() 求用戶列表中年齡的最大值、最小值、總和、平均值。
/*
* 使用 mapToInt() 方法
* @author wsq
*/
@Test
public void mapToIntTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//用戶列表中年齡的最大值、最小值、總和、平均值
int maxVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).max().getAsInt();
int minVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).min().getAsInt();
int sumVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).sum();
double aveVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).average().getAsDouble();
//打印結(jié)果
System.out.println("最大年齡：" + maxVal);
System.out.println("最小年齡：" + minVal);
System.out.println("年齡總和：" + sumVal);
System.out.println("平均年齡：" + aveVal);
}控制臺輸出：
3.3 counting() 和 count()
使用 counting() 和 count() 可以對列表數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計。
【示例】使用 count() 統(tǒng)計用戶列表信息。
/*
* 使用 counting() 或 count() 統(tǒng)計
* @author wsq
*/
@Test
public void countTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//統(tǒng)計研發(fā)部的人數(shù)，使用 counting()方法進(jìn)行統(tǒng)計
Long departCount = userList.stream().filter(user -> user.getDepartment() == "研發(fā)部").collect(Collectors.counting());
//統(tǒng)計30歲以上的人數(shù)，使用 count()方法進(jìn)行統(tǒng)計（推薦）
Long ageCount = userList.stream().filter(user -> user.getAge() >= 30).count();
//統(tǒng)計薪資大于1500元的人數(shù)
Long salaryCount = userList.stream().filter(user -> user.getSalary().compareTo(BigDecimal.valueOf(1500)) == 1).count();
//打印結(jié)果
System.out.println("研發(fā)部的人數(shù)：" + departCount + "人");
System.out.println("30歲以上的人數(shù)：" + ageCount + "人");
System.out.println("薪資大于1500元的人數(shù)：" + salaryCount + "人");
}控制臺輸出：
3.4 summingInt()、summingLong()、summingDouble()
用于計算總和，需要一個函數(shù)參數(shù)。
/*
* 使用 summingInt()、summingLong()、summingDouble()
* @author wsq
*/
@Test
public void sumTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//計算年齡總和
int sumAge = userList.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
//打印結(jié)果
System.out.println("年齡總和：" + sumAge);
}控制臺輸出：
3.5 averagingInt()、averagingLong()、averagingDouble()
用于計算平均值。
/*
* 使用 summingInt()、summingLong()、summingDouble()
* @author wsq
*/
@Test
public void sumTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//計算平均年齡
double aveAge = userList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(User::getAge));
//打印結(jié)果
System.out.println("平均年齡：" + aveAge);
}控制臺輸出：
3.6 summarizingInt()、summarizingLong()、summarizingDouble()
這三個方法比較特殊，比如 summarizingInt 會返回 IntSummaryStatistics 類型。
IntSummaryStatistics類提供了用于計算的平均值、總數(shù)、最大值、最小值、總和等方法，方法如下圖：
【示例】使用 IntSummaryStatistics 統(tǒng)計：最大值、最小值、總和、平均值、總數(shù)。
/*
* 使用 summarizingInt 統(tǒng)計
* @author wsq
*/
@Test
public void summarizingIntTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//獲取IntSummaryStatistics對象
IntSummaryStatistics ageStatistics = userList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
//統(tǒng)計：最大值、最小值、總和、平均值、總數(shù)
System.out.println("最大年齡：" + ageStatistics.getMax());
System.out.println("最小年齡：" + ageStatistics.getMin());
System.out.println("年齡總和：" + ageStatistics.getSum());
System.out.println("平均年齡：" + ageStatistics.getAverage());
System.out.println("員工總數(shù)：" + ageStatistics.getCount());
}控制臺輸出：
3.7 BigDecimal類型的統(tǒng)計
對于資金相關(guān)的字段，通常會使用BigDecimal數(shù)據(jù)類型。
【示例】統(tǒng)計用戶薪資信息。
/*
* BigDecimal類型的統(tǒng)計
* @author wsq
*/
@Test
public void BigDecimalTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//最高薪資
BigDecimal maxSalary = userList.stream().map(User::getSalary).max((x1, x2) -> x1.compareTo(x2)).get();
//最低薪資
BigDecimal minSalary = userList.stream().map(User::getSalary).min((x1, x2) -> x1.compareTo(x2)).get();
//薪資總和
BigDecimal sumSalary = userList.stream().map(User::getSalary).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
//平均薪資
BigDecimal avgSalary = userList.stream().map(User::getSalary).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).divide(BigDecimal.valueOf(userList.size()), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
//打印統(tǒng)計結(jié)果
System.out.println("最高薪資：" + maxSalary + "元");
System.out.println("最低薪資：" + minSalary + "元");
System.out.println("薪資總和：" + sumSalary + "元");
System.out.println("平均薪資：" + avgSalary + "元");
}控制臺輸出：
四、排序方法
4.1 sorted() / sorted((T, T) -> int)
如果流中的元素的類實現(xiàn)了 Comparable 接口，即有自己的排序規(guī)則，那么可以直接調(diào)用 sorted() 方法對元素進(jìn)行排序，如 Stream。反之, 需要調(diào)用 sorted((T, T) -> int) 實現(xiàn) Comparator 接口。
【示例】根據(jù)用戶年齡進(jìn)行排序。
/*
* 使用 sorted() 排序
* @author wsq
*/
@Test
public void sortedTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//根據(jù)年齡排序（升序）
userList = userList.stream().sorted((u1, u2) -> u1.getAge() - u2.getAge()).collect(Collectors.toList());
//推薦：userList = userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge)).collect(Collectors.toList());
//降序：userList = userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());
//遍歷用戶列表
userList.forEach(System.out::println);
}控制臺輸出：
五、分組方法
5.1 groupingBy
使用 groupingBy() 將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，最終返回一個 Map 類型。
【示例】根據(jù)部門對用戶列表進(jìn)行分組。
/*
* 使用 groupingBy() 分組
* @author wsq
*/
@Test
public void groupingByTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//根據(jù)部門對用戶列表進(jìn)行分組
Map<String,List<User>> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment));
//遍歷分組后的結(jié)果
userMap.forEach((key, value) -> {
System.out.println(key + "：");
value.forEach(System.out::println);
System.out.println("---------------------------------------------");
});
}控制臺輸出：
5.2 多級分組
groupingBy 可以接受一個第二參數(shù)實現(xiàn)多級分組。
【示例】根據(jù)部門和性別對用戶列表進(jìn)行分組。
/*
* 使用 groupingBy() 多級分組
* @author wsq
*/
@Test
public void multGroupingByTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//根據(jù)部門和性別對用戶列表進(jìn)行分組
Map<String,Map<String,List<User>>> userMap = userList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment,Collectors.groupingBy(User::getSex)));
//遍歷分組后的結(jié)果
userMap.forEach((key1, map) -> {
System.out.println(key1 + "：");
map.forEach((key2,user)->
{
System.out.println(key2 + "：");
user.forEach(System.out::println);
});
System.out.println("-------------------------------------------------------");
});
}5.3 分組匯總
【示例】根據(jù)部門進(jìn)行分組，匯總各個部門用戶的平均年齡。
/*
* 使用 groupingBy() 分組匯總
* @author wsq
*/
@Test
public void groupCollectTest(){
//獲取用戶列表
List<User> userList = UserService.getUserList();
//根據(jù)部門進(jìn)行分組，匯總各個部門用戶的平均年齡
Map<String, Double> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment, Collectors.averagingInt(User::getAge)));
//遍歷分組后的結(jié)果
userMap.forEach((key, value) -> {
System.out.println(key + "的平均年齡：" + value);
});
}總結(jié)
到此這篇關(guān)于Java8使用Stream流實現(xiàn)List列表查詢、統(tǒng)計、排序以及分組的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java8 Stream流常用方法內(nèi)容請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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