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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,應對上面的問題,下面這篇文章主要給大家介紹了關于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資料,需要的朋友可以參考下

Java8提供了Stream（流）處理集合的關鍵抽象概念，它可以對集合進行操作，可以執(zhí)行非常復雜的查找、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() 方法可以去除重復的數(shù)據(jù)。

【示例】獲取部門列表，并去除重復數(shù)據(jù)。

/**
 * 使用distinct()去除重復數(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() 進行判斷。

/*
 * 使用 anyMatch()、allMatch()、noneMatch() 進行判斷
 * @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)部門對用戶列表進行分組
    Map<String,List<User>> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment));
    //遍歷分組后的結果
    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)));
    //遍歷分組后的結果
    userMap.forEach((key, value) -> {
        System.out.println(key + "的平均年齡：" + value);
    });
}

總結

到此這篇關于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)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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