Stream流是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。
Stream的优点:声明性,可复合,可并行。这三个特性使得stream操作更简洁,更灵活,更高效。
Stream的操作有两个特点:可以多个操作链接起来运行,内部迭代。
Stream可分为并行流与串行流,Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。串行流就不必再细说了,并行流主要是为了为了适应目前多核机器的时代,提高系统CPU、内存的利用率,并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流。java1.8并行流使用的是fork/join框架,关于fork/join框架可参考http://ifeve.com/talk-concurrency-forkjoin/学习。
注意 :
* 1、Stream不会自己存储数据。
* 2、Stream不会改变原对象,他们会返回一个新的Stream。
* 3、Stream操作是延迟的,他们会等到需要的结果时才执行。
* 4、使用并行流并不一定会提高效率,因为jvm对数据进行切片和切换线程也是需要时间的。
本文主要讲 Stream的3个操作步骤:1、创建Stream 2、中间操作3、终止操作。
创建Stream
创建Stream,就是将一个数据源 (如:集合、数组)转化为一个流。
1、通过Collection系列提供的stream()(串行) 或parallelStream()(并行)获取数据流。
2、通过Arrays中的静态方法stream() 获取数据流。
3、通过Stream类中的静态方法of()获取数据流。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
//1、通过Collection系列提供的stream()(串行) 或parallelStream()(并行)获取
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream1 = list.stream(); //串行流
Stream<String> stream2 = list.parallelStream(); //并行流
//2、通过Arrays中的静态方法stream() 获取数据流
User[] u = new User[ 2 ];
Stream<User> stream3 = Arrays.stream(u);
//3、通过Stream;类中的静态方法of()
Stream<String> stream4 = Stream.of( "11" , "2" );
|
中间操作
中间操作,即对数据源进行一系列的操作处理。
多个中间操作可以连接起来性格一条流水线,除非流水线上触发器终止操作,否则中间操作不会执行任何的处理,而是在终止操作时一次性全部处理,成为惰性求值。
筛选和切片
1、filter(predicate)-接收lambda,从流中排除某些元素。
2、limit(n)-截断流,使其元素不超过给定数量。
3、skip(n)-跳过元素,返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个,则返回一个空流,与limit(n)互补。
4、distinct-筛选,通过流所生成元素的hashcode()和equals()去重复元素。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
/**
* 打印年龄大于18的前4位用户信息(不重复)
* 并跳过第1个用户
*/
@Test
public void test1(){
list.stream()
.filter((x)->x.getAge()> 18 )
.distinct()
.limit( 4 )
.skip( 1 ).forEach(System.out::println);
}
|
映射
1、map,接收Lambda,将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每一个元素上,并将其映射成一个新的元素。
2、mapToDouble/mapToInt/mapToLong,接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,产生一个新的DoubleStream/IntStream/LongStream。
3 、flatMap,接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成一个流,然后把流连接成一个流。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
@Test
public void test2(){
///map
list.stream().map(User::getName)
.forEach(System.out::println);
//flatMap
List<List<User>> list1 = new ArrayList<>();
list1.add(list);
list1.stream().flatMap(Stream::getNames)
.forEach(System.out::println);
}
public static Stream<String> getNames(List<User> list){
List<String> list1 = new ArrayList<String>();
for (User user : list) {
list1.add(user.getName());
}
return list1.stream();
}
|
排序
1、sorted(),产生一个新流,其中按自然顺序排序。
2、sorted(Comparator),产生一个新流,其中按比较器顺序排序。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
@Test
public void test3(){
List<String> list =Arrays.asList( "aa" , "bb" , "cc" , "dd" );
list.stream().sorted()
.forEach(System.out::println);
//
list.stream().sorted((x,y) -> {
if (x.equals(y)){
return 1 ;
} else {
return - 1 ;
}
} ).forEach(System.out::println);
}
|
终止操作
终止操作是执行中间操作链,并产生结果(一个新流),数据源本身并不受影响,其结果可以是任何不是流的值。
查找与匹配
1、allMatch,检查是否匹配所有元素。
2、anyMatch,检查是否至少匹配一个元素。
3、noneMatch,检查是否没有匹配所有元素。
4、findFirst,返回第一个元素。
5、findAny,返回当前流中的任意元素。
6、count,返回流中元素的总数。
7、 max,返回流中最大值。
8、min,返回流中最小值。
9、froEach(Consumer c) 内部迭代。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
@Test
public void test4(){
boolean b = list.stream().
noneMatch((e) ->
e.getName().equals( "zhao" ));
System.out.println(b);
Optional<User> op = list.parallelStream()
.filter((x) -> x.getAge() == 18 )
.findAny();
System.out.println(op.get());
}
|
归约
reduce,可以将流中的值反复结合起来,得到一个值。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
|
@Test
public void test5(){
//转List
List<String> list1 =list.stream()
.map(User::getName)
.collect(Collectors.toList()) ;
list1.forEach(System.out::println);
//转HashSet
HashSet<String> set = list.stream().
map(User::getName)
.collect(Collectors.toCollection(HashSet:: new ));
set.forEach(System.out::println);
//总数
Long count = list.stream()
.collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);
//平均年龄
double avAge = list.stream()
.collect(Collectors.averagingInt(User::getAge));
System.out.println(avAge);
//总年龄
int toAge = list.stream()
.collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
System.out.println(toAge);
//最大值
Optional<User> u = list.stream()
.collect(Collectors.maxBy((e1,e2)
-> Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge() )));
System.out.println(u);
//平均年龄
IntSummaryStatistics collect = list.stream()
.collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
System.out.println(collect.getAverage());
//分组
Map<Integer, List<User>> l= list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
System.out.println(l);
//多级分组
Map<Integer,Map<String,List<User>> > ls= list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
User::getAge,Collectors.groupingBy(User::getSex)));
System.out.println(ls);
//分区
Map<Boolean,List<User>> map= list.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy((x)
-> x.getAge()> 18 ));
System.out.println(map);
//连接字符串
String str = list.stream().map(User::getName)
.collect(Collectors.joining( "," , "-" , "-" ));
System.out.println(str);
}
|
总结
以上所述是小编给大家介绍的Java8新特性Stream流实例详解,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持!
原文链接:http://blog.csdn.net/l18637220680/article/details/78323998?utm_source=tuicool&utm_medium=referral