Stream流的一些使用方法
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Stream流创建
Stream<Integer> stream = Stream.of(0, 1, 2, 3, 4, 5);
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Collection创建
List<Integer> integerList = new ArrayList<>(); integerList.add(0); integerList.add(1); integerList.add(2); integerList.add(3); integerList.add(4); integerList.add(5); Stream<Integer> listStream = integerList.stream();
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Arrays创建
int[] intArr = {0, 1, 2, 3, 4, 5}; IntStream arrayStream = Arrays.stream(intArr);
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文件创建
try { Stream<String> fileStream = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset()); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
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函数创建(无限流)
Stream.iterator()
方法接受两个参数,第一个为初始化值,第二个为进行的函数操作,因为 iterator 生成的流为无限流,通过 limit 方法对流进行了截断Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);
Stream.generate()
方法接受一个参数,方法参数类型为 Supplier ,由它为流提供值。generate 生成的流也是无限流,因此通过 limit 对流进行了截断Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);
二、Stream流中间操作
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filter过滤
// filter:输出ID大于6的user对象 List<User> filetrUserList = userList.stream().filter(user -> user.getId() > 6).collect(Collectors.toList()); filetrUserList.forEach(System.out::println); //查找列表中以B开头的第一个字符串 String result2=names.stream().filter(name->name.startsWith("B")).findFirst().orElse("未找到");
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map映射
map 元素映射,提供一个映射规则,将流中的每一个元素替换成指定的元素
// map List<String> mapUserList = userList.stream().map(user -> user.getName() + "用户").collect(Collectors.toList()); mapUserList.forEach(System.out::println);
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distinct去重
distinct 去重,去除流中的重复的数据,这个方法是没有参数的,去重的规则与 hashSet 相同
// 去重 dataSource.distinct().forEach(System.out::println);
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sorted排序
sorted 排序,将流中的数据,按照其对应的类实现的 Comparable 接口提供的比较规则进行排序
// sorted:排序,根据名字倒序 userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getName).reversed()).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println); //将集合中所有元素排序并大写输出 List<String> words= Arrays.asList("banana","apple","orange"); words.stream().sorted().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
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limit & skip 限制 & 跳过
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limit 限制,表示截取流中的指定数量的数据(从第0开始),丢弃剩余部分
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skip 跳过,表示跳过指定数量的数据,截取剩余部分
// 获取成绩的[3,5]名 dataSource.sorted((s1,s2) -> s2.score - s1.score).distinct() .limit(5) .skip(2) .forEach(System.out::println);
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flatMap扁平化映射
使用 flatMap 方法的效果是,各个数组并不是分别映射成一个流,而是映射成流的内容。所有使用 map(Arrays::stream) 时生成的单个流都被合并起来,即扁平化为一个流
// 一般是用在map映射完成后,流中的数据是一个容器,而我们需要再对容器中的数据进行处理,此时使用扁平化映射 // 将字符串数组中的数据读取到流中 Stream<String> stream = Arrays.stream(s); // 统计字符串数组中所有出现的字符 stream.map(e -> e.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .forEach(System.out::print);
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peek对元素进行遍历处理
// peek:对元素进行遍历处理,每个用户ID加1输出 userList.stream().peek(user -> user.setId(user.getId()+1)).forEach(System.out::println);
三、Stream流终端操作
Stream 流执行完终端操作之后,无法再执行其他动作,否则会报状态异常,提示该流已经被执行操作或者被关闭,想要再次执行操作必须重新创建 Stream 流
一个流有且只能有一个终端操作,当这个操作执行后,流就被关闭了,无法再被操作,因此一个流只能被遍历一次,若想在遍历需要通过源数据在生成流。
终端操作的执行,才会真正开始流的遍历。如 count、collect 等
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collect收集器
collect 将流中的数据整合起来
// collect:收集器,将流转换为其他形式 Set set = userList.stream().collect(Collectors.toSet()); set.forEach(System.out::println); System.out.println("--------------------------"); List list = userList.stream().collect(Collectors.toList()); list.forEach(System.out::println);
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forEach 遍历流
forEach 遍历流中数据
// forEach:遍历流 userList.stream().forEach(user -> System.out.println(user)); userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).forEach(System.out::println);
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findFirst & findAny 获取流中的元素
findFirst 获取流中的一个元素,获取的是流中的首元素,在进行元素获取的时候,无论是串行流还是并行流,获取的都是首元素
// findFirst:返回第一个元素 User firstUser = userList.stream().findFirst().get(); User firstUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findFirst().get();
findAny 获取流中的一个元素,通常是首元素,但在并行流中,获取的可能不是首元素。在进行元素获取的时候,串行流一定获取到的是流中的首元素,并行流获取到的可能是首元素,也可能不是
// findAny:将返回当前流中的任意元素 User findUser = userList.stream().findAny().get(); User findUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findAny().get();
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count总数
count 返回流中元素总数
// count:返回流中元素总数 long count = userList.stream().filter(user -> user.getAge() > 20).count(); System.out.println(count);
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sum求和
// sum:求和 int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum(); //对集合元素求和 List<Integer> numbers= Arrays.asList(3,7,2,8,10,1,5,6); //第一种方法 Integer r1=numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); //第二种方法 Integer reduce = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
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max & min 最大 & 最小
// max:最大值 int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId(); // min:最小值 int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
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reduce 聚合
reduce 将流中的数据按照一定的规则聚合起来
// reduce:将流中元素反复结合起来,得到一个值 Optional reduce = userList.stream().reduce((user, user2) -> { return user+user2; }); if(reduce.isPresent()) System.out.println(reduce.get());
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allMatch & anyMatch & noneMatch
allMatch: 只有当流中所有的元素都匹配指定的规则,才会返回 true
anyMatch: 只要流中的任意数据满足指定的规则,就会返回 true
noneMatch: 只有当流中所有的元素都不满足指定的规则,才会返回 true
// allMatch:检查是否匹配所有元素 boolean matchAll = userList.stream().allMatch(user -> "北京".equals(user.getCity())); // anyMatch:检查是否至少匹配一个元素 boolean matchAny = userList.stream().anyMatch(user -> "北京".equals(user.getCity())); // noneMatch:检查是否没有匹配所有元素,返回 boolean boolean nonaMatch = userList.stream().allMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));
四、Collect收集
Collector:结果收集策略的核心接口,具备将指定元素累加存放到结果容器中的能力;并在Collectors工具中提供了Collector接口的实现类
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toList
将用户 ID 存放到 List 集合中
List<Integer> idList = userList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList()) ;
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toMap
将用户 ID 和 Name 以 Key-Value 形式存放到 Map 集合中
Map<Integer,String> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,User::getName));
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toSet
将用户所在城市存放到 Set 集合中
Set<String> citySet = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.toSet());
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counting
符合条件的用户总数
long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).collect(Collectors.counting());
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sumingInt
对结果元素即用户 ID 求和
Integer sumInt = userList.stream().filter(user -> user.getId()>2).collect(Collectors.summingInt(User::getId)) ;
对集合元素求和
List<Integer> numbers= Arrays.asList(3,7,2,8,10,1,5,6); Integer r=numbers.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue));
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minBy
筛选元素中 ID 最小的用户
User maxId = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(User::getId))).get() ;
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joining
将用户所在城市,以指定分隔符链接成字符串
String joinCity = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.joining("||"));
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groupingBy
按条件分组,以城市对用户进行分组;
Map<String,List<User>> groupCity = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));