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【Java干货教程】Stream流详解

2024-09-26 02:00:06基础资料围观106

文章【Java干货教程】Stream流详解分享给大家,欢迎收藏Java资料网,专注分享技术知识

一、Stream流的简介

1.1、Stream流的概述

Stream是Java 8 API添加的一个新的抽象,称为流Stream,以一种声明性方式处理数据集合(侧重对于源数据计算能力的封装,并且支持序列与并行两种操作方式。

Stream流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列,源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它的主要目的在于计算

Stream流是对集合(Collection)对象功能的增强,与Lambda表达式结合,可以提高编程效率、间接性和程序可读性。

同时stream不是一种数据结构,它只是某种数据源的一个视图,数据源可以是一个数组,Java容器或I/O channel等。在Stream中的操作每一次都会产生新的流,内部不会像普通集合操作一样立刻获取值,而是 惰性取值 ,只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。 并且对于现在调用的方法,本身都是一种高层次构件,与线程模型无关。因此在并行使用中,开发者们无需再去操 心线程和锁了。Stream内部都已经做好了 。

关于对Stream流的理解,你可以把他当成工厂中的流水线,每个stream流的操作过程遵循着创建 -->操作 -->获取结果的过程,就像流水线上的节点一样组成一个个链条。除此之外你还可以把他理解成sql的视图,集合就相当于数据表中的数据,获取stream流的过程就是确定数据表的属性和元数据的过程,元数据的每一个元素就是表中的数据,对stream流进行操作的过程就是通过sql对这些数据进行查找、过滤、组合、计算、操作、分组等过程,获取结果就是sql执行完毕之后获取的结果视图一样,深入理解stream流可以让我们使用更加简洁的代码获取自己想要的数据。 

 1.2、Stream流的特点

  1. 代码简洁函数式编程写出的代码简洁且意图明确,使用stream接口让你从此告别for循环
  2. 多核友好:Java函数式编程使得编写并行程序如此简单,就是调用一下方法

1.3、Stream流的流程

  1. 将集合转换为Stream流(或者创建流)
  2. 操作Stream流(中间操作,终端操作)

stream流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

1.4、接口继承关系

BaseStream:基础接口,声明了流管理的核心方法;

Stream:核心接口,声明了流操作的核心方法,其他接口为指定类型的适配

二、流操作的创建

生成流的方式主要有五种

2.1、Stream创建

Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,3,4,5);

2.2、Collection集合创建(应用中最常用的一种

List<Integer> integerList = new ArrayList<>();
        integerList.add(1);
        integerList.add(2);
        integerList.add(3);
        integerList.add(4);
        integerList.add(5);
        Stream<Integer> listStream = integerList.stream();

 2.3、Array数组创建

int[] intArr = {1, 2, 3, 4, 5};
        IntStream arrayStream = Arrays.stream(intArr);

通过Arrays.stream方法生成流,并且该方法生成的流是数值流【即IntStream】而不是 Stream

注:

使用数值流可以避免计算过程中拆箱装箱,提高性能。

Stream API提供了mapToInt、mapToDouble、mapToLong三种方式将对象流【即Stream 】转换成对应的数值流,同时提供了boxed方法将数值流转换为对象流。

2.4、文件创建

try {
            Stream<String> fileStream = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

通过Files.line方法得到一个流,并且得到的每个流是给定文件中的一行

2.5、函数创建

2.5.1、iterator

Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);

iterate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,只生成5个偶数 

2.5.2、generator

Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);

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。

三、操作符

流的操作类型主要分为两种:中间操作符、终端操作符

3.1、中间操作符

通常对于Stream的中间操作,可以视为是源的查询,并且是懒惰式的设计,对于源数据进行的计算只有在需要时才会被执行,与数据库中视图的原理相似;

Stream流的强大之处便是在于提供了丰富的中间操作,相比集合或数组这类容器,极大的简化源数据的计算复杂度。

一个流可以跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用。

这类操作都是惰性化的,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历,真正的遍历需等到终端操作时,常见的中间操作有下面即将介绍的 filter、map 等。

3.1.1、filter(过滤) 

用于通过设置的条件过滤出元素

//1、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);

3.1.2、map

接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素(使用映射一词,是因为它和转换类似,但其中的细微差别在于它是“创建一个新版本”而不是去“修改”)。

//2、map
List<String> mapUserList = userList.stream().map(user -> user.getName() + "用户")
.collect(Collectors.toList());
mapUserList.forEach(System.out::println);

3.1.3、distinct(去重)

返回一个元素各异(根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现)的流

//3、distinct:去重
List<String> distinctUsers = userList.stream().map(User::getCity).distinct().
collect(Collectors.toList());
distinctUsers.forEach(System.out::println);

3.1.4、sorted

返回排序后的流

//4、sorted:排序,根据名字倒序
userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getName).reversed())
.collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

3.1.5、limit

会返回一个不超过给定长度的流

//5、limit:取前5条数据
userList.stream().limit(5).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

3.1.6、skip

返回一个扔掉了前n个元素的流

//6、skip:跳过第几条取后几条
userList.stream().skip(7).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

3.1.7、flatMap

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

//7、flatMap:数据拆分一对多映射
userList.stream().flatMap(user -> Arrays.stream(user.getCity().split(",")))
.forEach(System.out::println);

map:对流中每一个元素进行处理
flatMap:流扁平化,让你把一个流中的“每个值”都换成另一个流,然后把所有的流连接起来成为一个流 

本质区别:map是对一级元素进行操作,flatmap是对二级元素操作map返回一个值;flatmap返回一个流,多个值

应用场景:map对集合中每个元素加工,返回加工后结果;flatmap对集合中每个元素加工后,做扁平化处理后(拆分层级,放到同一层)然后返回 

3.1.8、peek 

对元素进行遍历处理

//8、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);

3.2、终端操作符

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

3.2.1、collect

收集器,将流转换为其他形式

//1、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);

3.2.2、forEach

遍历流

//2、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);

3.2.3、findFirst

返回第一个元素

//3、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();

3.2.4、findAny

将返回当前流中的任意元素

//4、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();

3.2.5、count

返回流中元素总数

//5、count:返回流中元素总数
long count = userList.stream().filter(user -> user.getAge() > 20).count();
System.out.println(count);

3.2.6、sum

求和

//6、sum:求和
int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum();

3.2.7、max

最大值

//7、max:最大值
int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();

3.2.8、min

最小值

//8、min:最小值
int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();

3.2.9、anyMatch

检查是否至少匹配一个元素,返回boolean

//9、anyMatch:检查是否至少匹配一个元素
boolean matchAny = userList.stream().anyMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));

3.1.10、allMatch

检查是否匹配所有元素,返回boolean

//10、allMatch:检查是否匹配所有元素
boolean matchAll = userList.stream().allMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));

3.1.11、noneMatch

检查是否没有匹配所有元素,返回boolean

//11、noneMatch:检查是否没有匹配所有元素,返回boolean
boolean nonaMatch = userList.stream().allMatch(user -> "云南".equals(user.getCity()));

3.1.12、reduce

可以将流中元素反复结合起来,得到一个值

//12、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;
});
if(reduce.isPresent()) System.out.println(reduce.get());

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

4.1、toList

将用户ID存放到List集合中

List<Integer> idList = userList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());

4.2、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));

4.3、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());

4.4、counting

符合条件的用户总数

long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).collect(Collectors.counting());

4.5、summingInt

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)) ;

4.6、minBy

筛选元素中ID最小的用户

User maxId = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(User::getId))).get();

4.7、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("||"));

4.8、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));

4.9、orElse(null)

 
    /**
     * Return the value if present, otherwise return {@code other}.
     *
     * @param other the value to be returned if there is no value present, may
     * be null
     * @return the value, if present, otherwise {@code other}
     * 返回值,如果存在,否则返回其他
     */
    public T orElse(T other) {
        return value != null ? value : other;
    }

表示如果一个都没找到返回null(orElse()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElse中设置的默认值)

4.10、orElseGet(null)

 
    /**
     * Return the value if present, otherwise invoke {@code other} and return
     * the result of that invocation.
     *
     * @param other a {@code Supplier} whose result is returned if no value
     * is present
     * @return the value if present otherwise the result of {@code other.get()}
     * @throws NullPointerException if value is not present and {@code other} is
     * null
     * 返回值如果存在,否则调用其他值并返回该调用的结果
     */
    public T orElseGet(Supplier<? extends T> other) {
        return value != null ? value : other.get();
    }

表示如果一个都没找到返回null(orElseGet()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElseGet中设置的默认值)

orElse() 接受类型T的 任何参数,而orElseGet()接受类型为Supplier的函数接口,该接口返回类型为T的对象

orElse(null)和orElseGet(null)区别:

1、当返回Optional的值是空值null时,无论orElse还是orElseGet都会执行

2、而当返回的Optional有值时,orElse会执行,而orElseGet不会执行

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
 
public class TestStream {
    public static void main(String[] args) {
        List<User> list = new ArrayList<>();
 
        //定义三个用户对象
        User user1 = new User();
        user1.setUserName("admin");
        user1.setAge(16);
        user1.setSex("男");
 
        User user2 = new User();
        user2.setUserName("root");
        user2.setAge(20);
        user2.setSex("女");
 
        User user3 = new User();
        user3.setUserName("admin");
        user3.setAge(18);
        user3.setSex("男");
 
        User user4 = new User();
        user4.setUserName("admin11");
        user4.setAge(22);
        user4.setSex("女");
 
        //添加用户到集合中
        list.add(user1);
        list.add(user2);
        list.add(user3);
        list.add(user4);
 
        /*
        在集合中查询用户名包含admin的集合
        */
        List<User> userList = list.stream().filter(user -> user.getUserName().contains("admin")
                            && user.getAge() <= 20).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(userList);
 
        /*
        在集合中查询出第一个用户名为admin的用户
        */
        Optional<User> user = list.stream().filter(userTemp -> "admin".equals(userTemp.getUserName())).findFirst();
        System.out.println(user);
 
        /*
        orElse(null)表示如果一个都没找到返回null(orElse()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElse中设置的默认值)
        orElseGet(null)表示如果一个都没找到返回null(orElseGet()中可以塞默认值。如果找不到就会返回orElseGet中设置的默认值)
        orElse()和orElseGet()区别:在使用方法时,即使没有值 也会执行 orElse 内的方法, 而 orElseGet则不会
        */
        //没值
        User a =  list.stream().filter(userT-> userT.getAge() == 12).findFirst().orElse(getMethod("a"));
        User b =  list.stream().filter(userT11-> userT11.getAge() == 12).findFirst().orElseGet(()->getMethod("b"));
        //有值
        User c =  list.stream().filter(userT2-> userT2.getAge() == 16).findFirst().orElse(getMethod("c"));
        User d =  list.stream().filter(userT22-> userT22.getAge() == 16).findFirst().orElseGet(()->getMethod("d"));
        System.out.println("a:"+a);
        System.out.println("b:"+b);
        System.out.println("c:"+c);
        System.out.println("d:"+d);
    }
 
    public static User getMethod(String name){
        System.out.println(name + "执行了方法");
 
        return null;
    }
}

五、 项目中的应用

根据username分组,并计算sums属性总和

List<InterfaceOrRectifierTimeResp> list = problemAnalyseMapper
.rectifierRectifyTime(MapUtils.change(req));

Map<String, Integer> sumsByUsername = list.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(InterfaceOrRectifierTimeResp::getUsername,
                        Collectors.summingInt(InterfaceOrRectifierTimeResp::getSums)));

根据username分组,并计算次数总和

List<InterfaceOrRectifierTimeResp> list = problemAnalyseMapper
.rectifierRectifyTime(MapUtils.change(req));

Map<String, Long> countByUsername = list.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(InterfaceOrRectifierTimeResp::getUsername,
                        Collectors.counting()));

参考文章:Java--Stream流详解_java stream-CSDN博客


文章来源:https://blog.csdn.net/m0_50370837/article/details/135363314
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