Stream介绍(摘抄)
Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。JDK8新特性。
Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
这种风格将要处理的元素集合看作一种流，流在管道中传输，并且可以在管道的节点上进行处理，比如筛选，排序，聚合等。
Stream有以下特性及优点：
- 无存储。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。
- 为函数式编程而生。对Stream的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对Stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新Stream。
- 惰式执行。Stream上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。
- 可消费性。Stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成。
流的创建
- 集合
Collection.stream() - 静态方法
Stream.of - 数组
Arrays.stream
// 流的创建
// 1.集合
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
Stream<String> listStream = list.stream();
Stream<String> listParallelStream = list.parallelStream();
// 2.数组
Integer[] numberArray = {1,2,3,4};
Stream<Integer> arrayStream1 = Arrays.stream(numberArray);
Stream<Integer> arrayStream2 = Stream.of(numberArray);
Stream<Integer> arrayParallelStream = Stream.of(numberArray).parallel();
// 3.多个元素
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 4);
// 4.单一元素
Student student = new Student(1, "gxzhang", BigDecimal.ZERO);
Stream<Student> studentStream = Stream.of(student);
stream为串行流，parallelStream并行流可利用机器多核并发，效率更高，默认并发数为机器cpu核数。
流的转换
// 流的转换
// 普通流转并行流
Stream<String> parallel = listStream.parallel();
// Stream<Integer> -> IntStream
IntStream intStream2 = integerStream.mapToInt(value -> value.intValue());
// IntStream -> Stream<Integer>
Stream<Integer> integerStream3 = intstream.boxed();
中间操作
常用
-
filter(Predicate)筛选流中某些元素 -
map(Function f)接收流中元素，并且将其映射成为新元素，例如从student对象中取name属性 -
flatMap(Function f)将所有流中的元素并到一起连接成一个流 -
peek(Consumer c)获取流中元素，操作流中元素，与foreach不同的是不会截断流，可继续操作流 -
distinct()通过流所生成元素的equals和hashCode去重 -
limit(long val)截断流，取流中前val个元素 -
sorted(Comparator)产生一个新流，按照比较器规则排序 -
sorted()产生一个新流，按照自然顺序排序
匹配
-
booelan allMatch(Predicate)都符合 -
boolean anyMatch(Predicate)任一元素符合 -
boolean noneMatch(Predicate)都不符合
查找元素
-
findFirst——返回第一个元素 -
findAny——返回当前流中的任意元素
计数和极值
-
count——返回流中元素的总个数 -
max——返回流中最大值 -
min——返回流中最小值
// 中间操作
// filter：过滤值为为 "a" 的元素 filter的值为false时会被过滤
list = listStream.filter(value -> "a".equals(value)).collect(Collectors.toList());
// map 将值依次进行映射处理；将数据每个字符串后加‘-’符号
list = listStream.map(value->value+"-").collect(Collectors.toList());
// anyMatch 任意符合 返回布尔类型； 判断元素是否存在”a“
boolean b = listStream.anyMatch(value -> "a".equals(value));
// 流的扁平化
// 将 数组["hello", "world"] 转变成 ["h","e","l","o","w","r","d"] 并将元素去重
String[] strings = {"hello", "world"};
// 这样返回的结果为 String[]数组类型的集合，而我们需要将List<String>类型的
// 原因是因为map中将一个元素生成了多个元素返回了一个String[]数组类型
List<String[]> collect = Stream.of(strings)
.map(word -> word.split(""))
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
// 采用flatmap进行流扁平化
List<String> collect1 = Stream.of(strings).
flatMap(word -> Arrays.stream(word.split("")))
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
终止操作
-
foreach(Consumer c)遍历操作 -
collect(Collector)将流转化为其他形式 -
max(Comparator)返回流中最大值 -
min(Comparator)返回流中最小值 -
count返回流中元素综述
Collectors 具体方法
-
toList List<T>把流中元素收集到List -
toSet Set<T>把流中元素收集到Set -
toCollection Coolection<T>把流中元素收集到Collection中 -
groupingBy Map<K,List<T>>根据K属性对流进行分组 -
partitioningBy Map<boolean, List<T>>根据boolean值进行分组
// 终止操作
// 流的遍历
listStream.forEach(value-> System.out.println(value));
listStream.forEach(value-> System.out.println(value));
listStream.forEach(System.out::println);
listStream.forEach(value -> {
// 多条语句用花括号
System.out.println("二哈");
System.out.println(value);
});
// 归约，计算数和；0 为identity初始值，a将被赋值为上次计算结果（初始为identity值），b流中元素
int sum = intstream.reduce(0, (a, b) -> a + b);
// 收集 将处理后的结果返回对应的类型数据
List<Integer> list1 = integerStream.collect(Collectors.toList());
// 其他
// 最大值
int max = intstream.max().getAsInt();
// 最小值
int min = intstream.min().getAsInt();
// 和
intstream.sum();
注意事项
流一旦执行了终止操作就不再可用，必须需要重新获取流。
流式编程为语法糖，最终编译后执行效果和不加糖是一致的，只是语法糖帮我们提升了编程效率和常用操作的最优实现。
以上案例仅为方便说明用法，不可直接执行。
流的常用api以上已说明，案例只简单列举了常用的api用法，可根据简单介绍很容易上手。
欲练此功，必先多敲✊
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