Stream

声明：java8新特性系列为个人学习笔记，参考地址点击这里，侵删！！

Stream API

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API。

Stream API ( java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。这是目前为止对Java类库最好的补充，因为Stream API可以极大提供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。

元素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。

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。 使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。
也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

为什么要使用Stream API

实际开发中，项目中多数数据源都来自于Mysql，Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB，Redis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。

Stream 和 Collection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向 CPU，通过 CPU 实现计算。

什么是 Stream？

Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合的操作，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。

“集合讲的是数据，Stream 讲的是计算！”

• 元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。
• 数据源 流的来源。 可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。
• 聚合操作 类似SQL语句一样的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：

• Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
• 内部迭代： 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代， 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式， 通过访问者模式(Visitor)实现。

注意：

1. Stream 自己不会存储元素。
2. Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
3. Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stream 的操作三个步骤

1. 创建 Stream
   一个数据源（如：集合、数组），获取一个流

2. 中间操作
   一个中间操作链，对数据源的数据进行处理

3. 终止操作( 终端操作)

   一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用

生成流

在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：

• stream() − 为集合创建串行流。

• parallelStream() − 为集合创建并行流。

创建 Stream方式一：通过集合

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：

• default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流

• default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流

创建 Stream 方式二：通过数组

Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可以获取数组流：

• static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流

重载形式，能够处理对应基本类型的数组：

• public static IntStream stream(int[] array)

• public static LongStream stream(long[] array)

• public static DoubleStream stream(double[] array)

创建 Stream 方式三：通过Stream 的of()

可以调用Stream类静态方法 of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

public static<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流

创建 Stream 方式四：创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(),创建无限流。

1. 迭代
   • public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
2. 生成
   • public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

Stream 的中间操作

多个 中间操作可以连接起来形成一个 流水线，除非流水线上触发终止操作，否则 中间操作不会执行任何的处理！而在 终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

1. 筛选与切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ， 从流中排除某些元素
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long 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

2. 映射

方法	描述
map(Function f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)	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。
mapToInt(ToIntFunction f)	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 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)	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 LongStream。
flatMap(Function f)	接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流

3. 排序

方法	描述
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator com)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

Stream 的终止操作

• 终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void 。
• 流进行了终止操作后，不能再次使用。

1. 匹配与查找

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部迭代——它帮你把迭代做了)

2. 规约

方法	描述
reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>

备注：map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google用它来进行网络搜索而出名。

3. 收集

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。另外， Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例。

Stream 完整实例

将以下代码放入 StreamTester.java 文件中：

package stream;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 *
 * @author shensr
 * @version V1.0
 * @create 2019/10/24
 **/
public class StreamTester {
   public static void main(String[] args){
      System.out.println("使用 Java 7: ");
 
      // 计算空字符串
      List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
      System.out.println("列表: " +strings);
      long count = getCountEmptyStringUsingJava7(strings);
 
      System.out.println("空字符数量为: " + count);
      count = getCountLength3UsingJava7(strings);
 
      System.out.println("字符串长度为 3 的数量为: " + count);
 
      // 删除空字符串
      List<String> filtered = deleteEmptyStringsUsingJava7(strings);
      System.out.println("筛选后的列表: " + filtered);
 
      // 删除空字符串，并使用逗号把它们合并起来
      String mergedString = getMergedStringUsingJava7(strings,", ");
      System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
      List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
 
      // 获取列表元素平方数
      List<Integer> squaresList = getSquares(numbers);
      System.out.println("平方数列表: " + squaresList);
      List<Integer> integers = Arrays.asList(1,2,13,4,15,6,17,8,19);
 
      System.out.println("列表: " +integers);
      System.out.println("列表中最大的数 : " + getMax(integers));
      System.out.println("列表中最小的数 : " + getMin(integers));
      System.out.println("所有数之和 : " + getSum(integers));
      System.out.println("平均数 : " + getAverage(integers));
      System.out.println("随机数: ");
 
      // 输出10个随机数
      Random random = new Random();

      int n=10;
      for(int i=0; i < n; i++){
         System.out.println(random.nextInt());
      }
 
      System.out.println("使用 Java 8: ");
      System.out.println("列表: " +strings);
 
      count = strings.stream().filter(String::isEmpty).count();
      System.out.println("空字符串数量为: " + count);
 
      count = strings.stream().filter(string -> string.length() == 3).count();
      System.out.println("字符串长度为 3 的数量为: " + count);
 
      filtered = strings.stream().filter(string ->!string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
      System.out.println("筛选后的列表: " + filtered);
 
      mergedString = strings.stream().filter(string ->!string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
      System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
 
      squaresList = numbers.stream().map( i ->i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
      System.out.println("Squares List: " + squaresList);
      System.out.println("列表: " +integers);
 
      IntSummaryStatistics stats = integers.stream().mapToInt((x) ->x).summaryStatistics();
 
      System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
      System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
      System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
      System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
      System.out.println("随机数: ");
 
      random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);
 
      // 并行处理
      count = strings.parallelStream().filter(String::isEmpty).count();
      System.out.println("空字符串的数量为: " + count);
   }
 
   private static int getCountEmptyStringUsingJava7(List<String> strings){
      int count = 0;
 
      for(String string: strings){
 
         if(string.isEmpty()){
            count++;
         }
      }
      return count;
   }
 
   private static int getCountLength3UsingJava7(List<String> strings){
      int count = 0;
 
      for(String string: strings){
 
         if(string.length() == 3){
            count++;
         }
      }
      return count;
   }
 
   private static List<String> deleteEmptyStringsUsingJava7(List<String> strings){
      List<String> filteredList = new ArrayList<String>();
 
      for(String string: strings){
 
         if(!string.isEmpty()){
             filteredList.add(string);
         }
      }
      return filteredList;
   }
 
   private static String getMergedStringUsingJava7(List<String> strings, String separator){
      StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
 
      for(String string: strings){
 
         if(!string.isEmpty()){
            stringBuilder.append(string);
            stringBuilder.append(separator);
         }
      }
      String mergedString = stringBuilder.toString();
      return mergedString.substring(0, mergedString.length()-2);
   }
 
   private static List<Integer> getSquares(List<Integer> numbers){
      List<Integer> squaresList = new ArrayList<Integer>();
 
      for(Integer number: numbers){
         Integer square = number * number;
 
         if(!squaresList.contains(square)){
            squaresList.add(square);
         }
      }
      return squaresList;
   }
 
   private static int getMax(List<Integer> numbers){
      int max = numbers.get(0);
 
      for(int i=1;i < numbers.size();i++){
 
         Integer number = numbers.get(i);
 
         if(number.intValue() > max){
            max = number.intValue();
         }
      }
      return max;
   }
 
   private static int getMin(List<Integer> numbers){
      int min = numbers.get(0);
 
      for(int i=1;i < numbers.size();i++){
         Integer number = numbers.get(i);
 
         if(number.intValue() < min){
            min = number.intValue();
         }
      }
      return min;
   }
 
   private static int getSum(List numbers){
      int sum = (int)(numbers.get(0));
 
      for(int i=1;i < numbers.size();i++){
         sum += (int)numbers.get(i);
      }
      return sum;
   }
 
   private static int getAverage(List<Integer> numbers){
      return getSum(numbers) / numbers.size();
   }
}