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java学习:java8新特性之一,Stream

java学习:java8新特性之一,Stream

作者: 耳东陈_f1e5 | 来源:发表于2018-01-31 15:25 被阅读0次

    Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream,可以让你以一种声明的方式处理数据。

    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。

    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。

    以上的流程转换为 Java 代码为:

    什么是 Stream?

    Stream(流)是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作

    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。

    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。

    forEach

    Stream 提供了新的方法 'forEach' 来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数:

    map

    map 方法用于映射每个元素到对应的结果,以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数:

    filter

    filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串:

    limit

    limit 方法用于获取指定数量的流。 以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据:

    sorted

    sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序:

    并行(parallel)程序

    parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量:

    我们可以很容易的在顺序运行和并行直接切换。

    Collectors

    Collectors 类实现了很多归约操作,例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串:

    统计

    另外,一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上,它们可以用来产生类似如下的统计结果。

    总之,Stream 的特性可以归纳为:

    不是数据结构

    它没有内部存储,它只是用操作管道从 source(数据结构、数组、generator function、IO channel)抓取数据。

    它也绝不修改自己所封装的底层数据结构的数据。例如 Stream 的 filter 操作会产生一个不包含被过滤元素的新 Stream,而不是从 source 删除那些元素。

    所有 Stream 的操作必须以 lambda 表达式为参数

    不支持索引访问

    你可以请求第一个元素,但无法请求第二个,第三个,或最后一个。不过请参阅下一项。

    很容易生成数组或者 List

    惰性化

    很多 Stream 操作是向后延迟的,一直到它弄清楚了最后需要多少数据才会开始。

    Intermediate 操作永远是惰性化的。

    并行能力

    当一个 Stream 是并行化的,就不需要再写多线程代码,所有对它的操作会自动并行进行的。

    可以是无限的

    集合有固定大小,Stream 则不必。limit(n) 和 findFirst() 这类的 short-circuiting 操作可以对无限的 Stream 进行运算并很快完成。

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