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這篇文章主要講解了Java8新特性Stream的詳細解析，內容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。
什么是Stream
Stream是Java 1.8版本開始提供的一個接口，主要提供對數據集合使用流的方式進行操作，流中的元素不可變且只會被消費一次，所有方法都設計成支持鏈式調用。使用Stream API可以極大生產力，寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。
如何獲得Stream實例
Stream提供了靜態構建方法，可以基于不同的參數創建返回Stream實例
使用Collection的子類實例調用stream()或者parallelStream()方法也可以得到Stream實例，兩個方法的區別在于后續執行Stream其他方法的時候是單線程還是多線程
Stream<String> stringStream = Stream.of("1", "2", "3");
//無限長的偶數流
Stream<Integer> evenNumStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2);
List<String> strList = new ArrayList<>();
strList.add("1");
strList.add("2");
strList.add("3");
Stream<String> strStream = strList.stream();
Stream<String> strParallelStream = strList.parallelStream();filter
filter方法用于根據指定的條件做過濾，返回符合條件的流
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //獲得只包含正數的流，positiveNumStream -> (1，2，3) Stream<Integer> positiveNumStream = numStream.filter(num -> num > 0);
map
map方法用于將流中的每個元素執行指定的轉換邏輯，返回其他類型元素的流
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //轉換成字符串流 Stream<String> strStream = numStream.map(String::valueOf);
mapToInt mapToLong mapToDouble
這三個方法是對map方法的封裝，返回的是官方為各個類型單獨定義的Stream，該Stream還提供了適合各自類型的其他操作方法
Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
IntStream intStream = stringStream.mapToInt(Integer::parseInt);
LongStream longStream = stringStream.mapToLong(Long::parseLong);
DoubleStream doubleStream = stringStream.mapToDouble(Double::parseDouble);flatMap
flatMap方法用于將流中的每個元素轉換成其他類型元素的流，比如，當前有一個訂單(Order)列表，每個訂單又包含多個商品(itemList)，如果要得到所有訂單的所有商品匯總，就可以使用該方法，如下：
Stream<Item> allItemStream = orderList.stream().flatMap(order -> order.itemList.stream());
flatMapToInt flatMapToLong flatMapToDouble
這三個方法是對flatMap方法的封裝，返回的是官方為各個類型單獨定義的Stream，使用方法同上
distinct
distinct方法用于對流中的元素去重，判斷元素是否重復使用的是equals方法
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 0, 1, 2, 2, 3); //不重復的數字流，uniqueNumStream -> (-2, -1, 0, 1, 2, 3) Stream<Integer> uniqueNumStream = numStream.distinct();
sorted
sorted有一個無參和一個有參的方法，用于對流中的元素進行排序。無參方法要求流中的元素必須實現Comparable接口，不然會報java.lang.ClassCastException異常
Stream<Integer> unorderedStream = Stream.of(5, 6, 32, 7, 27, 4); //按從小到大排序完成的流，orderedStream -> (4, 5, 6, 7, 27, 32) Stream<Integer> orderedStream = unorderedStream.sorted();
有參方法sorted(Comparator<? super T> comparator)不需要元素實現Comparable接口，通過指定的元素比較器對流內的元素進行排序
Stream<String> unorderedStream = Stream.of("1234", "123", "12", "12345", "123456", "1");
//按字符串長度從小到大排序完成的流，orderedStream -> ("1", "12", "123", "1234", "12345", "123456")
Stream<String> orderedStream = unorderedStream.sorted(Comparator.comparingInt(String::length));peek
peek方法可以不調整元素順序和數量的情況下消費每一個元素，然后產生新的流，按文檔上的說明，主要是用于對流執行的中間過程做debug的時候使用，因為Stream使用的時候一般都是鏈式調用的，所以可能會執行多次流操作，如果想看每個元素在多次流操作中間的流轉情況，就可以使用這個方法實現
Stream.of("one", "two", "three", "four")
.filter(e -> e.length() > 3)
.peek(e -> System.out.println("Filtered value: " + e))
.map(String::toUpperCase)
.peek(e -> System.out.println("Mapped value: " + e))
.collect(Collectors.toList());
輸出：
Filtered value: three
Mapped value: THREE
Filtered value: four
Mapped value: FOURlimit(long maxSize)
limit方法會對流進行順序截取，從第1個元素開始，保留最多maxSize個元素
Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//截取前3個元素，subStringStream -> ("-2", "-1", "0")
Stream<String> subStringStream = stringStream.limit(3);skip(long n)
skip方法用于跳過前n個元素，如果流中的元素數量不足n，則返回一個空的流
Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//跳過前3個元素，subStringStream -> ("1", "2", "3")
Stream<String> subStringStream = stringStream.skip(3);forEach
forEach方法的作用跟普通的for循環類似，不過這個可以支持多線程遍歷，但是不保證遍歷的順序
Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//單線程遍歷輸出元素
stringStream.forEach(System.out::println);
//多線程遍歷輸出元素
stringStream.parallel().forEach(System.out::println);forEachOrdered
forEachOrdered方法可以保證順序遍歷，比如這個流是從外部傳進來的，然后在這之前調用過parallel方法開啟了多線程執行，就可以使用這個方法保證單線程順序遍歷
Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
//順序遍歷輸出元素
stringStream.forEachOrdered(System.out::println);
//多線程遍歷輸出元素，下面這行跟上面的執行結果是一樣的
//stringStream.parallel().forEachOrdered(System.out::println);toArray
toArray有一個無參和一個有參的方法，無參方法用于把流中的元素轉換成Object數組
Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
Object[] objArray = stringStream.toArray();有參方法toArray(IntFunction<A[]> generator)支持把流中的元素轉換成指定類型的元素數組
Stream<String> stringStream = Stream.of("-2", "-1", "0", "1", "2", "3");
String[] strArray = stringStream.toArray(String[]::new);reduce
reduce有三個重載方法，作用是對流內元素做累進操作
第一個reduce(BinaryOperator<T> accumulator)
accumulator 為累進操作的具體計算
單線程等下如下代碼
boolean foundAny = false;
T result = null;
for (T element : this stream) {
if (!foundAny) {
foundAny = true;
result = element;
}
else
result = accumulator.apply(result, element);
}
return foundAny ? Optional.of(result) : Optional.empty();Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //查找最小值 Optional<Integer> min = numStream.reduce(BinaryOperator.minBy(Integer::compareTo)); //輸出 -2 System.out.println(min.get()); //過濾出大于5的元素流 numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3).filter(num -> num > 5); //查找最小值 min = numStream.reduce(BinaryOperator.minBy(Integer::compareTo)); //輸出 Optional.empty System.out.println(min);
第二個reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator)
identity 為累進操作的初始值
accumulator 同上
單線程等價如下代碼
T result = identity; for (T element : this stream) result = accumulator.apply(result, element) return result;
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //累加計算所有元素的和，sum=3 int sum = numStream.reduce(0, Integer::sum);
第三個reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner)
identity和accumulator同上
combiner用于多線程執行的情況下合并最終結果
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3);
int sum = numStream.parallel().reduce(0, (a, b) -> {
System.out.println("accumulator執行:" + a + " + " + b);
return a + b;
}, (a, b) -> {
System.out.println("combiner執行:" + a + " + " + b);
return a + b;
});
System.out.println("最終結果："+sum);
輸出：
accumulator執行:0 + -1
accumulator執行:0 + 1
accumulator執行:0 + 0
accumulator執行:0 + 2
accumulator執行:0 + -2
accumulator執行:0 + 3
combiner執行:2 + 3
combiner執行:-1 + 0
combiner執行:1 + 5
combiner執行:-2 + -1
combiner執行:-3 + 6
最終結果：3collect
collect有兩個重載方法，主要作用是把流中的元素作為集合轉換成其他Collection的子類，其內部實現類似于前面的累進操作
第一個collect(Supplier<R> supplier, BiConsumer<R, ? super T> accumulator, BiConsumer<R, R> combiner)
supplier 需要返回開始執行時的默認結果
accumulator 用于累進計算用
combiner 用于多線程合并結果
單線程執行等價于如下代碼
R result = supplier.get(); for (T element : this stream) accumulator.accept(result, element); return result;
第二個collect(Collector<? super T, A, R> collector)
collector其實是對上面的方法參數的一個封裝，內部執行邏輯是一樣的，只不過JDK提供了一些默認的Collector實現
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); List<Integer> numList = numStream.collect(Collectors.toList()); Set<Integer> numSet = numStream.collect(Collectors.toSet());
min
min方法用于計算流內元素的最小值
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); Optional<Integer> min = numStream.min(Integer::compareTo);
max
min方法用于計算流內元素的最大值
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); Optional<Integer> max = numStream.max(Integer::compareTo);
count
count方法用于統計流內元素的總個數
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //count=6 long count = numStream.count();
anyMatch
anyMatch方法用于匹配校驗流內元素是否有符合指定條件的元素
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //判斷是否包含正數，hasPositiveNum=true boolean hasPositiveNum = numStream.anyMatch(num -> num > 0);
allMatch
allMatch方法用于匹配校驗流內元素是否所有元素都符合指定條件
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //判斷是否全部是正數，allNumPositive=false boolean allNumPositive = numStream.allMatch(num -> num > 0);
noneMatch
noneMatch方法用于匹配校驗流內元素是否都不符合指定條件
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //判斷是否沒有小于0的元素，noNegativeNum=false boolean noNegativeNum = numStream.noneMatch(num -> num < 0);
findFirst
findFirst方法用于獲取第一個元素，如果流是空的，則返回Optional.empty
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); //獲取第一個元素，firstNum=-2 Optional<Integer> firstNum = numStream.findFirst();
findAny
findAny方法用于獲取流中的任意一個元素，如果流是空的，則返回Optional.empty，因為可能會使用多線程，所以不保證每次返回的是同一個元素
Stream<Integer> numStream = Stream.of(-2, -1, 0, 1, 2, 3); Optional<Integer> anyNum = numStream.findAny();
看完上述內容，是不是對Java8新特性Stream的詳細解析有進一步的了解，如果還想學習更多內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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