Java8新特性Stream流的示例分析

這篇文章主要介紹Java8新特性Stream流的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

什么是Stream流？

Stream流是數據渠道，用于操作數據源（集合、數組等）所生成的元素序列。

Stream的優點：聲明性，可復合，可并行。這三個特性使得stream操作更簡潔，更靈活，更高效。

Stream的操作有兩個特點：可以多個操作鏈接起來運行，內部迭代。

Stream可分為并行流與串行流，Stream API 可以聲明性地通過 parallel() 與sequential() 在并行流與順序流之間進行切換。串行流就不必再細說了，并行流主要是為了為了適應目前多核機器的時代，提高系統CPU、內存的利用率，并行流就是把一個內容分成多個數據塊，并用不同的線程分別處理每個數據塊的流。java1.8并行流使用的是fork/join框架，關于fork/join框架可參考http://ifeve.com/talk-concurrency-forkjoin/學習。

注意 ：

* 1、Stream不會自己存儲數據。

* 2、Stream不會改變原對象，他們會返回一個新的Stream。

* 3、Stream操作是延遲的，他們會等到需要的結果時才執行。

* 4、使用并行流并不一定會提高效率，因為jvm對數據進行切片和切換線程也是需要時間的。

本文主要講 Stream的3個操作步驟：1、創建Stream 2、中間操作3、終止操作。

創建Stream

創建Stream，就是將一個數據源 （如：集合、數組）轉化為一個流。

1、通過Collection系列提供的stream()（串行） 或parallelStream()（并行）獲取數據流。

2、通過Arrays中的靜態方法stream() 獲取數據流。

3、通過Stream類中的靜態方法of()獲取數據流。

 //1、通過Collection系列提供的stream()（串行） 或parallelStream()（并行）獲取
    List<String> list = new ArrayList<>();
    Stream<String> stream1 = list.stream();//串行流
    Stream<String> stream2 = list.parallelStream();//并行流
  //2、通過Arrays中的靜態方法stream() 獲取數據流
    User[] u = new User[2];
    Stream<User> stream3 = Arrays.stream(u);
  //3、通過Stream；類中的靜態方法of()
    Stream<String> stream4 = Stream.of("11","2");

中間操作

中間操作，即對數據源進行一系列的操作處理。
多個中間操作可以連接起來性格一條流水線，除非流水線上觸發器終止操作，否則中間操作不會執行任何的處理，而是在終止操作時一次性全部處理，成為惰性求值。

篩選和切片

1、filter(predicate)-接收lambda，從流中排除某些元素。

2、limit(n)-截斷流，使其元素不超過給定數量。

3、skip(n)-跳過元素，返回一個扔掉了前n個元素的流。若流中元素不足n個，則返回一個空流，與limit(n)互補。

4、distinct-篩選，通過流所生成元素的hashcode()和equals()去重復元素。

/**
   * 打印年齡大于18的前4位用戶信息（不重復）
   * 并跳過第1個用戶
   */
@Test
  public void test1(){
    list.stream()
    .filter((x)->x.getAge()>18)
    .distinct()
    .limit(4)
    .skip(1).forEach(System.out::println);
  }

映射

1、map，接收Lambda，將元素轉換成其他形式或提取信息。接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每一個元素上，并將其映射成一個新的元素。

2、mapToDouble/mapToInt/mapToLong，接收一個函數作為參數，該函數會被應用到每個元素上，產生一個新的DoubleStream/IntStream/LongStream。

3 、flatMap，接收一個函數作為參數，將流中的每個值都換成一個流，然后把流連接成一個流。

 @Test
  public void test2(){
    ///map
    list.stream().map(User::getName)
    .forEach(System.out::println);
    //flatMap
    List<List<User>> list1 = new ArrayList<>();
    list1.add(list);
    list1.stream().flatMap(Stream::getNames)
    .forEach(System.out::println);
  }
  public static Stream<String> getNames(List<User> list){
    List<String> list1 = new ArrayList<String>();
    for (User user : list) {
      list1.add(user.getName());
    }
    return list1.stream();
  }

排序

1、sorted()，產生一個新流，其中按自然順序排序。

2、sorted(Comparator)，產生一個新流，其中按比較器順序排序。

@Test
  public void test3(){
    List<String> list =Arrays.asList("aa","bb","cc","dd");
    list.stream().sorted()
    .forEach(System.out::println);
    //
    list.stream().sorted((x,y) -> {
      if(x.equals(y)){
        return 1;
      }else{
        return -1;
      }
    } ).forEach(System.out::println);
  }

終止操作

終止操作是執行中間操作鏈，并產生結果（一個新流）,數據源本身并不受影響，其結果可以是任何不是流的值。

查找與匹配

1、allMatch,檢查是否匹配所有元素。
2、anyMatch,檢查是否至少匹配一個元素。
3、noneMatch,檢查是否沒有匹配所有元素。
4、findFirst,返回第一個元素。
5、findAny,返回當前流中的任意元素。
6、count,返回流中元素的總數。
7、 max,返回流中最大值。
8、min,返回流中最小值。
9、froEach(Consumer c) 內部迭代。

@Test
  public void test4(){
    boolean b = list.stream().
        noneMatch((e) ->
        e.getName().equals("zhao"));
    System.out.println(b);
    Optional<User> op = list.parallelStream()
        .filter((x) -> x.getAge() == 18)
        .findAny();
    System.out.println(op.get());
  }

歸約

reduce，可以將流中的值反復結合起來，得到一個值。

@Test
  public void test5(){
    //轉List
    List<String> list1 =list.stream()
        .map(User::getName)
        .collect(Collectors.toList()) ;
    list1.forEach(System.out::println);
    //轉HashSet
    HashSet<String> set = list.stream().
        map(User::getName)
        .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
    set.forEach(System.out::println);
    //總數
    Long count = list.stream()
        .collect(Collectors.counting());
    System.out.println(count);
    //平均年齡
    double avAge = list.stream()
        .collect(Collectors.averagingInt(User::getAge));
    System.out.println(avAge); 
    //總年齡
    int toAge = list.stream()
        .collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
    System.out.println(toAge);
    //最大值
    Optional<User> u = list.stream()
        .collect(Collectors.maxBy((e1,e2) 
            -> Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge() )));
    System.out.println(u);
    //平均年齡
    IntSummaryStatistics collect = list.stream()
        .collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
    System.out.println(collect.getAverage());
    //分組
    Map<Integer, List<User>> l= list.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
    System.out.println(l);
    //多級分組
    Map<Integer,Map<String,List<User>> > ls= list.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(
            User::getAge,Collectors.groupingBy(User::getSex)));
    System.out.println(ls);
    //分區
    Map<Boolean,List<User>> map= list.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy((x) 
            -> x.getAge()>18));
    System.out.println(map);
    //連接字符串
    String str = list.stream().map(User::getName)
        .collect(Collectors.joining(",","-","-"));
    System.out.println(str);
  }

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