【Java】Stream 流

概述

将数据以流的形式，通过函数式编程进行处理，简化代码。

Stream流的三类方法:

• 获取Stream流
  • 创建一条流水线,并把数据放到流水线上准备进行操作
• 中间操作方法
  • 依次进行各种操作
• 终结操作方法
  • 一个Stream流只能有一个终结方法

生成Stream流的方式:

• Collection体系集合

  使用默认方法stream()生成流， default Stream stream()

• Map体系集合

  把Map转成Set集合，间接的生成流

• 数组

  通过Arrays中的静态方法stream生成流

• 同种数据类型的多个数据

  通过Stream接口的静态方法of(T… values)生成流

生成 Stream 流

public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //Collection体系的集合可以使用默认方法stream()生成流
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        Stream<String> listStream = list.stream();

        Set<String> set = new HashSet<String>();
        Stream<String> setStream = set.stream();

        //Map体系的集合间接的生成流
        Map<String,Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
        Stream<String> keyStream = map.keySet().stream();
        Stream<Integer> valueStream = map.values().stream();
        Stream<Map.Entry<String, Integer>> entryStream = map.entrySet().stream();

        //数组可以通过Arrays中的静态方法stream生成流
        String[] strArray = {"hello","world","java"};
        Stream<String> strArrayStream = Arrays.stream(strArray);
      
      	//同种数据类型的多个数据可以通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流
        Stream<String> strArrayStream2 = Stream.of("hello", "world", "java");
        Stream<Integer> intStream = Stream.of(10, 20, 30);
    }
}

中间操作方法

常见方法：

方法名	说明
Stream filter(Predicate predicate)	用于对流中的数据进行过滤
Stream limit(long maxSize)	返回此流中的元素组成的流，截取前指定参数个数的数据
Stream skip(long n)	跳过指定参数个数的数据，返回由该流的剩余元素组成的流
static Stream concat(Stream a, Stream b)	合并a和b两个流为一个流
Stream distinct()	返回由该流的不同元素（根据Object.equals(Object) ）组成的流

filter代码演示

public class MyStream3 {
    public static void main(String[] args) {
//        Stream<T> filter(Predicate predicate)：过滤
//        Predicate接口中的方法	boolean test(T t)：对给定的参数进行判断，返回一个布尔值

        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("张三丰");
        list.add("张无忌");
        list.add("张翠山");
        list.add("王二麻子");
        list.add("张良");
        list.add("谢广坤");

        //filter方法获取流中的 每一个数据.
        //而test方法中的s,就依次表示流中的每一个数据.
        //我们只要在test方法中对s进行判断就可以了.
        //如果判断的结果为true,则当前的数据留下
        //如果判断的结果为false,则当前数据就不要.
//        list.stream().filter(
//                new Predicate<String>() {
//                    @Override
//                    public boolean test(String s) {
//                        boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                    }
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));

        //因为Predicate接口中只有一个抽象方法test
        //所以我们可以使用lambda表达式来简化
//        list.stream().filter(
//                (String s)->{
//                    boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));

        list.stream().filter(s ->s.startsWith("张")).forEach(s-> System.out.println(s));

    }
}

limit&skip代码演示

public class StreamDemo02 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个集合，存储多个字符串元素
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();

        list.add("林青霞");
        list.add("张曼玉");
        list.add("王祖贤");
        list.add("柳岩");
        list.add("张敏");
        list.add("张无忌");

        //需求1：取前3个数据在控制台输出
        list.stream().limit(3).forEach(s-> System.out.println(s));
        System.out.println("--------");

        //需求2：跳过3个元素，把剩下的元素在控制台输出
        list.stream().skip(3).forEach(s-> System.out.println(s));
        System.out.println("--------");

        //需求3：跳过2个元素，把剩下的元素中前2个在控制台输出
        list.stream().skip(2).limit(2).forEach(s-> System.out.println(s));
    }
}

concat&distinct代码演示

public class StreamDemo03 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个集合，存储多个字符串元素
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();

        list.add("林青霞");
        list.add("张曼玉");
        list.add("王祖贤");
        list.add("柳岩");
        list.add("张敏");
        list.add("张无忌");

        //需求1：取前4个数据组成一个流
        Stream<String> s1 = list.stream().limit(4);

        //需求2：跳过2个数据组成一个流
        Stream<String> s2 = list.stream().skip(2);

        //需求3：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出
//        Stream.concat(s1,s2).forEach(s-> System.out.println(s));

        //需求4：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出，要求字符串元素不能重复
        Stream.concat(s1,s2).distinct().forEach(s-> System.out.println(s));
    }
}

终结操作方法

常见方法：

方法名	说明
void forEach(Consumer action)	对此流的每个元素执行操作
long count()	返回此流中的元素数

public class MyStream5 {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("张三丰");
        list.add("张无忌");
        list.add("张翠山");
        list.add("王二麻子");
        list.add("张良");
        list.add("谢广坤");

        //method1(list);
        
//        long count()：返回此流中的元素数
        long count = list.stream().count();
        System.out.println(count);
    }

    private static void method1(ArrayList<String> list) {
        //  void forEach(Consumer action)：对此流的每个元素执行操作
        //  Consumer接口中的方法void accept(T t)：对给定的参数执行此操作
        //在forEach方法的底层,会循环获取到流中的每一个数据.
        //并循环调用accept方法,并把每一个数据传递给accept方法
        //s就依次表示了流中的每一个数据.
        //所以,我们只要在accept方法中,写上处理的业务逻辑就可以了.
        list.stream().forEach(
                new Consumer<String>() {
                    @Override
                    public void accept(String s) {
                        System.out.println(s);
                    }
                }
        );
      
        System.out.println("====================");
        //lambda表达式的简化格式
        //是因为Consumer接口中,只有一个accept方法
        list.stream().forEach(
                (String s)->{
                    System.out.println(s);
                }
        );
        System.out.println("====================");
        //lambda表达式还是可以进一步简化的.
        list.stream().forEach(s->System.out.println(s));
    }
}

收集操作

对数据使用Stream流的方式操作完毕后,可以把流中的数据收集到集合中。

常用方法

方法名	说明
R collect(Collector collector)	把结果收集到集合中

工具类Collectors提供了具体的收集方式

方法名	说明
public static Collector toList()	把元素收集到List集合中
public static Collector toSet()	把元素收集到Set集合中
public static Collector toMap(Function keyMapper,Function valueMapper)	把元素收集到Map集合中

代码演示

// toList和toSet方法演示 
public class MyStream7 {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Integer> list1 = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            list1.add(i);
        }

        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);

        //filter负责过滤数据的.
        //collect负责收集数据.
                //获取流中剩余的数据,但是他不负责创建容器,也不负责把数据添加到容器中.
        //Collectors.toList() : 在底层会创建一个List集合.并把所有的数据添加到List集合中.
        List<Integer> list = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                .collect(Collectors.toList());

        System.out.println(list);

    Set<Integer> set = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
            .collect(Collectors.toSet());
    System.out.println(set);
}
}
/**
Stream流的收集方法 toMap方法演示
创建一个ArrayList集合，并添加以下字符串。字符串中前面是姓名，后面是年龄
"zhangsan,23"
"lisi,24"
"wangwu,25"
保留年龄大于等于24岁的人，并将结果收集到Map集合中，姓名为键，年龄为值
*/
public class MyStream8 {
	public static void main(String[] args) {
      	ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("zhangsan,23");
        list.add("lisi,24");
        list.add("wangwu,25");

        Map<String, Integer> map = list.stream().filter(
                s -> {
                    String[] split = s.split(",");
                    int age = Integer.parseInt(split[1]);
                    return age >= 24;
                }

         //   collect方法只能获取到流中剩余的每一个数据.
         //在底层不能创建容器,也不能把数据添加到容器当中

         //Collectors.toMap 创建一个map集合并将数据添加到集合当中

          // s 依次表示流中的每一个数据

          //第一个lambda表达式就是如何获取到Map中的键
          //第二个lambda表达式就是如何获取Map中的值
        ).collect(Collectors.toMap(
                s -> s.split(",")[0],
                s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]) ));

        System.out.println(map);
	}
}