1. Stream 概述
- Stream 是Java8中处理集合的关键抽象概念,可以对集合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;
- 可以使用 Stream API 来并行执行操作;
- Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式;
1.1 什么是 Stream
- Stream(流)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,流讲的是计算!" - 注意:
- Stream 自己不会存储元素;
- Stream 不会改变源对象; 相反,它们会返回一个持有结果的新Stream;
- Stream 操作是延迟执行的; 这意味着它们会等到需要结果的时候,才执行;
1.2 Stream 操作的三个步骤
- 创建 Stream
- 一个数据源(如: 集合,数组),获取一个流;
- 中间操作
- 一个中间操作链,对数据源的数据进行处理;
- 终止操作(终端操作)
- 一个终止操作,执行中间操作链,并产生结果;
// 测试类
public class TestStreamAPI{
// 创建 Stream
@Test
public void test(){
// 1. 可以通过 Collection 集合提供的 stream() 或 parallelStream()
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream();
// 2. 可以通过 Arrays 中的静态方法 stream() 获取数组流
Employee[] emps = new Employee[10];
Stream<Employee> stream2 = Arrays.stream(emps);
// 3. 通过 Stream 类中的静态方法 of()
Stream<String> stream3 = Stream.of("aa","bb","cc");
// 4. 创建无限流
// 迭代
Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0,(x) -> x+2);
// 生成
Stream.generate(() -> Math.random())
.limit(5)
.forEach(System.out::println);
}
// 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"
// 中间操作包括: 筛选与切片, 映射, 排序,
/*
* 筛选与切片
* filter(): 接收 Lambda, 从流中排除某些元素;
* limit(): 截断流,使其元素不超过给定数量;
* skip(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,返回一个空流;与 limit(n) 互补;
* distinct(): 筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 取出重复元素
*/
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("张三",16,1000),
new Employee("李四",22,2000),
new Employee("熊大",25,1300),
new Employee("熊二",32,1200),
new Employee("赵六",43,3200)
);
@Test
public void test2(){
// 筛选与切片
// 中间操作: 不会执行任何操作
Stream<Employee> stream = employees.stream()
.filter((e) -> e.getAge() > 26);
// 终止操作: 一次性执行全部内容,即"惰性求值"
stream.forEach(System.out:println);
}
/*
* 映射
* map(): 接收 Lambda, 将元素转换成其他形式或提取信息,接受一个函数作为参数; 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;
* flatMap(): 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;
*/
@Test
public void test3(){
List<String> list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd");
// 将 list 集合中的元素转换成大写
list.stream()
.map((str) -> str.toUpperCase())
.forEach(System.out::println);
// 获取employees中的姓名
employees.stream()
.map(Employee::getName)
.forEach(System.out::println);
// flatMap() 使用之前:
Stream<Stream<Character>> stream = list.stream()
.map(TestStreamAPI::filterCharscter);
stream.forEach((sm) ->{
sm.forEach(System.out::println);
});
// flatMap()
list.stream()
.flatMap(TestStreamAPI::filterCharacter)
.forEach(System.out::println);
}
public static Stream<Character> filterCharacter(String str){
List<Character> list = new ArrayList<>();
for(Character ch : str.toCharArray()){
list.add(ch);
}
return list.stream();
}
/*
* 排序
* sorted(): 自然排序(Comparable)
* sorted(Comparator com): 定制排序 (Comparator)
*/
List<String> list = Arrays.asList("bbb","zzz","yyy","ccc","sss");
list.stream()
.sorted()
.forEach(System.out::println);
// 员工排序
employees.stream()
.sorted((e1,e2) -> {
if(e1.getAge().equals(e2.getAge())){
return e1.getName().compareTo(e2.getNme());
}else{
return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
}
}).forEach(System.out::println);
// 终止操作(终端操作)
// 终止操作包括: 查找和匹配, 归约, 收集
/*
* 查找和匹配
* allMatch: 检查是否匹配所有元素
* anyMatch: 检查是否至少匹配一个元素
* noneMatch: 检查是否都不匹配
* findFirst: 返回第一个元素
* findAny: 返回当前流中的任意元素
* count: 返回流中元素的总个数
* max: 返回流中最大值
* min: 返回流中最小值
*/
List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("张三",16,1000,Status.FREE),
new Employee("李四",22,2000,Status.BUSY),
new Employee("熊大",25,1300,Status.VACATION),
new Employee("熊二",32,1200,Status.FREE),
new Employee("赵六",43,3200,Stutus.BUSY)
);
// 备注: 其中Status为枚举类型,共有:FREE(空闲),BUSY(忙碌),VACATION(休假)三种状态
boolean b1 = employees.stream()
.allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
System.out.println(b1);
// 首先,按照工资排序,然后,获取第一个员工
Optional<Employee> op = employees.stream()
.sorted((e1,e2) -> Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary()))
.findFirst();
System.out.println(op.get());
/*
* 归约
* reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator)
* 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值; 其中 第一个参数identity,表示起始值
*/
// 需求: 将list集合中的元素相加
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum = list.stream()
.reduce(0,(x,y) -> x+y);
System.out.println(sum);
// 获取员工工资的总和
Optional<Double> op = employees.stream()
.map(Employee::getSalary)
.reduce(Double::sum);
System.out.println(op.get());
/*
* 收集
* collect: 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操作(如收集到 List, Set, Map)
* 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;
*/
// 需求: 将员工中的名字收集到 list 集合
List<String> list = employees.stream()
.map(Employee:getName)
.collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
// 将员工姓名收集到 HashSet 中
HashSet<String> hset = employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
// 员工总人数
Long count = employees.stream()
.collect(Colletors.counting());
System.out.println(count);
// 工资平均值
Double avg = employees.stream()
.collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(avg);
// 工资总和
Double sum = employees.stream()
.collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(sum);
// 按照Status进行分组
Map<Status, List<Employee>> map = employees.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
System.out.println(map);
// 分区(满足条件的一个区,不满足条件的在另一个区)
Map<Boolean, List<Employee>> map = employees.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() > 1700));
System.out.println(map);
DoubleSummaryStatistics dss = employees.stream()
.collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(dss.getSum());
System.out.println(dss.getAverage());
System.out.println(dss.getMax());
// 连接字符串
String str = employees.stream()
.map(Employee::getName)
.collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(str);
}
2. 并行流
- 并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流;
- Java8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作;Stream API 可以声明性地通过
parallel()
与sequential()在并行流与顺序流之间进行切换; - Fork/Join 框架: 就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将
一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总;
// java8 并行流
// 并行流底层依赖 Fork/Join 框架
// 需求: 计算1000亿的和
public class TestForkJoin{
@Test
public void test(){
LongStream.rangeClosed(0,100000000000L)
.parallel()
.reduce(0, Long::sum);
}
}
3. Optional 类
Optional<T>类(java.util.Optional)是一个容器类,代表一个值存在或不存在,原来用null表示一个值不存
在,现在Optional可以更好的表达这个概念,而且可以避免空指针异常;- 常用方法:
Optional.of(T t): 创建一个 Optional 实例;Optional.empty(): 创建一个空的 Optional 实例;Optional.ofNullable(T t): 若 t 不为null,创建 Optional 实例; 否则,创建空实例;isPresent(): 判断是否包含值;orElse(T t): 如果调用对象包含值,返回该值,否则,返回t;orElseGet(Supplier s): 如果调用对象包含值,返回该值; 否则,返回 s 获取的值;map(Function f): 如果有值,就对其处理,并返回处理后的Optional; 否则,返回Optional.empty();flatMap(Function mapper): 与map类似,要求返回值必须是Optional;
// 测试类
public class TestOptional{
@Test
public void test(){
Optional<Employee> op = Optional.of(new Employee("张三",13,2000));
Employee emp = op.get();
System.out.println(emp);
}
}
参考资料
来源：http://www.cnblogs.com/linkworld/p/7814920.html