玩转Java8 Stream

stream

那么什么是stream?

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。
Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

创建集合

1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流

int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println);

Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);

遍历/匹配

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);

        // 遍历输出符合条件的元素
        list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
        // 匹配第一个
        Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
        // 匹配任意（适用于并行流）
        Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
        // 是否包含符合特定条件的元素
        boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);
        System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
        System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
        System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
    }
}

筛选

筛选，是按照一定规则校验流中的元素，将符合元素的提取到新的流的的操作

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
    Stream<Integer> stream = list.stream();
    stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
  }
}

聚合

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

获取String集合中最长的元素

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");

    Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
    System.out.println("最长的字符串：" + max.get());
  }
}

获取Integer集合中的最大值

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);

    // 自然排序
    Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
    // 自定义排序
    Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
      @Override
      public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o1.compareTo(o2);
      }
    });
    System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
    System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
  }
}

映射

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：

map：接收一个函数作为参数，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。

将来个字符数组合并成一个新的字符数组

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
    List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
      // 将每个元素转换成一个stream
      String[] split = s.split(",");
      Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
      return s2;
    }).collect(Collectors.toList());

    System.out.println("处理前的集合：" + list);
    System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
  }
}

归约（reduce）

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
    // 求和方式1
    Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
    // 求和方式2
    Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
    // 求和方式3
    Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
    
    // 求乘积
    Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);

    // 求最大值方式1
    Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
    // 求最大值写法2
    Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);

    System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
    System.out.println("list求积：" + product.get());
    System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);
  }
}

归集

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
    List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
    Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());

    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
    
    Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
        .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
    System.out.println("toList:" + listNew);
    System.out.println("toSet:" + set);
    System.out.println("toMap:" + map);
  }
}

统计

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：

计数：count
平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
最值：maxBy、minBy
求和：summingInt、summingLong、summingDouble
统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

    // 求总数
    Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
    // 求平均工资
    Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
    // 求最高工资
    Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
    // 求工资之和
    Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
    // 一次性统计所有信息
    DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));

    System.out.println("员工总数：" + count);
    System.out.println("员工平均工资：" + average);
    System.out.println("员工工资总和：" + sum);
    System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);
  }
}

分组

分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
    personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));

    // 将员工按薪资是否高于8000分组
        Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
        // 将员工按性别分组
        Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
        // 将员工先按性别分组，再按地区分组
        Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
        System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
        System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
        System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
  }
}

接合

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));

    String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
    System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
    List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
    String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
    System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
  }
}

排序

sorted，中间操作。有两种排序：

sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    List<Person> personList = new ArrayList<Person>();

    personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
    personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
    personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
    personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));

    // 按工资升序排序（自然排序）
    List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    // 按工资倒序排序
    List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
        .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
    // 先按工资再按年龄升序排序
    List<String> newList3 = personList.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    // 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
    List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
      if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
        return p2.getAge() - p1.getAge();
      } else {
        return p2.getSalary() - p1.getSalary();
      }
    }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());

    System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
    System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
    System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
    System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);
  }
}

提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

public class StreamTest {
  public static void main(String[] args) {
    String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
    String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };

    Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
    Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
    // concat:合并两个流 distinct：去重
    List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
    // limit：限制从流中获得前n个数据
    List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
    // skip：跳过前n个数据
    List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());

    System.out.println("流合并：" + newList);
    System.out.println("limit：" + collect);
    System.out.println("skip：" + collect2);
  }
}

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