java 8 新特性 stream

之前写代码一直用for循环以及if判断来处理大部分内容,正可谓屡试不爽,但是后面看到大佬们写的代码,用到了java8新特性lambda表达式、stream流操作处理集合,刚开始阅读代码时由于不太了解,看不懂做了什么操作,一大串代码结束就解决了很多问题,代码很简洁很规范。再反过来看看for循环和各种if判断,虽然很亲和,很易懂,但是代码量绝对的充实,并且有时候在一个方法中频繁的使用for循环和if判断,虽然自己写的明明白白,但是读者看得脑阔疼,后面自己也慢慢的开始使用stream来处理一些代码,往往五六行代码的for循环和if判断使用用stream处理一行代码就搞定了,下面总结一下有关java8 新特性stream的语法。

stream简单介绍

Java 8 中的 Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作(aggregate operation),或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作,并发模式能够充分利用多核处理器的优势

语法

1、distinct 去重

distinct方法是对stream流中包含的元素进行去重,生成新的stream

List<String> list = Arrays.asList("悟空","巨无霸","擎天柱","悟空","大黄蜂");
//去重后转化为list集合
list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
//利用forech循环输出集合元素
list.forEach(System.out::println);
2、filter 过滤

filter方法是根据设置的条件来过滤、筛选出所需要的元素

 List<String> list = Arrays.asList("","","擎天柱","","大黄蜂");
 //过滤掉空字符串
 List<String> filterList = list.stream().filter(str -> !"".equals(str)).collect(Collectors.toList());
 //获取不为空字符串的数量
 Long count = list.stream().filter(str -> !"".equals(str)).count();

3、map 根据指定的函数进行转化

map方法是对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作,新生成的Stream只包含转换生成的元素

List<Integer> integerList = Arrays.asList(10, 20, null, 30, 40, 50);
//获取不为空的元素、对每个元素乘以2
integerList = integerList.stream().filter(x -> x != null).map(x -> x * 2).collect(Collectors.toList());
List<String> mapList = Arrays.asList("a","B", "C","qwer");
//将集合中的所有字符串元素转化成大写的字符串输入
mapList.stream().map( x -> x.toUpperCase()).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

4、limit 获取指定数量的元素

limit方法是根据设定的数量从流中获取对应数量的元素

 List<String> list = Arrays.asList("巨无霸","霸天虎","擎天柱","悟空","大黄蜂");
//获取集合中的前三个字符串
List<String> limitList = list.stream().limit(3).collect(Collectors.toList());
limitList.forEach(System.out::println);
5、skip 获取去除指定数量之后的元素

skip方法与limt有点区别,此方法是获取到根据设定的数量n去除掉集合中前n个元素之后的所有数据

List<String> list = Arrays.asList("巨无霸","霸天虎","擎天柱","悟空","大黄蜂");
//获取到去除集合中前三个字符串之后的所有字符串
List<String> skipList = list.stream().skip(3).collect(Collectors.toList());
skipList.forEach(System.out::println);
6、 sorted 排序

sorted方法是对流中的元素进行排序,降序和升序都可以使用自然排序的方法,也可以调用Comparator中的方法进行排序

List<Integer> sortList = Arrays.asList(10, 40, 30, 50, 60);
//对集合中的元素进行升序排序
List<Integer> ascSortList  = sortList.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
//使用Comparator提供的comparing进行升序排序
List<Integer> ascSortLists = sortList.stream().sorted(Comparator.comparing(x -> x )).collect(Collectors.toList());
//对集合中的元素进行倒序排序
List<Integer> descSortList = sortList.stream().sorted((x1, x2) -> x2.compareTo(x1)).collect(Collectors.toList());
//使用Comparator 提供的reverseOrder() 方法进行倒序排序
List<Integer> descSortLists = sortList.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()).collect(Collectors.toList());

7、peek

peek 方法是生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream,同时会提供一个消费函数(Consumer实例),新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数
:刚开始以为peek与map的用法一样,后面通过学习及练习,peek方法其实是没有返回值的,多半用于一些输出,数据的校验等

 List<Integer> peekList = Arrays.asList(10, 40, 30, 50, 60);
//打印集合中的元素
List<Integer> peekLists = peekList.stream().peek(System.out::println).collect(Collectors.toList());
//判断集合中是否有等于30的元素,并且获取前三个元素之后的所有元素
List<Integer> peekList1 = peekList.stream().peek(x -> {
    if (x == 30) {
        System.out.println("集合中有30");
    }
}).skip(3).collect(Collectors.toList());
peekList1.forEach(System.out::println); 

一个总结例子使用以上的所有方法

//需求:给定一个Integer类型的List,通过各种处理获取最终的一个集合
       // 1、过滤掉null
       // 2、去重
       // 3、每个元素乘以2
       // 4、每个元素被消费的时候打印自身
       // 5、跳过前三个元素
       // 6、获取剩下元素中的前五个元素
       // 7、倒序排序
       Integer[] integersArr = new Integer[]{1, 2, null, 2, 3, 4, null, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
       List<Integer> integerList = Arrays.asList(integersArr);
       integerList = integerList.stream().
               filter(x -> x != null).
               distinct().
               map(x -> x * 2).
               peek(System.out::println).
               skip(3).
               limit(5).
               sorted(Comparator.reverseOrder()).
               collect(Collectors.toList());
       integerList.forEach(num -> System.out.print(num + ", "));

结果:

image.png

参考链接:https://www.cnblogs.com/song27/p/7697713.html

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