JDK中Stream代碼簡潔的新特性介紹

本篇內(nèi)容主要講解“JDK中Stream代碼簡潔的新特性介紹”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“JDK中Stream代碼簡潔的新特性介紹”吧!

一、概述

Stream 是一組用來處理數(shù)組、集合的API，Stream API 提供了一種高效且易于使用的處理數(shù)據(jù)的方式。Java 8 中之所以費這么大的功夫引入  函數(shù)式編程 ，原因有兩個：

代碼簡潔函數(shù)式編程寫出的代碼簡潔且意圖明確，使用stream接口讓你從此告別for循環(huán)。

多核友好，Java函數(shù)式編程使得編寫并行程序從未如此簡單，你需要的全部就是用用一下parallel()方法

Stream 是 Java8 中處理集合的關鍵抽象概念，它可以指定你希望對集合進行的操作，可以執(zhí)行非常復雜的查找、過濾和映射數(shù)據(jù)等操作

二、Stream特性

1、不是數(shù)據(jù)結構，沒有內(nèi)部存儲，不會保存數(shù)據(jù)，故每個Stream流只能使用一次 2、不支持索引訪問 3、支持并行  4、很容易生成數(shù)據(jù)或集合(List，Set) 5、支持過濾、查找、轉換、匯總、聚合等操作  6、延遲計算，流在中間處理過程中，只是對操作進行了記錄，并不會立即執(zhí)行，需要等到執(zhí)行終止操作的時候才會進行實際的計算

三、分類

關于應用在Stream流上的操作，可以分成兩種：

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術社區(qū)

2. Intermediate(中間操作)： 中間操作的返回結果都是Stream，故可以多個中間操作疊加;

3. Terminal(終止操作)： 終止操作用于返回我們最終需要的數(shù)據(jù)，只能有一個終止操作。

使用Stream流，可以清楚地知道我們要對一個數(shù)據(jù)集做何種操作，可讀性強。而且可以很輕松地獲取并行化Stream流，不用自己編寫多線程代碼，可以讓我們更加專注于業(yè)務邏輯。

無狀態(tài)： 指元素的處理不受之前元素的影響;有狀態(tài)： 指該操作只有拿到所有元素之后才能繼續(xù)下去。非短路操作：  指必須處理所有元素才能得到最終結果;短路操作： 指遇到某些符合條件的元素就可以得到最終結果，如 A || B，只要A為true，則無需判斷B的結果。

四、Stream的創(chuàng)建

1、通過數(shù)組來生成 2、通過集合來生成 3、通過Stream.generate方法來創(chuàng)建 4、通過Stream.iterate方法來創(chuàng)建  5、其他Api創(chuàng)建

4.1 通過數(shù)組來生成

//通過數(shù)組來生成    static void gen1(){        String[] strs = {"a","b","c","d"};        Stream<String> strs1 = Stream.of(strs);//使用Stream中的靜態(tài)方法：of()        strs1.forEach(System.out::println);//打印輸出(a、b、c、d)    }

4.2 通過集合來生成

//通過集合來生成     static void gen2(){         List<String> list = Arrays.asList("1","2","3","4");         Stream<String> stream = list.stream();//獲取一個順序流         stream.forEach(System.out::println);//打印輸出（1,2,3,4）     }

4.3 通過Stream.generate方法來創(chuàng)建

//generate static void gen3(){     Stream<Integer> generate = Stream.generate(() -> 1);//使用Stream中的靜態(tài)方法：generate()     //limit 返回由該流的元素組成的流，截斷長度不能超過maxSize     generate.limit(10).forEach(System.out::println);//打印輸出(打印10個1) }

4.4 通過Stream.iterate方法來創(chuàng)建

//使用iterator static void gen4() {     Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);//使用Stream中的靜態(tài)方法：iterate()     iterate.limit(10).forEach(System.out::println);//打印輸出(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) }

4.5其他Api創(chuàng)建

//其他方式     static void gen5(){         String str = "abcdefg";         IntStream stream =str.chars();//獲取str 字節(jié)碼         stream.forEach(System.out::println);//打印輸出(97,98,99,100,101,102,103)     }

五、Stream的常用API

5.1 中間操作

1. filter：過濾流中的某些元素

//中間操作:如果調(diào)用方法之后返回的結果是Stream對象就意味著是一個中間操作  Arrays.asList(1,2,3,4,5).stream()//獲取順序流  .filter((x)->x%2==0) // 2 4   .forEach(System.out::println);  //求出結果集中所有偶數(shù)的和 int count = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9).stream()//獲取順序流 .filter(x -> x % 2 == 0).// 2 4 6 8  mapToInt(x->x).sum();//求和 System.out.println(count); //打印輸出 20

2. distinct：通過流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重復元素

Arrays.asList(1,2,3,3,3,4,5,2).stream()//獲取順序流  .distinct()//去重  .forEach(System.out::println);// 打印輸出(1,2,3,4,5)  System.out.println("去重：---------------");  Arrays.asList(1,2,3,3,3,4,5,2).stream()//獲取順序流  .collect(Collectors.toSet())//Set()去重  .forEach(System.out::println);// 打印輸出(1,2,3,4,5)

3. 排序

sorted()：返回由此流的元素組成的流，根據(jù)自然順序排序。sorted(Comparator com)：返回由該流的元素組成的流，根據(jù)提供的  Comparator進行排序。

//獲取最大值和最小值但是不使用min和max方法    List<Integer> list = Arrays.asList(1,2, 3,4, 5, 6);    Optional<Integer> min = list.stream().sorted().findFirst();//自然排序 根據(jù)數(shù)字從小到大排列    System.out.println(min.get());//打印輸出（1）        Optional<Integer> max2 = list.stream().sorted((a, b) -> b - a).findFirst();//定時排序 根據(jù)最大數(shù)進行排序    System.out.println(max2.get());//打印輸出（6）   //按照大小(a-z)排序  Arrays.asList("java","c#","python","scala").stream().sorted().forEach(System.out::println);  //按照長度排序  Arrays.asList("java","c#","python","scala").stream().sorted((a,b)->a.length()-b.length()).forEach(System.out::println);

4. 截取

limit(n)：返回由此流的元素組成的流，截短長度不能超過 nskip(n)：在丟棄流的第n元素后，配合limit(n)可實現(xiàn)分頁

//打印20-30這樣的集合數(shù)據(jù)       Stream.iterate(1,x->x+1).limit(50)// limit 50 總共到50       .skip(20)// 跳過前 20       .limit(10) // 打印10個       .forEach(System.out::println);//打印輸出(21,22,23,24,25,26,27,28,29,30)

5. 轉換

map：接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應用到每個元素上，并將其映射成一個新的元素。flatMap：接收一個函數(shù)作為參數(shù)，將流中的每個值都換成另一個流，然后把所有流連接成一個流。

List<String> list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");   //將每個元素轉成一個新的且不帶逗號的元素 Stream<String> s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", "")); s1.forEach(System.out::println); // abc  123   Stream<String> s3 = list.stream().flatMap(s -> {     //將每個元素轉換成一個stream     String[] split = s.split(",");     Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);     return s2; }); s3.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3

6. 消費

peek：如同于map，能得到流中的每一個元素。但map接收的是一個Function表達式，有返回值;而peek接收的是Consumer表達式，沒有返回值。

//將str中的每一個數(shù)值都打印出來，同時算出最終的求和結果 String str ="11,22,33,44,55";       System.out.println(Stream.of(str.split(",")).peek(System.out::println).mapToInt(Integer::valueOf).sum());//11 22 33 44 55 165

5.2 終止操作

1. 循環(huán)：forEach

Users類：

import java.util.Date;  /**  * @program: lambda  * @ClassName Users  * @description:  * @author: muxiaonong  * @create: 2020-10-24 11:00  * @Version 1.0  **/ public class Users {      private String name;     public Users() {}      /**      * @param name      */     public Users(String name) {         this.name = name;     }      /**      * @param name      * @return      */     public static Users build(String name){         Users u = new Users();         u.setName(name);         return u;     }      public String getName() {         return name;     }      public void setName(String name) {         this.name = name;     }      @Override     public String toString() {         return  "name='" + name + '\'';     }   }

//創(chuàng)建一組自定義對象 String str2 = "java,scala,python"; Stream.of(str2.split(",")).map(x->new Users(x)).forEach(System.out::println);//打印輸出（name='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(Users::new).forEach(System.out::println);//打印輸出（name='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(x->Users.build(x)).forEach(System.out::println);//打印輸出（name='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(Users::build).forEach(System.out::println);//打印輸出（name='java' name='scala' name='python'）

2. 計算：min、max、count、sum

min：返回流中元素最小值max：返回流中元素最大值count：返回流中元素的總個數(shù)sum：求和

//求集合中的最大值 List<Integer> list = Arrays.asList(1,2, 3,4, 5, 6);  Optional<Integer> max = list.stream().max((a, b) -> a - b);  System.out.println(max.get()); // 6   //求集合的最小值  System.out.println(list.stream().min((a, b) -> a-b).get()); // 1 //求集合的總個數(shù) System.out.println(list.stream().count());//6  //求和  String str ="11,22,33,44,55";  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).mapToInt(x -> Integer.valueOf(x)).sum());  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).mapToInt(Integer::valueOf).sum());  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).map(x -> Integer.valueOf(x)).mapToInt(x -> x).sum());  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).map(Integer::valueOf).mapToInt(x -> x).sum());

3. 匹配：anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny

anyMatch：接收一個 Predicate 函數(shù)，只要流中有一個元素滿足該斷言則返回true，否則返回falseallMatch：接收一個  Predicate 函數(shù)，當流中每個元素都符合該斷言時才返回true，否則返回falsenoneMatch：接收一個 Predicate  函數(shù)，當流中每個元素都不符合該斷言時才返回true，否則返回falsefindFirst：返回流中第一個元素findAny：返回流中的任意元素

List<Integer> list = Arrays.asList(1,2, 3,4, 5, 6); System.out.println(list.stream().allMatch(x -> x>=0)); //如果集合中的元素大于等于0 返回true System.out.println(list.stream().noneMatch(x -> x > 5));//如果集合中的元素有大于5的元素。返回false System.out.println(list.stream().anyMatch(x -> x > 4));//如果集合中有大于四4的元素，返回true //取第一個偶數(shù) Optional<Integer> first = list.stream().filter(x -> x % 10 == 6).findFirst(); System.out.println(first.get());// 6 //任意取一個偶數(shù) Optional<Integer> any = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).findAny(); System.out.println(any.get());// 2

4.收集器：toArray、collect

collect：接收一個Collector實例，將流中元素收集成另外一個數(shù)據(jù)結構Collector

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術社區(qū)

2. Supplier supplier();創(chuàng)建一個結果容器A

3. BiConsumer

4. BinaryOperator  combiner();函數(shù)接口，該參數(shù)的作用跟上一個方法(reduce)中的combiner參數(shù)一樣，將并行流中各個子進程的運行結果(accumulator函數(shù)操作后的容器A)進行合并。

5. Function

6. Set

   characteristics();返回一個不可變的Set集合，用來表明該Collector的特征

/**  * @program: lambda  * @ClassName Customer  * @description:  * @author: muxiaonong  * @create: 2020-10-24 11:36  * @Version 1.0  **/ public class Customer {      private String name;      private Integer age;      ...getset忽略 }  public static void main(String[] args) {         Customer c1 = new Customer("張三",10);         Customer c2 = new Customer("李四",20);         Customer c3 = new Customer("王五",10);          List<Customer> list = Arrays.asList(c1,c2,c3);          //轉成list         List<Integer> ageList = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toList());         System.out.println("ageList："+ageList);//ageList：[10, 20, 10]          //轉成set         Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toSet());         System.out.println("ageSet："+ageSet);//ageSet：[20, 10]  //轉成map,注:key不能相同，否則報錯         Map<String, Integer> CustomerMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Customer::getName, Customer::getAge));         System.out.println("CustomerMap："+CustomerMap);//CustomerMap：{李四=20, 張三=10, 王五=10}  //字符串分隔符連接         String joinName = list.stream().map(Customer::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")"));         System.out.println("joinName："+joinName);//joinName：(張三,李四,王五)  //聚合操作 //1.學生總數(shù)         Long count = list.stream().collect(Collectors.counting());         System.out.println("count："+count);//count：3 //2.最大年齡 (最小的minBy同理)         Integer maxAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get();         System.out.println("maxAge："+maxAge);//maxAge：20  //3.所有人的年齡         Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Customer::getAge));         System.out.println("sumAge："+sumAge);//sumAge：40  //4.平均年齡         Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Customer::getAge));         System.out.println("averageAge："+averageAge);//averageAge：13.333333333333334  //分組         Map<Integer, List<Customer>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Customer::getAge));         System.out.println("ageMap："+ageMap);//ageMap：{20=[com.mashibing.stream.Customer@20ad9418], 10=[com.mashibing.stream.Customer@31cefde0, com.mashibing.stream.Customer@439f5b3d]}   //分區(qū) //分成兩部分，一部分大于10歲，一部分小于等于10歲         Map<Boolean, List<Customer>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));         System.out.println("partMap："+partMap);  //規(guī)約         Integer allAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get();         System.out.println("allAge："+allAge);//allAge：40       }

 public static void main(String[] args) {         Customer c1 = new Customer("張三",10);         Customer c2 = new Customer("李四",20);         Customer c3 = new Customer("王五",10);          List<Customer> list = Arrays.asList(c1,c2,c3);          //轉成list         List<Integer> ageList = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toList());         System.out.println("ageList："+ageList);//ageList：[10, 20, 10]          //轉成set         Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toSet());         System.out.println("ageSet："+ageSet);//ageSet：[20, 10]  //轉成map,注:key不能相同，否則報錯         Map<String, Integer> CustomerMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Customer::getName, Customer::getAge));         System.out.println("CustomerMap："+CustomerMap);//CustomerMap：{李四=20, 張三=10, 王五=10}  //字符串分隔符連接         String joinName = list.stream().map(Customer::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")"));         System.out.println("joinName："+joinName);//joinName：(張三,李四,王五)  //聚合操作 //1.學生總數(shù)         Long count = list.stream().collect(Collectors.counting());         System.out.println("count："+count);//count：3 //2.最大年齡 (最小的minBy同理)         Integer maxAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get();         System.out.println("maxAge："+maxAge);//maxAge：20  //3.所有人的年齡         Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Customer::getAge));         System.out.println("sumAge："+sumAge);//sumAge：40  //4.平均年齡         Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Customer::getAge));         System.out.println("averageAge："+averageAge);//averageAge：13.333333333333334  //分組         Map<Integer, List<Customer>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Customer::getAge));         System.out.println("ageMap："+ageMap);//ageMap：{20=[com.mashibing.stream.Customer@20ad9418], 10=[com.mashibing.stream.Customer@31cefde0, com.mashibing.stream.Customer@439f5b3d]}   //分區(qū) //分成兩部分，一部分大于10歲，一部分小于等于10歲         Map<Boolean, List<Customer>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));         System.out.println("partMap："+partMap);  //規(guī)約         Integer allAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get();         System.out.println("allAge："+allAge);//allAge：40       }

六、Stream的方法摘要

七、總結

對于Java中新特性除了 Stream  還有l(wèi)amaba表達式都是可以幫忙我們很好的去優(yōu)化代碼，使我們的代碼簡潔且意圖明確，避免繁瑣的重復性的操作，對于文中有興趣的小伙伴可以操作起來。

到此，相信大家對“JDK中Stream代碼簡潔的新特性介紹”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關內(nèi)容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！