流式编程

2017-11-25 JavaSE JavaSE 评论

流式编程

集合优化了对象的存储，而流和对象的处理相关

利用流，我们无需迭代集合中的元素，就可以提取和操作他们，这些管道被组合在一起，在流上形成一个操作管道

Stream API

Stream 位于包 java.util.stream .* 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以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。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

流(Stream)到底是什么呢

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，他们会返回一个持有结果的新 Stream。
Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stream 的操作三步骤

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

1. 创建 Stream

可以通过Collection系列集合提供的stream()或parallelStream()方法
default Stream< E> stream() : 返回一个顺序流
default Stream< E> parallelStream() : 返回一个并行流
通过 Arrays 中的静态方法stream()获取数组流
static <T> Stream<T> stream( T[] array): 返回一个流
重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)
通过 Stream 类中的静态方法 of()，通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
public static< T> Stream< T> of(T… values) : 返回一个流
创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。
迭代 public static< T> Stream< T> iterate(final T seed, final UnaryOperator< T> f)
生成 public static< T> Stream< T> generate(Supplier< T> s)
java //创建Stream @Test public void test1(){ //1.可以通过Collection 系列集合提供的stream()或parallelStream() List<String> list = new ArrayList<>(); Stream<String> stream1 = list.stream(); //2.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); stream4.limit(10).forEach(System.out::println); //生成 Stream.generate(() -> Math.random()).limit(5).forEach(System.out::println); }

2.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处理，成为“惰性求值”。

筛选与切片
filter(Predicate p): 接收 lambda,从流中排除某些元素
distinct(): 筛选,通过流所生成元素的hashCode()和equals去除重复元素
limit(long maxSize): 截断流,使元素不超过给定数量
skip(long 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,则返回一个空流,与limit(n)互补

//中间操作

    List<Employee> employees=Arrays.asList(
            new Employee("张三",18,9999.99),
            new Employee("李四",58,5555.55),
            new Employee("王五",26,3333.33),
            new Employee("赵六",36,6666.66),
            new Employee("田七",12,8888.88),
            new Employee("田七",12,8888.88)
            );

    /* 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，则返回一个空流。与limit(n) 互补
    *  distinct--筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去掉重复元素
    */

    //内部迭代：迭代操作由 Stream API 完成
    @Test
    public void test1(){
        //中间操作：不会执行任何操作
        Stream<Employee> stream=employees.stream().filter((e) -> e.getAge()>35 );
        //终止操作：一次性执行全部内容，即 惰性求值
        stream.forEach(System.out::println);
    }
    //外部迭代
    @Test
    public void test2(){
        Iterator<Employee> it=employees.iterator();
        while(it.hasNext()){
            System.out.println(it.next());
        }
    }

    @Test
    public void test3(){//发现“短路”只输出了两次，说明只要找到 2 个 符合条件的就不再继续迭代
        employees.stream().filter((e)->{
            System.out.println("短路！");
            return e.getSalary()>5000;
        }).limit(2).forEach(System.out::println);
    }

    @Test
    public void test4(){
        employees.stream().filter((e)->e.getSalary()>5000).skip(2)//跳过前两个
        .distinct()//去重，注意：需要Employee重写hashCode 和 equals 方法
        .forEach(System.out::println);
    }

映射

/* 映射
* map--接收Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。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 test5(){
    List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd");
    list.stream() .map((str)->str.toUpperCase())
        .forEach(System.out::println);
    System.out.println("------------------------");
    employees.stream().map(Employee::getName)
                .forEach(System.out::println);
    System.out.println("------------------------"); Stream<Character> sm=list.stream()
    .flatMap(TestStream::filterChatacter);
    sm.forEach(System.out::println);
}
public static Stream<Character> filterChatacter(String str){
    List<Character> list=new ArrayList<>();
    for (Character ch : str.toCharArray()) {
        list.add(ch);
    }
    return list.stream();
}

排序

/*排序
* sorted()-自然排序（按照对象类实现Comparable接口的compareTo()方法 排序）
* sorted(Comparator com)-定制排序（Comparator）
*/
@Test
public void test7(){
    List<String> list=Arrays.asList("ccc","bbb","aaa");
    list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
    System.out.println("------------------------");
    employees.stream().sorted((e1,e2)->{
        if(e1.getAge().equals(e2.getAge())){
            return e1.getName().compareTo(e2.getName());
        }else{
            return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
        }
    }).forEach(System.out::println);
}

3. 终止操作

终止操作会从流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void。

查找与匹配

/*
* 查找与匹配
*/
@Test
public void test1(){
    //allMatch-检查是否匹配所有元素
    boolean b1=employees.stream().allMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
    System.out.println(b1);//false
    boolean b2=employees.stream().anyMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
    System.out.println(b2);//true
    //noneMatch-检查是否没有匹配所有元素
    booleanb3=employees.stream().noneMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
    System.out.println(b3);//false
    //findFirst-返回第一个元素//Optional是Java8中避免空指针异常的容器类
    Optional<Employee> op=employees.stream().sorted((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).findFirst();
    System.out.println(op.get());
    //findAny-返回当前流中的任意元素
    Optional<Employee> op2=employees.parallelStream().filter((e)->e.getStatus().equals(Status.FREE)).findAny();
    System.out.println(op2.get());
    //count-返回流中元素的总个数
    Long count=employees.stream().count();
    System.out.println(count);//5
    //max-返回流中最大值
    Optional<Employee> op3=employees.stream().max((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
    System.out.println(op3.get());
    //min返回流中最小值
    Optional<Double>op4=employees.stream().map(Employee::getSalary).min(Double::compare);
        System.out.println(op4.get());//3333.33
    }

归约

/*归约
* reduce(T identity,BinaryOperator b) / reduce(BinaryOperator b)-可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。
*/
@Test
public void test3(){
    List<Integer> list=Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
    Integer sum=list.stream()
    reduce(T identity,BinaryOperator b).reduce(0, (x,y)->x+y);
    //0为起始值
    System.out.println(sum);
    System.out.println("--------------------------");
    Optional<Double> op=employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
    System.out.println(op.get());
}

收集

/*
* 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。
*/
@Test
public void test4(){
    List<String> list=employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());
    list.forEach(System.out::println);
    System.out.println("----------------------------");
    Set<String> set=employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());
    set.forEach(System.out::println);
    System.out.println("----------------------------");
    //总和
    Long count=employees.stream().collect(Collectors.counting());
    System.out.println(count);
    //平均值
    Double avg=employees.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(avg);
    //总和
    Double sum=employees.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(sum);
    //最大值
    Optional<Employee> max=employees.stream().collect(Collectors.maxBy((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
    System.out.println(max.get());
    //最小值
    Optional<Double> min=employees.stream().map(Employee::getSalary).collect(Collectors.minBy(Double::compare));
    System.out.println(min.get());
    System.out.println("----------------------------");
    //分组
    Map<Status,List<Employee>> map=employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
    System.out.println(map);
    //分区
    Map<Boolean,List<Employee>> map3=employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e)->e.getSalary()>8000));
    System.out.println(map3);
)

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