Stream用法

//stream:对数据源进行一系列流水线式的操作，产生新数据，所以数据源不会改变 //创建stream4种方式 //1.通过Collection系列集合提供的stream()或parallelStream() //stream()是单线程的，而parallelStream()是多线程并行处理 List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); Stream<Integer> stream1 = list.stream(); stream1.forEach(System.out::println);//1 2 3 4 5 Stream<Integer> stream2 = list.parallelStream(); stream2.forEach(System.out::println);//3 5 4 2 1(多线程并行，所以无序) //2.通过Arrays中的静态方法stream()获取 String[] stringArray = new String[]{"a","b","c","d"}; Stream<String> stream3= Arrays.stream(stringArray); stream3.forEach(System.out::println);//a b c d //3.通过Stream类中的静态方法of() Stream<String> stream4 = Stream.of("aa","bb","cc"); stream4.forEach(System.out::println);//aa bb cc //4.创建无限流,前面创建的流都是有固定范围的 //4.1迭代(此处用limit(10)来固定了打印前10个) //iterate第二个参数UnaryOperator为函数式接口 //以1为初始值，每次+2 Stream<Integer> stream5 = Stream.iterate(1,x->x+2); stream5.limit(5).forEach(System.out::println);//1 3 5 7 9 //4.2生成 //generate方法参数Supplier也是函数式接口 Stream.generate(()->Math.random()).limit(5).forEach(System.out::println);

 

//stream中间操作： //"惰性求值",即中间操作不会执行任何的处理，只有触发了终止操作，才会一次性全部处理 List<Integer> integerList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 3); //1.筛选与切片 //filter--接收Lambda,从流中排除某些元素 Stream<Integer> integerStream = integerList.stream().filter((e) -> { System.out.println("a"); return e >= 3; }); //下面的forEach是终止操作，执行时才会执行上面的语句 integerStream.forEach(System.out::println); //limit--截断流，使其元素不超过给定数量 integerList.stream().limit(3).forEach(System.out::println);//1 2 3 //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，则返回空流 integerList.stream().skip(2).forEach(System.out::println);//3 4 5 3 //distinct--筛选，通过流所生成的hashCode()和equals()去除重复元素 integerList.stream().distinct().forEach(System.out::println);//1 2 3 4 5 //中间操作：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，将流中的每个值都转换成另一个流，后将所有的流转换成一个流 List<String> mapList = Arrays.asList("a", "b", "c", "d", "e"); mapList.stream().map((s) -> s.toUpperCase()).forEach(System.out::println);//A B C D E mapList.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);//A B C D E Stream<Stream<Character>> aa = mapList.stream().map(EurekaMain7001::find); aa.forEach((sm) -> sm.forEach(System.out::println)); //即find方法返回的也必须是一个流 Stream<Character> ss = mapList.stream().flatMap(EurekaMain7001::find); //排序 //sorted()-自然排序 List<String> sortList = Arrays.asList("b", "a", "d", "g", "c"); //sortList.stream().sorted().forEach(System.out::println);//a b c d g //sorted(Comparator com)-定制排序 sortList.stream().sorted((e1, e2) -> { if (e1.compareTo(e2) > 0) { return e2.compareTo(e1); } else { return -e2.compareTo(e1); } }).forEach(System.out::println);

 

 

@org.junit.Test public void test() {     //age升序     List<User> uu4 = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge)).collect(Collectors.toList());     //age降序     List<User> uu5 = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());     //先age升序，再name升序     List<User> uu = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge).thenComparing(User::getName)).collect(Collectors.toList());     //先age降序，再name降序     List<User> uu1 = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge, Comparator.reverseOrder()).thenComparing(User::getName, Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());     //先age降序，再name升序     List<User> uu2 = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge).reversed().thenComparing(User::getName)).collect(Collectors.toList());     //先age升序，再name降序     List<User> uu3 = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge).thenComparing(User::getName, Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());     //age升序     userList.stream().sorted((e1, e2) -> {         if (e1.getAge() > e2.getAge()) {             return e1.getName().compareTo(e2.getName());         } else {             return -e1.getName().compareTo(e2.getName());         }     }).forEach(e -> {         System.out.println(e.getName() + e.getAge());     }); }

 

/** * 终止操作 * 查找与匹配 * 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-检查是否没有匹配所有元素 * 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-返回流中的最大值 * min-返回流中的最小值 */ @org.junit.Test public void test1() { boolean b1 = userList.stream().allMatch((e) -> e.getName().equals("f"));//false,不是所有的name都为f boolean b2 = userList.stream().anyMatch((e) -> e.getName().equals("a"));//true,存在user的name为a System.out.println("b2:" + b2); boolean b3 = userList.stream().noneMatch(e -> e.getName().equals("g"));//true,没有任何user的name为g System.out.println("b3" + b3); Optional<User> userFirst = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(e -> e.getAge())).findFirst();//按照age正序，获取第一个user(Optional类型) System.out.println("age正序的第一值为：" + userFirst.get().getAge() + "名称为：" + userFirst.get().getName()); Optional<User> userAny = userList.stream().sorted(Comparator.comparing(e -> e.getAge())).findAny();//按照age正序，获取任意一个user(Optional类型) System.out.println("age正序的任意一个值为：" + userAny.get().getAge() + "名称为：" + userAny.get().getName()); long a = userList.stream().count();//6 userList一共6条数据 System.out.println("count的值为：" + a); Optional<User> userMax = userList.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getAge(), e2.getAge()));//获取age最大的user(Optional类型) System.out.println("最大值为：" + userMax.get().getAge() + "名称为：" + userMax.get().getName()); Optional<Integer> dd = userList.stream().map(user -> user.getAge()).min(Integer::compare);//比较age小的，返回age值（Optional类型） } /** * 归约 * reduce(T identity,BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator)-将流中的元素反复结合起来，得到一个值 */ @org.junit.Test public void test2() { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); //以0为起始值，将0作为x,1作为y,得到和1，再将和1作为x,2作为y,得到和3,再将3作为x,3作为y,得到和6,再将6作为x,4作为y..... Integer sum = list.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y); System.out.println("总和为：" + sum);//总和为：55 //map-reduce模式 Optional<Integer> ageSum = userList.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum);//获取年龄总和(Optional类型) } /** * 收集 * collect-将流转换成为其他形式，接收一个Collector接口的实现，用于给stream中元素做汇总的方法 */ @org.junit.Test public void test3() { //将userList里面的user实体里面的name属性收集到一个list List<String> stringList = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList()); stringList.forEach(System.out::println); System.out.println("----------------------------------------"); //将userList里面的user实体里面的name属性收集到一个list Set<String> stringSet = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toSet()); stringSet.forEach(System.out::println); System.out.println("----------------------------------------"); //将userList里面的user实体里面的name属性收集到一个HashSet中 HashSet<String> set = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new)); set.forEach(System.out::println); System.out.println("----------------------------------------"); long num = userList.stream().collect(Collectors.counting()); System.out.println("总数为：" + num);//userList中size:6 //获取age平均值 double average = userList.stream().collect(Collectors.averagingInt(User::getAge)); //age总和 double sum = userList.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge)); //age最大值对应的User对象 Optional<User> u = userList.stream().collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getAge(), e2.getAge()))); //将userList分组,返回map中key 为分组属性name,value为分组后的List<User>,map不能做forEach操作 Map<String, List<User>> map = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getName)); //多级分组：先按照name分组,对应twoMap里面的key,再按照age分为三组（青年，中年，老年），对应twoMap里面的value中的map的key Map<String, Map<String, List<User>>> twoMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getName, Collectors.groupingBy((e) -> { if (e.getAge() <= 35) { return "青年"; } else if (e.getAge() <= 50) { return "中年"; } else { return "老年"; } }))); //分区：age大于20的booleanListMap对应的key为true,反之为false Map<Boolean, List<User>> booleanListMap = userList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.getAge() > 20)); //连接name字符串，中间用”,“分隔 String string = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(",")); //求和，求最大值等操作的另一种获取方式（获取多个结果时，此时不需要写多个stream） IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = userList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge)); intSummaryStatistics.getAverage(); intSummaryStatistics.getCount(); intSummaryStatistics.getMax(); intSummaryStatistics.getMin(); }