开始使用流
  TEZNKK3IfmPf 2024年03月29日 98 0

 

  • Java 8 中的 Stream 俗称为流,它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念
  • Stream 用于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作,或者大批量数据操作
  • Stream API 借助于 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
  • 通过下面的例子我们可以初步体会到使用 Stream 处理集合的便利性
  • 有如下一个 List 集合,现要从中筛选出以​​J​​ 开头的元素,然后转换为大写,最后输出结果
  • Java 8之前我们是这样做的:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift");
List<String> filterList = new ArrayList<>();
for (String str : list) {
if (str.startsWith("J")) {
filterList.add(str.toUpperCase());
}
}
for (String str : filterList) {
System.out.println(str);
}
}
}
  • 为了筛选集合我们进行了两次外部迭代,并且还创建了一个用来临时存放筛选元素的集合对象
  • 借助Java 8中的Stream我们可以极大的简化这个处理过程:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift");
list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("J"))
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println);
}
}

是不是很方便?上面的例子中,集合使用 ​​stream​​​ 方法创建了一个流,然后使用 ​​filter​​​ 和 ​​map​​ 方法来处理这个集合,它们统称为 中间操作。中间操作都会返回另一个流,以便于将各种对集合的操作连接起来形成一条流水线。最后我们使用了 ​​forEach​​ 方法迭代筛选结果,这种位于流的末端,对流进行处理并且生成结果的方法称为 终端操作

总而言之,流的使用一般包括三件事情:

  • 一个数据源(如集合)来执行一个查询
  • 一个中间操作链,形成一条流的流水线
  • 一个终端操作,执行流水线,并能生成结果

下表列出了流中常见的中间操作和终端操作:

操作

类型

返回类型

使用的类型 / 函数式接口

函数描述符

filter

中间

Stream<T>

Predicate<T>

T -> boolean

distinct

中间

Stream<T>

   

skip

中间

Stream<T>

long

 

limit

中间

Stream<T>

long

 

map

中间

Stream<R>

Function<T, R>

T -> R

flatMap

中间

Stream<R>

Function<T, Stream<R>>

T -> Stream<R>

sorted

中间

Stream<T>

Comparator<T>

(T, T) -> int

anyMatch

终端

boolean

Predicate<T>

T -> boolean

noneMatch

终端

boolean

Predicate<T>

T -> boolean

allMatch

终端

boolean

Predicate<T>

T -> boolean

findAny

终端

Optional<T>

   

findFirst

终端

Optional<T>

   

forEach

终端

void

Consumer<T>

T -> void

collect

终端

R

Collector<T, A, R>

 

reduce

终端

Optional<T>

BinaryOperator<T>

(T, T) -> T

count

终端

long

   

 

  • 下面详细介绍这些操作的使用
  • 除了特殊说明,使用下面这个集合作为演示:
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");

中间操作

filter

  • Streams 接口支持​​filter​​​ 方法,该方法接收一个​​Predicate<T>​​​,函数描述符为​​T -> boolean​​,用于对集合进行筛选,返回所有满足的元素:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");

list.stream()
.filter(s -> s.contains("#"))
.forEach(System.out::println);
}
}
  • 结果输出​​C#​

distinct

  • ​distinct​​​ 方法用于​​排除​​ 流中重复的元素,类似于 SQL 中的 distinct 操作
  • 比如筛选中集合中所有的偶数,并排除重复的结果:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
numbers.stream()
.filter(i -> i % 2 == 0)
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}
}
  • 结果输出​​2 4​

skip

  • ​skip(n)​​​ 方法用于跳过流中的​​前n个元素​​,如果集合元素小于n,则返回空流
  • 比如筛选出以​​J​​ 开头的元素,并排除第一个:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("J"))
.skip(1)
.forEach(System.out::println);
}
}
  • 结果输出​​JavaScript​

limit

  • ​limit(n)​​​ 方法返回一个长度不超过​​n​​​ 的流,比如下面的例子将输出​​Java JavaScript python​​:
  • 例如你输入的 3,返回的就是3,不会超过3
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.limit(3)
.forEach(System.out::println);
}
}

map

  • ​map​​ 方法接收一个函数作为参数
  • 这个函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素
  • 如:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.map(String::length)
.forEach(System.out::println);
}
}
  • 结果输出​​4 10 6 3 2 6 5 3 4​
  • ​map​​​ 还支持将流特化为指定的原始类型的流,如通过​​mapToInt​​​,​​mapToDouble​​​ 和​​mapToLong​​​ 方法,可以将流转换为​​IntStream​​​,​​DoubleStream​​​ 和​​LongStream​
  • 特化后的流支持​​sum​​​,​​min​​​ 和​​max​​ 方法来对流中的元素进行计算
  • 比如:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
IntStream intStream = numbers.stream().mapToInt(a -> a);
System.out.println(intStream.sum());
}
}
  • 也可以通过下面的方法,将​​IntStream​​​ 转换为​​Stream​​:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
IntStream intStream = numbers.stream().mapToInt(a -> a);
Stream<Integer> s = intStream.boxed();
}
}

flatMap

  • ​flatMap​​ 用于将多个流合并成一个流,俗称流的扁平化
  • 这么说有点抽象,举个例子,比如现在需要将 list 中的各个元素拆分为一个个字母,并过滤掉重复的结果,你可能会这样做:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.map(s -> s.split(""))
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}
}
  • 输出结果如下:
[Ljava.lang.String;@58372a00
[Ljava.lang.String;@4dd8dc3
[Ljava.lang.String;@6d03e736
[Ljava.lang.String;@568db2f2
[Ljava.lang.String;@378bf509
[Ljava.lang.String;@5fd0d5ae
[Ljava.lang.String;@2d98a335
[Ljava.lang.String;@16b98e56
[Ljava.lang.String;@7ef20235
  • 这明显不符合我们的预期
  • 实际上在​​map(s -> s.split(""))​​​ 操作后,返回了一个​​Stream<String[]>​​​ 类型的流,所以输出结果为每个数组对象的句柄,而我们真正想要的结果是​​Stream<String>​​!
  • 在 Stream 中,可以使用​​Arrays.stream()​​ 方法来将数组转换为流,改造上面的方法:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.map(s -> s.split(""))
.map(Arrays::stream)
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}
}
  • 输出结果如下:
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@568db2f2
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@378bf509
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@5fd0d5ae
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@2d98a335
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@16b98e56
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@7ef20235
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@27d6c5e0
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@4f3f5b24
java.util.stream.ReferencePipeline$Head@15aeb7ab
  • 因为上面的流经过​​map(Arrays::stream)​​​ 处理后,将每个数组变成了一个新的流,返回结果为流的数组​​Stream<String>[]​​,所以输出是各个流的句柄
  • 我们还需将这些新的流连接成一个流,使用​​flatMap​​ 来改写上面的例子:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.map(s -> s.split(""))
.flatMap(Arrays::stream)
.distinct()
.forEach(s -> System.out.print(s + " "));
}
}
  • 输出结果如下:
J a v S c r i p t y h o n P H C # G l g w f + R u b
  • 和​​map​​​ 类似,​​flatMap​​​ 方法也有相应的原始类型特化方法,如​​flatMapToInt​​ 等

终端操作

anyMatch

  • ​anyMatch​​​ 方法用于判断流中是否有符合判断条件的元素,返回值为​​boolean类型​
  • 比如判断 list 中是否含有​​SQL​​ 元素:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
System.out.println(list.stream()
.anyMatch(s -> "SQL".equals(s)));
}
}

allMatch

  • ​allMatch​​​ 方法用于判断流中是否所有元素都满足给定的判断条件,返回值为​​boolean类型​
  • 比如判断 list 中是否所有元素长度都不大于10:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
System.out.println(list.stream()
.allMatch(s -> s.length() <= 10));
}
}

noneMatch

  • ​noneMatch​​​ 方法用于判断流中是否所有元素都不满足给定的判断条件,返回值为​​boolean类型​
  • 比如判断 list 中不存在长度大于10的元素:
 /**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
System.out.println(list.stream()
.noneMatch(s -> s.length() > 10));
}
}

findAny

  • ​findAny​​ 方法用于返回流中的任意元素的 Optional 类型
  • 例如筛选出 list 中任意一个以​​J​​ 开头的元素,如果存在,则输出它:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("J"))
.findAny()
.ifPresent(System.out::println);
}
}

findFirst

  • ​findFirst​​ 方法用于返回流中的第一个元素的 Optional 类型
  • 例如筛选出 list 中长度大于 5 的元素,如果存在,则输出第一个:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream()
.filter(s -> s.length() > 5)
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
}
}

reduce

  • ​reduce​​函数从字面上来看就是压缩,缩减的意思,它可以用于数字类型的流的求和,求最大值和最小值。如对numbers中的元素求和:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
System.out.println(numbers.stream().reduce(0, Integer::sum));
}
}
  • ​reduce​​​ 函数也可以不指定初始值,但这时候将返回一个​​Optional​​ 对象,比如求最大值和最小值:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
numbers.stream()
.reduce(Integer::max)
.ifPresent(System.out::println);

numbers.stream()
.reduce(Integer::min)
.ifPresent(System.out::println);
}
}

forEach

  • ​forEach​​ 用于迭代流中的每个元素,最为常见的就是迭代输出,如:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
list.stream().forEach(System.out::println);
}
}

count

  • ​count​​ 方法用于统计流中的元素的个数,比如:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
System.out.println(list.stream().count());
}
}

collect

  • ​collect​​​ 方法用于收集流中的元素,并放到不同类型的结果中,比如​​List​​​、​​Set​​​ 或者​​Map​
  • 举个例子:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("Java", "JavaScript", "python", "PHP", "C#", "Golang", "Swift", "C++", "Ruby");
List<String> filterList = list.stream().filter(s -> s.startsWith("J")).collect(Collectors.toList());
System.out.println(filterList);
}
}
  • 如果需要以​​Set​​​ 来替代​​List​​​,只需要使用​​Collectors.toSet()​​ 就好了

流的构建

  • 除了使用集合对象的​​stream​​ 方法构建流之外,我们可以手动构建一些流

数值范围构建

  • ​IntStream​​​ 和​​LongStream​​​ 对象支持​​range​​​ 和​​rangeClosed​​ 方法来构建数值流
  • 这两个方法都是第一个参数接受起始值,第二个参数接受结束值
  • 但​​range​​​ 是不包含结束值的,而​​rangeClosed​​ 则包含结束值
  • 比如对 1 到 100 的整数求和:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(IntStream.rangeClosed(1, 100).sum());
}
}

由值构建

  • 静态方法​​Stream.of​​ 可以显式值创建一个流
  • 它可以接受任意数量的参数
  • 例如,以下代码直接使用​​Stream.of​​ 创建了一个字符串流:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> s = Stream.of("Java", "JavaScript", "C++", "Ruby");
}
}
  • 也可以使用​​Stream.empty()​​ 构建一个空流:
Stream<Object> emptyStream = Stream.empty();

由数组构建

  • 静态方法​​Arrays.stream​​ 可以通过数组创建一个流
  • 它接受一个数组作为参数
  • 例如:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};
IntStream intStream = Arrays.stream(arr);
}
}

由文件生成流

  • ​java.nio.file.Files​​ 中的很多静态方法都会返回一个流
  • 例如​​Files.lines​​ 方法会返回一个由指定文件中的各行构成的字符串流
  • 比如统计一个文件中共有多少个字:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
long wordCout = 0L;
try (Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("file.txt"), Charset.defaultCharset())) {
wordCout = lines.map(l -> l.split(""))
.flatMap(Arrays::stream)
.count();
} catch (Exception ignore) {
}
System.out.println(wordCout);
}
}

由函数构造

  • Stream API 提供了两个静态方法来从函数生成流:​​Stream.iterate​​​ 和​​Stream.generate​
  • 这两个操作可以创建所谓的无限流
  • 比如下面的例子构建了 10 个偶数:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Stream.iterate(0, n -> n + 2)
.limit(10).forEach(System.out::println);
}
}
  • ​iterate​​ 方法接受一个初始值(在这里是0)还有一个依次应用在每个产生的新值上的 Lambda(UnaryOperator类型)
  • 这里,我们使用 Lambda​​n -> n + 2​​,返回的是前一个元素加上 2
  • 因此,​​iterate​​ 方法生成了一个所有正偶数的流:流的第一个元素是初始值0
  • 然后加上 2 来生成新的值 2,再加上 2 来得到新的值 4,以此类推
  • 与​​iterate​​​ 方法类似,​​generate​​ 方法也可让你按需生成一个无限流
  • 但​​generate​​ 不是依次对每个新生成的值应用函数,比如下面的例子生成了 5 个 0 到 1 之间的随机双精度数:
/**
* @author BNTang
**/
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Stream.generate(Math::random)
.limit(5)
.forEach(System.out::println);
}
}
  • 输出结果如下:
0.4477477019693912
0.8866972547736678
0.6893219838296453
0.3768607796229386
0.9647978867306028
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最后一次编辑于 2024年03月29日 0

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