Java8新特性-Stream流

Stream

java8新添加了一个特性：流Stream。Stream让开发者能够以一种声明的方式处理数据源（集合、数组等），它专注于对数据源进行各种高效的聚合操作（aggregate operation）和大批量数据操作 (bulk data operation)。

Stream API将处理的数据源看做一种Stream（流），Stream（流）在Pipeline（管道）中传输和运算，支持的运算包含筛选、排序、聚合等，当到达终点后便得到最终的处理结果。

关键概念

元素：Stream是一个来自数据源的元素队列，Stream本身并不存储元素。
数据源（Stream的来源）：包括集合，数组，I/Ochannel，generator(发生器)等。
聚合操作：类似SQL中的Filter，map，find，match，sorted等操作。
管道运算：Stream在Pipline中运算后返回Stream对象本身，这样多个操作串联成一个Pipeline，并形成fluent风格的代码。这种方式可以优化操作，如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
内部迭代 不同于java8以前对集合的遍历方式（外部迭代），Stream API采用访问者模式（Visitor）实现了内部迭代。
并行运算 Stream API支持串行（stream() ）或并行（parallelStream() ）的两种操作方式。

Stream API的特点：

Stream API的使用和同样是java8新特性的lambda表达式密不可分，可以大大提高编码效率和代码可读性。
Stream API提供串行和并行两种操作，其中并行操作能发挥多核处理器的优势，使用fork/join的方式进行并行操作以提高运行速度。
Stream API进行并行操作无需编写多线程代码即可写出高效的并发程序，且通常可避免多线程代码出错的问题。

其实Stream可以分为并行和串行两种流方式，从数据源（集合，数组等）获取到元素队列（即Stream流）后，对这些元素队列进行聚合操作，聚合操作本身是返回一个流对象，这样又可以对新的流对象进行聚合操作，这样的多个聚合操作一起组成了我们的管道运算。这就是Stream流的基本概念。

入门demo

对一个数组进行筛选操作，来初步的对StreamAPI有一个初步的了解。

public class Java8Tester {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        list.stream().filter(n -> n > 2).forEach(System.out::println);
    }
}

StreamAPI经典接口

Stream的生成

串行流stream()
并行流parallelStream()
在使用层次上，串行流和并行流并没有区别，只是在底层实现上，串行流stream()是串行进行处理的，而parallelStream是并行进行处理的，而正是因为并行处理，所以对集合的遍历无序的。

forEach()

forEach不仅在集合中有这个接口，在Stream中也有这个接口，这个接口会接受一个Consumer对象，无返回值。我们可以通过lambda表达式来对元素进行一个操作。

public class Java8Tester {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
        list.stream().forEach((n) -> System.out.println(n));
        list.forEach((n) -> System.out.println(n));
    }
}

map()和flatMap()

map()和flatMap()的参数都是一个Function接口，即函数式接口，并且返回一个Stream对象，都会对元素队列进行一个重新的操作。

比如，**map()**对元素队列进行一个简单的绝对值操作。

public class Java8Tester {
    public static void main(String[] args){
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(-1, -2, 0, 4, 5);
        numbers.stream().map(n -> Math.abs(n)).forEach(n ->  System.out.println("Element abs: " + n));
    }
}

**flatMap()**能够将一个二维的集合映射成一个一维的集合，比map()方法拥有更高的映射深度。

public class Java8Tester {

    public static void main(String[] args)
    {
        List<String> numbers = Arrays.asList("a b", "c d", "e f");
        numbers.stream().map(item -> Arrays.stream(item.split(" "))).forEach(n -> n.forEach(System.out::println));
        numbers.parallelStream().map(item -> Arrays.stream(item.split(" "))).forEach(System.out::println);
    }
}

filter()

filter()方法常用于过滤，它的参数为Predicate对象，返回值为一个Stream对象。

public class Java8Tester {

    public static void main(String[] args)
    {
        List<String> numbers = Arrays.asList("a", "c", "e");
        numbers.parallelStream().filter(n -> n.equals("a")).forEach(System.out::println);
    }
}

reduce()

reduce操作又称为折叠操作，可以将元素队列中的所有只合为一个。

reduce()方法参数为BinaryOperator类型的累加器（它接受两个类型相同的参数，返回值类型跟参数类型相同），返回一个Optional对象。

public class Java8Tester {

    public static void main(String[] args)
    {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);

        Integer integer = numbers.stream().reduce((a, b) -> a + b).get();
        System.out.println(integer);
    }
}

collect()

collect()方法的参数为一个java.util.stream.Collector类型对象，返回值为传入的参数类型。

可以用java.util.stream.Collectors工具类提供的静态方法来生成，Collectors类实现很多的归约操作，如Collectors.toList()、Collectors.toSet()、Collectors.joining()（joining适用于字符串流）等。

public class Java8Tester {

    public static void main(String[] args)
    {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
        List<Integer> list = numbers.stream().map(n -> n + 1).collect(Collectors.toList());
    }
}

collect()方法可以让我们对流操作后返回我们的集合对象。

summaryStatistics()

summaryStatics()方法会生成一个summaryStatics对象，然后这个对象中有很多快捷的关于数学计算的函数，可以很方便的提供我们使用，但是Stream流对象并没有提供这个方法。

我们在使用时一般是通过maoToInt，mapToLong，mapToDouble生成我们对应的数值流，再使用数值流生成我们的summarStistics对象。

栗子

public class Java8Tester {

    public static void main(String[] args)
    {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
        IntSummaryStatistics summaryStatistics = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
        System.out.println("Max:" + summaryStatistics.getMax());
        System.out.println("Sum:" + summaryStatistics.getSum());
        System.out.println("Count:" + summaryStatistics.getCount());
    }
}

Match()

判断是否含有匹配项，传入一个predicate对象，返回一个boolean值。它有三个类似方法，分别是noneMatch，allMatch，anyMatch。分别为没有一个满足条件，所有都满足条件，任意一个满足条件时返回true。

栗子

public class Java8Tester {

    public static void main(String[] args)
    {
        List<String> numbers = Arrays.asList("张三","李四");
        boolean a = numbers.stream().anyMatch((x) -> x.equals("张三"));
        boolean b = numbers.stream().allMatch((x) -> x.equals("张三"));
        boolean c = numbers.stream().noneMatch((x) -> x.equals("张三"));
        System.out.println("=======" + a);
        System.out.println("=======" + b);
        System.out.println("=======" + c);
    }
}

其他接口

Stream API还有一些其它的方法，比如：
limit() 获取指定数量的流
sorted() 对流进行排序
distinct() 去重
skip() 跳过指定数量的元素
peek() 生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，并指定消费函数
count() 计算元素数量
…

注意

Stream中的操作从概念上讲分为中间操作和终端操作：

中间操作：例如peek()方法提供Consumer（消费）函数，但执行peek()方法时不会执行Consumer函数，而是等到流真正被消费时（终端操作时才进行消费）才会执行，这种操作为中间操作；
终端操作：例如forEach()、collect()、count()等方法会对流中的元素进行消费，并执行指定的消费函数（peek方法提供的消费函数在此时执行），这种操作为终端操作。

原文链接：https://blog.csdn.net/super1223/article/details/120428895

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StreamAPI经典接口

注意