Stream-简介方便的集合处理【黑马java培训】

更新时间:2022年12月01日 14时58分03秒来源:黑马程序员论坛

引言

java 8已经发行好几年了，前段时间java 12也已经问世，但平时的工作中，很多项目的环境还停留在java1.7中。而且java8的很多新特性都是革命性的，比如各种集合的优化、lambda表达式等，所以我们还是要去了解java8的魅力。

今天我们来学习java8的Stream，并不需要理论基础，直接可以上手去用。

我接触stream的原因，是我要搞一个用户收入消费的数据分析。起初的统计筛选分组都是打算用sql语言直接从mysql里得到结果来展现的。但在操作中我们发现这样频繁地访问数据库，性能会受到很大的影响，分析速度会很慢。所以我们希望能通过访问一次数据库就拿到所有数据，然后放到内存中去进行数据分析统计过滤。

一. Stream理解

在java中我们称Stream为『流』，我们经常会用流去对集合进行一些流水线的操作。stream就像工厂一样，只需要把集合、命令还有一些参数灌输到流水线中去，就可以加工成得出想要的结果。这样的流水线能大大简洁代码，减少操作。

二. Stream流程

原集合 —> 流 —> 各种操作(过滤、分组、统计) —> 终端操作

Stream流的操作流程一般都是这样的，先将集合转为流，然后经过各种操作，比如过滤、筛选、分组、计算。最后的终端操作，就是转换成我们想要的数据，这个数据的格式一般还是集合，有事也会按照需求输出count计数。下文会意义举例。

三. API功能举例

首先，定义一个用户对象，包含姓名、年龄、性别和籍贯四个成员变量：

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import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.extern.log4j.Log4j;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Log4j
@Builder
public class User {
    //姓名
    private String name;
    //年龄
    private Integer age;
    //性别
    private Integer sex;
    //所在省市
    private String address;
}

这里用lombok简化了实体类的代码。

然后创建需要的集合数据，也就是源数据：

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//1.构建我们的list
List<User> list= Arrays.asList(
        new User("钢铁侠",40,0,"华盛顿"),
        new User("蜘蛛侠",20,0,"华盛顿"),
        new User("赵丽颖",30,1,"湖北武汉市"),
        new User("詹姆斯",35,0,"洛杉矶"),
        new User("李世民",60,0,"山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤",20,1,"陕西西安市"),
        new User("葫芦娃的爷爷",70,0,"山西省太原市")
);

3.1 过滤1）创建流 stream() / parallelStream()

stream() : 串行流
parallelStream（）: 并行流

2）filter 过滤(T-> boolean)

比如要过滤年龄在40岁以上的用户，就可以这样写：

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List<User> filterList = list.stream().filter(user -> user.getAge() >= 40)
        .collect(toList());

filter里面，->箭头后面跟着的是一个boolean值，可以写任何的过滤条件，就相当于sql中where后面的东西，换句话说，能用sql实现的功能这里都可以实现

打印结果：

3）distinct 去重

和sql中的distinct关键字很相似。为了看到效果，此处在原集合中加入一个重复的人，就选择钢铁侠吧，复联4钢铁侠不幸遇害，大家还是比较伤心的。

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List<User> list= Arrays.asList(
        new User("钢铁侠",40,0,"华盛顿"),
        new User("钢铁侠",40,0,"华盛顿"),
        new User("蜘蛛侠",20,0,"华盛顿"),
        new User("赵丽颖",30,1,"湖北武汉市"),
        new User("詹姆斯",35,0,"洛杉矶"),
        new User("李世民",60,0,"山西省太原市"),
        new User("蔡徐坤”,18,1,"陕西西安市"),
        new User("葫芦娃的爷爷",70,0,"山西省太原市")
);

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//distinct 去重
List<User> distinctList = filterList.stream().distinct()
        .collect(toList());

打印结果：

4）sorted排序

如果流中的元素的类实现了 Comparable 接口，即有自己的排序规则，那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序，如：

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Comparator.comparingInt

反之, 需要调用 sorted((T, T) -> int) 实现 Comparator 接口。

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//sorted()
List<User> sortedList = distinctList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge))
        .collect(toList());

打印结果：

结果按照年龄从小到大进行排序。

5）limit（）返回前n个元素

如果想知道这里面年龄最小的是谁，可作如下操作：

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//limit 返回前n个元素
List<User> limitList = sortedList.stream().limit(1)
        .collect(toList());

6）skip()

与limit恰恰相反，skip的意思是跳过，也就是去除前n个元素。

打印结果：

果然，前两个人都被去除了，只剩下最老的葫芦娃爷爷。

3.2 映射1）map(T->R)

map是将T类型的数据转为R类型的数据，比如我们想要设置一个新的list，存储用户所有的城市信息。

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//map(T->R)
List<String> cityList = list.stream().map(User::getAddress).distinct().collect(toList());

打印结果：

2）flatMap(T -> Stream<R>)

将流中的每一个元素 T 映射为一个流，再把每一个流连接成为一个流。

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//flatMap(T -> Stream<R>)
List<String> flatList = new ArrayList<>();
flatList.add("唱,跳");
flatList.add("rape,篮球,music");
flatList = flatList.stream().map(s -> s.split(",")).flatMap(Arrays::stream).collect(toList());

打印结果：

这里原集合中的数据由逗号分割，使用split进行拆分后，得到的是Stream<String[]>，字符串数组组成的流，要使用flatMap的

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Arrays::stream

将Stream<String[]>转为Stream<String>,然后把流相连接，组成了完整的唱、跳、rap、篮球和music。

3.3 查找1）allMatch（T->boolean）

检测是否全部满足参数行为，假如这些用户是网吧上网的用户名单，那就需要检查是不是每个人都年满18周岁了。

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boolean isAdult = list.stream().allMatch(user -> user.getAge() >= 18);

打印结果：

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true

2）anyMatch（T->boolean）

检测是否有任意元素满足给定的条件，比如，想知道同学名单里是否有女生。

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//anyMatch(T -> boolean） 是否有任意一个元素满足给定的条件
boolean isGirl = list.stream().anyMatch(user -> user.getSex() == 1);

打印结果：

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true

说明集合中有女生存在。

3）noneMatch(T -> boolean)

流中是否有元素匹配给定的 T -> boolean 条件。

比如检测有没有来自巴黎的用户。

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boolean isLSJ = list.stream().noneMatch(user -> user.getAddress().contains("巴黎"));

打印结果：

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true

打印true说明没有巴黎的用户。

4）findFirst( ):找到第一个元素

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Optional<User> fristUser = list.stream().findFirst();

打印结果：

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User(name=钢铁侠, age=40, sex=0, address=华盛顿)

5）findAny():找到任意一个元素

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Optional<User> anyUser = list.stream().findAny();

打印结果：

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User(name=钢铁侠, age=40, sex=0, address=华盛顿)

这里我们发现findAny返回的也总是第一个元素，那么为什么还要进行区分呢？因为在并行流 parallelStream() 中找到的确实是任意一个元素。

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Optional<User> anyParallelUser = list.parallelStream().findAny();

打印结果 :

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Optional[User(name=李世民, age=60, sex=0, address=山西省太原市)]

3.4 归纳计算1）求用户的总人数

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long count = list.stream().collect(Collectors.counting());

我们可以简写为：

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long count = list.stream().count();

运行结果：

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2）得到某一属性的最大最小值

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// 求最大年龄
Optional<User> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(
Comparator.comparing(User::getAge)));

// 求最小年龄
Optional<User> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(
Comparator.comparing(User::getAge)));

运行结果：

3）求年龄总和是多少

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// 求年龄总和
int totalAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));

运行结果：

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我们经常会用BigDecimal来记录金钱，假设想得到BigDecimal的总和：

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// 获得列表对象金额， 使用reduce聚合函数,实现累加器
BigDecimal sum = myList.stream() .map(User::getMoney)
.reduce(BigDecimal.ZERO,BigDecimal::add);

4）求年龄平均值

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//求年龄平均值
double avgAge = list.stream().collect(
Collectors.averagingInt(User::getAge));

运行结果:
39.125
5）一次性得到元素的个数、总和、最大值、最小值

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IntSummaryStatistics statistics = list.stream().collect(
Collectors.summarizingInt(User::getAge));

运行结果：

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传智播客从未停止思考

传智播客副总裁毕向东在2019IT培训行业变革大会提到，“传智播客意识到企业的用人需求已经从初级程序员升级到中高级程序员，具备多领域、多行业项目经验的人才成为企业用人的首选。”

中级程序员和初级程序员的差别在哪里?
项目经验。毕向东表示，“中级程序员和初级程序员最大的差别在于中级程序员比初级程序员多了三四年的工作经验，从而多出了更多的项目经验。“为此，传智播客研究院引进曾在知名IT企业如阿里、IBM就职的高级技术专家，集中研发面向中高级程序员的课程，用以满足企业用人需求，尽快补全IT行业所需的人才缺口。

何为中高级程序员课程?

传智播客进行了定义。中高级程序员课程，是在当前主流的初级程序员课程的基础上，增加多领域多行业的含金量项目，从技术的广度和深度上进行拓展。“我们希望用5年的时间，打造上百个高含金量的项目，覆盖主流的32个行业。”传智播客课程研发总监于洋表示。

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