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集合Stream流用法

Turbo-King 收录于 Java
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📝介绍

上篇文章Lambda常见场景用法中已经间接使用到了Stream操作，你可能当时会有些疑问，问什么会使用Stream流呢？它到底是用来干什么的呢？

Java 8 引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同，它更像具有Iterable的集合类，但行为和集合类又有所不同。

Stream API引入的目的在于弥补Java函数式编程的缺陷。对于很多支持函数式编程的语言，map()、reduce()基本上都内置到语言的标准库中了，不过，Java 8的Stream API总体来讲仍然是非常完善和强大，足以用很少的代码完成许多复杂的功能。


体验Stream流

案例需求

按照下面的要求完成集合的创建和遍历

  • 创建一个集合，存储多个字符串元素
  • 把集合中所有以"张"开头的元素存储到一个新的集合
  • 把"张"开头的集合中的长度为3的元素存储到一个新的集合
  • 遍历上一步得到的集合

❌ 原始方式示例代码

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public class MyStream {
    public static void main(String[] args) {
        //集合的批量添加
        ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰","张无忌","张翠山","王二麻子","张良","谢广坤"));
        //list.add()

        //遍历list1把以张开头的元素添加到list2中。
        ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();
        for (String s : list1) {
            if(s.startsWith("张")){
                list2.add(s);
            }
        }
        //遍历list2集合，把其中长度为3的元素，再添加到list3中。
        ArrayList<String> list3 = new ArrayList<>();
        for (String s : list2) {
            if(s.length() == 3){
                list3.add(s);
            }
        }
        for (String s : list3) {
            System.out.println(s);
        }      
    }
}

✅ 使用Stream流示例代码

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public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //集合的批量添加
        ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰","张无忌","张翠山","王二麻子","张良","谢广坤"));

        //Stream流
        list1.stream().filter(s->s.startsWith("张"))
                .filter(s->s.length() == 3)
                .forEach(s-> System.out.println(s));
    }
}
Stream的好处
  1. 直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义：获取流，过滤姓张，过滤长度为3，逐一打印
  2. Stream流把真正的函数式编程风格引入到了Java中
  3. 代码简洁

♠️Stream流的思想

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Stream流思想

Stream流的三类方法

  1. 获取Stream流

    • 创建一条流水线，并把数据放到流水线上准备进行操作

  2. 中间方法

    • 流水线上的操作

    • 一次操作完成之后，还可以继续进行其他操作

  3. 终结方法

    • 一个Stream流只能有一个终结方法

    • 是流水线上的最后一个操作


♥️Stream流获取方式

获取方式 方法名 说明
单列集合 default Stream <E> stream Collection中的默认方法
双列集合 无 无法直接使用Stream
数组 public static <T> Stream <T> stream(T[] array) Arrays工具类中的静态方法
零散数据 public static <T> Stream <T> of(T…values) Stream接口中的静态方法

  • Collection体系集合

    使用默认方法stream()生成流

  • Map体系集合

    把Map转成Set结合，间接的生成流

  • 数组

​ 通过Arrays中的静态方法strean生成流

  • 同种数据类型的多个数据

    通过Stream接口的静态方法of(T…values)生成流

代码演示

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public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //Collection体系的集合可以使用默认方法stream()生成流
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        Stream<String> listStream = list.stream();

        Set<String> set = new HashSet<String>();
        Stream<String> setStream = set.stream();

      
        //Map体系的集合间接的生成流
        Map<String,Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
        Stream<String> keyStream = map.keySet().stream();
        Stream<Integer> valueStream = map.values().stream();
        Stream<Map.Entry<String, Integer>> entryStream = map.entrySet().stream();

      
        //数组可以通过Arrays中的静态方法stream生成流
        String[] strArray = {"hello","world","java"};
        Stream<String> strArrayStream = Arrays.stream(strArray);
      
      
      	//同种数据类型的多个数据可以通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流
        Stream<String> strArrayStream2 = Stream.of("hello", "world", "java");
        Stream<Integer> intStream = Stream.of(10, 20, 30);
    }
}

♦️Stream中间方法

中间操作的意思是，执行完此方法后，Stream流依然可以继续执行其他操作

方法名 说明
Stream <T> filter(Predicate predicate) 用于对流中的数据进行过滤
Stream <T> limit(long maxSize) 返回此流中的元素组成的流，截取前指定参数个数的数据
Stream <T> skip(long n) 跳过指定参数个数的数据，返回由该流的剩余元素组成的流
static <T> Stream <T> concat(Stream a, Stream b) 合并a和b两个流为一个流
Stream <T> distinct() 返回由该流的不同元素（根据Object.equals(Object) ）组成的流

🔮filter操作

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public class MyStream {
    public static void main(String[] args) {
//        Stream<T> filter(Predicate predicate)：过滤
//        Predicate接口中的方法	boolean test(T t)：对给定的参数进行判断，返回一个布尔值

        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("林青霞");
        list.add("张曼玉");
        list.add("王祖贤");
        list.add("柳岩");
        list.add("张敏");
        list.add("张无忌");

        //filter方法获取流中的 每一个数据.
        //而test方法中的s,就依次表示流中的每一个数据.
        //我们只要在test方法中对s进行判断就可以了.
        //如果判断的结果为true,则当前的数据留下
        //如果判断的结果为false,则当前数据就不要.
//        list.stream().filter(
//                new Predicate<String>() {
//                    @Override
//                    public boolean test(String s) {
//                        boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                    }
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));

        //因为Predicate接口中只有一个抽象方法test
        //所以我们可以使用lambda表达式来简化
//        list.stream().filter(
//                (String s)->{
//                    boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));

        list.stream().filter(s ->s.startsWith("张")).forEach(s-> System.out.println(s));

    }
}

🔮limit&skip操作

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public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个集合，存储多个字符串元素
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();

        list.add("林青霞");
        list.add("张曼玉");
        list.add("王祖贤");
        list.add("柳岩");
        list.add("张敏");
        list.add("张无忌");

        //需求1：取前3个数据在控制台输出
        list.stream().limit(3).forEach(s-> System.out.println(s));
        System.out.println("--------");

        //需求2：跳过3个元素，把剩下的元素在控制台输出
        list.stream().skip(3).forEach(s-> System.out.println(s));
        System.out.println("--------");

        //需求3：跳过2个元素，把剩下的元素中前2个在控制台输出
        list.stream().skip(2).limit(2).forEach(s-> System.out.println(s));
    }
}

🔮concat&distinct操作

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public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个集合，存储多个字符串元素
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();

        list.add("林青霞");
        list.add("张曼玉");
        list.add("王祖贤");
        list.add("柳岩");
        list.add("张敏");
        list.add("张无忌");

        //需求1：取前4个数据组成一个流
        Stream<String> s1 = list.stream().limit(4);

        //需求2：跳过2个数据组成一个流
        Stream<String> s2 = list.stream().skip(2);

        //需求3：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出
//        Stream.concat(s1,s2).forEach(s-> System.out.println(s));

        //需求4：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出，要求字符串元素不能重复
        Stream.concat(s1,s2).distinct().forEach(s-> System.out.println(s));
    }
}

♣️Stream终结方法

终结操作的意思是,执行完此方法之后,Stream流将不能再执行其他操作

方法名 说明
void forEach(Consumer action) 对此流的每个元素执行操作
long count() 返回此流中的元素数 
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public class MyStream {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("林青霞");
        list.add("张曼玉");
        list.add("王祖贤");
        list.add("柳岩");
        list.add("张敏");
        list.add("张无忌");

        //method1(list);
        
//        long count()：返回此流中的元素数
        long count = list.stream().count();
        System.out.println(count);
    }

    private static void method1(ArrayList<String> list) {
        //  void forEach(Consumer action)：对此流的每个元素执行操作
        //  Consumer接口中的方法void accept(T t)：对给定的参数执行此操作
        //在forEach方法的底层,会循环获取到流中的每一个数据.
        //并循环调用accept方法,并把每一个数据传递给accept方法
        //s就依次表示了流中的每一个数据.
        //所以,我们只要在accept方法中,写上处理的业务逻辑就可以了.
        list.stream().forEach(
                new Consumer<String>() {
                    @Override
                    public void accept(String s) {
                        System.out.println(s);
                    }
                }
        );
      
        System.out.println("====================");
        //lambda表达式的简化格式
        //是因为Consumer接口中,只有一个accept方法
        list.stream().forEach(
                (String s)->{
                    System.out.println(s);
                }
        );
        System.out.println("====================");
        //lambda表达式还是可以进一步简化的.
        list.stream().forEach(s->System.out.println(s));
    }
}

🎯Stream流收集操作

对数据使用Stream流的方式操作完毕后,可以把流中的数据收集到集合中

方法名 说明
R collect(Collector collector) 把结果收集到集合中
public static <T> Collector toList() 把元素收集到List集合中
public static <T> Collector toSet() 把元素收集到Set集合中
public static Collector toMap(Function keyMapper,Function valueMapper) 把元素收集到Map集合中 
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// toList和toSet方法演示 
public class MyStream {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Integer> list1 = new ArrayList<>();
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            list1.add(i);
        }

        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);
        list1.add(10);

        //filter负责过滤数据的.
        //collect负责收集数据.
        //获取流中剩余的数据,但是他不负责创建容器,也不负责把数据添加到容器中.
        //Collectors.toList() : 在底层会创建一个List集合.并把所有的数据添加到List集合中.
        List<Integer> list = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                .collect(Collectors.toList());

        System.out.println(list);

        Set<Integer> set = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0)
                .collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(set);
    }
}










/**
Stream流的收集方法 toMap方法演示
创建一个ArrayList集合，并添加以下字符串。字符串中前面是姓名，后面是年龄
"zhangsan,23"
"lisi,24"
"wangwu,25"
保留年龄大于等于24岁的人，并将结果收集到Map集合中，姓名为键，年龄为值
*/
public class MyStream {
	public static void main(String[] args) {
      	ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        list.add("zhangsan,23");
        list.add("lisi,24");
        list.add("wangwu,25");

        Map<String, Integer> map = list.stream().filter(
                s -> {
                    String[] split = s.split(",");
                    int age = Integer.parseInt(split[1]);
                    return age >= 24;
                }

         //   collect方法只能获取到流中剩余的每一个数据.
         //在底层不能创建容器,也不能把数据添加到容器当中

         //Collectors.toMap 创建一个map集合并将数据添加到集合当中

          // s 依次表示流中的每一个数据

          //第一个lambda表达式就是如何获取到Map中的键
          //第二个lambda表达式就是如何获取Map中的值
        ).collect(Collectors.toMap(
                s -> s.split(",")[0],
                s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1]) ));

        System.out.println(map);
	}
}

🏆总结

在 Java 8 之前，我们通常是通过 for 循环或者 Iterator 迭代来重新排序合并数据，又或者通过重新定义 Collections.sorts 的 Comparator 方法来实现，这两种方式对于大数据量系统来说，效率并不是很理想。Stream 的聚合操作与数据库 SQL 的聚合操作 sorted、filter、map 等类似。可见用 Stream API 可以写出多么简洁的代码，用其他的模型也可以写出来，但是代码会非常复杂。

更新于 2023-05-22
 java, stream, collect, 函数式编程
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