Java8新特性-Stream API

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一个则是 Stream API(java.util.stream.*)。

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。

使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

什么是 Stream

是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。“集合讲的是数据，流讲的是计算！”

注意：
①Stream 自己不会存储元素。
②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行

Stream 的操作三个步骤

创建 Stream:一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
中间操作一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
终止操作(终端操作)一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果

创建stream

//1. 创建 Stream
@Test
public void test1(){
    //1. Collection 提供了两个方法  stream() 与 parallelStream()
    List<String> list = new ArrayList<>();
    Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
    Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

    //2. 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流
    Integer[] nums = new Integer[10];
    Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums);

    //3. 通过 Stream 类中静态方法 of()
    Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);

    //4. 创建无限流
    //迭代,如果不加limit,则会一直创建偶数，供forEach消费
    Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10);
    stream3.forEach(System.out::println);

    //生成
    Stream<Double> stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
    stream4.forEach(System.out::println);

}

2.中间操作

filter：接收Lambda，从流中排除某些操作；
limit：截断流，使其元素不超过给定对象
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，则返回一个空流，与limit(n)互补
distinct：筛选，通过流所生成元素的hashCode()和equals()去除重复元素。

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，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap–接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流

测试前构造数据集

public class Employee {

	private int id;
	private String name;
	private int age;
	private double salary;
    // get/set/constructor...
}
//定义一个数据集合
List<Employee> emps = Arrays.asList(
    new Employee(102, "李四", 59, 6666.66),
    new Employee(101, "张三", 18, 9999.99),
    new Employee(103, "王五", 28, 3333.33),
    new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
    new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
    new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
    new Employee(105, "田七", 38, 5555.55)
);

2.1filter

接收Lambda，从流中排除某些操作

@Test
public void test2(){
    //所有的中间操作不会做任何的处理
    // filter方法传递一个Predicate
    Stream<Employee> stream = emps.stream()
        .filter((e) -> { 
            System.out.println("测试中间操作"); 
            return e.getAge() <= 35;
        });

    //只有当做终止操作时，所有的中间操作会一次性的全部执行，称为“惰性求值”
    stream.forEach(System.out::println);
}

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

2.2 limit

截断流，使其元素不超过给定对象

@Test
public void test3(){
    emps.stream()
        .filter((e) -> {
            return e.getSalary() >= 5000;
        }).limit(3)
        .forEach(System.out::println);
}

2.3 skip

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，则返回一个空流，与limit(n)互补

@Test
public void test5(){
    emps.parallelStream()
        .filter((e) -> e.getSalary() >= 5000)
        .skip(2)
        .forEach(System.out::println);
}

2.4 distinct

筛选，通过流所生成元素的hashCode()和equals()去除重复元素

distinct去重是通过hashCode()和equals()，因此要重写Employee的这两个方法

public class Employee {

	private int id;
	private String name;
	private int age;
	private double salary;
    // get/set/constructor...
    
    @Override
	public int hashCode() {
		final int prime = 31;
		int result = 1;
		result = prime * result + age;
		result = prime * result + id;
		result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
		long temp;
		temp = Double.doubleToLongBits(salary);
		result = prime * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
		return result;
	}

	@Override
	public boolean equals(Object obj) {
		if (this == obj)
			return true;
		if (obj == null)
			return false;
		if (getClass() != obj.getClass())
			return false;
		Employee other = (Employee) obj;
		if (age != other.age)
			return false;
		if (id != other.id)
			return false;
		if (name == null) {
			if (other.name != null)
				return false;
		} else if (!name.equals(other.name))
			return false;
		if (Double.doubleToLongBits(salary) != Double.doubleToLongBits(other.salary))
			return false;
		return true;
	}
}

@Test
public void test6(){
    emps.stream()
        .distinct()
        .forEach(System.out::println);
}

2.5.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，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap——接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流

@Test
public void test1(){
    // 获取值包含name的stream
	Stream<String> str = emps.stream()
		.map((e) -> e.getName());
    
	System.out.println("-------------------------------------------");
    
    //将strList流里面的字符串转成大写
	List<String> strList = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
	Stream<String> stream = strList.stream()
		   .map(String::toUpperCase);
	stream.forEach(System.out::println);
	
    System.out.println("-------------------------------------------");
    
    //stream2流中存的是stream流，stream流存的是Character
	Stream<Stream<Character>> stream2 = strList.stream()
		   .map(TestStreamAPI1::filterCharacter);// {a,a,a},{b,b,b},{c,c,c}
    //流里面有流，遍历就很麻烦
	stream2.forEach((sm) -> {
		sm.forEach(System.out::println);
	});
	
	System.out.println("---------------------------------------------");
	
    // flatMap接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流
	Stream<Character> stream3 = strList.stream()
		   .flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter);// {a,a,a,b,b,b,c,c,c}
	//一个流，直接遍历就可以
	stream3.forEach(System.out::println);
}

2.6.排序

sorted()——自然排序
sorted(Comparator com)——定制排序

@Test
public void test2(){
    emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .sorted()
        .forEach(System.out::println);

    System.out.println("------------------------------------");

    // 年龄相同则按姓名排序
    emps.stream()
        .sorted((x, y) -> {
            if(x.getAge() == y.getAge()){
                return x.getName().compareTo(y.getName());
            }else{
                return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());
            }
        }).forEach(System.out::println);
}

3.终止操作

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–返回流中最大值
min–返回流中最小值

这些方面在Stream类中都有说明，这里不一一举例，只对allMatch、max各举一例进行说明。

给employee增加一个Status枚举属性，完整代码入戏

public class Employee {

	private int id;
	private String name;
	private int age;
	private double salary;
	private Status status;

	public Employee() {
	}

	public Employee(String name) {
		this.name = name;
	}

	public Employee(String name, int age) {
		this.name = name;
		this.age = age;
	}

	public Employee(int id, String name, int age, double salary) {
		this.id = id;
		this.name = name;
		this.age = age;
		this.salary = salary;
	}

	public Employee(int id, String name, int age, double salary, Status status) {
		this.id = id;
		this.name = name;
		this.age = age;
		this.salary = salary;
		this.status = status;
	}

	public Status getStatus() {
		return status;
	}

	public void setStatus(Status status) {
		this.status = status;
	}

	public int getId() {
		return id;
	}

	public void setId(int id) {
		this.id = id;
	}

	public String getName() {
		return name;
	}

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

	public int getAge() {
		return age;
	}

	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}

	public double getSalary() {
		return salary;
	}

	public void setSalary(double salary) {
		this.salary = salary;
	}

	public String show() {
		return "测试方法引用！";
	}

	@Override
	public int hashCode() {
		final int prime = 31;
		int result = 1;
		result = prime * result + age;
		result = prime * result + id;
		result = prime * result + ((name == null) ? 0 : name.hashCode());
		long temp;
		temp = Double.doubleToLongBits(salary);
		result = prime * result + (int) (temp ^ (temp >>> 32));
		return result;
	}

	@Override
	public boolean equals(Object obj) {
		if (this == obj)
			return true;
		if (obj == null)
			return false;
		if (getClass() != obj.getClass())
			return false;
		Employee other = (Employee) obj;
		if (age != other.age)
			return false;
		if (id != other.id)
			return false;
		if (name == null) {
			if (other.name != null)
				return false;
		} else if (!name.equals(other.name))
			return false;
		if (Double.doubleToLongBits(salary) != Double.doubleToLongBits(other.salary))
			return false;
		return true;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return "Employee [id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + ", salary=" + salary + ", status=" + status
				+ "]";
	}

	public enum Status {
		FREE, BUSY, VOCATION;
	}

}
//定义一个数据集合
List<Employee> emps = Arrays.asList(
    new Employee(102, "李四", 59, 6666.66, Status.BUSY),
    new Employee(101, "张三", 18, 9999.99, Status.FREE),
    new Employee(103, "王五", 28, 3333.33, Status.VOCATION),
    new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77, Status.BUSY),
    new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77, Status.FREE),
    new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77, Status.FREE),
    new Employee(105, "田七", 38, 5555.55, Status.BUSY)
);

3.1 allMatch & anyMatch & noneMatch

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——检查是否没有匹配的元素

@Test
public void test1(){
    // 检查是否匹配所有元素
    boolean bl = emps.stream()
        .allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
    System.out.println(bl);

    // 检查是否至少匹配一个元素
    boolean bl1 = emps.stream()
        .anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
    System.out.println(bl1);

    // 检查是否没有匹配的元素
    boolean bl2 = emps.stream()
        .noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));
    System.out.println(bl2);
}

3.2 findFirst & findAny

findFirst——返回第一个元素
findAny——返回当前流中的任意元素

@Test
public void test2(){
    // stream串行流，返回第一个元素
    Optional<Employee> op = emps.stream()
        .sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))
        .findFirst();
    System.out.println(op.get());

    System.out.println("--------------------------------");

    // parallelStream并行流，返回当前流中的任意元素
    Optional<Employee> op2 = emps.parallelStream()
        .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE))
        .findAny();
    System.out.println(op2.get());
}

Optional类是Java8为了解决null值判断问题，借鉴google guava类库的Optional类而引入的一个同名Optional类，使用Optional类可以避免显式的null值判断（null的防御性检查），避免null导致的NPE（NullPointerException）。

3.3 count & max & min

count——返回流中元素的总个数
max——返回流中最大值
min——返回流中最小值

@Test
public void test3(){
    // 返回流中元素的总个数
    long count = emps.stream()
        .filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE))
        .count();
    System.out.println(count);

    // 返回流中最大值
    Optional<Double> op = emps.stream()
        .map(Employee::getSalary)
        .max(Double::compare);
    System.out.println(op.get());

    // 返回流中最小值
    Optional<Employee> op2 = emps.stream()
        .min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
    System.out.println(op2.get());
}

最后注意以下：流进行了终止操作后，不能再次使用

3.4 归约reduce

reduce(T identity, BinaryOperator) / reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值

reduce方法需要传的参数是一个BIFunction（BinaryOperator 继承 BIFunction）

1
2
3

@FunctionalInterface
public interface BinaryOperator<T> extends BiFunction<T,T,T>
{ ... }

计算工资总和

@Test
public void test1(){
    List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

    Integer sum = list.stream()
        .reduce(0, (x, y) -> x + y);

    System.out.println(sum);

    System.out.println("----------------------------------------");

    // 计算工资总和
    Optional<Double> op = emps.stream()
        .map(Employee::getSalary)
        .reduce(Double::sum);

    System.out.println(op.get());
}

3.5 收集collect

collect——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

@Test
public void test3(){
    // 收集到list集合中
    List<String> list = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toList());
    list.forEach(System.out::println);

    System.out.println("----------------------------------");

    // 收集到set集合中
    Set<String> set = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toSet());
    set.forEach(System.out::println);

    System.out.println("----------------------------------");

    // 收集到hashset集合中
    HashSet<String> hs = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
    hs.forEach(System.out::println);
}

@Test
public void test4(){
    // 收集最最大值值
    Optional<Double> max = emps.stream()
        .map(Employee::getSalary)
        .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
    System.out.println(max.get());

    // 收集最小值
    Optional<Employee> op = emps.stream()
        .collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
    System.out.println(op.get());

    //收集工资总和
    Double sum = emps.stream()
        .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(sum);

    // 收集工资平均值
    Double avg = emps.stream()
        .collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(avg);

    // 收集员工总数
    Long count = emps.stream()
        .collect(Collectors.counting());
    System.out.println(count);

    System.out.println("--------------------------------------------");

    DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream()
        .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));

    System.out.println(dss.getMax());
}

3.6 分组

按照状态分组

@Test
public void test5(){
    // 按照状态分组
    Map<Status, List<Employee>> map = emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
    System.out.println(map);
}

多级分组

@Test
public void test6(){
    Map<Status, Map<String, List<Employee>>> map = emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> {
            if(e.getAge() >= 60)
                return "老年";
            else if(e.getAge() >= 35)
                return "中年";
            else
                return "成年";
        })));

    System.out.println(map);
}

分区

@Test
public void test7(){
    // 工资大于等于5000一个区，小于5000一个区
    Map<Boolean, List<Employee>> map = emps.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() >= 5000));

    System.out.println(map);
}

3.7 连接joining

@Test
public void test8(){
    String str = emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .collect(Collectors.joining("," , "----", "----"));

    System.out.println(str);
}