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Java8中的Stream 流实践操作

作者:​ 斜月   ​

这篇文章主要介绍了Java8中的Stream 流实践操作,Stream 是 java8 中处理集合的抽象概念,可以执行非常复杂的查询、过滤和映射数据等操作,下文更多相关资料介绍,需要的朋友可以参考一下

1 前言

Stream 是 java8 中处理集合的抽象概念,可以执行非常复杂的查询、过滤和映射数据等操作。Stream API 提供了一种高效的处理数据方式,Stream 对集合数据的操作可以说是非常的方便。Stream 是流,不是一种数据结构,也不会保存数据,只是一种数据处理方式,从一种数据组织结构到另外一种数据结构。

2 Stream 的分类

按照 Stream 的,可以分为以下集中方式:

3 Stream 的操作

3.1 创建流的方式

关于流的创建方式,可以使用数组或者集合,流的形式分为顺序流和并行流。

具体如下所示:

// 数组形式获取流
String[] dataArrs = new String[10];
Stream<String> stream = Arrays.stream(dataArrs);
// 集合方式创建
List<String> dataList = new ArrayList<>();
// 获取一个顺序流
Stream<String> stream = dataList.stream();
 // 获取一个并行流
Stream<String> parallelStream = dataList.parallelStream();

当然处理上述的形式之外,也可以使用 Stream 的内置方法 generate()、of()、iterate() 来创建。

// of 创建 stream
Stream<String> strs = Stream.of("a","b","c","d");
// lambda 创建等差数列,获取前 3 个
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(1, (x) -> x + 4).limit(3);
stream2.forEach(System.out::println); // 1 5 9
// 随机获取三个随机数
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);

3.2 流的中间操作

关于流的中间操作,主要分为以下几种:

Stream<String> strs = Stream.of("a","b","c","d","d","e","f");
// 过滤大于b 的字符串并进行去重操作,跳过前两个并选取两个进行输出
Stream<String> result = strs.filter(s -> s.compareTo("b") > 0)
                .distinct()
                .skip(2)
                .limit(2);
// 输出结果 e 和 f
result.forEach(System.out::println);
// flatMap 的操作
List<String> list = Arrays.asList("e,f,g", "1,2,3");
// 利用map去除每个元素中的逗号
Stream<String> st1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", ""));
st1.forEach(System.out::println); // efg  123
// 利用 flatMap 将字符串进行分割
Stream<String> st2 = list.stream().flatMap(ele -> {
    //将每个元素转换成一个stream
    String[] split = ele.split(",");
    return Arrays.stream(split);
});
st2.forEach(System.out::println); // e f g 1 2 3
// 排序操作
List<String> list = Arrays.asList("aa", "ff", "dd");
//String 类自身已实现Compareable接口 aa dd ff
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);

3.3 流的终止操作

// match 操作 findFirst  findAny  count max min 操作
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
// 返回结果 false
boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e > 10);
// 返回结果 true
boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e > 10);
// 返回结果 true
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e > 4);
// 查找第一个或者随机获取
Integer findFirst = list.stream().findFirst().get();
Integer findAny = list.stream().findAny().get();
// 统计数据 个数为 5 最大值为 5 最小值为 1
long count = list.stream().count();
Integer max = list.stream().max(Integer::compareTo).get();
Integer min = list.stream().min(Integer::compareTo).get();
// reduce 操作
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);
// 该操作即是 累加求和,结果为 6
Integer result = list.stream().reduce((x1, x2) -> x1 + x2).get();
System.out.println(result);
// 标签
List<String> tags1 = Lists.newArrayList("a", "b", "c");
List<String> tags2 = Lists.newArrayList("d", "e", "f");
// 创建对象
User user1 = new User("小明", 12, tags1, BigDecimal.valueOf(43));
User user2 = new User("小李", 14, tags2, BigDecimal.valueOf(43));
// 声明数组对象
List<User> userList = Lists.newArrayList(user1, user2);
// 年龄和体重数据
List<Integer> ageList = userList.stream().map(User::getAge).collect(Collectors.toList());
Set<BigDecimal> weightSet = userList.stream().map(User::getWeight).collect(Collectors.toSet());
// 建立姓名年龄映射
Map<String, Integer> nameAgeMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getName,User::getAge, (k1, k2) -> k2));
// flatMap 获取所有的标签
List<String> tagsList = userList.stream().flatMap(node -> node.getTags().stream().map(String::intern)).distinct().collect(Collectors.toList());
// 按照年龄分组
Map<Integer, List<User>> ageMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
// 分区分成两部分,一部分大于10岁,一部分小于等于10岁
Map<Boolean, List<User>> partMap = userList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));
//规约 reduce
Integer sumAge = userList.stream().map(User::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get();

总结

文中讲述了 stream 流相关的操作,从流的创建到操作,都从实际的应用出发进行了数据展示,在诸多的方法中,reduce 是一个不太好理解的概念,这个需要结合应用场景进行分析。

到此这篇关于Java8中的Stream 流实践操作的文章就介绍到这了,更多相关Java8 Stream 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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