Stream流是數(shù)據(jù)渠道，用于操作數(shù)據(jù)源（集合、數(shù)組等）所生成的元素序列。
Stream的優(yōu)點：聲明性，可復合，可并行。這三個特性使得stream操作更簡潔，更靈活，更高效。
Stream的操作有兩個特點：可以多個操作鏈接起來運行，內(nèi)部迭代。
Stream可分為并行流與串行流，Stream API 可以聲明性地通過 parallel() 與sequential() 在并行流與順序流之間進行切換。串行流就不必再細說了，并行流主要是為了為了適應目前多核機器的時代，提高系統(tǒng)CPU、內(nèi)存的利用率，并行流就是把一個內(nèi)容分成多個數(shù)據(jù)塊，并用不同的線程分別處理每個數(shù)據(jù)塊的流。java1.8并行流使用的是fork/join框架，關于fork/join框架可參考http://ifeve.com/talk-concurrency-forkjoin/學習。
注意 ：
* 1、Stream不會自己存儲數(shù)據(jù)。
* 2、Stream不會改變原對象，他們會返回一個新的Stream。
* 3、Stream操作是延遲的，他們會等到需要的結果時才執(zhí)行。
* 4、使用并行流并不一定會提高效率，因為jvm對數(shù)據(jù)進行切片和切換線程也是需要時間的。
本文主要講 Stream的3個操作步驟：1、創(chuàng)建Stream 2、中間操作3、終止操作。
創(chuàng)建Stream
創(chuàng)建Stream，就是將一個數(shù)據(jù)源 （如：集合、數(shù)組）轉(zhuǎn)化為一個流。
1、通過Collection系列提供的stream()（串行） 或parallelStream()（并行）獲取數(shù)據(jù)流。
2、通過Arrays中的靜態(tài)方法stream() 獲取數(shù)據(jù)流。
3、通過Stream類中的靜態(tài)方法of()獲取數(shù)據(jù)流。
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//1、通過Collection系列提供的stream()（串行） 或parallelStream()（并行）獲取 List<String> list = new ArrayList<>(); Stream<String> stream1 = list.stream();//串行流 Stream<String> stream2 = list.parallelStream();//并行流 //2、通過Arrays中的靜態(tài)方法stream() 獲取數(shù)據(jù)流 User[] u = new User[2]; Stream<User> stream3 = Arrays.stream(u); //3、通過Stream；類中的靜態(tài)方法of() Stream<String> stream4 = Stream.of("11","2"); |
中間操作
中間操作，即對數(shù)據(jù)源進行一系列的操作處理。
多個中間操作可以連接起來性格一條流水線，除非流水線上觸發(fā)器終止操作，否則中間操作不會執(zhí)行任何的處理，而是在終止操作時一次性全部處理，成為惰性求值。
篩選和切片
1、filter(predicate)-接收lambda，從流中排除某些元素。
2、limit(n)-截斷流，使其元素不超過給定數(shù)量。
3、skip(n)-跳過元素，返回一個扔掉了前n個元素的流。若流中元素不足n個，則返回一個空流，與limit(n)互補。
4、distinct-篩選，通過流所生成元素的hashcode()和equals()去重復元素。
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/** * 打印年齡大于18的前4位用戶信息（不重復） * 并跳過第1個用戶 */@Test public void test1(){ list.stream() .filter((x)->x.getAge()>18) .distinct() .limit(4) .skip(1).forEach(System.out::println); } |
映射
1、map，接收Lambda，將元素轉(zhuǎn)換成其他形式或提取信息。接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應用到每一個元素上，并將其映射成一個新的元素。
2、mapToDouble/mapToInt/mapToLong，接收一個函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會被應用到每個元素上，產(chǎn)生一個新的DoubleStream/IntStream/LongStream。
3 、flatMap，接收一個函數(shù)作為參數(shù)，將流中的每個值都換成一個流，然后把流連接成一個流。
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@Test public void test2(){ ///map list.stream().map(User::getName) .forEach(System.out::println); //flatMap List<List<User>> list1 = new ArrayList<>(); list1.add(list); list1.stream().flatMap(Stream::getNames) .forEach(System.out::println); } public static Stream<String> getNames(List<User> list){ List<String> list1 = new ArrayList<String>(); for (User user : list) { list1.add(user.getName()); } return list1.stream(); } |
排序
1、sorted()，產(chǎn)生一個新流，其中按自然順序排序。
2、sorted(Comparator)，產(chǎn)生一個新流，其中按比較器順序排序。
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@Test public void test3(){ List<String> list =Arrays.asList("aa","bb","cc","dd"); list.stream().sorted() .forEach(System.out::println); // list.stream().sorted((x,y) -> { if(x.equals(y)){ return 1; }else{ return -1; } } ).forEach(System.out::println); } |
終止操作
終止操作是執(zhí)行中間操作鏈，并產(chǎn)生結果（一個新流）,數(shù)據(jù)源本身并不受影響，其結果可以是任何不是流的值。
查找與匹配
1、allMatch,檢查是否匹配所有元素。
2、anyMatch,檢查是否至少匹配一個元素。
3、noneMatch,檢查是否沒有匹配所有元素。
4、findFirst,返回第一個元素。
5、findAny,返回當前流中的任意元素。
6、count,返回流中元素的總數(shù)。
7、 max,返回流中最大值。
8、min,返回流中最小值。
9、froEach(Consumer c) 內(nèi)部迭代。
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@Test public void test4(){ boolean b = list.stream(). noneMatch((e) -> e.getName().equals("zhao")); System.out.println(b); Optional<User> op = list.parallelStream() .filter((x) -> x.getAge() == 18) .findAny(); System.out.println(op.get()); } |
歸約
reduce，可以將流中的值反復結合起來，得到一個值。
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@Test public void test5(){ //轉(zhuǎn)List List<String> list1 =list.stream() .map(User::getName) .collect(Collectors.toList()) ; list1.forEach(System.out::println); //轉(zhuǎn)HashSet HashSet<String> set = list.stream(). map(User::getName) .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new)); set.forEach(System.out::println); //總數(shù) Long count = list.stream() .collect(Collectors.counting()); System.out.println(count); //平均年齡 double avAge = list.stream() .collect(Collectors.averagingInt(User::getAge)); System.out.println(avAge); //總年齡 int toAge = list.stream() .collect(Collectors.summingInt(User::getAge)); System.out.println(toAge); //最大值 Optional<User> u = list.stream() .collect(Collectors.maxBy((e1,e2) -> Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge() ))); System.out.println(u); //平均年齡 IntSummaryStatistics collect = list.stream() .collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge)); System.out.println(collect.getAverage()); //分組 Map<Integer, List<User>> l= list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(User::getAge)); System.out.println(l); //多級分組 Map<Integer,Map<String,List<User>> > ls= list.stream() .collect(Collectors.groupingBy( User::getAge,Collectors.groupingBy(User::getSex))); System.out.println(ls); //分區(qū) Map<Boolean,List<User>> map= list.stream() .collect(Collectors.partitioningBy((x) -> x.getAge()>18)); System.out.println(map); //連接字符串 String str = list.stream().map(User::getName) .collect(Collectors.joining(",","-","-")); System.out.println(str); } |
總結
以上所述是小編給大家介紹的Java8新特性Stream流實例詳解，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對服務器之家網(wǎng)站的支持！
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