相信Java8的Stream 大家都已听说过了，但是可能大家不会用或者用的不熟，笔者将在《玩转Java8Stream》系列文章中带大家从零开始使用，循序渐进，带你走向Stream的巅峰。
操作符
什么是操作符呢？操作符就是对数据进行的一种处理工作，一道加工程序；就好像工厂的工人对流水线上的产品进行一道加工程序一样。
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Stream的操作符大体上分为两种：中间操作符和终止操作符
中间操作符
对于数据流来说，中间操作符在执行制定处理程序后，数据流依然可以传递给下一级的操作符。
中间操作符包含8种(排除了parallel,sequential,这两个操作并不涉及到对数据流的加工操作)：
- map(mapToInt,mapToLong,mapToDouble) 转换操作符，把比如A->B，这里默认提供了转int，long，double的操作符。
- flatmap(flatmapToInt,flatmapToLong,flatmapToDouble) 拍平操作比如把 int[]{2,3,4} 拍平 变成 2，3，4 也就是从原来的一个数据变成了3个数据，这里默认提供了拍平成int,long,double的操作符。
- limit 限流操作，比如数据流中有10个 我只要出前3个就可以使用。
- distint 去重操作，对重复元素去重，底层使用了equals方法。
- filter 过滤操作，把不想要的数据过滤。
- peek 挑出操作，如果想对数据进行某些操作，如：读取、编辑修改等。
- skip 跳过操作，跳过某些元素。
- sorted(unordered) 排序操作，对元素排序，前提是实现Comparable接口，当然也可以自定义比较器。
终止操作符
数据经过中间加工操作，就轮到终止操作符上场了；终止操作符就是用来对数据进行收集或者消费的，数据到了终止操作这里就不会向下流动了，终止操作符只能使用一次。
- collect 收集操作，将所有数据收集起来，这个操作非常重要，官方的提供的Collectors 提供了非常多收集器，可以说Stream 的核心在于Collectors。
- count 统计操作，统计最终的数据个数。
- findFirst、findAny 查找操作，查找第一个、查找任何一个 返回的类型为Optional。
- noneMatch、allMatch、anyMatch 匹配操作，数据流中是否存在符合条件的元素 返回值为bool 值。
- min、max 最值操作，需要自定义比较器，返回数据流中最大最小的值。
- reduce 规约操作，将整个数据流的值规约为一个值，count、min、max底层就是使用reduce。
- forEach、forEachOrdered 遍历操作，这里就是对最终的数据进行消费了。
- toArray 数组操作，将数据流的元素转换成数组。
这里只介绍了Stream，并没有涉及到IntStream、LongStream、DoubleStream，这三个流实现了一些特有的操作符，我将在后续文章中介绍到。
说了这么多，只介绍这些操作符还远远不够；俗话说，实践出真知。那么，Let‘s go。
代码演练
Stream 的一系列操作必须要使用终止操作，否者整个数据流是不会流动起来的，即处理操作不会执行。
- map，可以看到 map 操作符要求输入一个Function的函数是接口实例，功能是将T类型转换成R类型的。
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map操作将原来的单词 转换成了每个单的长度，利用了String自身的length()方法，该方法返回类型为int。这里我直接使用了lambda表达式，关于lambda表达式 还请读者们自行了解吧。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of("apple","banana","orange","waltermaleon","grape")
.map(e->e.length()) //转成单词的长度 int
.forEach(e->System.out.println(e)); //输出
}
}
当然也可以这样，这里使用了成员函数引用，为了便于读者们理解，后续的例子中将使用lambda表达式而非函数引用。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of("apple","banana","orange","waltermaleon","grape")
.map(String::length) //转成单词的长度 int
.forEach(System.out::println);
}
}
结果如图：
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- mapToInt 将数据流中得元素转成Int，这限定了转换的类型Int，最终产生的流为IntStream，及结果只能转化成int。
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public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.mapToInt(e -> e.length()) //转成int
.forEach(e -> System.out.println(e));
}
}
mapToInt如图：
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- mapToLong、mapToDouble 与mapToInt 类似
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.mapToLong(e -> e.length()) //转成long ,本质上是int 但是存在类型自动转换
.forEach(e -> System.out.println(e));
}
}
mapToLong 如图：
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public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.mapToDouble(e -> e.length()) //转成Double ，自动类型转换成Double
.forEach(e -> System.out.println(e));
}
}
mapToDouble如图：
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- flatmap 作用就是将元素拍平拍扁 ，将拍扁的元素重新组成Stream，并将这些Stream 串行合并成一条Stream
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public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of("a-b-c-d","e-f-i-g-h")
.flatMap(e->Stream.of(e.split("-")))
.forEach(e->System.out.println(e));
}
}
flatmap 如图：
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flatmapToInt、flatmapToLong、flatmapToDouble 跟flatMap 都类似的，只是类型被限定了，这里就不在举例子了。
limit 限制元素的个数，只需传入 long 类型 表示限制的最大数
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of(1,2,3,4,5,6)
.limit(3) //限制三个
.forEach(e->System.out.println(e)); //将输出 前三个 1，2，3
}
}
limit如图：
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- distinct 将根据equals 方法进行判断，如果要对自己自定义的bean 去重，则需要 重写equals方法，但是这不是唯一的方法，后面文章我将带大家实现自定义（bean 的某个字段去重）去重。
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public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of(1,2,3,1,2,5,6,7,8,0,0,1,2,3,1)
.distinct() //去重
.forEach(e->System.out.println(e));
}
}
distinct 如图：
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- filter 对某些元素进行过滤，不符合筛选条件的将无法进入流的下游
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of(1,2,3,1,2,5,6,7,8,0,0,1,2,3,1)
.filter(e->e>=5) //过滤小于5的
.forEach(e->System.out.println(e));
}
}
filter 如图：
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- peek 挑选 ，将元素挑选出来，可以理解为提前消费
public class Main {
public static void main(String[] args) {
User w = new User("w",10);
User x = new User("x",11);
User y = new User("y",12);
Stream.of(w,x,y)
.peek(e->{e.setName(e.getAge()+e.getName());}) //重新设置名字 变成 年龄+名字
.forEach(e->System.out.println(e.toString()));
}
static class User {
private String name;
private int age;
public User(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
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;
}
@Override
public String toString() {
return "User{" +
"name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
}
}
peek 如图：
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- skip 跳过 元素
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
.skip(4) //跳过前四个
.forEach(e->System.out.println(e)); //输出的结果应该只有5，6，7，8，9
}
}
skip 如图：
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- sorted 排序 底层依赖Comparable 实现，也可以提供自定义比较器
这里Integer 实现了比较器
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of(2,1,3,6,4,9,6,8,0)
.sorted()
.forEach(e->System.out.println(e));
}
}
sorted 默认比较器如图：
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这里使用自定义比较，当然User 可以实现Comparable 接口
public class Main {
public static void main(String[] args) {
User x = new User("x",11);
User y = new User("y",12);
User w = new User("w",10);
Stream.of(w,x,y)
.sorted((e1,e2)->e1.age>e2.age?1:e1.age==e2.age?0:-1)
.forEach(e->System.out.println(e.toString()));
}
static class User {
private String name;
private int age;
public User(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
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;
}
@Override
public String toString() {
return "User{" +
"name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
'}';
}
}
}
如图：
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- collect 收集，使用系统提供的收集器可以将最终的数据流收集到List，Set，Map等容器中。
这里我使用collect 将元素收集到一个set中
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.collect(Collectors.toSet()) //set 容器
.forEach(e -> System.out.println(e));
}
}
咦？，不是说终止操作符只能使用一次吗，为什么这里调用了forEach 呢？forEach不仅仅是是Stream 中得操作符还是各种集合中得一个语法糖，不信咋们试试。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Set<String> stringSet = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.collect(Collectors.toSet()); //收集的结果就是set
stringSet.forEach(e->System.out.println(e)); set的语法糖forEach
}
结果如图：
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- count 统计数据流中的元素个数，返回的是long 类型
public class Main {
public static void main(String[] args) {
long count = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.count();
System.out.println(count);
}
}
count 如图：
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- findFirst 获取流中的第一个元素
这里找到第一个元素 apple
public class FindFirst {
public static void main(String[] args) {
Optional<String> stringOptional = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.findFirst();
stringOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));
}
}
findFirst 结果如图：
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- findAny 获取流中任意一个元素
public class FindAny {
public static void main(String[] args) {
Optional<String> stringOptional = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")
.parallel()
.findAny(); //在并行流下每次返回的结果可能一样也可能不一样
stringOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));
}
}
findAny 在并行流下 使用结果：
输出了orange
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输出了banana
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- noneMatch 数据流中得没有一个元素与条件匹配的
这里 的作用是是判断数据流中 一个都没有与aa 相等元素 ，但是流中存在 aa ，所以最终结果应该是false
public class NoneMatch {
public static void main(String[] args) {
boolean result = Stream.of("aa","bb","cc","aa")
.noneMatch(e->e.equals("aa"));
System.out.println(result);
}
}
noneMatch 如图：
image-20190125115629012
- allMatch和anyMatch 一个是全匹配，一个是任意匹配 和noneMatch 类似，这里就不在举例了。
- min 最小的一个，传入比较器，也可能没有(如果数据流为空)
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Optional<Integer> integerOptional = Stream.of(0,9,8,4,5,6,-1)
.min((e1,e2)->e1.compareTo(e2));
integerOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));
}
min如图：
image-20190125120404758
- max 元素中最大的，需要传入比较器，也可能没有（流为Empty时）
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Optional<Integer> integerOptional = Stream.of(0,9,8,4,5,6,-1)
.max((e1,e2)->e1.compareTo(e2));
integerOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));
}
}
max 如图：
image-20190125120612451
- reduce 是一个规约操作，所有的元素归约成一个，比如对所有元素求和，乘啊等。
这里实现了一个加法，指定了初始化的值
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int sum = Stream.of(0,9,8,4,5,6,-1)
.reduce(0,(e1,e2)->e1+e2);
System.out.println(sum);
}
}
reduce 如图：
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- forEach
forEach 其实前就已经见过了，对每个数据遍历迭代
- forEachOrdered 适用用于并行流的情况下进行迭代，能保证迭代的有序性
这里通过并行的方式输出数字
public class ForEachOrdered {
public static void main(String[] args) {
Stream.of(0,2,6,5,4,9,8,-1)
.parallel()
.forEachOrdered(e->{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+": "+e);});
}
}
forEachOrdered 如图：
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- toArray 转成数组，可以提供自定义数组生成器
public class ToArray {
public static void main(String[] args) {
Object[] objects=Stream.of(0,2,6,5,4,9,8,-1)
.toArray();
for (int i = 0; i < objects.length; i++) {
System.out.println(objects[i]);
}
}
}
toArray 如图：
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总结
Java8Stream 第一篇就带大家认识到这里，如果你能跟着我的文章把每一个例子都敲一遍，相信都能掌握这些操作符的初步用法；后续文章我会带大家一步步深入Stream。
