jdk8提供的Stream流能够方便操作集合、数组
java.util.stream包即是Stream流式计算的核心
Stream流的特点
- Stream自己不会存储元素
- Stream
不会改变源对象，相反，他们会返回一个持有结果的新Stream - Stream 操作总是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行
基础用法
①、从数据源中获得流 ==> 一个数据源(数组、List)
arrayList.stream()
②、中间操作==>处理数据源数据
.map(e -> e.get("a"))
③、终止操作==>执行中间操作链，产生结果
.collect(Collectors.toList());
获得流
普通流stream()
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = (int) strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
System.out.println(count);
}
}
并行流 parallelStream()
parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用parallelStream 来输出空字符串的数量：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = (int) strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
System.out.println(count);
}
}
中间操作
image.png
image.png
image.png
forEach
Stream 提供了新的方法 'forEach' 来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用forEach 输出了10个随机数：
import java.util.Random;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
}
}
map
map 方法用于映射每个元素到对应的结果，以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
// 获取对应的平方数
List<Integer> squaresList = numbers.stream().map(i -> i * i).collect(Collectors.toList());
squaresList.forEach(System.out::println);
}
}
filter
filter 方法用于通过设置条件过滤出元素。以下代码片段使用filter 方法过滤出空字符串，然后统计数量：
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<String>strings = Arrays.asList("abc", " ", null,"bc", "efg", "abcd"," ", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = (int) strings.stream().filter(string -> StringUtils.isBlank(string)).count();
System.out.println(count);
}
}
Limit
limit 方法用于获取指定数量的流。以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据：
import java.util.Random;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
}
}
sorted
sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序：
import java.util.Random;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);
}
}
终止操作
Collectors 转化为集合、聚合元素、字符串
Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors可用于返回列表或字符串：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd", "", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("筛选列表: " + filtered);
String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
}
}
summaryStatistics 统计
另外，一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。
import java.util.Arrays;
import java.util.IntSummaryStatistics;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
}
}
Stream流使用实战
1、从List<Map>中抽离出map中特定key对应的value所组成的List
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<Map<String, String>> arrayList = new ArrayList();
arrayList.add(new HashMap<String,String>(){{
put("a","hhhhhhhhh");
put("b","kkkkkkkkk");
}});
arrayList.add(new HashMap<String,String>(){{
put("a","fffffffff");
put("b","gggggggggg");
}});
List<String> list = arrayList.stream()
.map(e -> e.get("a"))
.collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);
}
}
2、List<Map> 根据key查找
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
List<Map<String, String>> arrayList = new ArrayList();
arrayList.add(new HashMap<String,String>(){{
put("a","hhhhhhhhh");
put("b","kkkkkkkkk");
}});
arrayList.add(new HashMap<String,String>(){{
put("a","fffffffff");
put("b","gggggggggg");
}});
List<Map<String, String>> list = arrayList.stream().filter(e -> e.keySet().contains("a")).collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);
}
}
3、过滤掉List<Java Bean>中符合过滤条件的Java Bean
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Test {
private String name;
private Integer age;
public static void main(String[] args) {
ArrayList<Test> list = new ArrayList<>();
Collections.addAll(list,new Test("yink",24),new Test("yinx",12), new Test("hh",13));
List<Test> testList = list.stream().filter(test -> !test.getName().equals("hh")&&test.getAge()!=13).collect(Collectors.toList());
System.out.println(testList);
}
}
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.function.*;
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
class User {
private Integer id;
private String userName;
private int age;
}
/**
* @create 2019-02-26 22:24
* <p>
* 题目：请按照给出数据，找出同时满足
* 偶数ID且年龄大于24且用户名转为大写且用户名字母倒排序
* 最后只输出一个用户名字
*/
public class StreamDemo {
public static void main(String[] args) {
User u1 = new User(11, "a", 23);
User u2 = new User(12, "b", 24);
User u3 = new User(13, "c", 22);
User u4 = new User(14, "d", 28);
User u5 = new User(16, "e", 26);
List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);
list.stream().filter(p -> {
return p.getId() % 2 == 0;
}).filter(p -> {
return p.getAge() > 24;
}).map(f -> {
return f.getUserName().toUpperCase();
}).sorted((o1, o2) -> {
return o2.compareTo(o1);
}).limit(1).forEach(System.out::println);
}
}
4、List<Java Bean>根据Java Bean的一个属性去重
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Test {
private String name;
private Integer age;
public static void main(String[] args) {
ArrayList<Test> list = new ArrayList<>();
Collections.addAll(list,new Test("yink",24),new Test("yink",12), new Test("hh",13));
ArrayList<Test> collect = list.stream().collect(
Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(Test::getName))), ArrayList::new)
);
System.out.println(collect);
}
}
/**
* 按platformOrderNo去重excel集合
*/
dataList = dataList.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(()
-> new TreeSet<>(Comparator.comparing(JgOriginalOrder::getPlatformOrderNo))), ArrayList::new));
5、根据具体属性查找list中的对象
TbBox tbBox = boxs.stream().filter(u -> u.getSbNumber().equals("123456")).findAny().get();
6、List按字段分组
Map<String, List<CertInfoPO>> collect = certSet.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(CertInfoPO::getIdentityNumber));
7、List<Bean>转 key-vue 形式的Map列转行
List<SysDictData> face = sysDictDataService.selectDictDataByType("face");
Map<String, String> collect = face.stream()
.collect(Collectors.toMap(SysDictData::getDictLabel, SysDictData::getDictValue));
收集对象实体本身
在开发过程中我们也需要有时候对自己的list中的实体按照其中的一个字段进行分组（比如 id ->List），这时候要设置map的value值是实体本身。
public Map<Long, Account> getIdAccountMap(List<Account> accounts) {
return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getId, account -> account));
}
account -> account是一个返回本身的lambda表达式，其实还可以使用Function接口中的一个默认方法 Function.identity()，这个方法返回自身对象，更加简洁
重复key的情况。
在list转为map时，作为key的值有可能重复，这时候流的处理会抛出个异常：Java.lang.IllegalStateException:Duplicate key。这时候就要在toMap方法中指定当key冲突时key的选择。(这里是选择第二个key覆盖第一个key)
public Map<String, Account> getNameAccountMap(List<Account> accounts) {
return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getUsername, Function.identity(), (key1, key2) -> key2));
}
用groupingBy 或者 partitioningBy进行分组
根据一个字段或者属性分组也可以直接用groupingBy方法，很方便。
Map<Integer, List<Person>> personGroups = Stream.generate(new PersonSupplier()).
limit(100).
collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
Iterator it = personGroups.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, List<Person>> persons = (Map.Entry) it.next();
System.out.println("Age " + persons.getKey() + " = " + persons.getValue().size());
}
