Java 8 Stream實(shí)用篇，玩轉(zhuǎn)集合的篩選、歸約、分組、聚合
什么是Stream？
Stream將要處理的元素集合看作一種流，在流的過(guò)程中，借助Stream API對(duì)流中的元素進(jìn)行操作，比如：篩選、排序、聚合等。
Stream可以由數(shù)組或集合創(chuàng)建，對(duì)流的操作分為兩種：
- 中間操作，每次返回一個(gè)新的流，可以有多個(gè)。
- 終端操作，每個(gè)流只能進(jìn)行一次終端操作，終端操作結(jié)束后流無(wú)法再次使用。終端操作會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的集合或值。
另外，Stream有幾個(gè)特性：
- stream不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是按照特定的規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，一般會(huì)輸出結(jié)果。
- stream不會(huì)改變數(shù)據(jù)源，通常情況下會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的集合或一個(gè)值。
- stream具有延遲執(zhí)行特性，只有調(diào)用終端操作時(shí)，中間操作才會(huì)執(zhí)行。
下面開(kāi)始我們的Stream
數(shù)據(jù)封裝類：
package com.xie.stream;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @Description
* @Date 2022-04-22 10:00
* @Author xie
*/
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪資
private int age; // 年齡
private String sex; //性別
private String area; // 地區(qū)
public static List<Person> generatorPersons() {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 20, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 30, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 25, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 40, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 18, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 68, "female", "New York"));
return personList;
}
}
1. 通過(guò) java.util.Collection.stream() 方法用集合創(chuàng)建流
/**
* 1. 通過(guò) java.util.Collection.stream() 方法用集合創(chuàng)建流
*/
@Test
public void test1() {
List<String> stringList = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 創(chuàng)建一個(gè)順序流
Stream<String> stringStream = stringList.stream();
// 創(chuàng)建一個(gè)并行流
Stream<String> parallelStream = stringList.parallelStream();
}
2. 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用數(shù)組創(chuàng)建流
/**
* 2. 使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用數(shù)組創(chuàng)建流
*/
@Test
public void test2() {
int[] intArray = {1, 3, 5, 6, 8};
IntStream intStream = Arrays.stream(intArray);
}
3. 使用Stream的靜態(tài)方法：of()、iterate()、generate()
/**
* 3. 使用Stream的靜態(tài)方法：of()、iterate()、generate()
*/
@Test
public void test3() {
int[] intArray = {1, 3, 5, 6, 8};
Stream<int[]> stream = Stream.of(intArray);
// ------of 生成流
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 3, 5, 6, 8);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// ------iterate 循環(huán)生成流
Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, integer -> integer + 3).limit(4);
iterateStream.forEach(System.out::println);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// ------generate 生產(chǎn)對(duì)象生成流
Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(3);
generateStream.forEach(System.out::println);
}
輸出結(jié)果：
0
3
6
9
0.3795058375911119
0.5861217374662204
0.9820936418960214
stream和parallelStream的簡(jiǎn)單區(qū)分：
stream是順序流，由主線程按順序?qū)α鲌?zhí)行操作，
而parallelStream是并行流，內(nèi)部以多線程并行執(zhí)行的方式對(duì)流進(jìn)行操作，但前提是流中的數(shù)據(jù)處理沒(méi)有順序要求。例如篩選集合中的奇數(shù)，兩者的處理不同之處：
如果流中的數(shù)據(jù)量足夠大，并行流可以加快處速度。除了直接創(chuàng)建并行流，還可以通過(guò)parallel()把順序流轉(zhuǎn)換成并行流：
Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
4. 遍歷/匹配（foreach/find/match）
Stream也是支持類似集合的遍歷和匹配元素的，只是Stream中的元素是以O(shè)ptional類型存在的。Stream的遍歷、匹配非常簡(jiǎn)單。
/**
* 4. 遍歷/匹配（foreach/find/match）
*/
@Test
public void test4() {
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
// 遍歷輸出符合條件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 匹配第一個(gè)
Optional<Integer> optionalFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
optionalFirst.ifPresent(x -> System.out.println("查詢匹配到的第一個(gè)值：" + x));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 匹配任意（適用于并行流）
Optional<Integer> optionalAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
optionalAny.ifPresent(x -> System.out.println("查詢匹配到的任意一個(gè)值：" + x));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 是否包含符合特定條件的元素
boolean anyMatch = list.parallelStream().anyMatch(x -> x > 6);
System.out.println("是否存在大于6的數(shù)值：" + anyMatch);
}
5. 篩選（filter）
篩選，是按照一定的規(guī)則校驗(yàn)流中的元素，將符合條件的元素提取到新的流中的操作。
/**
* 5. 篩選（filter）
*/
@Test
public void test5() {
List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
// 篩選出Integer集合中大于7的元素，并打印出來(lái)
list.stream().filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 篩選員工中工資高于8000的人，并形成新的集合。 形成新集合依賴collect（收集）
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
List<String> filterName =
personList.stream()
.filter(person -> person.getSalary() > 8000)
.map(person -> person.getName())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(filterName);
}
6. 聚合（max/min/count)
max、min、count這些字眼你一定不陌生，沒(méi)錯(cuò)，在mysql中我們常用它們進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。
Java stream中也引入了這些概念和用法，極大地方便了我們對(duì)集合、數(shù)組的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作。
/**
* 6. 聚合（max/min/count)
*/
@Test
public void test6() {
// 獲取String集合中最長(zhǎng)的元素。
List<String> stringList = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");
Optional<String> optionalStrMax = stringList.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
optionalStrMax.ifPresent(s -> System.out.println("最長(zhǎng)的字符串：" + s));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 獲取Integer集合中的最大值。
List<Integer> integerList = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
// 自然排序
Optional<Integer> optionalIntMax = integerList.stream().max(Integer::compareTo);
optionalIntMax.ifPresent(x -> System.out.println("集合最大值是：" + x));
// 自定義排序
Optional<Integer> optionalIntMax1 = integerList.stream().max(Comparator.naturalOrder());
optionalIntMax1.ifPresent(x -> System.out.println("集合最大值是1：" + x));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 獲取員工工資最高的人。
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
Optional<Person> optionalSalaryMax = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
optionalSalaryMax.ifPresent(p -> System.out.println("工資最高的人：" + p.getName() + " 工資：" + p.getSalary()));
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 計(jì)算Integer集合中大于6的元素的個(gè)數(shù)。
long count = integerList.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素個(gè)數(shù)：" + count);
}
7. 映射(map/flatMap)
映射，可以將一個(gè)流的元素按照一定的映射規(guī)則映射到另一個(gè)流中。分為map和flatMap：
- map：接收一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，該函數(shù)會(huì)被應(yīng)用到每個(gè)元素上，并將其映射成一個(gè)新的元素。
- flatMap：接收一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，將流中的每個(gè)值都換成另一個(gè)流，然后把所有流連接成一個(gè)流。
/**
* 7. 映射(map/flatMap)
*/
@Test
public void test7() {
// 英文字符串?dāng)?shù)組的元素全部改為大寫(xiě)。
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
List<String> stringList = Arrays.stream(strArr).map(s -> s.toUpperCase()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每個(gè)元素大寫(xiě)：" + stringList);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 整數(shù)數(shù)組每個(gè)元素+3。
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
List<Integer> integerList = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每個(gè)元素+3：" + integerList);
//-----------------------------------------------------------------------------------
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 將員工的薪資全部增加1000。
// 不改變?cè)瓉?lái)員工集合的方式
List<Person> personListNew =
personList.stream()
.map(person -> {
Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
personNew.setSalary(person.getSalary() + 1000);
return personNew;
})
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("一次改動(dòng)前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("一次改動(dòng)后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
// 改變?cè)瓉?lái)員工集合的方式（這樣會(huì)改變?cè)瓉?lái)集合的值）
List<Person> personListNew2 =
personList.stream()
.map(person -> {
person.setSalary(person.getSalary() + 1000);
return person;
})
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("二次改動(dòng)前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("二次改動(dòng)后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 將兩個(gè)字符數(shù)組合并成一個(gè)新的字符數(shù)組。
List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> Arrays.stream(s.split(","))).collect(Collectors.toList());
System.out.println("處理前的集合：" + list);
System.out.println("處理后的集合：" + listNew);
}
8. 歸約(reduce)
歸約，也稱縮減，顧名思義，是把一個(gè)流縮減成一個(gè)值，能實(shí)現(xiàn)對(duì)集合求和、求乘積和求最值操作。
/**
* 8. 歸約(reduce)
*/
@Test
public void test8() {
// 求Integer集合的元素之和、乘積和最大值。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional<Integer> optionalSum1 = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> optionalSum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("list求和：" + optionalSum1.get() + "," + optionalSum2.get() + "," + sum3);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求乘積
Optional<Integer> optionalProduct = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
System.out.println("list求積：" + optionalProduct.get());
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求最大值方式1
Optional<Integer> optionalMax1 = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值方式2
Integer max2 = list.stream().reduce(0, Integer::max);
System.out.println("list最大值：" + optionalMax1.get() + "," + max2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求所有員工的工資之和和最高工資。
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 求工資之和方式1：
Optional<Integer> optionalSum = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
// 求工資之和方式2：
Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
// 求工資之和方式3：
Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求最高工資方式1：
Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), Integer::max);
// 求最高工資方式2：
Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), (max, max1) -> max > max1 ? max1 : max1);
System.out.println("工資之和：" + optionalSum.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
System.out.println("最高工資：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
}
9. 收集(collect)
collect，收集，可以說(shuō)是內(nèi)容最繁多、功能最豐富的部分了。從字面上去理解，就是把一個(gè)流收集起來(lái)，最終可以是收集成一個(gè)值也可以收集成一個(gè)新的集合。
collect主要依賴java.util.stream.Collectors類內(nèi)置的靜態(tài)方法。
/**
* 9. 收集(collect)
*/
@Test
public void test9() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
List<Integer> integerList = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(integerList);
}
10. 歸集(toList/toSet/toMap)
因?yàn)榱鞑淮鎯?chǔ)數(shù)據(jù)，那么在流中的數(shù)據(jù)完成處理后，需要將流中的數(shù)據(jù)重新歸集到新的集合里。toList、toSet和toMap比較常用，另外還有toCollection、toConcurrentMap等復(fù)雜一些的用法。
/**
* 10. 歸集(toList/toSet/toMap)
*/
@Test
public void test10() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
List<Integer> toList = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> toSet = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
System.out.println("toList:" + toList);
System.out.println("toSet:" + toSet);
//-----------------------------------------------------------------------------------
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
Map<String, Integer> map = personList.stream().collect(Collectors.toMap(Person::getName, Person::getSalary));
System.out.println(map);
map.entrySet().stream().forEach(entry -> System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue()));
}
11. 統(tǒng)計(jì)(count/averaging)
Collectors提供了一系列用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的靜態(tài)方法：
- 計(jì)數(shù)：count
- 平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
- 最值：maxBy、minBy
- 求和：summingInt、summingLong、summingDouble
- 統(tǒng)計(jì)以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
/**
* 11. 統(tǒng)計(jì)(count/averaging)
*/
@Test
public void test11() {
// 統(tǒng)計(jì)員工人數(shù)、平均工資、工資總額、最高工資。
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 求總數(shù)
int size = personList.size();
long size1 = personList.stream().count();
long size2 = personList.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println("總數(shù)：" + size + " ," + size1 + " ," + size2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求平均工資
Double averag = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.averagingDouble(d -> d));
Double averag1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
System.out.println("平均工資：" + averag + " ," + averag1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求最高工資
Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
Optional<Integer> max1 = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
System.out.println("最高工資：" + max.get().getSalary() + " ," + max1.get());
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 求工資之和
Optional<Integer> sum = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
Integer sum1 = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
System.out.println("工資之和：" + sum.get() + " ," + sum1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 一次性統(tǒng)計(jì)所有信息
DoubleSummaryStatistics summaryStatistics = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
System.out.println(summaryStatistics);
}
12. 分組(partitioningBy/groupingBy)
- 分區(qū)：將stream按條件分為兩個(gè)Map，比如員工按薪資是否高于8000分為兩部分。
- 分組：將集合分為多個(gè)Map，比如員工按性別分組。有單級(jí)分組和多級(jí)分組。
/**
* 12. 分組(partitioningBy/groupingBy)
*/
@Test
public void test12() {
// 將員工按薪資是否高于8000分為兩部分；將員工按性別和地區(qū)分組
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 將員工按薪資是否高于8000分組
Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
System.out.println("員工按薪資是否高于8000分組：" + part);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 將員工按性別分組
Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
System.out.println("員工按性別分組：" + group);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 將員工先按性別分組，再按地區(qū)分組
Map<String, Map<String, List<Person>>> group1 =
personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
System.out.println("員工先按性別分組，再按地區(qū)分組：" + group1);
}
13. 接合(joining)
joining可以將stream中的元素用特定的連接符（沒(méi)有的話，則直接連接）連接成一個(gè)字符串。
/**
* 13. 接合(joining)
*/
@Test
public void test13() {
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
String join = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有員工的姓名：" + join);
//-----------------------------------------------------------------------------------
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
}
14. 歸約(reducing)
Collectors類提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了對(duì)自定義歸約的支持。
/**
* 14. 歸約(reducing)
*/
@Test
public void test14() {
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
// 每個(gè)員工減去起征點(diǎn)后的薪資之和（這個(gè)例子并不嚴(yán)謹(jǐn)，但一時(shí)沒(méi)想到好的例子）
Integer reducing = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
System.out.println("員工扣稅薪資總和：" + reducing);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// stream的reduce
Integer reducing1 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(0, (x, y) -> x + y - 5000);
System.out.println("員工扣稅薪資總和：" + reducing1);
}
15. 排序(sorted)
sorted，中間操作。有兩種排序：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-807645.html
- sorted()：自然排序，流中元素需實(shí)現(xiàn)Comparable接口
- sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定義排序
/**
* 15. 排序(sorted)
*/
@Test
public void test15() {
// 將員工按工資由高到低（工資一樣則按年齡由大到?。┡判?/span>
List<Person> personList = Person.generatorPersons();
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 按工資升序排序（自然排序）
List<Person> personList1 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工資升序排序：" + personList1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 按工資倒序排序
List<Person> personList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工資降序排序：" + personList2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 先按工資再按年齡升序排序
List<String> list = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge))
.map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("先按工資再按年齡升序排序：" + list);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// 先按工資再按年齡自定義排序（降序）
List<String> list1 =
personList.stream()
.sorted((o1, o2) -> {
if (o1.getSalary() == o2.getSalary()) {
return o2.getAge() - o1.getAge();
} else {
return o2.getSalary() - o1.getSalary();
}
})
.map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("先按工資再按年齡自定義降序排序：" + list1);
}
16. 提取/組合
流也可以進(jìn)行合并、去重、限制、跳過(guò)等操作。
文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-807645.html
/**
* 16. 提取/組合
*/
@Test
public void test16() {
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// concat:合并兩個(gè)流 distinct：去重
List<String> list = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println("流合并：" + list);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// limit：限制從流中獲得前n個(gè)數(shù)據(jù)
List<Integer> list1 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
System.out.println("limit：" + list1);
//-----------------------------------------------------------------------------------
// skip：跳過(guò)前n個(gè)數(shù)據(jù)
List<Integer> list2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("skip：" + list2);
}
到了這里，關(guān)于Java 8 Stream實(shí)用篇，玩轉(zhuǎn)集合的篩選、歸約、分組、聚合的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
