Java流式编程

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雷子abc 2022-08-23 14:38:13

演示代码

package stream;

import lombok.Data;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamLearn {
    static List<User> list = new ArrayList<User>() {
        {
            add(new User(1l, "张三", 10, "清华大学"));
            add(new User(2l, "李四", 12, "清华大学"));
            add(new User(3l, "王五", 15, "清华大学"));
            add(new User(4l, "赵六", 12, "清华大学"));
            add(new User(4l, "赵六", 12, "清华大学"));
            add(new User(5l, "田七", 25, "北京大学"));
            add(new User(6l, "小明", 16, "北京大学"));
            add(new User(7l, "小红", 14, "北京大学"));
            add(new User(8l, "小华", 14, "浙江大学"));
            add(new User(9l, "小丽", 17, "浙江大学"));
            add(new User(10l, "小何", 10, "浙江大学"));
        }
    };

    public static void main(String[] args) {

        List<User> users = list.stream().filter(user -> "清华大学".equals(user.getSchool())).distinct().collect(Collectors.toList());
        users.forEach(user -> System.out.println(user.getName() + ","));
        System.out.println("=====================================");

        List<User> collect = list.stream().filter(user -> user.getAge() % 2 == 0).limit(2).collect(Collectors.toList());
        collect.forEach(user -> {
            System.out.println(user);
        });
        System.out.println("=====================================");

        List<User> collect1 = list.stream().sorted((s1, s2) -> s2.getAge() - s1.getAge()).collect(Collectors.toList());  //默认是从小到大排序，
        collect1.forEach(user -> System.out.println(user));
        System.out.println("=====================================");

        List<User> collect2 = list.stream().skip(2).collect(Collectors.toList());
        collect2.forEach(user -> System.out.println(user));
        System.out.println("=====================================");

        List<Object> collect3 = list.stream().filter(user -> "清华大学".equals(user.getSchool())).map(User::getName).collect(Collectors.toList());
        collect3.forEach(userName -> System.out.println(userName));
        System.out.println("=====================================");

        int sum = list.stream().filter(user -> "清华大学".equals(user.getSchool())).mapToInt(User::getAge).sum();
        System.out.println("学校是清华大学的年龄总和" + sum);
        System.out.println("=====================================");

        String[] strings = {"hello", "world"};
        List<String> collect4 = Arrays.asList(strings).stream().map(s -> s.split("")).flatMap(Arrays::stream).distinct().collect(Collectors.toList());
        collect4.forEach(s -> System.out.print(s));
        System.out.println("=====================================");

        boolean b = list.stream().anyMatch(user -> user.getAge() > 15);
        boolean c = list.stream().noneMatch(user -> user.getAge() == 18);
        System.out.println(b);
        System.out.println(c);
        System.out.println("=====================================");

        Optional<User> any = list.stream().filter(user -> user.getAge() > 10).findAny();
        Optional<User> first = list.stream().filter(user -> user.getAge() > 10).findFirst();
        User user = any.get();
        System.out.println(user);
        System.out.println(first.get());
        System.out.println("=====================================");

        Integer reduce = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.getSchool())).map(User::getAge).reduce(0, (a, d) -> a + d);
        Integer reduce1 = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.getSchool())).map(User::getAge).reduce(0, Integer::sum);
        Integer integer = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.getSchool())).map(User::getAge).reduce(Integer::sum).get();
        System.out.println(reduce);
        System.out.println(reduce1);
        System.out.println(integer);
        System.out.println("=====================================");

        Integer age = list.stream().collect(Collectors.maxBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())).get().getAge();
        Integer age1 = list.stream().collect(Collectors.minBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())).get().getAge();
        Integer collect5 = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(User::getAge))).get().getAge();
        Integer collect6 = list.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(User::getAge))).get().getAge();
        System.out.println(age);
        System.out.println(age1);
        System.out.println(collect5);
        System.out.println(collect6);
        System.out.println("=====================================");

        Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
        System.out.println(sumAge);
        Double collect7 = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(User::getAge));
        IntSummaryStatistics collect8 = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
        System.out.println(collect7);
        System.out.println(collect8);
        System.out.println("=====================================");

        String collect9 = list.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(collect9);
        System.out.println("======================================");

        System.out.println("分组");
        Map<String, List<User>> collect11 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool));
        Map<String, Map<Integer, Long>> collect21 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.groupingBy(User::getAge, Collectors.counting())));
        Map<String, Map<Integer, Map<String, Long>>> collect41 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.groupingBy(User::getAge, Collectors.groupingBy(User::getName,Collectors.counting()))));
        Map<String, Long> collect31 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.counting()));
        System.out.println("collect1 = " + collect11);
        System.out.println("collect2 = " + collect21);
        System.out.println("collect3 = " + collect31);
        System.out.println("collect4 = " + collect41);


    }

}

@Data
class User {
    private Long id;       //主键id
    private String name;   //姓名
    private Integer age;   //年龄
    private String school; //学校

    public User(Long id, String name, Integer age, String school) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.school = school;
    }
}

https://www.cnblogs.com/gaopengfirst/p/10813803.html

在Java1.8之前还没有stream流式算法的时候，我们要是在一个放有多个User对象的list集合中，将每个User对象的主键ID取出，组合成一个新的集合，首先想到的肯定是遍历，如下：

1 2 3 4	`List<Long> userIdList =` `new` `ArrayList<>();` `for` `(User user: list) {` `userIdList.add(user.id);` `}`

或者在1.8有了lambda表达式以后，我们会这样写：

1 2	`List<Long> userIdList =` `new` `ArrayList<>();` `list.forEach(user -> list.add(user.id));`

在有了stream之后，我们还可以这样写：

1	`List<Long> userIdList = list.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());`

一行代码直接搞定，是不是很方便呢。那么接下来。我们就一起看一下stream这个流式算法的新特性吧。

由上面的例子可以看出，java8的流式处理极大的简化了对于集合的操作，实际上不光是集合，包括数组、文件等，只要是可以转换成流，我们都可以借助流式处理，类似于我们写SQL语句一样对其进行操作。java8通过内部迭代来实现对流的处理，一个流式处理可以分为三个部分：转换成流、中间操作、终端操作。如下图：

Java流式编程_主键

以集合为例，一个流式处理的操作我们首先需要调用stream()函数将其转换成流，然后再调用相应的中间操作达到我们需要对集合进行的操作，比如筛选、转换等，最后通过终端操作对前面的结果进行封装，返回我们需要的形式。

这里我们先创建一个User实体类：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12	class User{ private Long id; //主键id private String name; //姓名 private Integer age; //年龄 private String school; //学校 public User(Long id, String name, Integer age, String school) { this.id = id; this.name = name; this.age = age; this.school = school; } 此处省略get、set方法。。。

class User{
private Long id;       //主键id
private String name;   //姓名
private Integer age;   //年龄
private String school; //学校
public User(Long id, String name, Integer age, String school) {
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
this.school = school;
}
此处省略get、set方法。。。

初始化：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14	`List<User> list =` `new` `ArrayList<User>(){` `{` `add(``new` `User(1l,``"张三"``,``10``,` `"清华大学"``));` `add(``new` `User(2l,``"李四"``,``12``,` `"清华大学"``));` `add(``new` `User(3l,``"王五"``,``15``,` `"清华大学"``));` `add(``new` `User(4l,``"赵六"``,``12``,` `"清华大学"``));` `add(``new` `User(5l,``"田七"``,``25``,` `"北京大学"``));` `add(``new` `User(6l,``"小明"``,``16``,` `"北京大学"``));` `add(``new` `User(7l,``"小红"``,``14``,` `"北京大学"``));` `add(``new` `User(8l,``"小华"``,``14``,` `"浙江大学"``));` `add(``new` `User(9l,``"小丽"``,``17``,` `"浙江大学"``));` `add(``new` `User(10l,``"小何"``,``10``,` `"浙江大学"``));` `}` `};`

1. 过滤　　

1.1 filter

我们希望过滤赛选处所有学校是清华大学的user：

System.out.println("学校是清华大学的user");
List<User> userList1 = list.stream().filter(user -> "清华大学".equals(user.getSchool())).collect(Collectors.toList());
userList1.forEach(user -> System.out.print(user.name + '、'));

控制台输出结果为：

1 2	`学校是清华大学的user` `张三、李四、王五、赵六、`

1.2 distinct

去重，我们希望获取所有user的年龄（年龄不重复）

1 2 3	`System.out.println(``"所有user的年龄集合"``);` `List<Integer> userAgeList = list.stream().map(User::getAge).distinct().collect(Collectors.toList());` `System.out.println(``"userAgeList = "` `+ userAgeList);`

map在下面会讲到，现在主要是看distinct的用法，输出结果如下：

1 2	`所有user的年龄集合` `userAgeList = [``10``,` `12``,` `15``,` `25``,` `16``,` `14``,` `17``]`

1.3 limit

返回前n个元素的流，当集合的长度小于n时，则返回所有集合。

如获取年龄是偶数的前2名user：

1 2 3	`System.out.println(``"年龄是偶数的前两位user"``);` `List<User> userList3 = list.stream().filter(user -> user.getAge() %` `2` `==` `0``).limit(``2``).collect(Collectors.toList());` `userList3.forEach(user -> System.out.print(user.name +` `'、'``));`

输出结果为：

1 2	`年龄是偶数的前两位user` `张三、李四、`

1.4 sorted

排序，如现在我想将所有user按照age从大到小排序：

1 2 3	`System.out.println(``"按年龄从大到小排序"``);` `List<User> userList4 = list.stream().sorted((s1,s2) -> s2.age - s1.age).collect(Collectors.toList());` `userList4.forEach(user -> System.out.print(user.name +` `'、'``));`

输出结果为：

1 2	`按年龄从大到小排序` `田七、小丽、小明、王五、小红、小华、李四、赵六、张三、小何、`

1.5 skip

跳过n个元素后再输出

如输出list集合跳过前两个元素后的list

1 2 3	`System.out.println(``"跳过前面两个user的其他所有user"``);` `List<User> userList5 = list.stream().skip(``2``).collect(Collectors.toList());` `userList5.forEach(user -> System.out.print(user.name +` `'、'``));`

输出结果为：

1 2	`跳过前面两个user的其他所有user` `王五、赵六、田七、小明、小红、小华、小丽、小何、`

2 映射

2.1 map

就是讲user这个几个精简为某个字段的集合

如我现在想知道学校是清华大学的所有学生的姓名：

1 2 3	`System.out.println(``"学校是清华大学的user的名字"``);` `List<String> userList6 = list.stream().filter(user ->` `"清华大学"``.equals(user.school)).map(User::getName).collect(Collectors.toList());` `userList6.forEach(user -> System.out.print(user +` `'、'``));`

输出结果如下：

1 2	`学校是清华大学的user的名字` `张三、李四、王五、赵六、`

除了上面这类基础的map，java8还提供了mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)，mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper)，mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper)，这些映射分别返回对应类型的流，java8为这些流设定了一些特殊的操作，比如查询学校是清华大学的user的年龄总和：

1 2 3	`System.out.println(``"学校是清华大学的user的年龄总和"``);` `int` `userList7 = list.stream().filter(user ->` `"清华大学"``.equals(user.school)).mapToInt(User::getAge).sum();` `System.out.println(` `"学校是清华大学的user的年龄总和为： "``+userList7);`

输出结果为：

1 2	`学校是清华大学的user的年龄总和` `学校是清华大学的user的年龄总和为：` `49`

1.2 flatMap

flatMap与map的区别在于 flatMap是将一个流中的每个值都转成一个个流，然后再将这些流扁平化成为一个流。举例说明，假设我们有一个字符串数组String[] strs = {"hello", "world"};，我们希望输出构成这一数组的所有非重复字符，那么我们用map和flatMap 实现如下：

1 2 3 4 5	`String[] strings = {``"Hello"``,` `"World"``};` `List l11 = Arrays.stream(strings).map(str -> str.split(``""``)).map(str2->Arrays.stream(str2)).distinct().collect(Collectors.toList());` `List l2 = Arrays.asList(strings).stream().map(s -> s.split(``""``)).flatMap(Arrays::stream).distinct().collect(Collectors.toList());` `System.out.println(l11.toString());` `System.out.println(l2.toString());`

输出结果如下：

1 2	`[java.util.stream.ReferencePipeline$Head``@4c203ea1``, java.util.stream.ReferencePipeline$Head``@27f674d``]` `[H, e, l, o, W, r, d]`

由上我们可以看到使用map并不能实现我们现在想要的结果，而flatMap是可以的。这是因为在执行map操作以后，我们得到是一个包含多个字符串（构成一个字符串的字符数组）的流，此时执行distinct操作是基于在这些字符串数组之间的对比，所以达不到我们希望的目的；flatMap将由map映射得到的Stream<String[]>，转换成由各个字符串数组映射成的流Stream<String>，再将这些小的流扁平化成为一个由所有字符串构成的大流Steam<String>，从而能够达到我们的目的。

3 查找

3.1 allMatch

用于检测是否全部都满足指定的参数行为，如果全部满足则返回true，例如我们判断是否所有的user年龄都大于9岁，实现如下：

1 2 3	`System.out.println(``"判断是否所有user的年龄都大于9岁"``);` `Boolean b = list.stream().allMatch(user -> user.age >``9``);` `System.out.println(b);`

输出结果为：

1 2	`判断是否所有user的年龄都大于``9``岁` `true`

3.2 anyMatch

anyMatch则是检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为，如果满足则返回true，例如判断是否有user的年龄大于15岁，实现如下：

1 2 3	`System.out.println(``"判断是否有user的年龄是大于15岁"``);` `Boolean bo = list.stream().anyMatch(user -> user.age >``15``);` `System.out.println(bo);`

输出结果为：

1 2	`判断是否有user的年龄是大于``15``岁` `true`

3.3 noneMatch　　

noneMatch用于检测是否不存在满足指定行为的元素，如果不存在则返回true，例如判断是否不存在年龄是15岁的user，实现如下：

1 2 3	`System.out.println(``"判断是否不存在年龄是15岁的user"``);` `Boolean boo = list.stream().noneMatch(user -> user.age ==` `15``);` `System.out.println(boo);`

输出结果如下：

1 2	`判断是否不存在年龄是``15``岁的user` `false`

3.4 findFirst

findFirst用于返回满足条件的第一个元素，比如返回年龄大于12岁的user中的第一个，实现如下:

1 2 3 4	`System.out.println(``"返回年龄大于12岁的user中的第一个"``);` `Optional<User> first = list.stream().filter(u -> u.age >` `10``).findFirst();` `User user = first.get();` `System.out.println(user.toString());`

输出结果如下：

1 2	`返回年龄大于``12``岁的user中的第一个` `User{id=``2``, name=``'李四'``, age=``12``, school=``'清华大学'``}`

3.5 findAny

findAny相对于findFirst的区别在于，findAny不一定返回第一个，而是返回任意一个，比如返回年龄大于12岁的user中的任意一个：

1 2 3 4	`System.out.println(``"返回年龄大于12岁的user中的任意一个"``);` `Optional<User> anyOne = list.stream().filter(u -> u.age >` `10``).findAny();` `User user2 = anyOne.get();` `System.out.println(user2.toString());`

输出结果如下：

1 2	`返回年龄大于``12``岁的user中的任意一个` `User{id=``2``, name=``'李四'``, age=``12``, school=``'清华大学'``}`

4 归约

4.1 reduce

现在我的目标不是返回一个新的集合，而是希望对经过参数化操作后的集合进行进一步的运算，那么我们可用对集合实施归约操作。java8的流式处理提供了reduce方法来达到这一目的。

比如我现在要查出学校是清华大学的所有user的年龄之和：

//前面用到的方法
Integer ages = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).mapToInt(User::getAge).sum();
System.out.println(ages);
System.out.println("归约 - - 》 start ");
Integer ages2 = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).map(User::getAge).reduce(0,(a,c)->a+c);
Integer ages3 = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).map(User::getAge).reduce(0,Integer::sum);
Integer ages4 = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).map(User::getAge).reduce(Integer::sum).get();
System.out.println(ages2);
System.out.println(ages3);
System.out.println(ages4);
System.out.println("归约 - - 》 end ");

输出结果为：

49
归约 - - 》 start
49
49
49
归约 - - 》 end

5 收集

前面利用collect(Collectors.toList())是一个简单的收集操作，是对处理结果的封装，对应的还有toSet、toMap，以满足我们对于结果组织的需求。这些方法均来自于java.util.stream.Collectors，我们可以称之为收集器。

收集器也提供了相应的归约操作，但是与reduce在内部实现上是有区别的，收集器更加适用于可变容器上的归约操作，这些收集器广义上均基于Collectors.reducing()实现。

5.1 counting

计算个数

如我现在计算user的总人数，实现如下：

System.out.println("user的总人数");
long COUNT = list.stream().count();//简化版本
long COUNT2 = list.stream().collect(Collectors.counting());//原始版本
System.out.println(COUNT);
System.out.println(COUNT2);

输出结果为:

user的总人数
10
10

5.2 maxBy、minBy

计算最大值和最小值

如我现在计算user的年龄最大值和最小值：

System.out.println("user的年龄最大值和最小值");
Integer maxAge =list.stream().collect(Collectors.maxBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())).get().age;
Integer maxAge2 = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(User::getAge))).get().age;
Integer minAge = list.stream().collect(Collectors.minBy((S1,S2) -> S1.getAge()- S2.getAge())).get().age;
Integer minAge2 = list.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(User::getAge))).get().age;
System.out.println("maxAge = " + maxAge);
System.out.println("maxAge2 = " + maxAge2);
System.out.println("minAge = " + minAge);
System.out.println("minAge2 = " + minAge2);

输出结果为：

user的年龄最大值
maxAge = 25
maxAge2 = 25
minAge = 10
minAge2 = 10

5.3 summingInt、summingLong、summingDouble

总和

如计算user的年龄总和：

System.out.println("user的年龄总和");
Integer sumAge =list.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));
System.out.println("sumAge = " + sumAge);

输出结果为：

user的年龄总和
sumAge = 145

5.4 averageInt、averageLong、averageDouble

平均值

如计算user的年龄平均值：

System.out.println("user的年龄平均值");
double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(User::getAge));
System.out.println("averageAge = " + averageAge);

输出结果为：

user的年龄平均值
averageAge = 14.5

5.5 summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

一次性查询元素个数、总和、最大值、最小值和平均值

System.out.println("一次性得到元素个数、总和、均值、最大值、最小值");
long l1 = System.currentTimeMillis();
IntSummaryStatistics summaryStatistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
long l111 = System.currentTimeMillis();
System.out.println("计算这5个值消耗时间为" + (l111-l1));
System.out.println("summaryStatistics = " + summaryStatistics);

输出结果为：

一次性得到元素个数、总和、均值、最大值、最小值
计算这5个值消耗时间为3
summaryStatistics = IntSummaryStatistics{count=10, sum=145, min=10, average=14.500000, max=25}

5.6 joining

字符串拼接

如输出所有user的名字，用“，”隔开

System.out.println("字符串拼接");
String names = list.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("names = " + names);

输出结果为：

字符串拼接
names = 张三,李四,王五,赵六,田七,小明,小红,小华,小丽,小何

5.7 groupingBy

分组

如将user根据学校分组、先按学校分再按年龄分、每个大学的user人数、每个大学不同年龄的人数：

System.out.println("分组");
Map<String, List<User>> collect1 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool));
Map<String, Map<Integer, Long>> collect2 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.groupingBy(User::getAge, Collectors.counting())));
Map<String, Map<Integer, Map<String, Long>>> collect4 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.groupingBy(User::getAge, Collectors.groupingBy(User::getName,Collectors.counting()))));
Map<String, Long> collect3 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.counting()));
System.out.println("collect1 = " + collect1);
System.out.println("collect2 = " + collect2);
System.out.println("collect3 = " + collect3);
System.out.println("collect4 = " + collect4);

输出结果为：分组

collect1 = {浙江大学=[User{id=8, name='小华', age=14, school='浙江大学'}, User{id=9, name='小丽', age=17, school='浙江大学'}, User{id=10, name='小何', age=10, school='浙江大学'}], 北京大学=[User{id=5, name='田七', age=25, school='北京大学'}, User{id=6, name='小明', age=16, school='北京大学'}, User{id=7, name='小红', age=14, school='北京大学'}], 清华大学=[User{id=1, name='张三', age=10, school='清华大学'}, User{id=2, name='李四', age=12, school='清华大学'}, User{id=3, name='王五', age=15, school='清华大学'}, User{id=4, name='赵六', age=12, school='清华大学'}]}
collect2 = {浙江大学={17=1, 10=1, 14=1}, 北京大学={16=1, 25=1, 14=1}, 清华大学={10=1, 12=2, 15=1}}
collect3 = {浙江大学=3, 北京大学=3, 清华大学=4}
collect4 = {浙江大学={17={小丽=1}, 10={小何=1}, 14={小华=1}}, 北京大学={16={小明=1}, 25={田七=1}, 14={小红=1}}, 清华大学={10={张三=1}, 12={李四=1, 赵六=1}, 15={王五=1}}}

5.8 partitioningBy　　

分区，分区可以看做是分组的一种特殊情况，在分区中key只有两种情况：true或false，目的是将待分区集合按照条件一分为二，java8的流式处理利用ollectors.partitioningBy()方法实现分区。

如按照是否是清华大学的user将左右user分为两个部分：

1 2 3	`System.out.println(``"分区"``);` `Map<Boolean, List<User>> collect5 = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(user1 ->` `"清华大学"``.equals(user1.school)));` `System.out.println(``"collect5 = "` `+ collect5);`

输出结果为：

分区
collect5 = {false=[User{id=5, name='田七', age=25, school='北京大学'}, User{id=6, name='小明', age=16, school='北京大学'}, User{id=7, name='小红', age=14, school='北京大学'}, User{id=8, name='小华', age=14, school='浙江大学'}, User{id=9, name='小丽', age=17, school='浙江大学'}, User{id=10, name='小何', age=10, school='浙江大学'}], true=[User{id=1, name='张三', age=10, school='清华大学'}, User{id=2, name='李四', age=12, school='清华大学'}, User{id=3, name='王五', age=15, school='清华大学'}, User{id=4, name='赵六', age=12, school='清华大学'}]}

作者：你的雷哥