Stream API
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
本节需要经常用到的EmployeeData.getEmployees()
package com.atguigu.java2;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 假设Employee类已经建好了。
* 提供用于测试的数据。
* 测试时 主要使用getEmployees，
* 即EmployeeData.getEmployees()。
*
*/
public class EmployeeData {
public static List<Employee> getEmployees(){
List<Employee> list = new ArrayList<>();
list.add(new Employee(1001, "马化腾", 34, 6000.38));
list.add(new Employee(1002, "马云", 12, 9876.12));
list.add(new Employee(1003, "刘强东", 33, 3000.82));
list.add(new Employee(1004, "雷军", 26, 7657.37));
list.add(new Employee(1005, "李彦宏", 65, 5555.32));
list.add(new Employee(1006, "比尔盖茨", 42, 9500.43));
list.add(new Employee(1007, "任正非", 26, 4333.32));
list.add(new Employee(1008, "扎克伯格", 35, 2500.32));
return list;
}
}Stream的实例化
package com.atguigu.java3;
import com.atguigu.java2.Employee;
import com.atguigu.java2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 1. Stream关注的是对数据的运算，与CPU打交道
* 集合关注的是数据的存储，与内存打交道
*
* 2.
* ①Stream 自己不会存储元素。
* ②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。
* ③Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行
*
* 3.Stream 执行流程
* ① Stream的实例化
* ② 一系列的中间操作（过滤、映射、...)
* ③ 终止操作
*
* 4.说明：
* 4.1 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
* 4.2 一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后，不会再被使用
*
*
* 测试Stream的实例化
*
*/
public class StreamAPITest {
//创建 Stream方式一：通过集合
@Test
public void test1(){
//先拿到一个集合
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//default Stream<E> stream() :employees调用stream（）方法，返回一个顺序流
Stream<Employee> stream = employees.stream();
//default Stream<E> parallelStream() : employees调用parallelStream()方法，返回一个并行流
Stream<Employee> parallelStream = employees.parallelStream();
}
//创建 Stream方式二：通过数组
@Test
public void test2(){
int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6};
//调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array)方法: 返回一个流
//↓扔进一个int类型的数组，就返回一个Int类型的Stream，IntStream
IntStream stream = Arrays.stream(arr);
Employee e1 = new Employee(1001,"Tom");
Employee e2 = new Employee(1002,"Jerry");
Employee[] arr1 = new Employee[]{e1,e2};
Stream<Employee> stream1 = Arrays.stream(arr1);
}
//创建 Stream方式三：通过Stream的of()
@Test
public void test3(){
Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);//自动转换 认为是1, 2, 3, 4, 5, 6包装类Integer的对象
}
//创建 Stream方式四：创建无限流（难，暂时不需要了解）
@Test
public void test4(){
// 迭代
// public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
//遍历前10个偶数
Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
// 生成
// public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
//随机生成10个数据
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
}
}Stream的中间操作：1、筛选与切片，2、映射，3、排序
package com.atguigu.java3;
import com.atguigu.java2.Employee;
import com.atguigu.java2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 测试Stream的中间操作
*（本节看源码自己感知吧，不容易写出来，需要对lamada表达式和方法引用熟悉掌握）
*/
public class StreamAPITest1 {
//1-筛选与切片
@Test
public void test1(){
List<Employee> list = EmployeeData.getEmployees();
// ★1.1、 filter(Predicate p)——接收 Lambda ，过滤， 从流中排除某些元素。
Stream<Employee> stream = list.stream();//返回一个流Stream，这个流中每个元素的都是Employee类对象
//练习：查询员工表中薪资大于7000的员工信息
//理解：Stream filter(Predicate predicate),参数是Predicate接口，这个接口中有个test（）方法可以用下面的e -> e.getSalary() > 7000来实例化，
// 如果大于7000就返回true，然后在之后的foreach中得已输出。
stream.filter(e -> e.getSalary() > 7000).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// ★1.2、limit(n)——截断流，使其元素不超过给定数量。
//每执行一次终止操作，再使用流时都要重新造。
//由于上面查询是有过终止操作，所以这里我们要重新造Stream， 即list.stream()
//显示前三条数据
list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// ★1.3、 skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
//跳过3个数据，从第4个数据开始输出
list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
// ★1.4、 distinct()——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
//在list中加了很多个8000工资的刘强东的数据，后来通过distinct()方法将list中重复的数据都删除了
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",41,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
list.add(new Employee(1010,"刘强东",40,8000));
// System.out.println(list);
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
//2-映射
@Test
public void test2(){
// ★2.1 map(Function f)——接收一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
//变大写操作toUpperCase()。
list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
// 练习1：获取员工姓名长度大于3的员工的姓名。
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//map(Function mapper)
// Function中的R apply(T t)
// Employee中的String getName();
// ↑这里apply中的t调用getName（）；
//即map(Function mapper=Employee::getName),方法引用Employee::getName重写了Function中的R apply(T t)方法
Stream<String> namesStream = employees.stream().map(Employee::getName);//这里map将员工映射成一个个姓名返回个到流Stream中，且流是String泛型的
namesStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(System.out::println);
System.out.println();
//练习2：
//map会对list集合中的每一个元素都进行操作，
//list中都是String类型的，调用map（）就是将list中的每一个元素都执行一次括号内的方法，且list中的元素作为括号内方法的参数，
//如下，list中的每一个String类型的元素都经括号内的方法映射成了Stream<Character>类型，
// 而map（）方法要返回Stream型，所以Stream型的泛型是Stream<Character>。
Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(StreamAPITest1::fromStringToStream);
//以下是streamStream流中的每一个Stream<Character>类型的元素都调用foreach输出一串字母，
// 然后streamStream再forEach（）输出每一个元素，有点双重for循环的意味
streamStream.forEach(s ->{
s.forEach(System.out::println);
});
System.out.println();
//★ 2.2 //flatMap(Function f)——接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
//类似于下面的这个→list1.addAll(list2)
//以下两行代码和上面练习2同样效果，是简化版
//以下两行代码flatMap（）和上面map（）的参数相同，都是StreamAPITest1::fromStringToStream，
// 就好像flatMap（）自动调用了双重for循环一样，自动把Stream<Stream<Character>>中的每个Stream<Character>类型的元素打开了，都成了Character型的元素，
// 从而返回的流是Stream<Character>类型的流了。
Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(StreamAPITest1::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
}
//以下fromStringToStream方法服务于上面的练习2，用于理解flatMap的作用
//将 字符串中的多个字符 构成的 集合 转换为对应的Stream的实例
//比如有个String类型的“abc”，经过下面的函数后，就成为了一个含有‘a’ ‘b’ ‘c’ Character类型元素的流Stream了
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for(Character c : str.toCharArray()){
list.add(c);
}
return list.stream();
}
@Test
public void test3(){
ArrayList list1 = new ArrayList();
list1.add(1);
list1.add(2);
list1.add(3);
ArrayList list2 = new ArrayList();
list2.add(4);
list2.add(5);
list2.add(6);
// list1.add(list2);//[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
list1.addAll(list2);//[1, 2, 3, 4, 5, 6]
System.out.println(list1);
}
//3-排序
@Test
public void test4(){
// ★3.1 sorted()——自然排序
List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 34, 87, 0, -98, 7);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//以下两行代码抛异常，原因:Employee没有实现Comparable接口
// List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// employees.stream().sorted().forEach(System.out::println);
// ★3.2 sorted(Comparator com)——定制排序
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//(e1,e2)中参数e1和e2都是Employee类的对象，先比较年龄，再比较薪水，
employees.stream().sorted( (e1,e2) -> {
int ageValue = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge());//（年龄默认从小到大排序）
if(ageValue != 0){
return ageValue;
}else{
return -Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary());//(薪水默认从小到大排序，这里加负号就是薪资从大到小排序)
}
}).forEach(System.out::println);
}
}Stream的终止操作：1、匹配与查找，2、归约，3、收集
想把流中元素收集到那，就调用to啥（）函数。
package com.atguigu.java3;
import com.atguigu.java2.Employee;
import com.atguigu.java2.EmployeeData;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
/**
* 测试Stream的终止操作
*
*/
public class StreamAPITest2 {
//1-匹配与查找
@Test
public void test1(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
// ★1.1 allMatch(Predicate p)——检查是否匹配所有元素。
// 练习：是否所有的员工的年龄都大于18
boolean allMatch = employees.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18);//e.getAge() > 18 返回值boolen类型
System.out.println(allMatch);
// ★1.2 anyMatch(Predicate p)——检查是否至少匹配一个元素。
// 练习：是否存在员工的工资大于 10000
boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getSalary() > 10000);//e.getSalary() > 10000 返回值boolen类型
System.out.println(anyMatch);
// ★1.3 noneMatch(Predicate p)——检查是否没有一个匹配的元素。只有有一个姓雷的就是true
// 练习：是否存在员工姓“雷”
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> e.getName().startsWith("雷"));//startsWith("雷") 返回值boolen类型
System.out.println(noneMatch);
// ★1.4 findFirst——返回第一个元素
Optional<Employee> employee = employees.stream().findFirst();
System.out.println(employee);
// ★1.5 findAny——返回当前流中的任意元素（这里返回一个并行流）
Optional<Employee> employee1 = employees.parallelStream().findAny();
System.out.println(employee1);
}
@Test
public void test2(){
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//★1.6 count——返回流中元素的总个数
long count = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 5000).count();
System.out.println(count);
// ★1.7 max(Comparator c)——返回流中最大值
// 练习：返回最高的工资：（先映射成薪水的流Stream，再比较出的最高的薪水）
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(e -> e.getSalary());
Optional<Double> maxSalary = salaryStream.max(Double::compare);
System.out.println(maxSalary);
// ★1.8 min(Comparator c)——返回流中最小值
// 练习：返回最低工资的员工（employees.stream()返回 元素是Employee类的 流Stream，在流中 比较每个employee的薪水，返回薪水最少的那个employee对象）
Optional<Employee> employee = employees.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(employee);
System.out.println();
// ★1.9 forEach(Consumer c)——内部迭代，将内部的元素遍历一样
employees.stream().forEach(System.out::println);
//使用集合的遍历操作，和上面的输出一样，就是调用的主体对象一个是employees.stream()，一个是employees
employees.forEach(System.out::println);
}
//2-归约（将很多个数归约成一个）
@Test
public void test3(){
// ★2.1 reduce(T identity, BinaryOperator)——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 T
// 练习1：计算1-10的自然数的和
List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
//第一个参数是初始值，下面的意思是 sum初始等于0；
//第二个参数是方法引用，Integer中的int sum(int a, int b)方法 实现了 接口BiFunction的R apply(T t, U u);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum);
// ★2.2 reduce(BinaryOperator) ——可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回 Optional<T>
// 练习2：计算公司所有员工工资的总和
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
Stream<Double> salaryStream = employees.stream().map(Employee::getSalary);
//以下两个reduce（）效果相同，//比如有10个人的工资，先把第一个和第二个相加，然后把结果放在d1上，
//然后把第三个数放在d2上，然后把结果d1和d2相加放在d1上，第4个人的工资放在d2上。
//Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce(Double::sum);
Optional<Double> sumMoney = salaryStream.reduce((d1,d2) -> d1 + d2);
//(d1,d2) -> d1 + d2 实现了 接口BiFunction的R apply(T t, U u);//因为R apply(T t, U u)参数有两个，所以有(d1,d2)两个参数
System.out.println(sumMoney.get());
}
//3-收集
@Test
public void test4(){
// ★3.1 collect(Collector c)——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
// 练习1：查找工资大于6000的员工，结果返回为一个List或Set
List<Employee> employees = EmployeeData.getEmployees();
//toList()返回值就是List类型的
List<Employee> employeeList = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toList());
employeeList.forEach(System.out::println);
System.out.println();
//toSet()返回值就是Set类型的
Set<Employee> employeeSet = employees.stream().filter(e -> e.getSalary() > 6000).collect(Collectors.toSet());
employeeSet.forEach(System.out::println);
}
}
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