本人详解
作者：王文峰，参加过 2020年度博客之星，《Java王大师王天师》
公众号：JAVA开发王大师，专注于天道酬勤的 Java 开发问题
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Java Stream API 详解：处理多种情况的数据过滤，映射，排序，去重，归约，查找，匹配，分组，分区，并行流
- 学习教程（传送门）
- Java Stream API 详解：处理多种情况的数据
- 简介
- Stream 的基本概念
- 创建 Stream
- 中间操作
- 过滤（Filter）
- 映射（Map）
- 排序（Sorted）
- 去重（Distinct）
- 终端操作
- 收集（Collect）
- 归约（Reduce）
- 查找（Find）
- 匹配（Match）
- 处理复杂情况
- 分组（Grouping）
- 分区（Partitioning）
- 平铺（FlatMap）
- 并行流（Parallel Streams）
- 结论
- 学习教程（传送门）
- 往期文章
Java Stream API 详解：处理多种情况的数据
简介
Java 8 引入了 Stream API，这是一个用于处理集合的强大工具。Stream 提供了一种声明式的方式对数据进行过滤、映射、排序和聚合等操作。本文将详细介绍 Stream 的用法，并通过多个示例展示如何处理不同场景下的数据。
Stream 的基本概念
- 流（Stream）：不是一种数据结构，它只是某种数据源（如集合、数组）上的数据处理管线。
- 中间操作（Intermediate Operations）：返回一个新的流，可以链式调用。例如
filter、map、sorted。 - 终端操作（Terminal Operations）：触发流的执行并通常生成结果或副作用。一旦执行完，就不能再从该流中提取更多值。例如
forEach、collect、reduce。 - 短路操作（Short-circuiting Operations）：可以在不遍历所有元素的情况下产生结果。例如
anyMatch、allMatch、findFirst。
创建 Stream
创建 Stream 有多种方式：
// 从集合创建
List<String> list = Arrays.asList("apple", "banana", "orange");
Stream<String> streamFromList = list.stream();
// 从数组创建
String[] array = {"apple", "banana", "orange"};
Stream<String> streamFromArray = Arrays.stream(array);
// 使用Stream.of()方法
Stream<String> streamOf = Stream.of("apple", "banana", "orange");
// 无限流
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2);中间操作
过滤（Filter）
// 只保留长度大于3的字符串
List<String> filtered = list.stream()
.filter(s -> s.length() > 3)
.collect(Collectors.toList());映射（Map）
// 将每个字符串转换为大写
List<String> upperCased = list.stream()
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());排序（Sorted）
// 按字母顺序排序
List<String> sorted = list.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
// 按字符串长度排序
List<String> lengthSorted = list.stream()
.sorted(Comparator.comparingInt(String::length))
.collect(Collectors.toList());去重（Distinct）
// 去除重复元素
List<String> distinct = list.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());终端操作
收集（Collect）
// 转换回列表
List<String> collectedToList = list.stream()
.collect(Collectors.toList());
// 聚合为一个字符串
String joined = list.stream()
.collect(Collectors.joining(", "));归约（Reduce）
// 计算整数流的总和
Optional<Integer> sum = integerStream.reduce(Integer::sum);
// 或者使用二元运算符
int sumValue = integerStream.reduce(0, Integer::sum);查找（Find）
// 查找第一个元素
Optional<String> first = list.stream()
.findFirst();
// 查找任意元素
Optional<String> any = list.stream()
.findAny();匹配（Match）
// 检查是否所有元素都满足条件
boolean allMatch = list.stream()
.allMatch(s -> s.length() > 0);
// 检查是否有任意元素满足条件
boolean anyMatch = list.stream()
.anyMatch(s -> s.startsWith("a"));
// 检查没有元素满足条件
boolean noneMatch = list.stream()
.noneMatch(s -> s.isEmpty());处理复杂情况
分组（Grouping）
// 按照字符串长度分组
Map<Integer, List<String>> groupedByLength = list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(String::length));分区（Partitioning）
// 根据条件将流分区
Map<Boolean, List<String>> partitionedByLength = list.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.length() > 4));平铺（FlatMap）
当需要将每个元素映射到多个元素时，可以使用 flatMap。
// 将每个字符串映射为字符流，然后合并为一个流
List<Character> characters = list.stream()
.flatMapToInt(String::chars)
.mapToObj(c -> (char) c)
.collect(Collectors.toList());并行流（Parallel Streams）
对于大量数据的处理，可以考虑使用并行流来提高性能。
// 使用并行流进行过滤
List<String> parallelFiltered = list.parallelStream()
.filter(s -> s.length() > 3)
.collect(Collectors.toList());请注意，并行流并不总是比串行流快，取决于具体的操作和数据量。
结论
Java Stream API 提供了简洁且功能强大的接口来处理数据。通过组合中间操作和终端操作，我们可以轻松地实现复杂的数据处理逻辑。希望能帮助大家更好地理解和使用 Stream API。
