Java基礎(chǔ)之Stream流原理與用法詳解
Stream簡化元素計算
一、接口設(shè)計
從Java1.8開始提出了Stream流的概念，側(cè)重對于源數(shù)據(jù)計算能力的封裝，并且支持序列與并行兩種操作方式；依舊先看核心接口的設(shè)計:
- BaseStream：基礎(chǔ)接口，聲明了流管理的核心方法；
- Stream：核心接口，聲明了流操作的核心方法，其他接口為指定類型的適配；
基礎(chǔ)案例：通過指定元素的值，返回一個序列流，元素的內(nèi)容是字符串，并轉(zhuǎn)換為Long類型，最終計算求和結(jié)果并返回；
System.out.println("sum1="+IntStream.of(1,2,3).sum());
System.out.println("sum2="+Stream.of("1", "2", "3").mapToLong(Long::parseLong).sum());
整個Stream處理過程上看可以分為三段：創(chuàng)建流、中間操作、最終操作，即多個元素值通過流計算最終獲取到求和的結(jié)果；
二、創(chuàng)建操作
除了Stream提供的創(chuàng)建方法之外，在Java1.8中，很多容器類的方法都進行的擴展，提供了集合元素轉(zhuǎn)流的能力；
Stream創(chuàng)建
Stream<Integer> intStream = Stream.of(1, 2) ;
Collection創(chuàng)建
List<String> getList = Arrays.asList("hello","copy") ;
Stream<String> strStream = getList.stream() ;
Array創(chuàng)建
Double[] getArray = new Double[]{1.1,2.2};
Stream<Double> douStream = Arrays.stream(getArray) ;
上述方式創(chuàng)建的Stream流默認(rèn)都是串行序列，可以通過Stream.isParallel進行判斷；執(zhí)行Stream.parallel方法可以轉(zhuǎn)為并行流；
三、中間操作
通常對于Stream的中間操作，可以視為是源的查詢，并且是懶惰式的設(shè)計，對于源數(shù)據(jù)進行的計算只有在需要時才會被執(zhí)行，與數(shù)據(jù)庫中視圖的原理相似；
Stream流的強大之處便是在于提供了豐富的中間操作，相比集合或數(shù)組這類容器，極大的簡化源數(shù)據(jù)的計算復(fù)雜度，案例中使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下；
public class TesStream {
public static void main(String[] args) {
List<User> userList = getUserList () ;
}
private static List<User> getUserList (){
List<User> userList = new ArrayList<>() ;
userList.add(new User(1,"張三","上海")) ;
userList.add(new User(2,"李四","北京")) ;
userList.add(new User(3,"王五","北京")) ;
userList.add(new User(4,"順六","上海,杭州")) ;
return userList ;
}
}
filter：過濾，輸出id大于1的用戶；
userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).forEach(System.out::println);
map：將現(xiàn)有的元素轉(zhuǎn)換映射到對應(yīng)的結(jié)果，輸出用戶所在城市；
userList.stream().map(user -> user.getName()+" 在 "+user.getCity()).forEach(System.out::println);
peek：對元素進行遍歷處理，每個用戶ID加1輸出；
userList.stream().peek(user -> user.setId(user.getId()+1)).forEach(System.out::println);
flatMap：數(shù)據(jù)拆分一對多映射，用戶所在多個城市；
userList.stream().flatMap(user -> Arrays.stream(user.getCity().split(","))).forEach(System.out::println);
sorted：指定屬性排序，根據(jù)用戶ID倒序輸出；
userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getId).reversed()).forEach(System.out::println);
distinct：去重，用戶所在城市去重后輸出；
userList.stream().map(User::getCity).distinct().forEach(System.out::println);
skip & limit：截取，過濾后的數(shù)據(jù)跳過，截取第一條；
userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).skip(1).limit(1).forEach(System.out::println);
相比于集合與數(shù)組在Java1.8之前的處理邏輯，通過Stream流的方法簡化對數(shù)據(jù)改、查、過濾、排序等一系列操作，上面對于最終方法只涉及了foreach遍歷；
四、最終操作
Stream流執(zhí)行完最終操作之后，無法再執(zhí)行其他動作，否則會報狀態(tài)異常，提示該流已經(jīng)被執(zhí)行操作或者被關(guān)閉，想要再次執(zhí)行操作必須重新創(chuàng)建Stream流；
min：最小值，獲取用戶最小的id值；
int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
max：最大值，獲取用戶最大的id值；
int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
sum：求和，對用戶ID進行累計求和；
int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum() ;
count：總數(shù)，id小于2的用戶總數(shù)；
long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()<2).count();
foreach：遍歷，輸出北京相關(guān)的用戶；
userList.stream().filter(user -> "北京".equals(user.getCity())).forEach(System.out::println);
findAny：查找符合條件的任意一個元素，獲取一個北京用戶；
User getUser = userList.stream().filter(user -> "北京".equals(user.getCity())).findAny().get();
findFirst：獲取符合條件的第一個元素；
User getUser = userList.stream().filter(user -> "北京".equals(user.getCity())).findFirst().get();
anyMatch：匹配判斷，判斷是否存在深圳的用戶；
boolean matchFlag = userList.stream().anyMatch(user -> "深圳".equals(user.getCity()));
allMatch：全部匹配，判斷所有用戶的城市不為空；
boolean matchFlag = userList.stream().allMatch(user -> StrUtil.isNotEmpty(user.getCity()));
noneMatch：全不匹配，判斷沒有用戶的城市為空；
boolean matchFlag = userList.stream().noneMatch(user -> StrUtil.isEmpty(user.getCity()));
這里只是演示一些簡單的最終方法，主要涉及Stream流的一些統(tǒng)計和判斷相關(guān)的能力，在一些實際的業(yè)務(wù)應(yīng)用中，顯然這些功能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠；
五、Collect收集
Collector：結(jié)果收集策略的核心接口，具備將指定元素累加存放到結(jié)果容器中的能力；并在Collectors工具中提供了Collector接口的實現(xiàn)類；
toList：將用戶ID存放到List集合中；
List<Integer> idList = userList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList()) ;
toMap：將用戶ID和Name以Key-Value形式存放到Map集合中；
Map<Integer,String> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,User::getName));
toSet：將用戶所在城市存放到Set集合中；
Set<String> citySet = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.toSet());
counting：符合條件的用戶總數(shù)；
long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).collect(Collectors.counting());
summingInt：對結(jié)果元素即用戶ID求和；
Integer sumInt = userList.stream().filter(user -> user.getId()>2).collect(Collectors.summingInt(User::getId)) ;
minBy：篩選元素中ID最小的用戶
User maxId = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(User::getId))).get() ;
joining：將用戶所在城市，以指定分隔符鏈接成字符串；
String joinCity = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.joining("||"));
groupingBy：按條件分組，以城市對用戶進行分組；
Map<String,List<User>> groupCity = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));
在代碼工程中會涉及到諸多的集合數(shù)據(jù)計算的邏輯，尤其在微服務(wù)場景中，VO數(shù)據(jù)模型需要對多個服務(wù)的數(shù)據(jù)進行組裝，通過Collector可以極大精簡組裝過程；
Gitee主頁： https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note
到此這篇關(guān)于Java基礎(chǔ)之Stream流原理與用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java Stream流內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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