JAVA之Stream常用方法

JAVA之Stream常用方法

操作符

什么是操作符呢？操作符就是对数据进行的一种处理工作，一道加工程序；就好像工厂的工人对流水线上的产品进行一道加工程序一样。

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Stream的操作符大体上分为两种：中间操作符和终止操作符

中间操作符

对于数据流来说，中间操作符在执行制定处理程序后，数据流依然可以传递给下一级的操作符。

中间操作符包含8种(排除了parallel,sequential,这两个操作并不涉及到对数据流的加工操作)：

  • map(mapToInt,mapToLong,mapToDouble) 转换操作符，把比如A->B，这里默认提供了转int，long，double的操作符。
  • flatmap(flatmapToInt,flatmapToLong,flatmapToDouble) 拍平操作比如把 int[]{2,3,4} 拍平 变成 2，3，4 也就是从原来的一个数据变成了3个数据，这里默认提供了拍平成int,long,double的操作符。
  • limit 限流操作，比如数据流中有10个 我只要出前3个就可以使用。
  • distint 去重操作，对重复元素去重，底层使用了equals方法。
  • filter 过滤操作，把不想要的数据过滤。
  • peek 挑出操作，如果想对数据进行某些操作，如：读取、编辑修改等。
  • skip 跳过操作，跳过某些元素。
  • sorted(unordered) 排序操作，对元素排序，前提是实现Comparable接口，当然也可以自定义比较器。

终止操作符

数据经过中间加工操作，就轮到终止操作符上场了；终止操作符就是用来对数据进行收集或者消费的，数据到了终止操作这里就不会向下流动了，终止操作符只能使用一次。

  • collect 收集操作，将所有数据收集起来，这个操作非常重要，官方的提供的Collectors 提供了非常多收集器，可以说Stream 的核心在于Collectors。
  • count 统计操作，统计最终的数据个数。
  • findFirst、findAny 查找操作，查找第一个、查找任何一个 返回的类型为Optional。
  • noneMatch、allMatch、anyMatch 匹配操作，数据流中是否存在符合条件的元素 返回值为bool 值。
  • min、max 最值操作，需要自定义比较器，返回数据流中最大最小的值。
  • reduce 规约操作，将整个数据流的值规约为一个值，count、min、max底层就是使用reduce。
  • forEach、forEachOrdered 遍历操作，这里就是对最终的数据进行消费了。
  • toArray 数组操作，将数据流的元素转换成数组。

代码演练

Stream 的一系列操作必须要使用终止操作，否者整个数据流是不会流动起来的，即处理操作不会执行。

  • map，可以看到 map 操作符要求输入一个Function的函数是接口实例，功能是将T类型转换成R类型的。

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map操作将原来的单词 转换成了每个单的长度，利用了String自身的length()方法，该方法返回类型为int。

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of("apple","banana","orange","waltermaleon","grape")  
                .map(e->e.length()) //转成单词的长度 int  
                .forEach(e->System.out.println(e)); //输出  
    }  
}

当然也可以这样，使用成员函数引用。

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
         Stream.of("apple","banana","orange","waltermaleon","grape")  
                .map(String::length) //转成单词的长度 int  
                .forEach(System.out::println);  
    }  
}

结果如图：

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  • mapToInt 将数据流中得元素转成Int，这限定了转换的类型Int，最终产生的流为IntStream，及结果只能转化成int。

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
         Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .mapToInt(e -> e.length()) //转成int  
                .forEach(e -> System.out.println(e));  
    }  
}

mapToInt如图：

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  • mapToLong、mapToDouble 与mapToInt 类似
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
         Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .mapToLong(e -> e.length()) //转成long ,本质上是int 但是存在类型自动转换  
                .forEach(e -> System.out.println(e));  
    }  
}

mapToLong 如图：

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
         Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .mapToDouble(e -> e.length()) //转成Double ，自动类型转换成Double  
                .forEach(e -> System.out.println(e));  
    }  
}

mapToDouble如图：

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  • flatmap 作用就是将元素拍平拍扁 ，将拍扁的元素重新组成Stream，并将这些Stream 串行合并成一条Stream

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of("a-b-c-d","e-f-i-g-h")  
                .flatMap(e->Stream.of(e.split("-")))  
                .forEach(e->System.out.println(e));  
  
    }  
}

flatmap 如图：

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  • flatmapToInt、flatmapToLong、flatmapToDouble 跟 flatMap 都类似的，只是类型被限定了。
  • limit 限制元素的个数，只需传入 long 类型 表示限制的最大数
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of(1,2,3,4,5,6)  
                .limit(3) //限制三个  
                .forEach(e->System.out.println(e)); //将输出 前三个 1，2，3  
    }  
}

limit如图：

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  • distinct 元素去重

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        Stream.of(1,2,3,1,2,5,6,7,8,0,0,1,2,3,1)  
                .distinct() //去重  
                .forEach(e->System.out.println(e));  
  
    }  
}

distinct 如图：

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  • filter 对某些元素进行过滤，不符合筛选条件的将无法进入流的下游
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of(1,2,3,1,2,5,6,7,8,0,0,1,2,3,1)  
                .filter(e->e>=5) //过滤小于5的  
                .forEach(e->System.out.println(e));  
    }  
}

filter 如图：

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  • peek 挑选 ，将元素挑选出来，可以理解为提前消费
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        User w = new User("w",10);  
        User x = new User("x",11);  
        User y = new User("y",12);  
  
        Stream.of(w,x,y)  
                .peek(e->{e.setName(e.getAge()+e.getName());}) //重新设置名字 变成 年龄+名字  
                .forEach(e->System.out.println(e.toString()));  
  
    }  
  
    static class User {  
  
        private String name;  
  
        private int age;  
  
        public User(String name, int age) {  
            this.name = name;  
            this.age = age;  
        }  
  
        public String getName() {  
            return name;  
        }  
  
        public void setName(String name) {  
            this.name = name;  
        }  
  
        public int getAge() {  
            return age;  
        }  
  
        public void setAge(int age) {  
            this.age = age;  
        }  
  
        @Override  
        public String toString() {  
            return "User{" +  
                    "name='" + name + ''' +  
                    ", age=" + age +  
                    '}';  
        }  
    }  
  
}

peek 如图：

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  • skip 跳过 元素
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of(1,2,3,4,5,6,7,8,9)  
                .skip(4) //跳过前四个  
                .forEach(e->System.out.println(e)); //输出的结果应该只有5，6，7，8，9  
    }  
}

skip 如图：

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  • sorted 排序 底层依赖Comparable 实现，也可以提供自定义比较器

这里Integer 实现了比较器

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of(2,1,3,6,4,9,6,8,0)  
                .sorted()  
                .forEach(e->System.out.println(e));  
    }  
}

sorted 默认比较器如图：

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这里使用自定义比较，当然User 可以实现Comparable 接口

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        User x = new User("x",11);  
        User y = new User("y",12);  
        User w = new User("w",10);  
  
        Stream.of(w,x,y)  
                .sorted((e1,e2)->e1.age>e2.age?1:e1.age==e2.age?0:-1)  
                .forEach(e->System.out.println(e.toString()));  
  
    }  
  
    static class User {  
  
        private String name;  
  
        private int age;  
  
        public User(String name, int age) {  
            this.name = name;  
            this.age = age;  
        }  
  
        public String getName() {  
            return name;  
        }  
  
        public void setName(String name) {  
            this.name = name;  
        }  
  
        public int getAge() {  
            return age;  
        }  
  
        public void setAge(int age) {  
            this.age = age;  
        }  
  
        @Override  
        public String toString() {  
            return "User{" +  
                    "name='" + name + ''' +  
                    ", age=" + age +  
                    '}';  
        }  
    }  
  
}

如图：

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  • collect 收集，使用系统提供的收集器可以将最终的数据流收集到List，Set，Map等容器中。

这里我使用collect 将元素收集到一个set中

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .collect(Collectors.toSet()) //set 容器  
                .forEach(e -> System.out.println(e));  
    }  
}

forEach不仅仅是是Stream 中得操作符还是各种集合中得一个语法糖

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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        Set<String> stringSet = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .collect(Collectors.toSet()); //收集的结果就是set  
        stringSet.forEach(e->System.out.println(e)); //set的语法糖forEach  
}

结果如图：

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  • count 统计数据流中的元素个数，返回的是long 类型
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        long count = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .count();  
  
        System.out.println(count);  
    }  
}

count 如图：

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  • findFirst 获取流中的第一个元素

这里找到第一个元素 apple

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public class FindFirst {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Optional<String> stringOptional = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .findFirst();  
        stringOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));  
    }  
}

findFirst 结果如图：

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  • findAny 获取流中任意一个元素
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public class FindAny {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Optional<String> stringOptional = Stream.of("apple", "banana", "orange", "waltermaleon", "grape")  
                .parallel()  
                .findAny(); //在并行流下每次返回的结果可能一样也可能不一样  
        stringOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));  
    }  
}

findAny 在并行流下 使用结果：

输出了orange

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输出了banana

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  • noneMatch 数据流中得没有一个元素与条件匹配的

这里 的作用是是判断数据流中 一个都没有与aa 相等元素 ，但是流中存在 aa ，所以最终结果应该是false

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public class NoneMatch {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        boolean result = Stream.of("aa","bb","cc","aa")  
                .noneMatch(e->e.equals("aa"));  
        System.out.println(result);  
    }  
}

noneMatch 如图：

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  • allMatch和anyMatch 一个是全匹配，一个是任意匹配 和noneMatch 类似。
  • min 最小的一个，传入比较器，也可能没有(如果数据流为空)
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        Optional<Integer> integerOptional = Stream.of(0,9,8,4,5,6,-1)  
                .min((e1,e2)->e1.compareTo(e2));  
  
        integerOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));  
  
    }

min如图：

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  • max 元素中最大的，需要传入比较器，也可能没有（流为Empty时）
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public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
  
        Optional<Integer> integerOptional = Stream.of(0,9,8,4,5,6,-1)  
                .max((e1,e2)->e1.compareTo(e2));  
  
        integerOptional.ifPresent(e->System.out.println(e));  
  
    }  
}

max 如图：

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  • reduce 是一个规约操作，所有的元素归约成一个，比如对所有元素求和，乘等。

这里实现了一个加法，指定了初始化的值

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public class Main {  
    public static void main(String[] args) {  
  
        int sum = Stream.of(0,9,8,4,5,6,-1)  
              .reduce(0,(e1,e2)->e1+e2);  
        System.out.println(sum);  
    }  
}

reduce 如图：

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  • forEach

forEach 其实前就已经见过了，对每个数据遍历迭代

  • forEachOrdered 适用用于并行流的情况下进行迭代，能保证迭代的有序性

这里通过并行的方式输出数字

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public class ForEachOrdered {  
    public static void main(String[] args) {  
        Stream.of(0,2,6,5,4,9,8,-1)  
                .parallel()  
                .forEachOrdered(e->{  
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+": "+e);});  
    }  
}

forEachOrdered 如图：

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  • toArray 转成数组，可以提供自定义数组生成器
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public class ToArray {  
    public static void main(String[] args) {  
        Object[] objects=Stream.of(0,2,6,5,4,9,8,-1)  
                .toArray();  
  
        for (int i = 0; i < objects.length; i++) {  
            System.out.println(objects[i]);  
        }  
    }  
}

toArray 如图：

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tag:

    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
    meta: false
    pages: false
    posts:
      title: true
      date: true
      path: true
      text: false
      raw: false
      content: false
      slug: false
      updated: false
      comments: false
      link: false
      permalink: false
      excerpt: false
      categories: false
      tags: true

徘徊在原子与字节的边缘<br><br>将更好的自己呈现给世界<br><br><br><br>修心至要，事上磨练<br><br>一蓑衣，一壶酒，一曲长歌，一剑天涯<br><br>见自己，见天地，见众生<br><br>