Java8中Stream的常用方法

柔光的暖阳◎ 2023-02-16 10:57 181阅读 0赞

### 前言 ###

这篇文章简单总结一下Stream中的常用方法,，当然一般都是和Lambda配合着使用的。

对Lambda不熟悉的同学，可以参考这篇进行入门[对Lambda的理解][Lambda]，Lambda真是越用越爽

如果刚刚入门Lambda，但对Consumer、Supplier、Predicate与Function不怎么熟悉的同学，可以参考这篇文章[快速理解Consumer、Supplier、Predicate与Function][Consumer_Supplier_Predicate_Function]

如果已经对Lambda很熟悉的同学，但对其执行原理不太懂的同学，可以参考我的这篇文章[Lambda执行原理][Lambda 1]

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### 先给出一个示例 ###

下面有五个学生，放入到集合中

@Data
           @AllArgsConstructor
           class Student {
               private String name;
               private Integer age;
           }      
    
    
            Student a = new Student("a", 20);
            Student b = new Student("b", 18);
            Student c = new Student("c", 22);
            Student d = new Student("d", 19);
            Student e = new Student("e", 18);
            List<Student> list = new ArrayList<>();
            list.add(a);
            list.add(b);
            list.add(c);
            list.add(d);
            list.add(e);

在日常开发中，可能有以下的需求：

### 一、遍历该集合 ###

list.forEach(System.out::println);

forEach接受一个Consumer表达式

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### 二、取出学生姓名 ###

List<String> nameList = list.stream()
                    .map(Student::getName)
                    .collect(Collectors.toList());

stream可以将一种形式的流转化为另外一种形式的流，上面的代码，是将包含整个学生对象的流，转化成了单独包含姓名的流，最后使用collect方法，将流收集起来。

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### 三、取出年龄大于19岁的学生 ###

List<Student> studentList = list.stream()
                    .filter(s -> s.getAge() > 19)
                    .collect(Collectors.toList());

filter接收一个Predicate表达式，将会在流中丢弃不符合表达式的学生对象。

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### 四、取出不重复的学生年龄 ###

List<Integer> ageDistinctList = list.stream()
                    .map(Student::getAge)
                    .distinct()
                    .collect(Collectors.toList());

和mysql的去重关键字一样，都是使用distinct

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### 五、全匹配、任意匹配、都不匹配 ###

需求1：是否所有学生的年龄都在18岁以上（全匹配）

boolean flag = list.stream()
                    .map(Student::getAge)
                    .allMatch(i -> i > 18);

需求2：是否有学生的年龄大于21岁（任意匹配）

boolean flag = list.stream()
                    .map(Student::getAge)
                    .anyMatch(i -> i > 21);

需求3：是否所有学生的年龄都不大于22岁（都不匹配）

boolean flag = list.stream()
                    .map(Student::getAge)
                    .noneMatch(i -> i > 22);

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### 六、排序 ###

需求，按照学生的年龄进行排序

list.stream()
                    .sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge))
                    .forEach(System.out::println);

输出：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTkxOTAz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

默认是按照年龄进行升序输出，当然也可以降序输出，只要加上.reversed即可，如下图

list.stream()
                    .sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge).reversed())
                    .forEach(System.out::println);

如果先按照年龄排序，再按照姓名进行排序，则可以写成：

list.stream()
                    .sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge).thenComparing(Student::getName))
                    .forEach(System.out::println);

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### 七、分页 ###

需求：当前页是第2页，每页显示3条

list.stream()
                    .sorted(Comparator.comparingInt(Student::getAge))
                    .skip((2 - 1) * 3) //(当前页-1)*每页显示条数
                    .limit(3)          //每页显示条数
                    .forEach(System.out::println);

首先按照年龄进行排序，然后跳过上一页的数据，取出之后的limit条数据。

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### 八、分组 ###

需求：照年龄进行分组

Map<Integer, List<Student>> group = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
            group.forEach((k, v) -> System.out.println("k:" + k + ",v:" + v.toString()));

输出：

![20200609170123587.png][]

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### 九、字符串拼接 ###

需求：输出学生姓名用逗号隔开的字符串

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

输出：

![20200609170708397.png][]

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### 十、数学运算 ###

需求1：求学生年龄的总和

int sum = list.stream().mapToInt(Student::getAge).sum();
            System.out.println(sum);

需求2：求学生年龄的平均数

double average = list.stream()
                    .mapToInt(Student::getAge)
                    .average()
                    .orElse(0.0);
            System.out.println(average);

注意，average()返回的是一个OptionalDouble，为了防止集合中没有元素时，我们必须使用orElse指定一个默认值。

同理，求最大值使用max，最小值使用min，都需要指定默认值。

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持续补充案例....

[Lambda]: https://blog.csdn.net/qq_33591903/article/details/102896536?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159169212919725247638545%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=159169212919725247638545&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_blog_v1-2-102896536.pc_v2_rank_blog_v1&utm_term=lambda
[Consumer_Supplier_Predicate_Function]: https://blog.csdn.net/qq_33591903/article/details/102948344?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159169212919725247638545%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=159169212919725247638545&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_blog_v1-3-102948344.pc_v2_rank_blog_v1&utm_term=lambda
[Lambda 1]: https://blog.csdn.net/qq_33591903/article/details/105270336?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159169212919725247638545%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=159169212919725247638545&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_blog_v1-1-105270336.pc_v2_rank_blog_v1&utm_term=lambda
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTkxOTAz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020060917022192.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTkxOTAz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200609170123587.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200609170123587.png
[20200609170708397.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200609170708397.png