Java 中如何使用 stream 流

叁歲伎倆 2023-09-26 20:29 175阅读 0赞

如果你了解过 Liunx ，了解过 Liunx 的中管道命令 | ，那么你会发现，其实 Java 8 的 stream 和 Liunx 非常类似的。

Liunx 中的管道命令也是将上一个命令的输出流作为下一条命令的输入流。

今天主要聊起的是如何使用 stream 流，关于它为什么被引入，有什么样的优势，还有一些平时未曾注意到的知识点的话，就在下一次再讲吧~

能基础的使用，是深入了解它的一个基础吧，我觉得~

在本文中，你将会看到Stream API支持的许多操作。这些操作能让你快速完成复杂的数据查询，如筛选、切片、映射、查找、匹配和归约。

一、筛选和切片

1.1、筛选 filter  
filter 会接受一个 Predicate 接口的参数，其本质就是一个布尔值函数（官方称为谓词，说成白话，即为一个布尔值函数）

准备好的数据~

static   List<Student> students = new ArrayList<>();

static \{  
students.add(new Student(“学生A”, “大学1”, 18));  
students.add(new Student(“学生A”, “大学1”, 18));  
students.add(new Student(“学生A”, “大学1”, 18));  
students.add(new Student(“学生A”, “大学1”, 18));  
students.add(new Student(“学生B”, “大学1”, 18));  
students.add(new Student(“学生C”, “大学1”, 19));  
students.add(new Student(“学生D”, “大学2”, 20));  
students.add(new Student(“学生E”, “大学2”, 21));  
students.add(new Student(“学生F”, “大学2”, 20));  
students.add(new Student(“学生G”, “大学3”, 22));  
students.add(new Student(“学生H”, “大学3”, 23));  
students.add(new Student(“学生I”, “大学3”, 19));  
students.add(new Student(“学生J”, “大学4”, 20));  
\}  
1、从中筛选出小于20的学生们组成一个新的集合

jdk 8 之前的写法：

List result = new ArrayList<>();  
for (Student student : students) \{  
if (student.getAge() < 20) \{  
result.add(student);  
\}  
\}  
Jdk 8 及之后的写法：使用stream流操作

/\*\*  
\* 选出小于20的学生组成一个集合  
\*  
\* @param students  
\*/  
private static List selectAgeLt18(List students) \{  
// 最基础的写法， filter的参数是一个 Predicate,而它是一个FunctionalInterface 式的接口， 唯一的接口就是表示一个参数的谓词（布尔值函数）。  
// List list = students.stream().filter(new Predicate() \{  
// @Override  
// public boolean test(Student student) \{  
// return student.getAge()<20;  
// \}  
// \}).collect(Collectors.toList());  
// 因此可以简化写成 以下这种写法  
// List list = students.stream().filter(student -> \{  
// return student.getAge() < 20;  
// \}).collect(Collectors.toList());  
//又因为filter 的参数实际上是一个lambda表达式，当只有一条返回语句时，又可以省略大括号和return  
List list = students.stream().filter(student -> student.getAge() < 20).collect(Collectors.toList());  
return list;  
\}

1.2、去重 distinct  
distinct（）它会返回一个元素各异（根据流所生成元素的 hashCode和equals方法实现）的流。

jdk 8之前对集合的一些去重方式

/\*\*  
\* 去重操作，去除掉数据集合中重复的数据  
\*/  
private static void selectSchoolRepresent(List students) \{  
// jdk 8之前的一些方式，  
// 1、set集合去重  
HashSet set = new HashSet<>();  
for (Student student : students) \{  
set.add(student);  
\}  
// 还可以简写成  
List newList = new ArrayList<>(new HashSet<>(students));  
  
// 2、 利用 list的contains() 方法  
List list = new ArrayList<>();  
for (Student student : students) \{  
if(!list.contains(student))\{  
list.add(student);  
\}  
\}  
\}  
Java 8 及之后使用stream中的 distinct（）方法，其实咋说勒，就是方便，其他的也木有

/\*\*  
\* 去重操作，去除掉数据集合中重复的数据  
\*/  
private static void selectSchoolRepresent(List students) \{  
List collect = students.stream().distinct().collect(Collectors.toList());  
collect.forEach(System.out::println);  
\}

1.3、切片 limit  
流支持limit(n)方法，该方法会返回一个不超过给定长度的流。

如果流是有序的，则最多会返回前n个元素。无序的则不会以任何方式排序。

Jdk 8 之前的写法

/\*\*  
\* 选出集合中前五位同学 组成一个新的集合  
\*  
\* @param students  
\*/  
private static void selectLimit(List students) \{  
List list = new ArrayList<>();  
for (int i = 0; i < students.size(); i++) \{  
if (i < 5) \{  
list.add(students.get(i));  
\}  
\}  
list.forEach(System.out::println);  
\}  
Jdk 8的 stream 流中的 limit 的写法

/\*\*  
\* 选出集合中前五位同学 组成一个新的集合  
\*  
\* @param students  
\*/  
private static void selectLimit(List students) \{  
  
List collect = students.stream().limit(5).collect(Collectors.toList());  
  
collect.forEach(System.out::println);  
\}

1.4、跳过元素 skip  
流还支持skip(n)方法，返回一个扔掉了前n个元素的流。如果流中元素不足n个，则返回一 个空流。

/\*\*  
\* 从第二个同学开始组成新的集合  
\*  
\* @param students  
*/  
private static void selectSkip(List students) \{  
List collect = students.stream().skip(2).collect(Collectors.toList());  
collect.forEach(System.out::println);  
/*\*  
\* Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=90.0)  
\* Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=76.0)  
\* Student(name=学生B, school=大学1, age=18, score=91.0)  
\* Student(name=学生C, school=大学1, age=19, score=65.0)  
\* Student(name=学生D, school=大学2, age=20, score=80.0)  
\* Student(name=学生E, school=大学2, age=21, score=78.0)  
\* Student(name=学生F, school=大学2, age=20, score=67.0)  
\* Student(name=学生G, school=大学3, age=22, score=87.0)  
\* Student(name=学生H, school=大学3, age=23, score=79.0)  
\* Student(name=学生I, school=大学3, age=19, score=92.0)  
\* Student(name=学生J, school=大学4, age=20, score=84.0)  
\*/  
\}

1.5、排序 sorted  
这个就是排序啦，没啥能说的啦吧~偷个懒哈

/**
      * 给这群学生按年龄排序
      * 
      *
      * @param students
      */
     private static void sortedDemo(List<Student> students) {
         List<Student> collect = students.stream()
                 .sorted((student1, student2) -> student1.getAge() - student2.getAge())
                 .collect(Collectors.toList());
         collect.forEach(System.out::println);

/\*\*  
\* Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=98.0)  
\* Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=91.0)  
\* Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=90.0)  
\* Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=76.0)  
\* Student(name=学生B, school=大学1, age=18, score=91.0)  
\* Student(name=学生C, school=大学1, age=19, score=65.0)  
\* Student(name=学生I, school=大学3, age=19, score=92.0)  
\* Student(name=学生D, school=大学2, age=20, score=80.0)  
\* Student(name=学生F, school=大学2, age=20, score=67.0)  
\* Student(name=学生J, school=大学4, age=20, score=84.0)  
\* Student(name=学生E, school=大学2, age=21, score=78.0)  
\* Student(name=学生G, school=大学3, age=22, score=87.0)  
\* Student(name=学生H, school=大学3, age=23, score=79.0)  
\*/  
\}

1.6、小结与综合应用  
filter 、distinct、limit、skip、sorted 对比起 Java 8 之前的一些实现，从我个人看来是方便了许多的。

如果是看起来不习惯，我觉得可以试着多用上几次，会慢慢爱上它的。

综合应用

filter 、distinct、limit、skip、sorted 这些操作，他们的执行结果的返回值仍然是 stream，所以在使用中,他们完全可以无缝链接.

如: 我要去这一群学生中找到 年龄在 20 岁以下，分数在90分以上的前3名学生。

/**
      * 如: 我要去这一群学生中找到 年龄在 20 岁以下，分数在90分以上的前3名学生。
      *
      * @param students
      */
     private static void select(List<Student> students) {
         List<Student> collect = students.stream()
                 .filter(student -> student.getAge() < 20)
                 .filter(student -> student.getScore() > 90.0)
                 .limit(3)
                 .collect(Collectors.toList());
         collect.forEach(System.out::println);
         /**
          * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=98.0)
          * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=91.0)
          * Student(name=学生B, school=大学1, age=18, score=91.0)
          */
     }

二、映射 map  
这个map的映射其实不光Java 有，JavaScript 也是有的，用法我感觉是一样的~

一个非常常见的数据处理套路就是从某些对象中选择信息。比如在SQL里，你可以从表中选 择一列。

用我个人的话来说，filter 是用来过滤元素的，而这一小节的 map 是用来创建一个新的元素。（在官方中的使用的映射一词，是因为map 会接受一个函数作为参数，并且将其映射成一个新的元素。）

可能说起来还是不如实践来的实在。

数据还是上一节造的那些数据。

如：找出集合中所有学生的姓名，去除掉重复的名称，组成一个 List 集合

/\*\*  
\* 找出集合中所有学生的姓名，去除掉重复的名称，组成一个 List 集合  
\*  
\* @param students  
*/  
private static void selectAllStudentName(List students) \{  
  
List collect = students.stream().map(new Function<Student, String>() \{  
@Override  
public String apply(Student student) \{  
return student.getName();  
\}  
\}).distinct().collect(Collectors.toList());  
  
List list = students.stream().map(student -> \{  
return student.getName();  
\}).distinct().collect(Collectors.toList());  
  
List collect1 = students.stream()  
.map(student -> student.getName())  
.distinct()  
.collect(Collectors.toList());  
collect1.forEach(System.out::println);  
  
/*\*  
\* 学生A  
\* 学生B  
\* 学生C  
\* 学生D  
\* 学生E  
\* 学生F  
\* 学生G  
\* 学生H  
\* 学生I  
\* 学生J  
\*/  
\}

三、查找和匹配

3.1、匹配 anyMatch、allMatch和noneMatch 方法  
anyMatch方法可以回答“流中是否有一个元素能匹配给定的谓词”

这里的谓词也就是filter那部分所说的一个 布尔值函数。

其实看到 any 的第一眼，大家也明白，任一，只有集合中含有你需要的，那就是返回 true。

/**
      * 判断这群学生中有木有年龄大于20岁的学生
      *
      * @param students
      */
     private static void anyMatchDemo(List<Student> students) {
         boolean anyMatch = students.stream().anyMatch(student -> student.getAge() > 20);
         System.out.println(anyMatch);
         /**
          * true
          */
     }

还有 allMatch 和 noneMatch 他们都和 anyMatch 类似。

allMatch 要求全部元素都满足要求，

noneMatch 则是要求全部元素都不满足要求时返回true。

3.2、查找 findAny 与 findFirst  
findAny 方法将返回当前流中的任意元素。

它的搭档一般是 filter，和 filter 使用可以实现很多操作。

如我想要当确定这群学生中有20岁以上的学生时立马返回结果。

/\*\*  
\* 当确定这群学生中有20岁以上的学生时即返回。  
\*  
\* @param students  
*/  
private static void findAnyDemo(List students) \{  
Optional student1 = students.stream().filter(student -> student.getAge() > 20).findAny();  
Student student = student1.get();  
System.out.println(student);  
/*\*  
\* Student(name=学生E, school=大学2, age=21, score=78.0)  
\*/  
\}  
这里的 Optional 是 Java 8 新增的一个 容器类，作用就是用来判断存在和不存在。也就是大家常谈到的更优雅的判空操作。

Optional 几个常见的Api

isPresent()将在Optional包含值的时候返回true, 否则返回false  
ifPresent(Consumer block)会在值存在的时候执行给定的代码块。  
T get()会在值存在时返回值，否则抛出一个NoSuchElement异常。  
T orElse(T other)会在值存在时返回值，否则返回一个默认值。  
详细的用法，大家也可以去了解了解，这也是非常好用的一个东东。

findFirst 其实就是确定返回第一个元素。它也和 filter 一起搭配使用。

咋一看， findany 和 findFirst 不是一样吗，其实在你对于返回的第一个元素没有明确要求时，你可以理解成他们确实就是一样的。

但其实他们真实区别并非体现如此，而是在 stream 中的并行流中。

今天没谈这个，大家可以去了解了解，了解并行流就会和常常聊到的性能相关啦，到底那种好一些啥的~

3.3、小结  
anyMatch、allMatch和noneMatch这三个操作都用到了我们所谓的短路。

就是我们刚学语法时的 && 和 || 运算符，这也算是他们在 stream 的实现。

最简单的理解方式，就是他们通过遍历，组成了一个很长很长的布尔表达式。

除去他们能实现短路操作， findAny 与 findFirst 也是同样如此，并非都需要遍历结束才会得到最终的结果。只要在其中某一次中达成条件，即可返回结果。

四、归约  
官方的说法，成为归约，如果用简单的话语来说的话，可以理解为将多个东西归为一堆。

4.1、元素求和 reduce  
private static void reduceDemo() \{  
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);  
  
Integer reduce = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);  
System.out.println(“list集合的总和：>" + reduce);  
  
Integer reduce1 = list.stream().reduce(1, (a, b) -> a \* b);  
System.out.println("list集合中的元素相乘结果>” + reduce1);  
  
Optional reduce2 = list.stream().reduce((a, b) -> a + b);  
Integer integer = reduce2.get();  
System.out.println(“list 集合的总和==>”+integer);  
/\*\*  
\* list集合的总和：>55  
\* list集合中的元素相乘结果>3628800  
\* list 集合的总和==>55  
\*/  
\}  
reduce接受两个参数：

一个初始值，这里是0；

一个 BinaryOperator 来将两个元素结合起来产生一个新值，BinaryOperator 也是funcational 接口，所以也可以使用lambda 表达式 lambda (a, b) -> a + b 来表示。

Integer reduce = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);  
另外还有一个重载函数，就是没有初始值版本的，它的返回值是Optional 的容器类。

Optional reduce2 = list.stream().reduce((a, b) -> a + b);  
最大值与最小值：

private static void reduceDemo2()\{  
List list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);  
Optional max = list.stream().reduce(Integer::max);  
Optional min = list.stream().reduce(Integer::min);  
System.out.println(“max==>”+max.get());  
System.out.println(“min==>”+min.get());  
/\*\*  
\* max==>10  
\* min==>1  
\*/  
\}