Java 8新特性----Stream流
jdk8是Java 语言开发的一个主要版本，它支持函数式编程，新的 JavaScript 引擎，新的日期 API，新的Stream API 等等。今天就重点介绍一个非常重要得特性之一 lambda表达式
一：什么是 Stream？
Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作
Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。 数据源 流的来源。 可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。
聚合操作 类似SQL语句一样的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。 和以前的Collection操作不同，Stream操作还有两个基础的特征如下：
Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行和短路。
内部迭代： 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代， 这叫>做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式， 通过访问者模式(Visitor)实现。
二：Stream API 使用
1:使用Stream步骤：
(1)先产生一个流(Stream)一个数据源，获取一个流。
(2)中间链式操作 一个中间的操作链，对数据源的数据进行处理。
(3)产生一个新流：一个终止操作，执行中间操作，产生结果。
注意：Stream操作是延迟执行，他们会等需要结果的时候才会执行。
总结：
-
中间操作常用方法有：筛选：filter 映射：map 排序：sorted提取与组合 收集：collect。
-
终止操作：遍历：foreach 匹配：find、match 规约：reduce 聚合：max、min、count。
2:创建Stream的方法的4种方式
【1】Collection接口中的方法：
default Stream<E> stream() 获取串行流
default Stream<E> parallelStream() 获取并行流
案例：
//方式1：Collection接口的方法
Collection collection = new ArrayList();
Stream stream = collection.stream();
Stream stream1 = collection.parallelStream();
//方式2：通过Arrays中的Stream方法 数组
IntStream stream2 = Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3, 4, 5});
//方式3：Stream中的of方法
Stream<String> stream3 = Stream.of("111", "222", "333");
//方法4：Stream中的方法 创建无限流 （结果是无线个）
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(2, (x) -> x + 2);
3:中间操作
1:筛选与切片
① Stream filter(Predicate<?super T> predicate)返回由与此给定谓词匹配的此流的元素组成的流。 --->接收Lambda，从流中排除某些元素。
//1：创建Stream;
Stream<Student> stream = list.stream();
//2：filter方法（找到年龄大于等于18岁的学生）
Stream<Student> studentStream = stream.filter((student) -> student.getAge() >= 18);
//3：终止操作;如果没有终止操作的话，上面的第二步中间操作不执行
studentStream.forEach(System.out::println);
/**
* 注意：如果值执行1,2操作的话，不会有任何结果。
* 验证出Steam操作是延迟的，只有进行了终止操作，才会执行中间操作！这就是所谓的延迟加载
*/
②Stream limit(Long maxSize) 返回由该流的元素组成的流，截断长度不能超过maxSize. 只有找到maxSize个满足条件的即可。 ---->截断流，使其元素不超过给定的数量。
public void limitTest02() {
//Limit方法 短路(效率增高)，只要找到了2个满足条件的，后面的迭代操作就不在执行了！
list.stream().filter(x -> {
System.out.println("正在过滤！！");
return x.getAge() > 18;
}).limit(2).forEach(System.out::println);
}
③Stream skip(Long n) 在丢掉流的第一个n元素后，返回由该流的n元素组成的流，如果此流包含少于n元素，那么将返回一个空流。 ---->跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。 如果流中的元素不足n个，则返回一个空流，与limit(n)互补。
public void skipTest03() {
//skip 方法跳过前2个满足条件的 留下后面满足条件的结果！！
list.stream().filter(x -> {
System.out.println("正在过滤后面满足条件的结果");
return x.getAge() > 18;
}).skip(2).forEach(System.out::println);
}
④Stream distinct()
注意： 自定义的类在去重的过程中必须重新hashCode和equals方法，因为distinct实现的时候底层去找这两个方法。
public void distinctTest04() {
//distinct 去重操作！
list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
⑤ map映射：
如果需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用map方法。方法签名： Stream map(Function<? super T, ? extends R> mapper); 该接口需要一个Function函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流。 Stream流中的map方法基本使用的代码如：
@Test
public void testMap() {
Stream<String> original = Stream.of("11", "22", "33");
Stream<Integer> result = original.map(Integer::parseInt);
result.forEach(s -> System.out.println(s + 10));
}
//这段代码中，map方法的参数通过方法引用，将字符串类型转换成为了int类型（并自动装箱为Integer类对象）。
⑥ 排序 (两种方式)
（1）Stream sorted()返回此流元素组成的流，根据自然顺序排序。底层按照内部比较器进行排序，实现Comparable接口中的compareTo方法。
（2）Stream sorted(Comparator<?super T>comparator) 返回由此元素组成的流，根据挺的Comparator进行顺序排序。指定顺序。 指定排序策略：底层按照外部比较器进行排序 Comparator接口一定要重新Compare方法。
基本使用
Stream流中的sorted方法基本使用的代码如：
@Test
public void testSorted() {
// sorted(): 根据元素的自然顺序排序
// sorted(Comparator<? super T> comparator): 根据比较器指定的规则排序
Stream.of(33, 22, 11, 55)
.sorted()
.sorted((o1, o2) -> o2 - o1)
.forEach(System.out::println);
}
这段代码中，sorted方法根据元素的自然顺序排序，也可以指定比较器排序。
4：终止操作
①查找(find)和匹配(match)
如果需要找到某些数据，可以使用find相关方法。方法签名：
- Optional findFirst();
- Optional findAny();
Stream流中的find相关方法使用代码：
@Test
public void testFind() {
Optional<Integer> first = Stream.of(5, 3, 6, 1).findFirst();
System.out.println("first = " + first.get());
Optional<Integer> any = Stream.of(5, 3, 6, 1).findAny();
System.out.println("any = " + any.get());
}
Stream流的match方法
如果需要判断数据是否匹配指定的条件，可以使用Match相关方法。方法签名：
- boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);
- boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);
- boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); 基本使用 Stream流中的Match相关方法使用代码如：
@Test
public void testMatch() {
boolean b = Stream.of(5, 3, 6, 1)
// .allMatch(e -> e > 0); // allMatch: 元素是否全部满足条件
// .anyMatch(e -> e > 5); // anyMatch: 元素是否任意有一个满足条件
.noneMatch(e -> e < 0); // noneMatch: 元素是否全部不满足条件
System.out.println("b = " + b);
}
②：遍历 foreach
//forEach 用来遍历流中的数据
@Test
public void test02() {
//案例1、2下面两种写法等同
list.stream().map((x)->x.getName()).forEach(System.out::println);
list.stream().map(Student::getName).forEach(System.out::println);
}
③Stream流的max、min
List<String> list13 = Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","xuwujing");
int maxLines = list13.stream().mapToInt(String::length).max().getAsInt();
int minLines = list13.stream().mapToInt(String::length).min().getAsInt();
System.out.println("最长字符的长度:" + maxLines+",最短字符的长度:"+minLines);
//最长字符的长度:8,最短字符的长度:4
④Stream流的count
// Stream流提供count方法来统计其中的元素个数：long count();
//该方法返回一个long值代表元素个数。基本使用：
@Test
public void testCount() {
List<String> strList = new ArrayList<>();
Collections.addAll(strList, "张无忌", "周芷若", "赵敏", "小昭", "杨不悔);
System.out.println(strList.stream().count());
}
⑤ 分组：groupingBy；
当我们使用Stream流处理数据后，可以根据某个属性将数据分组：
// 案例：
@Test
public void testGroup() {
Stream<Student> studentStream = Stream.of(
new Student("赵丽颖", 52, 95),
new Student("杨颖", 56, 88),
new Student("迪丽热巴", 56, 55),
new Student("柳岩", 52, 33));
// Map<Integer, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
// 将分数大于60的分为一组,小于60分成另一组
Map<String, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy((s) -> {
if (s.getSocre() > 60) {
return "及格";
} else {
return "不及格";
}
}));
map.forEach((k, v) -> {
System.out.println(k + "::" + v);
});
}
效果：
不及格::[Student{name='迪丽热巴', age=56, socre=55}, Student{name='柳岩', age=52, socre=33}]
及格::[Student{name='赵丽颖', age=52, socre=95}, Student{name='杨颖', age=56, socre=88}]
⑥拼接：joining
Collectors.joining会根据指定的连接符，将所有元素连接成一个字符串。
// 拼接
@Test
public void testJoining() {
Stream<Student> studentStream = Stream.of(
new Student("赵丽颖", 52, 95),
new Student("杨颖", 56, 88),
new Student("迪丽热巴", 56, 99),
new Student("柳岩", 52, 77));
String collect = studentStream
.map(Student::getName)
.collect(Collectors.joining(">_<", "^_^", "^v^"));
System.out.println(collect);
}
效果：
^_^赵丽颖>_<杨颖>_<迪丽热巴>_<柳岩^v^
⑦聚合：toList,toSet,toMap;
Stream流提供collect方法，其参数需要一个java.util.stream.Collector<T,A, R>接口对象来指定收集到哪种集合中。
- public static Collector<T, ?, List> toList()：转换为List集合。
- public static Collector<T, ?, Set> toSet()：转换为Set集合。
- public static <T, K, U> Collector<T, ?, Map<K,U>> toMap(Function<? super T, ? extends K> keyMapper, Function<? super T, ? extends U> valueMapper):转换为Map集合。
下面是这两个方法的基本使用代码：
// 将流中数据收集到集合中
@Test
public void testStreamToCollection() {
Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
// List<String> strList = stream.collect(Collectors.toList());
// Set<String> strSet = stream.collect(Collectors.toSet());
ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
}
toMap
@Test
public void testCollectToMap(){
//案例1
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3);
Map<String, String> collect1 = list.stream().map(i -> i).collect(Collectors.toMap(key -> "key" + key, value -> "value:" + value));
//实体list转化map id作为主键，对象作为value
List<User> userList =new ArrayList<User>();
UserTask userTask = new UserTask();
userTask.setId(1);
userTask.setName("测试");
userList.add(userTask);
Map<Integer,UserTask> taskMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(UserTask::getId, entity -> entity));
System.out.println(collect1.toString());
System.out.println(taskMap.toString());
}