Java8 stream

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。

元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

以上的流程转换为 Java 代码为：

List<Integer> transactionsIds = 
widgets.stream()
             .filter(b -> b.getColor() == RED)
             .sorted((x,y) -> x.getWeight() - y.getWeight())
             .mapToInt(Widget::getWeight)
             .sum();

 

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

• <strong元素队列< strong="">元素是特定类型的对象，形成一个队列。 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：

• 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（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
• 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。

 

生成流

在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：

• stream() − 为集合创建串行流。

• parallelStream() − 为集合创建并行流。

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

 

forEach

Stream 提供了新的方法 'forEach' 来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数：

Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

 

map

map 方法用于映射每个元素到对应的结果，以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
// 获取对应的平方数
List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());

 

filter

filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串：

List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

 

limit

limit 方法用于获取指定数量的流。 以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据：

Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);

 

sorted

sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序：

Random random = new Random();
random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);

 

并行（parallel）程序

parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量：

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();

我们可以很容易的在顺序运行和并行直接切换。

Collectors

Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串：

List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
 
System.out.println("筛选列表: " + filtered);
String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println("合并字符串: " + mergedString);

统计

另外，一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
 
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
 
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());

分组

 通过groupBy对数据实现简便的分组。

public void testGroupBy1(){
    Map<String,List<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName));
    map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}
 
/**
 * 如果只有两类，使用partitioningBy会比groupingBy更有效率
 */
public void testPartitioningBy(){
    Map<Boolean,List<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(partitioningBy(x->x.getScore()>50));
    map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}
 
/**
 * downstream指定类型
 */
public void testGroupBy2(){
    Map<String,Set<Student>> map = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,toSet()));
    map.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}
 
/**
 * downstream 聚合操作
 */
public void testGroupBy3(){
    /**
     * counting
     */
    Map<String,Long> map1 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,counting()));
    map1.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
    /**
     * summingInt
     */
    Map<String,Integer> map2 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,summingInt(Student::getScore)));
    map2.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
    /**
     * maxBy
     */
    Map<String,Optional<Student>> map3 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,maxBy(Comparator.comparing(Student::getScore))));
    map3.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
    /**
     * mapping
     */
    Map<String,Set<Integer>> map4 = Arrays.stream(students).collect(groupingBy(Student::getName,mapping(Student::getScore,toSet())));
    map4.forEach((x,y)-> System.out.println(x+"->"+y));
}