一、Stream流介绍
1.1 集合处理数据的弊端
当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加、删除、获取外，最典型的就是集合遍历。我们来体验 集合操作数据的弊端，需求如下：
一个ArrayList集合中存储有以下数据:
张无忌,周芷若,赵敏,张强,张三丰
需求:
1.拿到所有姓张的
2.拿到名字长度为3个字的
3.打印这些数据
代码如下：
public static void main(String[] args) {
// 一个ArrayList集合中存储有以下数据:张无忌,周芷若,赵敏,张强,张三丰
// 需求:1.拿到所有姓张的 2.拿到名字长度为3个字的 3.打印这些数据
ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
Collections.addAll(list, "张无忌", "周芷若", "赵敏", "张强", "张三丰");
// 1.拿到所有姓张的
ArrayList<String> zhangList = new ArrayList<>(); // {"张无忌", "张强", "张三丰"}
for (String name : list) {
if (name.startsWith("张")) {
zhangList.add(name);
}
}
// 2.拿到名字长度为3个字的
ArrayList<String> threeList = new ArrayList<>(); // {"张无忌", "张三丰"}
for (String name : zhangList) {
if (name.length() == 3) {
threeList.add(name);
}
}
// 3.打印这些数据
for (String name : threeList) {
System.out.println(name);
}
}
循环遍历的弊端
这段代码中含有三个循环，每一个作用不同：
- 首先筛选所有姓张的人；
- 然后筛选名字有三个字的人；
- 最后进行对结果进行打印输出。
每当我们需要对集合中的元素进行操作的时候，总是需要进行循环、循环、再循环。这是理所当然的么？不是。循环是做事情的方式，而不是目的。每个需求都要循环一次，还要搞一个新集合来装数据，如果希望再次遍历，只能再使 用另一个循环从头开始。
那Stream能给我们带来怎样更加优雅的写法呢？
Stream的更优写法
下面来看一下借助Java 8的Stream API，修改后的代码：
public class Demo03StreamFilter {
public static void main(String[] args) {
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("张无忌");
list.add("周芷若");
list.add("赵敏");
list.add("张强");
list.add("张三丰");
list.stream()
.filter(s -> s.startsWith("张"))
.filter(s -> s.length() == 3)
.forEach(System.out::println);
}
}
直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义：获取流、过滤姓张、过滤长度为3、逐一打印。我们真 正要做的事情内容被更好地体现在代码中。
1.2 Stream流式思想概述
注意：Stream和IO流(InputStream/OutputStream)没有任何关系，请暂时忘记对传统IO流的固有印象！
Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”，Stream流不是一种数据结构，不保存数据，而是对数据进行加工 处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上，通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。
Stream API能让我们快速完成许多复杂的操作，如筛选、切片、映射、查找、去除重复，统计，匹配和归约。
1.3 小结
首先我们了解了集合操作数据的弊端,每次都需要循环遍历,还要创建新集合,很麻烦
Stream是流式思想,相当于工厂的流水线,对集合中的数据进行加工处理
二、获取Stream流的两种方式
获取一个流非常简单，有以下几种常用的方式：
- 所有的 Collection 集合都可以通过 stream 默认方法获取流；
- Stream 接口的静态方法 of 可以获取数组对应的流。
2.1 根据Collection获取流
首先， java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream 用来获取流，所以其所有实现类均可获取流。
public interface Collection {
default Stream<E> stream()
}
import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;
public class Demo04GetStream {
public static void main(String[] args) {
// 集合获取流
// Collection接口中的方法: default Stream<E> stream() 获取流
List<String> list = new ArrayList<>();
// ...
Stream<String> stream1 = list.stream();
Set<String> set = new HashSet<>();
// ...
Stream<String> stream2 = set.stream();
Vector<String> vector = new Vector<>();
// ...
Stream<String> stream3 = vector.stream();
}
}
java.util.Map 接口不是 Collection 的子接口，所以获取对应的流需要分key、value或entry等情况：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Stream;
public class Demo05GetStream {
public static void main(String[] args) {
// Map获取流
Map<String, String> map = new HashMap<>();
// ...
Stream<String> keyStream = map.keySet().stream();
Stream<String> valueStream = map.values().stream();
Stream<Map.Entry<String, String>> entryStream = map.entrySet().stream();
}
}
2.2 Stream中的静态方法of获取流
由于数组对象不可能添加默认方法，所以 Stream 接口中提供了静态方法 of ，使用很简单：
import java.util.stream.Stream;
public class Demo06GetStream {
public static void main(String[] args) {
// Stream中的静态方法: static Stream of(T... values)
Stream<String> stream6 = Stream.of("aa", "bb", "cc");
String[] arr = {"aa", "bb", "cc"};
Stream<String> stream7 = Stream.of(arr);
Integer[] arr2 = {11, 22, 33};
Stream<Integer> stream8 = Stream.of(arr2);
// 注意:基本数据类型的数组不行
int[] arr3 = {11, 22, 33};
Stream<int[]> stream9 = Stream.of(arr3);
}
}
备注： of 方法的参数其实是一个可变参数，所以支持数组。
三、Stream常用方法和注意事项
3.1 Stream常用方法
Stream流模型的操作很丰富，这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种：
- 终结方法：返回值类型不再是Stream 类型的方法，不再支持链式调用。本小节中，终结方法包括count 和forEach 方法。
- 非终结方法：返回值类型仍然是Stream 类型的方法，支持链式调用。（除了终结方法外，其余方法均为非终结方法。）
- 对比Spark的两种算子
备注：本小节之外的更多方法，请自行参考API文档。
3.2 Stream注意事项(重要)
- Stream只能操作一次
- Stream方法返回的是新的流
- Stream不调用终结方法，中间的操作不会执行
3.3 forEach方法
forEach 用来遍历流中的数据
void forEach(Consumer<? super T> action);
该方法接收一个 Consumer 接口函数，会将每一个流元素交给该函数进行处理。例如：
@Test
public void testForEach() {
List<String> one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
/*one.stream().forEach((String s) -> {
System.out.println(s);
});*/
// 简写
// one.stream().forEach(s -> System.out.println(s));
one.stream().forEach(System.out::println);
}
3.4 count方法
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> one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
System.out.println(one.stream().count());
}
3.5 filter方法
filter用于过滤数据，返回符合过滤条件的数据
可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。方法声明：
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
该接口接收一个 Predicate 函数式接口参数（可以是一个Lambda或方法引用）作为筛选条件。
Stream流中的 filter 方法基本使用的代码如：
@Test
public void testFilter() {
List<String> one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
one.stream()
.filter(s -> s.length() == 2)
.forEach(System.out::println);
}
在这里通过Lambda表达式来指定了筛选的条件：姓名长度为2个字。
3.6 limit方法
limit 方法可以对流进行截取，只取用前n个。方法签名：
Stream<T> limit(long maxSize);
参数是一个long型，如果集合当前长度大于参数则进行截取。否则不进行操作。基本使用：
@Test
public void testLimit() {
List<String> one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
one.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
}
3.7 skip方法
如果希望跳过前几个元素，可以使用 skip 方法获取一个截取之后的新流：
Stream<T> skip(long n);
如果流的当前长度大于n，则跳过前n个；否则将会得到一个长度为0的空流。基本使用：
@Test
public void testSkip() {
List<String> one = new ArrayList<>();
Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
one.stream().skip(2).forEach(System.out::println);
}
3.8 map方法
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：
<R> Stream<R> 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");
original.map(Integer::parseInt).forEach(System.out::println);
}
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）。
3.9 sorted方法
如果需要将数据排序，可以使用 sorted 方法。方法签名：
Stream<T> sorted();
Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);
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。
3.10 distinct方法
如果需要去除重复数据，可以使用 distinct 方法。方法签名：
Stream<T> distinct();
基本使用
Stream流中的 distinct 方法基本使用的代码如：
@Test
public void testDistinct() {
Stream.of(22, 33, 22, 11, 33)
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}
如果是自定义类型如何是否也能去除重复的数据呢?
@Test
public void testDistinct2() {
Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("张学友", 56),
new Person("黎明", 52))
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}
public class Person {
private String name;
private int age;
// 省略其他
}
自定义类型是根据对象的hashCode和equals来去除重复元素的。
3.11match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 相关方法基本使用的代码如：
@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);
}
3.12 find方法
如果需要找到某些数据，可以使用 find 相关方法。方法签名：
Optional<T> findFirst();
Optional<T> findAny();
基本使用
Stream流中的 find 相关方法基本使用的代码如：
@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());
}
3.13 max和min方法
如果需要获取最大和最小值，可以使用 max 和 min 方法。方法签名：
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);
基本使用
Stream流中的 max 和 min 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void testMax_Min() {
Optional<Integer> max = Stream.of(5, 3, 6, 1).max((o1, o2) -> o1 - o2);
System.out.println("first = " + max.get());
Optional<Integer> min = Stream.of(5, 3, 6, 1).min((o1, o2) -> o1 - o2);
System.out.println("any = " + min.get());
}
3.14 reduce方法
如果需要将所有数据归纳得到一个数据，可以使用 reduce 方法。方法签名：
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
基本使用
Stream流中的 reduce 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void testReduce() {
int reduce = Stream.of(4, 5, 3, 9)
.reduce(0, (a, b) -> {
System.out.println("a = " + a + ", b = " + b);return a + b;
});
// reduce:
// 第一次将默认做赋值给x, 取出第一个元素赋值给y,进行操作
// 第二次,将第一次的结果赋值给x, 取出二个元素赋值给y,进行操作
// 第三次,将第二次的结果赋值给x, 取出三个元素赋值给y,进行操作
// 第四次,将第三次的结果赋值给x, 取出四个元素赋值给y,进行操作
System.out.println("reduce = " + reduce);
// 化简
int reduce2 = Stream.of(4, 5, 3, 9)
.reduce(0, (x, y) -> {return Integer.sum(x, y);});
// 进一步化简
int reduce3 = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, Integer::sum);
int max = Stream.of(4, 5, 3, 9)
.reduce(0, (x, y) -> {
return x > y ? x : y;
});
System.out.println("max = " + max);
}
x = 0, y = 4
x = 4, y = 5
x = 9, y = 3
x = 12, y = 9
reduce = 21
max = 9
3.15 map和reduce组合使用
@Test
public void testMapReduce() {
// 求出所有年龄的总和
int totalAge = Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("郭富城", 54),
new Person("黎明", 52))
.map((p) -> p.getAge())
.reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println("totalAge = " + totalAge);
// 找出最大年龄
int maxAge = Stream.of(
new Person("刘德华", 58),
new Person("张学友", 56),
new Person("郭富城", 54),
new Person("黎明", 52))
.map((p) -> p.getAge())
.reduce(0, (x, y) -> x > y ? x : y);
System.out.println("maxAge = " + maxAge);
// 统计 数字2 出现的次数
int count = Stream.of(1, 2, 2, 1, 3, 2)
.map(i -> {
if (i == 2) {
return 1;
} else {
return 0;
}
})
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("count = " + count);
}
3.16 mapToIn
如果需要将Stream中的Integer类型数据转成int类型，可以使用 mapToInt 方法。方法签名：
IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper);
Stream流中的 mapToInt 相关方法基本使用的代码如：
@Test
public void test1() {
// Integer占用的内存比int多,在Stream流操作中会自动装箱和拆箱
Stream<Integer> stream = Arrays.stream(new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5});
// 把大于3的和打印出来
// Integer result = stream
// .filter(i -> i.intValue() > 3)
// .reduce(0, Integer::sum);
// System.out.println(result);
// 先将流中的Integer数据转成int,后续都是操作int类型
IntStream intStream = stream.mapToInt(Integer::intValue);
int reduce = intStream
.filter(i -> i > 3)
.reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(reduce);
// 将IntStream转化为Stream<Integer>
IntStream intStream1 = IntStream.rangeClosed(1, 10);
Stream<Integer> boxed = intStream1.boxed();
boxed.forEach(s -> System.out.println(s.getClass() + ", " + s));
}
3.17 concat方法
如果有两个流，希望合并成为一个流，那么可以使用 Stream 接口的静态方法 concat ：
static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)
备注：这是一个静态方法，与 java.lang.String 当中的 concat 方法是不同的。
该方法的基本使用代码如：
@Test
public void testContact() {
Stream<String> streamA = Stream.of("张三");
Stream<String> streamB = Stream.of("李四");
Stream<String> result = Stream.concat(streamA, streamB);
result.forEach(System.out::println);
}
3.18 Stream综合案例
现在有两个 ArrayList 集合存储队伍当中的多个成员姓名，要求使用传统的for循环（或增强for循环）依次进行以下 若干操作步骤：
- 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名；
- 第一个队伍筛选之后只要前3个人；
- 第二个队伍只要姓张的成员姓名；
- 第二个队伍筛选之后不要前2个人；
- 将两个队伍合并为一个队伍；
- 根据姓名创建 Person 对象；
- 打印整个队伍的Person对象信息。
两个队伍（集合）的代码如下：
public class DemoArrayListNames {
public static void main(String[] args) {
List<String> one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七公");
List<String> two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱","张三");
// ....
}
}
而 Person 类的代码为：
public class Person {
private String name;
public Person() {}
public Person(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public String toString() {
return "Person{name='" + name + "'}";
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
}
传统方式
使用for循环 , 示例代码:
public class DemoArrayListNames {
public static void main(String[] args) {
List<String> one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七公");
List<String> two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱", "张三");
// 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名；
List<String> oneA = new ArrayList<>();
for (String name : one) {
if (name.length() == 3) {
oneA.add(name);
}
}
// 第一个队伍筛选之后只要前3个人；
List<String> oneB = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 3; i++) {
oneB.add(oneA.get(i));
}
// 第二个队伍只要姓张的成员姓名；
List<String> twoA = new ArrayList<>();
for (String name : two) {
if (name.startsWith("张")) {
twoA.add(name);
}
}
// 第二个队伍筛选之后不要前2个人；
List<String> twoB = new ArrayList<>();
for (int i = 2; i < twoA.size(); i++) {
twoB.add(twoA.get(i));
}
// 将两个队伍合并为一个队伍；
List<String> totalNames = new ArrayList<>();
totalNames.addAll(oneB);
totalNames.addAll(twoB);
// 根据姓名创建Person对象；
List<Person> totalPersonList = new ArrayList<>();
for (String name : totalNames) {
totalPersonList.add(new Person(name));
}
// 打印整个队伍的Person对象信息。
for (Person person : totalPersonList) {
System.out.println(person);
}
}
}
运行结果为：
Person{name='宋远桥'}
Person{name='苏星河'}
Person{name='洪七公'}
Person{name='张二狗'}
Person{name='张天爱'}
Person{name='张三'}
Stream方式
等效的Stream流式处理代码为：
public class DemoStreamNames {
public static void main(String[] args) {
List<String> one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七公");
List<String> two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱", "张三");
// 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名；
// 第一个队伍筛选之后只要前3个人；
Stream<String> streamOne = one.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3);
// 第二个队伍只要姓张的成员姓名；
// 第二个队伍筛选之后不要前2个人；
Stream<String> streamTwo = two.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).skip(2);
// 将两个队伍合并为一个队伍；
// 根据姓名创建Person对象；
// 打印整个队伍的Person对象信息。
Stream.concat(streamOne, streamTwo).map(Person::new).forEach(System.out::println);
}
}
运行效果完全一样：
Person{name='宋远桥'}
Person{name='苏星河'}
Person{name='洪七公'}
Person{name='张二狗'}
Person{name='张天爱'}
Person{name='张三'}
四、收集Stream流中的结果
对流操作完成之后，如果需要将流的结果保存到数组或集合中，可以收集流中的数据
4.1 Stream流中的结果到集合中
Stream流提供 collect 方法，其参数需要一个 java.util.stream.Collector 接口对象来指定收集到哪 种集合中。java.util.stream.Collectors 类提供一些方法，可以作为 Collector`接口的实例：
public static Collector> toList() ：转换为 List 集合。
public static Collector> toSet() ：转换为 Set 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> list = stream.collect(Collectors.toList());
// Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet());
ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
}
4.2 Stream流中的结果到数组中
Stream提供 toArray 方法来将结果放到一个数组中，返回值类型是Object[]的：
Object[] toArray();
其使用场景如：
@Test
public void testStreamToArray() {
Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
// Object[] objects = stream.toArray();
// for (Object obj : objects) {
// System.out.println();
// }
String[] strings = stream.toArray(String[]::new);
for (String str : strings) {
System.out.println(str);
}
}
4.3 对流中数据进行聚合计算
当我们使用Stream流处理数据后，可以像数据库的聚合函数一样对某个字段进行操作。比如获取最大值，获取最小 值，求总和，平均值，统计数量。
@Test
public void testStreamToOther() {
Stream<Student> studentStream = Stream.of(
new Student("赵丽颖", 58, 95),
new Student("杨颖", 56, 88),
new Student("迪丽热巴", 56, 99),
new Student("柳岩", 52, 77));
// 获取最大值
Optional<Student> collect = studentStream.collect(Collectors.maxBy((o1, o2) ->
o1.getSocre() - o2.getSocre()));
// 获取最小值
Optional<Student> collect = studentStream.collect(Collectors.minBy((o1, o2) ->
o1.getSocre() - o2.getSocre()));
// System.out.println(collect.get());
// 求总和
int sumAge = studentStream.collect(Collectors.summingInt(s -> s.getAge()));
System.out.println("sumAge = " + sumAge);
//平均值
double avgScore = studentStream.collect(Collectors.averagingInt(s -> s.getSocre()));
System.out.println("avgScore = " + avgScore);
// 统计数量
Long count = studentStream.collect(Collectors.counting());
System.out.println("count = " + count);
}
4.4 对流中数据进行分组
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：
// 分组
@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}]
4.5 对流中数据进行多级分组
还可以对数据进行多级分组：
// 多级分组
@Test
public void testCustomGroup() {
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));
Map<Integer, Map<String, List<Student>>> map =
studentStream.collect(Collectors.groupingBy(s -> s.getAge(), Collectors.groupingBy(s -> {
if (s.getSocre() >= 90) {
return "优秀";
} else if (s.getSocre() >= 80 && s.getSocre() < 90) {
return "良好";
} else if (s.getSocre() >= 80 && s.getSocre() < 80) {
return "及格";
} else {
return "不及格";
}
})));
map.forEach((k, v) -> {
System.out.println(k + " == " + v);
});
}
效果：
52 == {不及格=[Student{name='柳岩', age=52, socre=77}], 优秀=[Student{name='赵丽颖', age=52,
socre=95}]}
56 == {优秀=[Student{name='迪丽热巴', age=56, socre=99}], 良好=[Student{name='杨颖', age=56,
socre=88}]}
4.6 对流中数据进行分区
Collectors.partitioningBy 会根据值是否为true，把集合分割为两个列表，一个true列表，一个false列表。
// 分区
@Test
public void testPartition() {
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));
// partitioningBy会根据值是否为true，把集合分割为两个列表，一个true列表，一个false列表。
Map<Boolean, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.partitioningBy(s ->s.getSocre() > 90));
map.forEach((k, v) -> {
System.out.println(k + " == " + v);
});
}
效果：
false == [Student{name='杨颖', age=56, socre=88}, Student{name='柳岩', age=52, socre=77}]
true == [Student{name='赵丽颖', age=52, socre=95}, Student{name='迪丽热巴', age=56, socre=99}]
4.7 对流中数据进行拼接
// 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^
五、并行的Stream流
5.1 串行的Stream流
目前我们使用的Stream流是串行的，就是在一个线程上执行。
@Test
public void test0Serial() {
long count = Stream.of(4, 5, 3, 9, 1, 2, 6)
.filter(s -> {
System.out.println(Thread.currentThread() + ", s = " + s);
return true;
})
.count();
System.out.println("count = " + count);
}
效果：
Thread[main,5,main], s = 4
Thread[main,5,main], s = 5
Thread[main,5,main], s = 3
Thread[main,5,main], s = 9
Thread[main,5,main], s = 1
Thread[main,5,main], s = 2
Thread[main,5,main], s = 6
5.2 并行的Stream流
parallelStream其实就是一个并行执行的流。它通过默认的ForkJoinPool，可能提高多线程任务的速度。
获取并行Stream流的两种方式
- 直接获取并行的流
- 将串行流转成并行流
@Test
public void testgetParallelStream() {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
// 直接获取并行的流
Stream<Integer> stream = list.parallelStream();
// 将串行流转成并行流
Stream<Integer> stream = list.stream().parallel();
}
并行操作代码：
@Test
public void test0Parallel() {
long count = Stream.of(4, 5, 3, 9, 1, 2, 6)
.parallel() // 将流转成并发流,Stream处理的时候将才去
.filter(s -> {
System.out.println(Thread.currentThread() + ", s = " + s);
return true;
})
.count();
System.out.println("count = " + count);
}
效果：
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-13,5,main], s = 3
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-19,5,main], s = 6
Thread[main,5,main], s = 1
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main], s = 5
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-23,5,main], s = 4
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-27,5,main], s = 2
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-9,5,main], s = 9
count = 7
5.3 并行和串行Stream流的效率对比
使用for循环，串行Stream流，并行Stream流来对5亿个数字求和。看消耗的时间。
public class Demo06 {
private static long times = 50000000000L;
private long start;
@Before
public void init() {
start = System.currentTimeMillis();
}
@After
public void destory() {
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("消耗时间: " + (end - start));
}
// 测试效率,parallelStream 120
@Test
public void parallelStream() {
System.out.println("serialStream");
LongStream.rangeClosed(0, times)
.parallel()
.reduce(0, Long::sum);
}
// 测试效率,普通Stream 342
@Test
public void serialStream() {
System.out.println("serialStream");
LongStream.rangeClosed(0, times)
.reduce(0, Long::sum);
}
// 测试效率,正常for循环 421
@Test
public void forAdd() {
System.out.println("forAdd");
long result = 0L;
for (long i = 1L; i < times; i++) {
result += i;
}
}
}
我们可以看到parallelStream的效率是最高的。
Stream并行处理的过程会分而治之，也就是将一个大任务切分成多个小任务，这表示每个任务都是一个操作。
5.4 parallelStream线程安全问题
解决parallelStream线程安全问题
// 并行流注意事项
@Test
public void parallelStreamNotice() {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
list.add(i);
}
List<Integer> newList = new ArrayList<>();
// 使用并行的流往集合中添加数据
list.parallelStream()
.forEach(s -> {
newList.add(s);
});
System.out.println("newList = " + newList.size());
}
运行效果：
newList = 903
我们明明是往集合中添加1000个元素，而实际上只有903个元素。
解决方法：
加锁、使用线程安全的集合或者调用Stream的 toArray() / collect() 操作就是满足线程安全的了。