StreamAPI

最近开发用上了 Java8的StreamAPI,(咋现在才用?嗯哼,项目需要)自己也不怎么会,来总结一波吧!

别认为好抽象!!!干他就完事

一.StreamAPI介绍

就是用来处理集合的数据其实到后面会发现和SQL的语句是差不多的~哈哈?你不信?往下面看

Stream:英文翻译叫做流

举个粟子:Stream相当于一条河流,数据相当于里面的水,这条河流里面的水你要饮用还是其他操作叫做Stream的执行数据操作,从而达到你要的目的(比如达成饮用水的目的),在计算机中就是处理达成你要的结果

注意!

Stream不会自己存储元素
不会改变源对象,只是返回含有结果的一个新Stream
延迟执行,在要结果的时候才执行(有点像懒汉模式)

二.流操作的过程

主要就是从生到死周期

创建Stream:就是从一个数组或者集合拿取数据(相当于找到水源地)

//主要两种创建方式:
1.Steam()
2.parallelStream()   //这个主要返回并行流
    
//eg:
   List<String>  list=new ArrayList<>();
   Stream<String> s1=list.stream();//   
===========================================
//值创建流     Stream.of()   静态方法显示创建   
    Stream<String>  s=Stream.of("a","s","ddddd");
	s.forEach(System.out::println);
	
==============================================
//创建无限流   
    Stream.iterate()  和  Stream.generate()两个方法
    //举例  迭代
    Steam<Integer> s=Stream.iterate(0,(x)->x>>1);
	s.limit(10).forEach(System.out::println);
    //举例 生成
	Stream.generate(()->Math.random().limit(6)
                   forEach(System.out::println));

**中间逻辑操作:**就相当于SQL语句中执行条件,处理达到你要的结果和业务数据(比如你要取水去做饮用水啊中间是不是要净化啥的操作)

看下面的主题,太多了,但也是重点

**结束:**就是终止条件,写结果返回语句,不能无休止啊

三.中间操作

在终止操作时才会一次性全部处理,就是要到开学了,小学生才会用功写完全部作业~哈哈

filter,limit,skip,distinct

1.筛选切片

Filter:接受Lambda,进行过滤操作,排除一些不需要的元素

// (1)filter——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
    @Test
    public void testFilter() {
        //这里加入了终止操作 ，不然中间操作一系列不会执行
        //中间操作只有在碰到终止操作才会执行
        emps.stream()
        .filter((e)->e.getAge()>18)  //过滤只要年龄大于18 的
        .forEach(System.out::println);//终止操作
        
    }

limit(n):截取指定n个以内数量的元素

// （2）limit——截断流，使其元素不超过给定数量。
    @Test
    public void testLimit() {
    emps.stream()
        .filter((e)->e.getAge()>8)
        .limit(6)//跟数据库中的limit有差不多
        .forEach(System.out::println);//终止操作

    }

skip(n):跳过元素,就是前n个元素不要,从第n+1个数开始,没有,就返回空

// （3)skip(n) —— 跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补
    @Test
    public void testSkip() {
    emps.stream()
        .filter((e)->e.getAge()>8)
        .skip(2)//这里可以查找filter过滤后的数据，前两个不要，要后面的，与limit相反
        .forEach(System.out::println);//终止操作
    }

distinct:就是去重,返回不重复的元素

原理:利用hashCode()和equals()去除重复的元素,

// （4）distinct——筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
    @Test
    public void testDistinct() {
    emps.stream()
        .distinct()//去除重复的元素，因为通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素，所以对象要重写hashCode跟equals方法
        .forEach(System.out::println);//终止操作
    }

2.`Map`映射

map()
mapToDouble()
mapToInt()
mapToLong()
flatMap()

map():就是接受一个函数作为参数,该参数会被应用到每个元素上,并且映射成一个新的元素

flatMap():接受一个函数作为参数,并且将流中每个值转换成另一个流,然后把所有的流连成一个流

直接复制了哈,这个代码感觉还是不错的,一起看看吧~哈哈

//  map-接收Lambda，将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
    @Test
    public void testMapAndflatMap() {
        List<String> list=Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd");
        list.stream()
        .map((str)->str.toUpperCase())//里面是Function
        .forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("----------------------------------");
        //这里是只打印名字，map映射，根据Employee::getName返回一个name，映射成新的及结果name
        emps.stream()
        .map(Employee::getName)
        .forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("======================================");
        
        //流中流
        Stream<Stream<Character>> stream = list.stream()
        .map(StreamAPI::filterCharacter);
        //{{a,a,a},{b,b,b}}
        //map是一个个流（这个流中有元素）加入流中
        
        stream.forEach(sm->{
            sm.forEach(System.out::println);
        });
        
        System.out.println("=============引进flatMap=============");
//      只有一个流
        Stream<Character> flatMap = list.stream()
        .flatMap(StreamAPI::filterCharacter);
        //flatMap是将一个个流中的元素加入流中
        //{a,a,a,b,b,b}
        flatMap.forEach(System.out::println);
        
    }
    /**
     * 测试map跟flatMap的区别
     * 有点跟集合中的add跟addAll方法类似    这个就好理解多了
     * add是将无论是元素还是集合，整体加到其中一个集合中去[1,2,3.[2,3]]
     * addAll是将无论是元素还是集合，都是将元素加到另一个集合中去。[1,2,3,2,3]
     * @param str
     * @return
     */
    public static Stream<Character> filterCharacter(String str){
        List<Character> list=new ArrayList<>();
        for (Character character : str.toCharArray()) {
            list.add(character);
        }
        return list.stream();
    }

3.排序

自然排序: sorted()

定制排序: sorted(Comparator c): 就是里面写你想添加判断条件

货不多说,看测试代码

@Test
    public  void  testSorted() {
        List<String> list=Arrays.asList("ccc","aaa","bbb","ddd","eee");
        list.stream()
        .sorted()
        .forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("=======定制排序=========");
        //=====仔细瞅瞅这边
        emps.stream()
        .sorted((x, y) -> {
            if(x.getAge() == y.getAge()){
                return x.getName().compareTo(y.getName());
            }else{
                return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());
            }
        }).forEach(System.out::println);
    }

四.结束

1.查找与匹配

allMatch(): 检查是否匹配所有元素

anyMatch(): 检查是否至少匹配一个元素

noneMatch(): 是否没有匹配的所有元素

findFirst(): 返回第一个元素

findAny(): 返回当前流中的任意元素

count(): 返回流中的元素总数

max(),min(): 返回流中的最大最小值

forEach(): 就是迭代循环,贼常用的

**测试代码:**复制过来的,写的不好,可以留言哈!!!

    //3. 终止操作
    /*查找与匹配
        allMatch——检查是否匹配所有元素
        anyMatch——检查是否至少匹配一个元素
        noneMatch——检查是否没有匹配的元素
        findFirst——返回第一个元素
        findAny——返回当前流中的任意元素
        count——返回流中元素的总个数
        max——返回流中最大值
        min——返回流中最小值
     */
    @Test
    public void test() {
//      emps.stream():获取串行流
//      emps.parallelStream()：获取并行流
        System.out.println("==========allMatch==============");
        boolean allMatch = emps.stream()
                               .allMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
        System.out.println(allMatch);
        
        System.out.println("==========anyMatch==============");
        boolean anyMatch = emps.stream()
                               .anyMatch((e)->e.getAge()>10);
        System.out.println(anyMatch);
        
        System.out.println("==========noneMatch==============");
        boolean noneMatch = emps.stream()
                                .noneMatch((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY));
        System.out.println(noneMatch);
        
        
        System.out.println("==========findFirst==============");
        Optional<Employee2> findFirst = emps.stream()
                                            .sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))//按照工资排序并输出第一个
                                            .findFirst();       
        System.out.println(findFirst);
        
        
        System.out.println("==========findAny==============");
        Optional<Employee2> findAny = emps.stream()
            .filter((e)->e.getStatus().equals(Status.BUSY))
            .findAny();
        System.out.println(findAny);
        
        System.out.println("==========count==============");
        long count = emps.stream()
            .count();
        System.out.println(count);
        
        
        System.out.println("==========max==============");
        Optional<Double> max = emps.stream()
            .map(Employee2::getSalary)
            .max(Double::compare);
        System.out.println(max);
        
        System.out.println("==========min==============");
        Optional<Employee2> min = emps.stream()
                                      .min((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
        System.out.println(min);
        
            
    }

2.归纳

reduce(T iden,BinaryOperator b):流中元素反复结合得到一个值,返回T

reduce(BinaryOperator b):流中元素反复结合得到一个值,返回Optional<T>

map-reduce模式感兴趣可以骚操作一波

@Test
    public void testReduce() {
        List<Integer> list= Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        Integer sum = list.stream()
            .reduce(0,(x,y)->x+y);
        System.out.println(sum);
        
        Optional<Double> reduce = emps.stream()
            .map(Employee2::getSalary)
            .reduce(Double::sum);
        System.out.println(reduce.get());
        
    }

3.收集

collect():你想收集成啥样的集合返回

Collectors其中主要的方法:

方法名作用返回类型
toSet 把流中元素收集到set Set
toList 将流中的元素收集到List List
toCollection: 将流中的元素收集到自己创建的集合中 Collection
counting 计算流中的元素个数 long
summingInt 对元素中的整数类型求和 Integer
averagingInt 求平均值 Double
summarizingInt 收集流中Integer属性的统计值 IntSummaryStatistics

方法名	作用	返回类型
`toSet`	把流中元素收集到set	Set
`toList`	将流中的元素收集到`List`	List
`toCollection:`	将流中的元素收集到自己创建的集合中	Collection
`counting`	计算流中的元素个数	long
`summingInt`	对元素中的整数类型求和	Integer
`averagingInt`	求平均值	Double
`summarizingInt`	收集流中Integer属性的统计值	IntSummaryStatistics

方法作用返回类型
joining 连接流中的每个字符串 String
maxBy,minBy 根据比较器选择最大最小值 Optional
reducing 归约归约产生的类型
collectingAndThen 包裹另一个收集器并对其结果转换函数转换函数返回的类型
groupingBy 根据某些属性值对流分组,属性为k,结果为v Map<K,List>
partitioningBy 根据true或false进行分区 Map<Boolean,List>

方法	作用	返回类型
`joining`	连接流中的每个字符串	String
`maxBy,minBy`	根据比较器选择最大最小值	Optional
`reducing`	归约	归约产生的类型
`collectingAndThen`	包裹另一个收集器并对其结果转换函数	转换函数返回的类型
`groupingBy`	根据某些属性值对流分组,属性为`k`,结果为`v`	Map<K,List>
`partitioningBy`	根据true或false进行分区	Map<Boolean,List>

测试代码:

//===============
List<String> collect = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.toList());
        collect.forEach(System.out::println);
//=====================================================

        Set<String> collect2 = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
        collect2.forEach(System.out::println);
//=======================================================
HashSet<String> collect3 = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        collect3.forEach(System.out::println);
//======================================================

        
Optional<Double> collect = emps.stream()
            .map(Employee2::getSalary)
            .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
        System.out.println(collect.get());
        
        
        
        Optional<Employee2> collect2 = emps.stream()
            .collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
        System.out.println(collect2.get());
//=======================================================
Optional<Double> collect4 = emps.stream()
        .map(Employee2::getSalary)
        .collect(Collectors.minBy(Double::compare));
        System.out.println(collect4);
        
        
        Optional<Employee2> collect3 = emps.stream()
        .collect(Collectors.minBy((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary())));
        System.out.println(collect3.get());
//====================================================
Double collect5 = emps.stream()
        .collect(Collectors.summingDouble(Employee2::getSalary));
    System.out.println(collect5);
//========================================================
Double collect6 = emps.stream()
    .collect(Collectors.averagingDouble((e)->e.getSalary()));
    
    Double collect7 = emps.stream()
    .collect(Collectors.averagingDouble(Employee2::getSalary));
    
    System.out.println("collect6："+collect6);
    System.out.println("collect7："+collect7);
//=======================================================
//总数
    Long collect8 = emps.stream()
                       .collect(Collectors.counting());
    System.out.println(collect8);
//====================================================
DoubleSummaryStatistics collect9 = emps.stream()
        .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee2::getSalary));
    long count = collect9.getCount();
    double average = collect9.getAverage();
    double max = collect9.getMax();
    double min = collect9.getMin();
    double sum = collect9.getSum();
    System.out.println("count:"+count);
    System.out.println("average:"+average);
    System.out.println("max:"+max);
    System.out.println("min:"+min);
    System.out.println("sum:"+sum);
//=========================================================
//分组
    @Test
    public void testCollect3() {
        Map<Status, List<Employee2>> collect = emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy((e)->e.getStatus()));
        System.out.println(collect);
        
        
        Map<Status, List<Employee2>> collect2 = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus));
        System.out.println(collect2);
    }
//=====多级==================================================
//多级分组
    @Test
    public void testCollect4() {
        Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{
                if(e.getAge() >= 60)
                    return "老年";
                else if(e.getAge() >= 35)
                    return "中年";
                else
                    return "成年";
            })));
        System.out.println(collect);
    }
//===================================================
//多级分组
    @Test
    public void testCollect4() {
        Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{
                if(e.getAge() >= 60)
                    return "老年";
                else if(e.getAge() >= 35)
                    return "中年";
                else
                    return "成年";
            })));
        System.out.println(collect);
    }
//==========================================================
//多级分组
    @Test
    public void testCollect4() {
        Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{
                if(e.getAge() >= 60)
                    return "老年";
                else if(e.getAge() >= 35)
                    return "中年";
                else
                    return "成年";
            })));
        System.out.println(collect);
    }
//======================================================
//组接字符串
    @Test
    public void testCollect6() {
        String collect = emps.stream()
        .map((e)->e.getName())
        .collect(Collectors.joining());
        System.out.println(collect);
        
        String collect3 = emps.stream()
        .map(Employee2::getName)
        .collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(collect3);
        
        
        String collect2 = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.joining(",", "prefix", "subfix"));
        System.out.println(collect2);
        
        
    }
    @Test
    public void testCollect7() {
        Optional<Double> collect = emps.stream()
        .map(Employee2::getSalary)
        .collect(Collectors.reducing(Double::sum));
        System.out.println(collect.get());
    }
//==========================================================

总测试代码

    /**
     * collect——将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
     */
    @Test
    public void testCollect() {
        
        List<String> collect = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.toList());
        collect.forEach(System.out::println);
        
        
        Set<String> collect2 = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
        collect2.forEach(System.out::println);
        
        HashSet<String> collect3 = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
        collect3.forEach(System.out::println);
    }
    
    @Test
    public void testCollect2() {
        Optional<Double> collect = emps.stream()
            .map(Employee2::getSalary)
            .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
        System.out.println(collect.get());
        
        
        
        Optional<Employee2> collect2 = emps.stream()
            .collect(Collectors.maxBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
        System.out.println(collect2.get());
        
        
        Optional<Double> collect4 = emps.stream()
        .map(Employee2::getSalary)
        .collect(Collectors.minBy(Double::compare));
        System.out.println(collect4);
        
        
        Optional<Employee2> collect3 = emps.stream()
        .collect(Collectors.minBy((e1,e2)->Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary())));
        System.out.println(collect3.get());
        
        
    System.out.println("=========================================");
    
    Double collect5 = emps.stream()
        .collect(Collectors.summingDouble(Employee2::getSalary));
    System.out.println(collect5);
    
    
    Double collect6 = emps.stream()
    .collect(Collectors.averagingDouble((e)->e.getSalary()));
    Double collect7 = emps.stream()
    .collect(Collectors.averagingDouble(Employee2::getSalary));
    
    System.out.println("collect6："+collect6);
    System.out.println("collect7："+collect7);
    
    
    //总数
    Long collect8 = emps.stream()
    .collect(Collectors.counting());
    System.out.println(collect8);
    
    
    
    DoubleSummaryStatistics collect9 = emps.stream()
        .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee2::getSalary));
    long count = collect9.getCount();
    double average = collect9.getAverage();
    double max = collect9.getMax();
    double min = collect9.getMin();
    double sum = collect9.getSum();
    System.out.println("count:"+count);
    System.out.println("average:"+average);
    System.out.println("max:"+max);
    System.out.println("min:"+min);
    System.out.println("sum:"+sum);
    }
    
    //分组
    @Test
    public void testCollect3() {
        Map<Status, List<Employee2>> collect = emps.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy((e)->e.getStatus()));
        System.out.println(collect);
        
        
        Map<Status, List<Employee2>> collect2 = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus));
        System.out.println(collect2);
    }
    //多级分组
    @Test
    public void testCollect4() {
        Map<Status, Map<String, List<Employee2>>> collect = emps.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Employee2::getStatus, Collectors.groupingBy((e)->{
                if(e.getAge() >= 60)
                    return "老年";
                else if(e.getAge() >= 35)
                    return "中年";
                else
                    return "成年";
            })));
        System.out.println(collect);
    }
    //分区
    @Test
    public void testCollect5() {
        Map<Boolean, List<Employee2>> collect = emps.stream()
        .collect(Collectors.partitioningBy((e)->e.getSalary()>5000));
        System.out.println(collect);
    }
    //组接字符串
    @Test
    public void testCollect6() {
        String collect = emps.stream()
        .map((e)->e.getName())
        .collect(Collectors.joining());
        System.out.println(collect);
        
        String collect3 = emps.stream()
        .map(Employee2::getName)
        .collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(collect3);
        
        
        String collect2 = emps.stream()
            .map(Employee2::getName)
            .collect(Collectors.joining(",", "prefix", "subfix"));
        System.out.println(collect2);
        
        
    }
    @Test
    public void testCollect7() {
        Optional<Double> collect = emps.stream()
        .map(Employee2::getSalary)
        .collect(Collectors.reducing(Double::sum));
        System.out.println(collect.get());
    }