Java新特性：Stream流式编程

Stream 流是 Java8 提供的新功能，是对集合对象功能的增强，能对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或大批量数据操作。Stream 流以一种声明性方式处理数据集合，它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程。
Stream 流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它的主要目的在于计算

文章目录

- - Java新特性：Stream流式编程
  - - 1、Stream流概述
    - - 1.1、Stream流简介
      - 1.2、Stream流的构成
      - 1.3、Stream流特点
      - 1.4、Stream流特点
    - 2、Java中的流式编程：创建Stream数据流
    - - 2.1、Stream创建
      - 2.2、Collection创建
      - 2.3、Arrays创建
      - 2.4：文件创建
      - 2.5：函数创建
    - 3、Java中的流式编程：中间操作
    - - 3.1、filter 过滤
      - 3.2、map 映射
      - 3.3、distinct 去重
      - 3.4、sorted 排序
      - 3.4、limit & skip 限制 & 跳过
      - 3.5、flatMap 扁平化映射
      - 3.6、peek 对元素进行遍历处理
    - 4、Java中的流式编程：终端操作
    - - 4.1、collect 收集器
      - 4.2、forEach 遍历流
      - 4.3、findFirst & findAny 获取流中的元素
      - 4.4、count 总数
      - 4.5、sum 求和
      - 4.6、max & min 最大 & 最小
      - 4.7、reduce 聚合
      - 4.8、allMatch & anyMatch & noneMatch
    - 5、Collect收集
    - - 5.1、toList
      - 5.2、toMap
      - 5.3、toSet
      - 5.4、counting
      - 5.5、summingInt
      - 5.6、minBy
      - 5.7、joining
      - 5.8、groupingBy

1、Stream流概述

1.1、Stream流简介

Stream 流是 Java8 提供的新功能，是对集合对象功能的增强，能对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作，或大批量数据操作。Stream 流以一种声明性方式处理数据集合，它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程。

Stream 流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它的主要目的在于计算

Stream 流是对集合（Collection）对象功能的增强，与 Lambda 表达式结合，可以提高编程效率、简洁性和程序可读性。使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。

1.2、Stream流的构成

当我们使用一个流的时候，通常包括三个基本步骤：

获取一个数据源（source）→ 数据转换 → 执行操作获取想要的结果，每次转换原有 Stream 对象不改变，返回一个新的 Stream 对象（可以有多次转换），这就允许对其操作可以像链条一样排列，变成一个管道，如下图所示：

我们将 Java 中的流式编程分为三个操作步骤：

创建数据源：创建 Stream 流，从集合、数组中获取一个流
中间操作：中间操作链，对数据进行处理
终端操作：用来执行中间操作链，返回结果

下面我们结合这三个步骤来分别讨论，Stream 流中的方法。

1.3、Stream流特点

代码简洁：函数式编程写出的代码简洁且意图明确，使用 Stream 接口让我们从此告别 for 循环；
多核友好：Java 函数式编程使得编写并行程序如此简单，就是调用一下方法

1.4、Stream流特点

Stream 自己不会存储元素；
Stream 的操作不会改变源对象，相反，他们会返回一个持有结果的新 Stream；
Stream 操作是延迟执行的，它会等到需要结果的时候才执行，也就是执行终端操作的时候

2、Java中的流式编程：创建Stream数据流

生成流的方式主要有五种：

2.1、Stream创建

使用静态方法 Stream.of()，通过显式值创建一个流

Stream<Integer> stream = Stream.of(0, 1, 2, 3, 4, 5);

2.2、Collection创建

Collection 集合创建（应用中最常用的一种）

List<Integer> integerList = new ArrayList<>();
integerList.add(0);
integerList.add(1);
integerList.add(2);
integerList.add(3);
integerList.add(4);
integerList.add(5);
Stream<Integer> listStream = integerList.stream();

2.3、Arrays创建

Arrays 数组创建，将数组作为数据源，读取数组中的数据到一个流中

int[] intArr = {0, 1, 2, 3, 4, 5};
IntStream arrayStream = Arrays.stream(intArr);

2.4：文件创建

通过 Files.line() 方法得到一个流，并且得到的每个流是给定文件中的一行

try {
     Stream<String> fileStream = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset());
} catch (IOException e) {
     e.printStackTrace();
}

2.5：函数创建

函数创建，创建无限流

Stream.iterator() 方法接受两个参数，第一个为初始化值，第二个为进行的函数操作，因为 iterator 生成的流为无限流，通过 limit 方法对流进行了截断

Stream<Integer> iterateStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2).limit(5);

Stream.generate() 方法接受一个参数，方法参数类型为 Supplier ，由它为流提供值。generate 生成的流也是无限流，因此通过 limit 对流进行了截断

Stream<Double> generateStream = Stream.generate(Math::random).limit(5);

3、Java中的流式编程：中间操作

通常对于 Stream 的中间操作，可以视为是源的查询，并且是懒惰式的设计，对于源数据进行的计算只有在需要时才会被执行，与数据库中视图的原理相似；

Stream 流的强大之处便是在于提供了丰富的中间操作，相比集合或数组这类容器，极大的简化源数据的计算复杂度。一个流可以跟随零个或多个中间操作。其目的主要是打开流，做出某种程度的数据映射/过滤，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用这类操作都是惰性化的，仅仅调用到这类方法，并没有真正开始流的遍历，真正的遍历需等到终端操作时，常见的中间操作有下面即将介绍的 filter、map 等。

3.1、filter 过滤

filter 条件过滤，以将流中满足指定条件的数据保留，去掉不满足指定条件的数据

// filter：输出ID大于6的user对象
List<User> filetrUserList = userList.stream().filter(user -> user.getId() > 6).collect(Collectors.toList());
filetrUserList.forEach(System.out::println);

3.2、map 映射

map 元素映射，提供一个映射规则，将流中的每一个元素替换成指定的元素

// map
List<String> mapUserList = userList.stream().map(user -> user.getName() + "用户").collect(Collectors.toList());
mapUserList.forEach(System.out::println);

3.3、distinct 去重

distinct 去重，去除流中的重复的数据，这个方法是没有参数的，去重的规则与 hashSet 相同

// 去重
dataSource.distinct().forEach(System.out::println);

3.4、sorted 排序

sorted 排序，将流中的数据，按照其对应的类实现的 Comparable 接口提供的比较规则进行排序

// sorted：排序，根据名字倒序
userList.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getName).reversed()).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

3.4、limit & skip 限制 & 跳过

limit 限制，表示截取流中的指定数量的数据（从第0开始），丢弃剩余部分
skip 跳过，表示跳过指定数量的数据，截取剩余部分

// 获取成绩的[3,5]名
dataSource.sorted((s1,s2) -> s2.score - s1.score).distinct() 
            .limit(5)
            .skip(2)
            .forEach(System.out::println);

3.5、flatMap 扁平化映射

使用 flatMap 方法的效果是，各个数组并不是分别映射成一个流，而是映射成流的内容。所有使用 map(Arrays::stream) 时生成的单个流都被合并起来，即扁平化为一个流

// 一般是用在map映射完成后，流中的数据是一个容器，而我们需要再对容器中的数据进行处理，此时使用扁平化映射
// 将字符串数组中的数据读取到流中
Stream<String> stream = Arrays.stream(s);  
// 统计字符串数组中所有出现的字符
stream.map(e -> e.split("")) 
            .flatMap(Arrays::stream)
            .distinct()
            .forEach(System.out::print);

3.6、peek 对元素进行遍历处理

// peek：对元素进行遍历处理，每个用户ID加1输出
userList.stream().peek(user -> user.setId(user.getId()+1)).forEach(System.out::println);

4、Java中的流式编程：终端操作

Stream 流执行完终端操作之后，无法再执行其他动作，否则会报状态异常，提示该流已经被执行操作或者被关闭，想要再次执行操作必须重新创建 Stream 流

一个流有且只能有一个终端操作，当这个操作执行后，流就被关闭了，无法再被操作，因此一个流只能被遍历一次，若想在遍历需要通过源数据在生成流。

终端操作的执行，才会真正开始流的遍历。如 count、collect 等

4.1、collect 收集器

collect 将流中的数据整合起来

// collect：收集器，将流转换为其他形式
Set set = userList.stream().collect(Collectors.toSet());
set.forEach(System.out::println);
System.out.println("--------------------------");
List list = userList.stream().collect(Collectors.toList());
list.forEach(System.out::println);

4.2、forEach 遍历流

forEach 遍历流中数据

// forEach：遍历流
userList.stream().forEach(user -> System.out.println(user));
userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).forEach(System.out::println);

4.3、findFirst & findAny 获取流中的元素

findFirst 获取流中的一个元素，获取的是流中的首元素，在进行元素获取的时候，无论是串行流还是并行流，获取的都是首元素

// findFirst：返回第一个元素
User firstUser = userList.stream().findFirst().get();
User firstUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findFirst().get();

findAny 获取流中的一个元素，通常是首元素，但在并行流中，获取的可能不是首元素。在进行元素获取的时候，串行流一定获取到的是流中的首元素，并行流获取到的可能是首元素，也可能不是

// findAny：将返回当前流中的任意元素
User findUser = userList.stream().findAny().get();
User findUser1 = userList.stream().filter(user -> "上海".equals(user.getCity())).findAny().get();

4.4、count 总数

count 返回流中元素总数

// count：返回流中元素总数
long count = userList.stream().filter(user -> user.getAge() > 20).count();
System.out.println(count);

4.5、sum 求和

// sum：求和
int sum = userList.stream().mapToInt(User::getId).sum();

4.6、max & min 最大 & 最小

// max：最大值
int max = userList.stream().max(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();
// min：最小值
int min = userList.stream().min(Comparator.comparingInt(User::getId)).get().getId();

4.7、reduce 聚合

reduce 将流中的数据按照一定的规则聚合起来

// reduce：将流中元素反复结合起来，得到一个值
Optional reduce = userList.stream().reduce((user, user2) -> {
      return user;
});
if(reduce.isPresent()) System.out.println(reduce.get());

4.8、allMatch & anyMatch & noneMatch

allMatch: 只有当流中所有的元素都匹配指定的规则，才会返回 true

anyMatch: 只要流中的任意数据满足指定的规则，就会返回 true

noneMatch: 只有当流中所有的元素都不满足指定的规则，才会返回 true

// allMatch：检查是否匹配所有元素
boolean matchAll = userList.stream().allMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));
// anyMatch：检查是否至少匹配一个元素
boolean matchAny = userList.stream().anyMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));
// noneMatch：检查是否没有匹配所有元素，返回 boolean
boolean nonaMatch = userList.stream().allMatch(user -> "北京".equals(user.getCity()));

5、Collect收集

Collector：结果收集策略的核心接口，具备将指定元素累加存放到结果容器中的能力；并在Collectors工具中提供了Collector接口的实现类

5.1、toList

将用户 ID 存放到 List 集合中

List<Integer> idList = userList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList()) ;

5.2、toMap

将用户 ID 和 Name 以 Key-Value 形式存放到 Map 集合中

Map<Integer,String> userMap = userList.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId,User::getName));

5.3、toSet

将用户所在城市存放到 Set 集合中

Set<String> citySet = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.toSet());

5.4、counting

符合条件的用户总数

long count = userList.stream().filter(user -> user.getId()>1).collect(Collectors.counting());

5.5、summingInt

对结果元素即用户 ID 求和

Integer sumInt = userList.stream().filter(user -> user.getId()>2).collect(Collectors.summingInt(User::getId)) ;

5.6、minBy

筛选元素中 ID 最小的用户

User maxId = userList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparingInt(User::getId))).get() ;

5.7、joining

将用户所在城市，以指定分隔符链接成字符串

String joinCity = userList.stream().map(User::getCity).collect(Collectors.joining("||"));

5.8、groupingBy

按条件分组，以城市对用户进行分组；

Map<String,List<User>> groupCity = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getCity));

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