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Stream初探#xff1a;何方神圣#xff1f;
Stream流是一种处理集合数据的高效工具#xff0c;它可以让你以声明性的方式处理数据集合。Stream不是存储数据的数据结构#xff0c;而是对数据源#xff08;如集合、数组#xff09;的运算操作概念#xff0c;支…Stream流
Stream初探何方神圣
Stream流是一种处理集合数据的高效工具它可以让你以声明性的方式处理数据集合。Stream不是存储数据的数据结构而是对数据源如集合、数组的运算操作概念支持函数式编程风格
特性
可以配合lambda写出简洁代码。链式操作支持一系列中间操作如filter, map和最终操作如forEach, collect这些操作可以链接起来形成一个管道来处理数据。延迟执行中间操作不会立即执行而是构建一个执行计划直到遇到最终操作时才一次性完成所有操作这种方式可以提高效率。并行处理支持并行处理通过调用parallelStream()方法可以轻松地利用多核处理器的优势无需手动编写多线程代码。类型安全利用泛型Stream操作可以在编译期检查类型错误提高代码的安全性和可读性。
如何获得Stream流 Java提供了几种方式,可以让我们获得Stream流 [集合创建流]Collection 接口的 stream()或 parallelStream()方法[自由值创建]静态的 Stream.of(…)、Stream.empty()方法[数组创建流]Arrays.stream(array)静态的 Stream.generate()方法生成无限流接受一个不包含引元的函数静态的 Stream.iterate()方法生成无限流接受一个种子值以及一个迭代函数Pattern 接口的 splitAsStream(input)方法静态的 Files.lines(path)、Files.lines(path, charSet)方法静态的 Stream.concat()方法将两个流连接起来 代码演示 /** 三种常用获得流的方法* 1.Collection接口中的stream()方法* 2.Stream类的静态方法 of()* 3.Arrays工具类的stream(T[] array)方法**/// 用Collection接口中的stream()方法获得流ArrayListInteger list new ArrayList();// 创建集合list.add(1);list.add(2);list.add(3);StreamInteger stream1 list.stream();// 获得流// 2.Stream类的静态方法 of()StreamInteger stream2 Stream.of(1, 2, 3, 4);// 获得流//3.Arrays工具类的stream(T[] array)方法int[] arr {1,2,3,4};IntStream stream3 Arrays.stream(arr);// 获得流
Stream方法操作 Stream流就是流式处理数据,流的操作有很多种 中间操作(真正处理数据的操作) 中间操作就是执行完返回的是一个流,即可以**继续执行**流操作敲代码来说,就是使用中间操作的方法,写完继续再.调用其他方法 终止操作(将操作完的结果返回) 敲代码来说,调用终止方法,代码就结束; 操作函数说明中间操作filter(Predicate)将结果为false的元素过滤掉中间操作map(Function)转换元素的值可以用方法引元或者lambda表达式中间操作flatMap(Function)若元素是流将流摊平为正常元素再进行元素转换(合并两个流为一个流)中间操作limit(long n)保留前n个元素中间操作skip(long n)跳过前n个元素中间操作concat(Stream s1, Stream s2)将两个流拼接起来中间操作distinct()剔除重复元素中间操作sorted()将Comparable元素的流排序中间操作sorted(Comparator)将流元素按Comparator排序中间操作peek(Consumer)流不变但会把每个元素传入fun执行可以用作调试终结操作max(Comparator)取最大值终结操作min(Comparator)取最小值终结操作count()统计元素数量终结操作findFirst()获得流的第一个元素终结操作findAny()返回任意元素终结操作anyMatch(Predicate)任意元素匹配时返回true终结操作allMatch(Predicate)所有元素匹配时返回true终结操作noneMatch(Predicate)没有元素匹配时返回true终结操作reduce(Function)从流中计算某个值接受一个二元函数作为累积器从前两个元素开始持续应用它累积器的中间结果作为第一个参数流元素作为第二个参数终结操作iterator()迭代器迭代元素终结操作forEach(Consumer)lambda的方式迭代终结操作forEachOrdered(Consumer)可以应用在并行流上以保持元素顺序
5.2.1 中间操作
下面演示流的操作使用 - 中间操作
package day613.jdk8New.stream;import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.stream.Stream;public class StreamAPITest {public static void main(String[] args) {ArrayListInteger list new ArrayList();// 创建集合list.add(1);list.add(2);list.add(3);list.add(4);list.add(5);list.add(6);StreamInteger stream1 list.stream();// 获得流/** void forEach(Consumer? super T action);* ---遍历流* ---参数类型Consunmer* -----使用lambda重写Consumer接口的 void accept(T t)*///遍历流//stream1.forEach(t - System.out.print(t ));// 1 2 3 4 5 6/** StreamT filter(Predicate? super T predicate);* ---过滤即过滤掉不想要的数据留下想要的* ---参数类型 Predicate* -----使用lambda重写Predicate接口的 boolean test(T t)*///过滤奇数留下偶数//stream1.filter(t-t % 2 0).forEach(t- System.out.print(t ));// 2 4 6/** R StreamR map(Function? super T, ? extends R mapper);* ---转换元素的值* ---参数类型 Function* -----使用lambda重写Function接口的 R apply(T t)*///将流中的整型转换成字符串类型并遍历//stream1.map(t-String.valueOf(t)).forEach(t- System.out.print(t ));//1 2 3 4 5 6/** StreamT limit(long maxSize);* ---保留前maxSize个元素* ---参数类型 long*///保留前四个//stream1.limit(4).forEach(t- System.out.print(t ));// 1 2 3 4/** StreamT skip(long n);* ---跳过前n个元素* ---参数类型 long*///跳过前四个//stream1.skip(4).forEach(t- System.out.print(t ));// 5 6/** StreamT sorted(Comparator? super T comparator);* ---排序* ---参数类型 Comparator* -----使用lambda重写Comparator接口的 int compare(T o1, T o2);*///降序排序stream1.sorted((o1,o2) - o2 - o1 ).forEach(t- System.out.print(t ));}}
练习:
给定ArrayListInteger集合,
先过滤数据只保留偶数,
后对数据进行降序排序,
去除重复元素,
将元素转成String类型
后将每个元素拼接上《》后输出 public static void test() {ArrayListInteger list new ArrayList( );list.add(3);list.add(1);list.add(3);list.add(2);list.add(4);list.add(6);list.add(5);list.add(7);list.add(5);list.add(6);list.add(9);list.add(8);list.add(10);list.add(7);// 获得流StreamInteger stream list.stream( );// 先过滤数据只保留偶数// 后对数据进行降序排序,// 去除重复元素,// 将元素转成String类型// 后将每个元素拼接上《》后输出stream.filter(e - e % 2 0).sorted((o1,o2) - o2 - o1).distinct().map(e - String.valueOf(e)).forEach(e - System.out.println(《e》 ));}5.2.3 注意事项 Stream流的操作注意事项 流的操作只能使用一次,也就是说执行过终结操作后不能再继续使用 否则报错报错IllegalStateException stream has already been closed 使用中间操作,返回新的流 没有终止操作,就不会有结果,换句话说,没有终结操作,中间操作是 不会执行的 public static void test2() {StreamInteger stream Stream.of(1, 2, 3);stream.filter((e) - {System.out.println(正在过滤元素:e );return e % 2 0;});// 没有终结操作,中间的filter不会执行,输出语句不会执行}5.3 流的收集 流操作完,将数据流中的数据再返回成数组和集合 -- 这就是收集流 将流收集到集合或数组中 collect() 收集到集合 collect(Collectors.toList( )) 将stream流中的数据,收集到List集合collect(Collectors.toSet( )) 将stream流中的数据,收集到set集合 toArray 收集到数组 ArrayListInteger list new ArrayList( );list.add(3);// 获得流StreamInteger stream list.stream( );// 先过滤数据只保留偶数// 后对数据进行降序排序,// 去除重复元素,// 将元素转成String类型// 变成ArrayListString返回ListString list2 stream.filter(e - e % 2 0).sorted((o1, o2) - o2 - o1).distinct( ).map(e - String.valueOf(e)).collect(Collectors.toList( ));// 收集为List集合最后
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