xiaohundun Java笔记虾
流此处的流（Stream）与io中的输入流（InputStream）与输出流（OutputStream）是不同的概念，与实时处理数据的流也是不同的概念，但它们也有相似之处。
Stream是对集合类的增强，它将List、Map等集合作为数据源，串行或并行地操作集合类，这些操作包括遍历（foreach）、过滤（filter）、排序（sort）、匹配（match）、映射（map）、计数（count）等，上述操作分为两种类型：
1、中间操作：该操作将会计算数据，返回计算后的流
2、终端操作：该操作会关闭流，返回最终数据
为了进行运算，Stream操作被放入到流管道中，流管道由数据源（可以是数组、集合、I/O通道等）、转换流的中间操作（比如filter）、返回数据结果的最终操作组成（比如count和foreach）。
流管道示意图：
Java中流特性:
不是数据结构
并不储存数据，所有的操作从源抓取
不会影响源数据
不支持索引访问（但可以使用IntStream曲线救国）
惰性
只有最终操作被启动时，才会计算源数据
只有当需要的时候才使用源元素(提供源数据的元素)
并行
所有的流都继承此接口
java
// 继承自AutoCloseable，说明流都是自动关闭的
public interface BaseStream<T, S extends BaseStream<T, S>>
extends AutoCloseable {
// 下面是所有流都拥有的方法
// 返回当前流元素的迭代器(终端操作)
Iterator<T> iterator();
// 返回当前流元素的可切割迭代器(终端操作)
Spliterator<T> spliterator();
// 是否并行流
boolean isParallel();
// 返回当前流的串行流，若当前流已经是串行或流已经被修改为串行，返回自己
S sequential();
// 返回当前流的并行流，若当前流已经是并行或流已经被修改为并行，返回自己
S parallel();
// 返回当前流的乱序流，若当前流已经是乱序或流已经被修改为乱序，返回自己
S unordered();
// 返回添加了额外的流关闭处理器的流，当close()方法执行的时候调用。
// 所有的流关闭处理器都会被执行，即使某处理器发生异常，
S onClose(Runnable closeHandler);
void close();
}
Java基于BaseStream提供了众多数据流的封装，其中基于原始数据类型的数据流封装较为常用，比如：IntStream、DoubleStream、LongStream、
Stream继承自BaseStream
Stream API如下图：
1、数组方式
java
// 1.
Stream aryStream = Stream.of(ary);
// 2.
Arrays.stream(ary);
2、集合方式
java
// 串行
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("1");
list.add("1");
list.add("1");
Stream stream = list.stream();
// 并行
List<String> list2 = new ArrayList<>();
list2.add("1");
list2.add("1");
list2.add("1");
Stream stream = list.parallelStream();
3、静态工厂
java
// 这种方式可以解决下标问题
int[] ary = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
IntStream.range(0,ary.length).forEach(System.out::println);// 不包含10
IntStream.rangeClosed(0,ary.length).forEach(System.out::println);// 包含10
4、I/O
java
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader("project.properties"));
Stream<String> stream = bufferedReader.lines();
5、其他
java
// 1.
Random random = new Random();
IntStream stream1 = random.ints();
// 2.
Path path = Paths.get("D:\\记事本.txt");
Stream<String> lines = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8);
下文示例中使用到的Widget实体及集合
java
class Widget{
private String color;
private int weight;
// ...省略g&t
}
private Widget w1 = new Widget("RED",20);
private Widget w2 = new Widget("GREEN",20);
private Widget w3 = new Widget("GRAY",20);
private List<Widget> widgetList = new ArrayList<>();
{
widgetList.add(w1);
widgetList.add(w2);
widgetList.add(w3);
}
filter
java
@Test
public void stream(){
// 统计红色小组件个数
System.out.println(widgetList.stream().filter(w -> w.getColor().equals("RED")).count());
// 统计红色小组件总重
System.out.println(
widgetList.stream().filter(w -> w.getColor().equals("RED"))
// w -> w.getWeight()
// method reference 使用 Widget::getWeight 替代 w -> w.getWeight
// 方法引用可以用来替换λ表达式
.mapToInt(Widget::getWeight)
.sum()
);
}
filter的入参是谓词 Predicate ，如果一个操作使用频繁，我们可以先写好一个Predicate ，之后使用它就可以了
java
/*谓词,filter方法接收的编程式函数(functional interface)*/
private static Predicate<Widget> isRedWidget(){
return widget -> widget.getColor().equals("RED");
}
/*filter forEach forEachRemaining*/
@Test
public void stream(){
// predicate
List<Widget> newWidgets = widgetList.stream().filter(isRedWidget()).collect(Collectors.toList());
newWidgets.forEach(System.out::println);
newWidgets.iterator().forEachRemaining(System.out::println);
}
// 输出
com.baosight.test.StreamTest$Widget@26f67b76
com.baosight.test.StreamTest$Widget@26f67b76
map
java
@Test
public void map(){
String[] ary = {"Hello","world","John sena"};
// peek不是最终操作,所以下面这条语句不会输出任何东西
// 这就验证了前面提到的Streams are lazy
Arrays.stream(ary).map(String::toUpperCase).peek(word -> System.out.println("Mapped value:"+word));
Arrays.stream(ary).map(String::toUpperCase).peek(word -> System.out.println("Mapped value:"+word)).count();
}
// 输出
Mapped value:HELLO
Mapped value:WORLD
Mapped value:JOHN SENA
collect
java
@Test
public void stream(){
List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).collect(Collectors.toList());
System.out.println(list.toString());
String string = Stream.of("1","2").collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(string);
Map widgetMap = widgetList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Widget::getColor));
// 收集行为可以级联
Map widgetMap2 = widgetList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Widget::getColor,Collectors.groupingBy(Widget::getWeight)));
System.out.println(widgetMap.toString());
}
// 输出
[1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435]
1,2
{RED=[com.baosight.test.StreamTest$Widget@61a485d2], GRAY=[com.baosight.test.StreamTest$Widget@39fb3ab6], GREEN=[com.baosight.test.StreamTest$Widget@6276ae34]}
reduce
java
/*Instant LongStream.rangeClosed*/
@Test
public void stream(){
// instant类用于获取时间线上的时间点
Instant start = Instant.now();
// 计算范围内的和
long r = LongStream.rangeClosed(0, 100000)
.parallel()// 并行流
// .sequential() 串行流
.reduce(0, Long::sum);
Instant end = Instant.now();
// 迭代器 forEach和forEachRemaining 的区别：
// forEach可以多次调用，对元素多次处理
// forEachRemaining对所有元素只处理一次
// 所以在第二次调用同一个迭代器的forEachRemaining方法时无作为
Iterator iterator = newWidgets.iterator();
iterator.forEachRemaining(System.out::println);
iterator.forEachRemaining(System.out::println);
}
// 输出
5000050000
本次执行耗时:62
sort
java
/*sorted*/
@Test
public void stream(){
// 排序
Integer i[] = {1,2,3,5,6,7,9,45,9,324,22};
List<Integer> integers = Arrays.asList(i);
integers.stream().sorted().forEach(System.out::println);
}
// 输出
1
2
3
5
6
7
9
9
22
45
324
distinct
java
/*distinct*/
@Test
public void stream(){
// 去重
Integer i[] = {1,2,2,2,27,2,2,9,324,22};
List<Integer> integers = Arrays.asList(i);
integers.stream().distinct().forEach(System.out::println);
}
// 输出
1
2
27
9
324
22
下标
java
@Test
/*IntStream.range/rangeClosed*/
public void stream(){
int[] ary = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
// Stream aryStream = Stream.of(ary);
// Arrays.stream(ary);
//IntStream 可以用来当作遍历的下标
IntStream.range(0,ary.length).forEach(System.out::println);// 不包含10
IntStream.rangeClosed(0,ary.length).forEach(System.out::println);// 包含10
IntStream.range(0,ary.length).forEach( i -> System.out.println(i*666));
}
flatMap
java
class Order{
private String orderNo;
private String orderName;
private List<OrderLineItem> lineItems;
//...省略g&t
}
class OrderLineItem{
private String lineNo;
private String lineName;
//...省略g&t
}
@Test
/*produce a new stream*/
public void stream(){
List<Order> orders = new ArrayList<>();
List<OrderLineItem> lineItems = new ArrayList<>();
lineItems.add(new OrderLineItem("1", "one"));
lineItems.add(new OrderLineItem("2", "two"));
lineItems.add(new OrderLineItem("1", "three"));
lineItems.add(new OrderLineItem("1", "four"));
lineItems.add(new OrderLineItem("1", "five"));
orders.add(new Order("1","one",lineItems));
orders.add(new Order("2", "two", lineItems));
orders.add(new Order("3", "three", lineItems));
// orders的流中将所有orders的lineItems组装起来返回一个新的流,
// 这个流中有所有order的所有orderLineItem(在当前测试方法中有15个,3*5)
List data = orders.stream().flatMap(order -> order.getLineItems().stream()).collect(Collectors.toList());
System.out.println(data.size());
}
// 输出
15
peek
java
/*peek*/
@Test
public void stream(){
// 就像名字一样，窥视 233
List<String> list = Stream.of("one","two","three","four","five")
.filter(e -> e��Ұ,��ԭ.length() > 3)
.peek(e -> System.out.println("Filtered value:"+e))
.map(String::toUpperCase)
.peek(e -> System.out.println("Maped value:"+e))
.collect(Collectors.toList());
}
// 输出
Filtered value:three
Maped value:THREE
Filtered value:four
Maped value:FOUR
Filtered value:five
Maped value:FIVE
anyMatch/allMatch/noneMatch
java
@Test
public void match() {
// 匹配
boolean match = widgetList.stream().anyMatch(isRedWidget());
boolean match2 = widgetList.stream().allMatch(isRedWidget());
boolean match3 = widgetList.stream().noneMatch(isRedWidget());
System.out.println(match);
System.out.println(match2);
System.out.println(match3);
}
// 输出
true
false
false
limit、skip
java
/*limit skip*/
@Test
public void stream(){
// 两个作用类似，一个限制n个元素，一个跳过n个元素
List<Integer> list = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println(list.toString());
List<Integer> list2 = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).skip(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println(list.toString());
}
// 输出
[1, 2, 3, 45, 6]
[1, 2, 3, 45, 6]
min、max
java
@Test
public void minAndMax() {
Comparator comparator = (o1, o2) -> (int) o1 > (int) o2 ? 1 : -1;
Optional optional = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).min(comparator);
System.out.println(optional.get());
Optional optional2 = Stream.of(1, 2, 3, 45, 6, 7, 8, 5, 435).max(comparator);
System.out.println(optional2.get());
}
// 输出
1
435
findFirst/findAny
java
@Test
public void find() {
// findFirst返回流中第一个元素
// findAny返回流中任意元素
Optional optional = widgetList.stream().findFirst();
Optional optional2 = widgetList.stream().findAny();
Widget widget = (Widget) optional.get();
Widget widget2 = (Widget) optional2.get();
System.out.println(widget.getColor());
System.out.println(widget2.getColor());
}
toArray
java
/*toArray*/
@Test
public void steam(){
Widget[] widgets = widgetList.stream().filter(widget -> widget.getColor().equals("RED")).toArray(Widget[]::new);
}