Stream流式编程

• Stream流式编程

  • 解决的问题

  • 核心思想

  • Stream流的获取方式

    • 1.根据Collection获取
    • 2.通过Stream的of方法

  • 常用方法

    • forEach
    • count
    • filter
    • limit
    • skip
    • map
    • sorted
    • distinct
    • reduce
    • map和reduce的组合
    • concat
    • collect

  • 结果收集

    • 结果收集到集合中
    • 结果收集到数组中

  • 聚合计算

  • 分组操作

  • 分区操作

  • 将流中数据拼接为字符串

Stream流式编程

解决的问题

之前在处理集合的 问题上，代码冗长，不够简洁。

核心思想

Stream流式思想类似于工厂车间的生产流水线，Stream不是数据结构，也不保存数据，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。

使用Stream API 可以快速完成筛选，切片，映射，查找，去重，统计，匹配和规约。

Stream流的获取方式

1.根据Collection获取

Collection 接口中加入了default方法stream，实现了Collection接口的集合都可以通过对象实例.stream()获取Stream流。

Map接口没有实现Collection接口，只能获取Map的Key集合、Value集合或者是entrySet然后做相应的操作。

2.通过Stream的of方法

由于数组对象不能添加默认方法，所以Stream提供了of方法，来对数组进行Stream流式操作。

Stream.of(T[])

注意：基本数据类型不行，例如Integer[]可以，int[]不可以。

参考：https://www.bilibili.com/video/BV1k64y1R7sA

常用方法

终结：不能再使用Stream方法。

注意：

1. 不调用终结方法，中间的函数拼接不会执行。
2. Stream只能操作一次。

forEach

用来遍历流中的数据

void forEach(Consumer<? super T> action);

该方法接受一个Comsumer接口，将流中的每一个元素交给函数处理。

count

统计流中元素的个数。

filter

filter用来过滤数据，返回符合条件的数据。

通过filter方法将一个流转换为另一个子集流。

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

接收一个Predicate接口作为筛选条件。

limit

limit可以对流进行截取处理，只取前n个

Stream<T> limit(long maxSize);

skip

跳过前面几个元素

map

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

接收一个Function接口，将数据转换为另外一种数据。

sorted

可以自然排序，也可以实现Compareable接口来排序。

distinct

去掉重复数据，通过hashCode和equils判断是否重复。

reduce

将所有数据归纳得到一个数据。

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

identity 初始值，accumulator累计算法。

第一次将identity 赋值给x,流中的第一个数据赋值给y。之后x = x + y, y = 流中的下一个值。

最后返回累计计算的值。

通过reduce可以算出流中的最大值，最小值和累加减乘除值。

map和reduce的组合

利用map和reduce可以完成大部分的统计任务。

concat

如果有两个流，希望合并成为一个流。可以使用Stream中的静态方法concat

collect

将流中的数据转换成新的集合，一般可以使用Collections.toList()

结果收集

结果收集到集合中

• collect(Collections.toList())将结果生成一个List
• collect(Collections.toSet())将结果生成一个Set
• collect(Collections.toCollection(ArrayList::new)) 指定生成的集合类型

结果收集到数组中

• toArray() 生成一个Object数组
• toArray(String[]::new) 指定生成类型

聚合计算

使用Stream处理数据后，可以像数据库的聚合函数一样，进行聚合计算。

在collect()中使用

• Collectors.minBy()
• Collectors.maxBy()
• Collectors.summingInt()
• Collectors.averagingInt()
• Collectors.counting()

分组操作

根据某种属性，分组。

• 普通分组： 在collect()中使用Collectors.groupingBy(),返回一个Map<key,value>。 提供一个Function，返回Key的值。根据Key进行分组
• 多级分组： 在groupingBy()的第二个参数还可以再放置一个groupingBy()实现多级分组。

分区操作

通过Collectors.partitioningBy()返回一个map，map的key为true 和 false ，两个集合，一个集合是true数组,另外一个集合是false数组。

将流中数据拼接为字符串

Collectors.joining()返回一个字符串 还可以指定分隔符，前缀，后缀