java8 stream流操作

Stream

在对流进行处理时，不同的流操作以级联的方式形成处理流水线。一个流水线由一个源（source），0 到多个中间操作（intermediate operation）和一个终结操作（terminal operation）完成。

• 源：源是流中元素的来源。Java 提供了很多内置的源，包括数组、集合、生成函数和 I/O 通道等。
• 中间操作：中间操作在一个流上进行操作，返回结果是一个新的流。这些操作是延迟执行的。
• 终结操作：终结操作遍历流来产生一个结果或是副作用。在一个流上执行终结操作之后，该流被消费，无法再次被消费

源

Java 8 支持从不同的源中创建流。

中间操作

流中间操作在应用到流上，返回一个新的流。下面列出了常用的流中间操作：

• map：通过一个 Function 把一个元素类型为 T 的流转换成元素类型为 R 的流。
• flatMap：通过一个 Function 把一个元素类型为 T 的流中的每个元素转换成一个元素类型为 R 的流，再把这些转换之后的流合并。
• filter：过滤流中的元素，只保留满足由 Predicate 所指定的条件的元素。
• distinct：使用 equals 方法来删除流中的重复元素。
• limit：截断流使其最多只包含指定数量的元素。
• skip：返回一个新的流，并跳过原始流中的前 N 个元素。
• sorted：对流进行排序。
• peek：返回的流与原始流相同。当原始流中的元素被消费时，会首先调用 peek 方法中指定的 Consumer 实现对元素进行处理。
• dropWhile：从原始流起始位置开始删除满足指定 Predicate 的元素，直到遇到第一个不满足 Predicate 的元素。
• takeWhile：从原始流起始位置开始保留满足指定 Predicate 的元素，直到遇到第一个不满足 Predicate 的元素。

终结操作

　　终结操作产生最终的结果。

　　1.forEach 和 forEachOrdered 对流中的每个元素执行由 Consumer 给定的实现。在使用 forEach 时，并没有确定的处理元素的顺序；forEachOrdered 则按照流的相遇顺序来处理元素，如果流有确定的相遇顺序的话。

　　2.reduce进行递归计算

　　3.collect生成新的数据结构

　　4.......

部分图解：（摘抄）

下面是示例代码

package com.gc.study.java8.stream;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

import org.junit.Test;

import com.gc.study.java8.lambda.User;
import com.gc.study.java8.lambda.User.Status;

/**
 * @author gc
 * 一、Stream的三个操作步骤 （同一个流stream只能消费一次）
 * 1.创建stream
 * 2.中间操作
 *         多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理
 *         而在终止操作时一次性全部处理，称为惰性求值
 * 3.终止操作
 */
public class TestStream {
    //创建Stream
    @Test
    public void test() {
        List<String> list = new ArrayList<String>();
        //1.可以通过Collection系列集合提供的stream() 或 parallelStream()
        Stream<String> stream1 = list.stream();

        User[] users = new User[10];
        //2.通过Arrays中的静态方法stream() 获取数组流
        Stream<User> stream2 = Arrays.stream(users);

        //3.通过Stream类中的静态方法of()
        Stream<String> stream3 = Stream.of("aa","bb","cc");

        //4.创建无限流
        Stream<Integer> stream4 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
        stream3.forEach(System.out::println);
        stream4.limit(10).forEach(x -> System.out.println(x));
    }

    List<User> users = Arrays.asList(
            new User("gc1", 24, 7500, Status.BUSY),
            new User("gc2", 25, 13000, Status.FREE),
            new User("gc3", 26, 20000, Status.VOCATION),
            new User("gc4", 23, 2000, Status.BUSY),
            new User("gc5", 22, 0, Status.FREE));
    /*
     * 中间操作：(1.返回结果依然是流  2.中间操作是延迟的，遇到终结操作才会触发执行  3.中间操作是流水线形式的)
     *     筛选与切片
     *         filter：接收流中的元素，从流中排除某些元素
     *         limit：截断流，使元素不超过给定数量
     *         skip(n): 跳过前n个元素，返回剩余的元素，若流中元素不足n个，则返回空流
     *       distinct：筛选，通过流所生成元素的hashCode和equals去除重复元素
     *   映射：
     *       map:接收lambda，将元素转换成其它形式或提取信息。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
     *       flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连城一个流
     *   排序：
     *       sorted():自然排序(Comparable)
     *       sorted(Comparator com):定制排序(Comparator)
     */
    //内部迭代：迭代操作部由Stream API完成
    @Test
    public void testMid() {
        //中间操作filter的作用是过滤年龄大于24的User，返回新的流
        Stream<User> s = users.stream().filter(u -> {
            //u.setName("test");
            System.out.println("filter mid ge:"+u.getAge());
            return u.getAge() > 24;
        });
        //打印流,这里才会实际执行上面的filter函数
        /*
         * 输出结果如下：
         *  filter mid ge:24
            filter mid ge:25
            foreach end age:25
            filter mid ge:26
            foreach end age:26
            filter mid ge:23
            filter mid ge:22
         */
        s.forEach(x -> System.out.println("foreach end age:" + x.getAge()));

        //这里是去除list中的重复元素
        users.stream().distinct().forEach(System.out::println);

    }

    //下面测试中间操作的作用关系
    //    1.中间操作是流水线形式的，即不是中间操作完成才进行终结操作，而是执行完一条中间操作接着执行一条终结操作。以此循环。
    @Test
    public void testMid2() {
        users.stream().limit(1).filter(u -> {
            System.out.println("age:" + u.getAge());
            return (u.getAge() > 24);
        }).forEach(System.out::println);

        System.out.println("-------------------------");
        /*  下面输出结果如下
         *  age:24
            age:25
            User [name=gc2, age=25, salary=13000, status=FREE]
         */
        users.stream().filter(u -> {
            System.out.println("age:" + u.getAge());
            return (u.getAge() > 24);
        }).limit(1).forEach(System.out::println);

    }

    @Test
    public void testMap() {
        List<String> list = Arrays.asList("aa","bb","cc");
        //中间操作map传递的是函数式接口Function，其作用是进行数据转换。
        //这里str -> str.toUpperCase()即为Function接口中apply方法的实现，所以其作用就是转为大写。
        list.stream().map(str -> str.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
        //这个同上，是lambda的简写
        list.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);

        //使用Function接口的功能转换，提取User的用户名，执行完中间操作map后，相当于生成了一个List<String> userNames.(中间操作有延迟性，所以这里不是准确描述)
        users.stream().map(User::getName).forEach(System.out::println);
        users.stream().map(u -> u.getName()).forEach(System.out::println);

        System.out.println("----------------------map,类似于list.add(list2),保留list2的数据结构");
        Stream<Stream<Character>> stream = list.stream().map(TestStream::filterCharacter);
        stream.forEach(sm -> {
            sm.forEach(System.out::println);
        });
        System.out.println("----------------------flatmap, 类似于list.addall()，两个list合并为一个");
        Stream<Character> stream2 = list.stream().flatMap(TestStream::filterCharacter);
        stream2.forEach(System.out::println);
    }

    public static Stream<Character> filterCharacter(String str) {
        List<Character> list = new ArrayList<Character>();

        for(Character ch : str.toCharArray()) {
            list.add(ch);
        }
        return list.stream();
    }

    @Test
    public void testSort() {
        System.out.println("------自然排序，依赖对象自身实现Comparable");
        List<String> list = Arrays.asList("aa","bb","cc");
        list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
        System.out.println("-----定制排序，需要复写Comparator");

        //sorted的入参是Comparator接口，所以(u1,u2) -> {return u1.getAge() - u2.getAge();}成了Comparator接口的匿名实现
        users.stream().sorted((u1,u2) -> {
            return u1.getAge() - u2.getAge();
        }).forEach(System.out::println);;
    }

    /*
     * 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：检查是否没有任何元素匹配
     *     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 testMatch() {
        boolean b1 = users.stream().allMatch(u -> u.getStatus().equals(Status.BUSY));
        System.out.println("all busy:"+b1);

        boolean b2 = users.stream().anyMatch(u -> u.getStatus().equals(Status.BUSY));
        System.out.println("any busy:"+b2);

        boolean b3 = users.stream().noneMatch(u -> u.getStatus().equals(Status.BUSY));
        System.out.println("none busy:"+b3);

        Optional<User> user1 = users.stream().findFirst();
        System.out.println("findFirst:"+user1.get());

        Optional<User> findAny = users.stream().filter(u -> u.getStatus().equals(Status.FREE)).findAny();
        System.out.println("findAny:"+findAny.get());

        long count = users.stream().count();
        System.out.println("count:"+count);
        Optional<User> max = users.stream().max((u1, u2) -> {
            return u1.getAge()-u2.getAge();
        });
        System.out.println("max:"+max.get());

        Optional<User> min = users.stream().min((u1, u2) -> {
            return u1.getAge()-u2.getAge();
        });
        System.out.println("min:"+min.get());

    }

    /*
     * 归约：（可以理解为递归，也是终止操作）
     *     reduce 进行反复计算，如求和
     */
    @Test
    public void testReduce() {
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9);
        //这里0是初始值，第一次执行规约应该是0+1,其中1是第一个值
        Integer sum = list.stream().reduce(0, (x,y) -> x + y);
        System.out.println("sum:"+sum);

        Optional<Integer> reduce = users.stream().map(User::getSalary).reduce(Integer::sum);
        System.out.println("sum2:"+reduce.get());
    }

    /*
     * 收集(stream的终止操作之一，forEach，reduce等也是)
     *  collect：将流转换为其他形式，接收一个collection接口的实现，用于给stream元素做汇总的方法
     */
    @Test
    public void testCollect() {
        //map是数据转换，将List<User> 转换为String类型的Stream。 collect把新的Stream转化为List<String>
        List<String> list = users.stream().map(User::getName)
            .collect(Collectors.toList());
        list.forEach(System.out::println);

        //这里是转换为set
        users.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toSet());
        //把list转为其它的数据结构，这里是hashset
        HashSet<String> hashSet = users.stream().map(User::getName).
            collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));

        Long count = users.stream().collect(Collectors.counting());
        Double avgAge = users.stream().collect(Collectors.averagingInt(User::getAge));

        //按条件分组
        Map<Status, List<User>> map = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getStatus));
        System.out.println("collectors分组功能， map:"+map);

        Map<Status, Map<String, List<User>>> collect = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(
                User::getStatus, Collectors.groupingBy(u -> {
                    if(((User)u).getAge() <= 24) {
                        return "happy";
                    } else {
                        return "very happy";
                    }
                })));
        System.out.println("多级分组："+collect);

        //按条件分区,true放在一组，false放在另一组
        Map<Boolean, List<User>> collect2 = users.stream().collect(Collectors.partitioningBy((u) -> u.getAge() > 24));
        System.out.println(collect2);
    }
}

原文地址：https://www.cnblogs.com/gc65/p/10611533.html