Java8中数据流的使用

Code:

@Data
@ToString
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Employee {
    private Integer id;
    private Integer age;
    private String gender;
    private String firstName;
    private String lastName;
}

Main:

public class test {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Employee e1 = new Employee(1, 23, "M", "Rick", "Beethovan");
        Employee e2 = new Employee(2, 13, "F", "Martina", "Hengis");
        Employee e3 = new Employee(3, 43, "M", "Ricky", "Martin");
        Employee e4 = new Employee(4, 26, "M", "Jon", "Lowman");
        Employee e5 = new Employee(5, 19, "F", "Cristine", "Maria");
        Employee e6 = new Employee(6, 15, "M", "David", "Feezor");
        Employee e7 = new Employee(7, 68, "F", "Melissa", "Roy");
        Employee e8 = new Employee(8, 79, "M", "Alex", "Gussin");
        Employee e9 = new Employee(9, 15, "F", "Neetu", "Singh");
        Employee e10 = new Employee(10, 45, "M", "Naveen", "Jain");

        List<Employee> employees = new ArrayList<Employee>();
        employees.addAll(Arrays.asList(new Employee[]{e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, e9, e10}));

        IntSummaryStatistics statistics = employees.stream().mapToInt(o -> o.getAge()).summaryStatistics();
        System.out.println(statistics.getMax());
        System.out.println(statistics.getMin());
        System.out.println(statistics.getSum());
        System.out.println(statistics.getAverage());
        System.out.println(statistics.getCount());
        //从大到小
        List<Employee> list = employees.stream().sorted((a, b) -> b.getAge().compareTo(a.getAge())).limit(3).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(JSON.toJSONString(list));

        val list2 = employees.stream().sorted((a, b) -> a.getFirstName().compareTo(b.getFirstName())).limit(3).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(JSON.toJSONString(list2));
    }
}

Output:

79
13
346
34.6
10
[{"age":79,"firstName":"Alex","gender":"M","id":8,"lastName":"Gussin"},{"age":68,"firstName":"Melissa","gender":"F","id":7,"lastName":"Roy"},{"age":45,"firstName":"Naveen","gender":"M","id":10,"lastName":"Jain"}]
[{"age":79,"firstName":"Alex","gender":"M","id":8,"lastName":"Gussin"},{"age":19,"firstName":"Cristine","gender":"F","id":5,"lastName":"Maria"},{"age":15,"firstName":"David","gender":"M","id":6,"lastName":"Feezor"}]

http://www.yiibai.com/java8/java8_stream.html

时间: 2024-10-12 20:55:36

Java8中数据流的使用的相关文章

Java8中新增的日期和时间API

1.计算时间间隔 Java8之前,我们想要确定一个方法的运行时间长度,可以这样: long start = System.currentTimeMillis(); doSomething(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println(end-start); Java8中,可以这样 Instant start = Instant.now(); doSomething(); Instant end = Instant.now

Java8中聚合操作collect、reduce方法详解

Stream的基本概念 Stream和集合的区别: Stream不会自己存储元素.元素储存在底层集合或者根据需要产生.Stream操作符不会改变源对象.相反,它会返回一个持有结果的新的Stream.3.Stream操作可能是延迟执行的,这意味着它们会等到需要结果的时候才执行.Stream操作的基本过程,可以归结为3个部分: 创建一个Stream.在一个或者多个操作中,将指定的Stream转换为另一个Stream的中间操作.通过终止(terminal)方法来产生一个结果.该操作会强制它之前的延时操

java8中CAS的增强

注:ifeve.com的同名文章为本人所发,此文在其基础做了些调整.转载请注明出处! 一.java8中CAS的增强 前些天,我偶然地将之前写的用来测试AtomicInteger和synchronized的自增性能的代码跑了一下,意外地发现AtomicInteger的性能比synchronized更好了,经过一番原因查找,有了如下发现: 在jdk1.7中,AtomicInteger的getAndIncrement是这样的: public final int getAndIncrement() {

java8 中的时间和数据的变化

java8除了lambda表达式之外还对时间和数组这两块常用API做想应调整, Stream 有几个常用函数: store 排序 (a,b)-> a.compareTo(b)  排出来的结果是正序,从小到大 如果(a,b)->b.compareTo(a) 排出来的结果是从大到小 filter 拦截,过滤.根据条件过滤 forEeach 迭代每个元素 map 变更或者替换 limit 长度或者符合数量的限制 skip 跳到某个开始点,skip和limit组合可以制造分页的效果 sum ,coun

Java8 中的Optional类详解

在Java8中,引入了一个新的类java.util.Optional .这个类专门用来解决空引用的问题.有了它,对于一个方法的返回值什么的,都不需要再判断是不是null了.同时,这个类和lambda表达式和函数式编程也可以比较好的整合在一起使用. 这里就来看一下这个类的使用. 知道Scala的同学可以类比一下 scala.Option[T] ,或者Haskell的Data.Maybe.都有类似的功能. Optional是一个容器,里面放着我们的返回值(就是真正要用的东西),但是这个真正要用的东西

BigInteger在Java8中的改进

BigInteger在Java8里增加了一组方法: 123 public byte byteValueExact()public int intValueExact()public long longValueExact() 这些方法后面都有Exact(),在老的JDK版本中,已经有了byteValue,intValue,longValue()为什么还要再增加这些方法呢?因为在原来的方法中,如果BigInteger的值溢出了要目标类型的范围,是不会有任何提示的,那么我们的程序很可能在一个很隐蔽的

Java8 中 ConcurrentHashMap工作原理的要点分析

简介: 本文主要介绍Java8中的并发容器ConcurrentHashMap的工作原理,和其它文章不同的是,本文重点分析了不同线程的各类并发操作如get,put,remove之间是如何同步的,以及这些操作和扩容操作之间同步可能出现的各种情况.由于源代码的分析肯定会有所纰漏,希望大家积极指出错误. 欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处 http://www.cnblogs.com/nullzx/ 1.Java8中 ConcurrentHashMap的结构 图片来源(http://www

java8中的接口

java8中接口可以有默认方法(用default修饰,可以有多个)和静态方法了. public interface Tran { default public String getName() { return "zhangsan"; } default public String getName1() { return "lisi"; } public static String getName2() throws Exception{ return "

Vue 中数据流组件

好久不见呀,这两年写了很多很多东西,也学到很多很多东西,没有时常分享是因为大多都是我独自思考.明年我想出去与更多的大神交流,再修筑自己构建的内容. 有时候我会想:我们遇到的问题,碰到的界限,是别人给的还是我们自己给的?其实我觉得自己选择的方向是对的,但是有时难免会怀疑,是否有人和我在做一样的事情,我希望找到有趣的伙伴,做一些有趣的事情. Vue 中数据流组件 又将年终了,该做年终总结了呀..最近花了一些时间,升级了一下我们的技术架构,使用 vue 作为我们的框架.延续传统,我们仍然需要开发一些