Stream初步认识（一）
简介
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对 集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。 使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数 据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之， Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
流（Stream）到底是什么？
**是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。 ,“集合讲的是数据，流讲的是计算！ ” **
注：
java.util.Stream表示了某一种元素的序列，在这些元素上可以进行各种操作。Stream操作可以是中间操作，也可以是完结操作。完结操作会返回一个某种类型的值，而中间操作会返回流对象本身，并且你可以通过多次调用同一个流操作方法来将操作结果串起来（就像StringBuffer的append方法一样————译者注）。Stream是在一个源的基础上创建出来的，例如java.util.Collection中的list或者set（map不能作为Stream的源）。Stream操作往往可以通过顺序或者并行两种方式来执行。
注意：
Stream关注的是对数据的运算，与CPU打交道集合关注的是数据的存储，与内存打交道- ①Stream 自已不会储存元素。
②Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream
③Stream操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行(类似于懒加载)
Stream操作
stream操作步骤
- 创建Stream：一个数据源（如：集合，数组，
Map不可以作为数据源）获取一个流 - 中间操作：一个中间操作链，对数据源的数据进行操作处理（过滤、映射...）
- 终止操作（终端操作）：一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果(一旦执行终止操作，就执行中间操作链，并产生结果。之后的，不会再被使用)
操作流程如下图：
Stream实例化的方式
- 通过集合
- 通过数组
- 通过Stream的of()
- 通过无限流
下面我们一一通过代码示例进行详细解析：
公共代码（测试使用）
公共集合
List<Person> javaProgrammers = new ArrayList<Person>() {
{
add(new Person("Elsdon", "Jaycob", "Java programmer", "male", 2000, 18));
add(new Person("Tamsen", "Brittany", "Java programmer", "female", 2371, 55));
add(new Person("Floyd", "Donny", "Java programmer", "male", 3322, 25));
add(new Person("Sindy", "Jonie", "Java programmer", "female", 35020, 15));
add(new Person("Vere", "Hervey", "Java programmer", "male", 2272, 25));
add(new Person("Maude", "Jaimie", "Java programmer", "female", 2057, 87));
add(new Person("Shawn", "Randall", "Java programmer", "male", 3120, 99));
add(new Person("Jayden", "Corrina", "Java programmer", "female", 345, 25));
add(new Person("Palmer", "Dene", "Java programmer", "male", 3375, 14));
add(new Person("Addison", "Pam", "Java programmer", "female", 3426, 20));
add(new Person("Addison", "Pam", "Java programmer", "female", 3422, 20));
add(new Person("Addison", "Pam", "Java programmer", "female", 3429, 20));
// add(new Person("Addison", "Pam", "Java programmer", null, 3422, 20));
}
};
公共实体类
package com.zy.stream.model;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
@Data
@Builder(toBuilder = true)
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Person {
private String firstName, lastName, job, gender;
private int salary,age;
}
通过集合创建Stream流
//1.1 通过集合创建Stream流------> default Stream<E> stream：返回一个顺序流
Stream<Person> stream=javaProgrammers.stream();
//1.2 通过集合创建Stream流------> default Stream<E> parallelStream：返回一个并行流
Stream<Person> parallelStream = javaProgrammers.parallelStream();
我们通过集合javaProgrammers创建了Stream流,那么为什么会返回一个流呢？
我们看Collection集合类的源码：
//1.1 当集合集合调用stream()时，return一个Stream<E>
default Stream<E> stream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
//1.2 同理
default Stream<E> parallelStream() {
return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}
通过数组创建Stream流
//2.1 通过数组创建Stream流-------> 调用Arrays类的static <T> Stream<T> Stream<T[] array> ：返回一个流
Person[] arrPerson = new Person[]{javaProgrammers.get(0),javaProgrammers.get(1)};
Stream<Person> streamObj = Arrays.stream(arrPerson);
通过静态类Arrays调用Stream中的静态Stream方法，即可返回一个流。
静态Stream方法源码：
//入参Array数组，返参 <T> Stream<T>流
public static <T> Stream<T> stream(T[] array) {
return stream(array, 0, array.length);
}
public static <T> Stream<T> stream(T[] array, int startInclusive, int endExclusive) {
return StreamSupport.stream(spliterator(array, startInclusive, endExclusive), false);
}
通过Stream的of方法创建流
//3.1 通过of创建Stream
Stream<Integer> streamOf = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
Stream<Person> streamOfs = Stream.of(javaProgrammers.get(0),javaProgrammers.get(1));
of方法源码：
@SafeVarargs
@SuppressWarnings("varargs") // Creating a stream from an array is safe
public static<T> Stream<T> of(T... values) {
//通过of源码我们可以看到，其实of方法任然是使用的是数组的创建的方式，只是外部有包了一层
return Arrays.stream(values);
}
通过无线流的创建Stream流
//4.1 通过无限流的方式创建Stream流
/*4.1.1 迭代--->*public static<T> Stream<T> iterate(final T seed,final UnaruOperator<T> f)
* 遍历前10个偶数
* 无限流，无限反复操作使用，所有一般都会配合limit使用
*/
Stream.iterate(0,t->t+2).limit(10).forEach(System.out::println); //seed是起始数值，limit代表循环前10次
//4.1.2 生成----》public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
小结
（1）Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了 两个获取流的方法：
default Stream
stream() : 返回一个顺序流
default StreamparallelStream() : 返回一个并行流
（2）Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可 以获取数组流：
static
Stream stream(T[] array): 返回一个流
重载形式，能够处理对应基本类型的数组：
public static IntStream stream(int[] array)
public static LongStream stream(long[] array)
public static DoubleStream stream(double[] array)
（3）可以使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值 创建一个流。它可以接收任意数量的参数。
public static
Stream of(T... values) : 返回一个流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 创建无限流。
1.迭代
public static
Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
2.生成
public static
Stream generate(Supplier s)
Stream流的中间操作
中间操作有：
- 筛选和切片
⚪filter(Predicate p)–接受Lambda，从流中排除某些元素
⚪limit(n)–截断流，使其元素不超过给定数量
⚪skip(n)–跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流。与limit(n)互补
⚪distinct–筛选，通过流所生成的元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 - 映射
⚪map(Function f)–接受一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，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(Function f)–接受一个函数作为参数，将流中的每个值都转换成另一个流，然后把所有流连成一个流 - 排序
⚪sorted()–自然排序，产生一个新流，其中按自然顺序排序
⚪sorted(Comparator com)–定制排序，产生一个新流，其中按比较器顺序排序
下面我们通过代码实现来分析这些方法：
筛选和切片
filter()方法
Filter接受一个predicate接口类型(断言型函数式接口)的变量，并将所有流对象中的元素进行过滤。该操作是一个中间操作，因此它允许我们在返回结果的基础上再进行其他的流操作（比如：forEach）。ForEach接受一个function接口类型的变量，用来执行对每一个元素的操作。ForEach是一个中止操作。它不返回流，所以我们不能再调用其他的流操作。
@Test
public void testFilter() {
//1.1 `filter`(Predicate p)–接受Lambda，从流中排除某些元素
//1.1.1 原生方式 所有的中间操作不会做任何的处理
Stream<Person> stream = javaProgrammers.stream()
.filter((e) -> {
System.out.println("测试中间操作");
return e.getAge() < 20;
});
stream.forEach(System.out::println);//只有当做终止操作时，所有的中间操作会一次性的全部执行，称为“惰性求值”
//1.1.2 使用lambdas表达式优化
javaProgrammers.stream().filter(e->{
System.out.println("测试中间操作");
return e.getAge() <20;
}).forEach(System.out::println);
}
Limit(N)和Skip(N)方法
@Test
public void testLimitAndSkip() {
// 1.2 `limit(n)`–截断流，使其元素不超过给定数量 类似于mysql中的limit，但这里只有最大值
//1.3 `skip(n)`–跳过元素，返回一个扔掉了前n个元素的流。若流中元素不足n个，则返回一个空流。与limit(n)互补
//通过无限流创建一个无限流，如果不使用Limit方法进行限制阶段，无限流将会形成一个类似于死循环的操作
//当使用skip（）将会跳过前5个数据从第6个参数返回
Stream.iterate(0,t->t+1).limit(10).skip(5).forEach(System.out::println); //seed是起始数值，limit代表循环前10次
}
distinct()方法*
distinct（）返回由该流的不同元素组成的流。distinct（）是Stream接口的方法。distinct（）使用hashCode（）和equals（）方法来获取不同的元素。我们的类必须实现hashCode（）和equals（）。如果distinct（）正在处理有序流，那么对于重复元素，将保留以遭遇顺序首先出现的元素，并且以这种方式选择不同元素是稳定的。在无序流的情况下，不同元素的选择不一定是稳定的，是可以改变的。distinct（）执行有状态的中间操作。在有序流的并行流的情况下，保持distinct（）的稳定性是需要很高的代价的，因为它需要大量的缓冲开销。如果我们不需要保持遭遇顺序的一致性，那么我们应该可以使用通过BaseStream.unordered（）方法实现的无序流。
distinct对集合中的对象进行去重
//1.4 `distinct`–筛选，通过流所生成的元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
//1.4.1 distinct取出集合中对象信息完全重复的对象
javaProgrammers.stream().distinct().forEach(System.out::println);
打印结果(对集合后三条重复的数据进行了去重操作)：
Person(firstName=Elsdon, lastName=Jaycob, job=Java programmer, gender=male, salary=2000, age=18)
Person(firstName=Tamsen, lastName=Brittany, job=Java programmer, gender=female, salary=2371, age=55)
Person(firstName=Floyd, lastName=Donny, job=Java programmer, gender=male, salary=3322, age=25)
Person(firstName=Sindy, lastName=Jonie, job=Java programmer, gender=female, salary=3502, age=15)
Person(firstName=Vere, lastName=Hervey, job=Java programmer, gender=male, salary=2272, age=25)
Person(firstName=Maude, lastName=Jaimie, job=Java programmer, gender=female, salary=2057, age=87)
Person(firstName=Shawn, lastName=Randall, job=Java programmer, gender=male, salary=3120, age=99)
Person(firstName=Jayden, lastName=Corrina, job=Java programmer, gender=female, salary=345, age=25)
Person(firstName=Palmer, lastName=Dene, job=Java programmer, gender=male, salary=3375, age=14)
Person(firstName=Addison, lastName=Pam, job=Java programmer, gender=female, salary=3422, age=20)
distinct对集合中对象的某一属性进行去重
distinct（）不提供按照属性对对象列表进行去重的直接实现。它是基于hashCode（）和equals（）工作的。如果我们想要按照对象的属性，对对象列表进行去重，我们可以通过其它方法来实现。如下代码段所示：
static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
Map<Object,Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
}
上面的方法可以被Stream接口的 filter()接收为参数，如下所示：
//1.4.2 distinct对集合中对象的某一属性进行去重
javaProgrammers.stream().filter(distinctByKey(e->e.getAge())).distinct().forEach(System.out::println);
distinctByKey()方法返回一个使用ConcurrentHashMap 来维护先前所见状态的 Predicate 实例，如下是一个完整的使用对象属性来进行去重的示例。
打印结果（以去除年龄相同的人的信息）：
Person(firstName=Elsdon, lastName=Jaycob, job=Java programmer, gender=male, salary=2000, age=18)
Person(firstName=Tamsen, lastName=Brittany, job=Java programmer, gender=female, salary=2371, age=55)
Person(firstName=Floyd, lastName=Donny, job=Java programmer, gender=male, salary=3322, age=25)
Person(firstName=Sindy, lastName=Jonie, job=Java programmer, gender=female, salary=3502, age=15)
Person(firstName=Maude, lastName=Jaimie, job=Java programmer, gender=female, salary=2057, age=87)
Person(firstName=Shawn, lastName=Randall, job=Java programmer, gender=male, salary=3120, age=99)
Person(firstName=Palmer, lastName=Dene, job=Java programmer, gender=male, salary=3375, age=14)
Person(firstName=Addison, lastName=Pam, job=Java programmer, gender=female, salary=3422, age=20)
映射
这个类似于list集合中的add和addAll的区别，add添加一个集合是把集合当成一个元素，addAll添加一个集合是把集合中的每个元素当成一个元素
map(Function f)和flatMap(Function f)方法
map相当于add，flatMap相当于addAll
@Test
public void testMapAndFlatMap(){
/*2.1 `map(Function f)`–接受一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，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。
*
* 这个类似于list集合中的add和addAll的区别，add添加一个集合是把集合当成一个元素，addAll添加一个集合是把集合中的每个元素当成一个元素
* map相当于add，flatMap相当于addAll
*/
//map(Function f)--接受一个函数作为参数，将元素转换成其他形式或提取信息，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。
List<String> list = Arrays.asList("测试", "bb", "cc", "dd","dsf","dsf");
list.stream().map(s -> s.toUpperCase()).forEach(System.out::println);
//练习2.1.1 获取集合中年龄大于20的人
javaProgrammers.stream().map(Person::getAge).filter(e->e>20).forEach(System.out::println);
//练习2.1.2 将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
Stream<Stream<Character>> streamStream = list.stream().map(SteamApiTest::fromStringToStream);//有点麻烦
streamStream.forEach(s->s.forEach(System.out::println));
// 2.2 `flatMap(Function f)`–接受一个函数作为参数，将流中的每个值都转换成另一个流，然后把所有流连成一个流
Stream<Character> characterStream = list.stream().flatMap(SteamApiTest::fromStringToStream);
characterStream.forEach(System.out::println);
javaProgrammers.stream().flatMap(e->Stream.of(e).filter(x->x.getAge()>20)).forEach(System.out::println);
}
//将字符串中的多个字符构成的集合转换为对应的Stream的实例
public static Stream<Character> fromStringToStream(String str){
ArrayList<Character> list = new ArrayList<>();
for (Character c:str.toCharArray()){
list.add(c);
}
return list.stream();
}
排序
自然排序的对象是需要实现Comparable接口的
sorted()方法
@Test
public void testStore(){
//3.1 sorted()–自然排序，产生一个新流，其中按自然顺序排序 sorted（）参数可选，有两个重载一个有参Comparator，一个无参
List<Integer> list = Arrays.asList(12, 43, 65, 3, 4, 0,01, -98);
list.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//3.1.1 抛异常，原因：Person没有实现Comparable接口
//javaProgrammers.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//3.2 sorted(Comparator com)–定制排序，产生一个新流，其中按比较器顺序排序，根据条件排序
//多集合中对象根据年龄进行排序
javaProgrammers.stream().sorted((e1,e2)->Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge())).forEach(System.out::println);
}
Stream的终止操作(常用方法)
终止操作有：
- 匹配与查找
⚪allMatch(Predicate p)：检查是否匹配所有元素
⚪anyMatch(Predicate p)：检查是否至少匹配一个元素
⚪noneMatch(Predicate p)：检查是否没有匹配的元素
⚪findFirst()：返回第一个元素
⚪findAny()：返回当前流中的任意元素
⚪count()：返回流中元素的总数
⚪max(Comparator c)：返回流中最大值
⚪min(Comparator c)：返回流中最小值
⚪forEach(Consumer c)：内部迭代 - 规约
⚪reduce(T identity,BinaryOperator accumulator)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T
⚪reduce(BinaryOperator accumulator)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回Optional - 收集
⚪collect(Collector c)：将流转换成其他形式。接受一个Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
匹配与查找
方法都比较简单易于理解。
@Test
public void testMatchAndFind() {
/**
* 1. 匹配与查找
* allMatch(Predicate p)：检查是否匹配所有元素
* anyMatch(Predicate p)：检查是否至少匹配一个元素
* noneMatch(Predicate p)：检查是否没有匹配的元素
* findFirst()：返回第一个元素
* findAny()：返回当前流中的任意元素
* count()：返回流中元素的总数
* max(Comparator c)：返回流中最大值
* min(Comparator c)：返回流中最小值
* forEach(Consumer c)：内部迭代
**/
//1.1 allMatch()相当于制定一个规则，将集合中的对象一一与规则进行对象，判断是否所有的集合对象都符合该规则, true/false
boolean allMatch = javaProgrammers.stream().allMatch(e -> e.getAge()>18);
System.out.println("测试Stream流的终止操作----allMatch()--->"+allMatch);
//1.2 anyMatch(Predicate p)：检查是否至少匹配一个元素 类似于多选一即可
boolean anyMatch = javaProgrammers.stream().anyMatch(e -> e.getSalary()>1000);
System.out.println("检查是否至少匹配一个元素----anyMatch()--->"+anyMatch);
//1.3 noneMatch(Predicate p)：检查是否没有匹配的元素 没有返回true，反之false
boolean noneMatch = javaProgrammers.stream().noneMatch(e -> e.getSalary() > 10000);
System.out.println("检查是否没有匹配的元素----noneMatch()--->"+noneMatch);
//1.4 findFirst()：返回第一个元素
Person person = javaProgrammers.stream().findFirst().get();
System.out.println("返回第一个元素----findFirst()--->"+person.toString());
for (int i = 0; i <1000 ; i++) {
//1.5 findAny()：返回当前流中的任意元素
Optional<Person> AnyPerson = javaProgrammers.stream().findAny();
//System.out.println("返回当前流中的任意元素----findAny()--->"+AnyPerson.toString()+"--------->"+i);
}
//1.6 count()：返回流中元素的总数
long count = javaProgrammers.stream().count();
System.out.println("返回流中元素的总数----count()--->"+count);
//1.7 max(Comparator c)：返回流中最大值 Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);
Person maxPersonSalary = javaProgrammers.stream().max(Comparator.comparing(Person::getSalary)).get();
System.out.println("返回流中最大值----max()--->"+maxPersonSalary);
//1.8 min(Comparator c)：返回流中最小值
Person minPersonSalary = javaProgrammers.stream().min(Comparator.comparing(Person::getSalary)).get();
System.out.println("返回流中最小值----max()--->"+minPersonSalary);
}
打印结果：
测试Stream流的终止操作----allMatch()--->false
检查是否至少匹配一个元素----anyMatch()--->true
检查是否没有匹配的元素----noneMatch()--->false
返回第一个元素----findFirst()--->Person(firstName=Elsdon, lastName=Jaycob, job=Java programmer, gender=male, salary=2000, age=18)
返回流中元素的总数----count()--->12
返回流中最大值----max()--->Person(firstName=Sindy, lastName=Jonie, job=Java programmer, gender=female, salary=35020, age=15)
返回流中最小值----max()--->Person(firstName=Jayden, lastName=Corrina, job=Java programmer, gender=female, salary=345, age=25)
规约
@Test
public void testStatute(){
/*
* 2. **规约**
* reduce(T identity,BinaryOperator accumulator)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T
* reduce(BinaryOperator accumulator)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回Optional
*
* reduce（）这个方法经常用到很方便，也更总要，我会再详细的分析总结，这里只做简单认识即可。
*/
//2.1 reduce(T identity,BinaryOperator accumulator)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T
//2.1.1 练习1：计算1-10的自然数的和
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println("计算1-10的自然数的和-------reduce(T identity,BinaryOperator accumulator)------>"+sum);
//2.2 reduce(BinaryOperator accumulator)：可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回Optional
Integer integers = javaProgrammers.stream().map(Person::getSalary).reduce((e1, e2) -> e1 + e2).get();//lambda表达式
Integer integer = javaProgrammers.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum).get();//使用引用
System.out.println("工资和-------reduce(BinaryOperator accumulator)使用引用------>"+integer);
System.out.println("工资和-------reduce(BinaryOperator accumulator)lambda表达式------>"+integers);
}
打印结果：
计算1-10的自然数的和-------reduce(T identity,BinaryOperator accumulator)------>55
工资和-------reduce(BinaryOperator accumulator)使用引用------>64148
工资和-------reduce(BinaryOperator accumulator)lambda表达式------>64148
收集
Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作（如收集到List、Set、Map)
Collector需要使用Collectors提供实例。
@Test
public void testSalary(){
/*
* 3. **收集**
* collect(Collector c)：将流转换成其他形式。接受一个Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
* Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集的操作（如收集到List、Set、Map)。
* Collector需要使用Collectors提供实例。另外， Collectors实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例，具体方法与实例如下：
⚪toList：返回类型List< T>，作用是把流中元素收集到List
⚪toSet：返回类型Set< T>，作用是把流中元素收集到Set
⚪toCollection：返回类型Collection< T>，作用是把流中元素收集到创建的集合
*
*/
//3.1 collect(Collector c)：将流转换成其他形式。返回一个set
System.out.println("将流转换成其他形式。返回一个set-------toSet()------>:");
javaProgrammers.stream().filter(e -> e.getSalary() > 3000).collect(Collectors.toSet()).forEach(System.out::println);
//3.2 collect(Collector c)：将流转换成其他形式。返回一个list
System.out.println("将流转换成其他形式。返回一个list-------toList()------>:");
javaProgrammers.stream().filter(e -> e.getSalary() > 3000).limit(2).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
//3.2 collect(Collector c)：将流转换成其他形式。返回一个map
System.out.println("将流转换成其他形式。返回一个map-------toMap()------>:");
javaProgrammers.stream().filter(e -> !e.getFirstName().equals("测试"))
// 注意：key不能重复 toMap()参数一：key 参数二：value 参数三：对key值进行去重，当有重复的key，map中保留第一条重复数据
.collect(Collectors.toMap(Person::getAge,person -> person,(key1, key2) -> key1)) //value 为对象 student -> student jdk1.8返回当前对象,也可以为对象的属性
.forEach((key, value) -> System.out.println("key--"+key+" value--"+value.toString()));
}
结束语
完毕！搞明白，读懂，敲会，致此对Stream流也算是有了初步的认识。接下来就慢慢的挖掘吧，打工人。
推荐参考博客：
https://blog.csdn.net/hhq12/article/details/81169145
https://blog.csdn.net/weixin_46744534/article/details/108039064