简介
流 (Stream) 到底是什么 呢 ？
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 ！ ”
注意 ：
①Stream 自己不会存储元素。
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。
Stream 的操作三个步骤
- 创建 Stream
一个数据源（如：集合、数组），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处理
- 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。
创建Stream
1. Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法 ：
default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流
default Stream<E> parallelStream() : 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 <T> Stream<T> 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<T> Stream<T> of(T... values) : 返回一个流
4. 由函数创建流 ： 创建无限流
可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。
- 迭代
public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
- 生成
public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
例子：
//1. 创建 Stream @Test public void test1(){ //1. Collection 提供了两个方法 stream() 与 parallelStream() List<String> list = new ArrayList<>(); Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流 Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流 //2. 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流 Integer[] nums = new Integer[10]; Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums); //3. 通过 Stream 类中静态方法 of() Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6); //4. 创建无限流 //迭代 Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10); stream3.forEach(System.out::println); //生成 Stream<Double> stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2); stream4.forEach(System.out::println); }
Stream的中间操作
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”。
筛选与切片
| 方法 | 描述 |
| filter(Predicate p) | 接收 Lambda ，从流中排除某些元素。 |
| limit(long n) | 截断流，使其元素不超过给定数量。获取前n个元素的流 |
| skip(long 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，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 |
例子：
//2. 中间操作 List<Employee> emps = Arrays.asList( new Employee(102, "李四", 59, 6666.66), new Employee(101, "张三", 18, 9999.99), new Employee(103, "王五", 28, 3333.33), new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77), new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77), new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77), new Employee(105, "田七", 38, 5555.55) ); /* 筛选与切片 filter——接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。 limit——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，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素 */ //内部迭代：迭代操作 Stream API 内部完成 @Test public void test2(){ //所有的中间操作不会做任何的处理 Stream<Employee> stream = emps.stream() .filter((e) -> { System.out.println("测试中间操作"); return e.getAge() <= 35; }); //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” stream.forEach(System.out::println); } //外部迭代 @Test public void test3(){ Iterator<Employee> it = emps.iterator(); while(it.hasNext()){ System.out.println(it.next()); } } @Test public void test4(){ emps.stream() .filter((e) -> { System.out.println("短路！"); // && || return e.getSalary() >= 5000; }).limit(3) .forEach(System.out::println); } @Test public void test5(){ emps.parallelStream() .filter((e) -> e.getSalary() >= 5000) .skip(2) .forEach(System.out::println); } @Test public void test6(){ emps.stream() .distinct() .forEach(System.out::println); }
映射map
排序
映射和排序的例子：
//2. 中间操作 /* 映射 map——接收 Lambda ， 将元素转换成其他形式或提取信息。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，然后把所有流连接成一个流 */ @Test public void test1(){ Stream<String> str = emps.stream() .map((e) -> e.getName()); System.out.println("-------------------------------------------"); List<String> strList = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee"); Stream<String> stream = strList.stream() .map(String::toUpperCase); stream.forEach(System.out::println); Stream<Stream<Character>> stream2 = strList.stream() .map(TestStreamAPI1::filterCharacter); stream2.forEach((sm) -> { sm.forEach(System.out::println); }); System.out.println("---------------------------------------------"); Stream<Character> stream3 = strList.stream() .flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter); stream3.forEach(System.out::println); } public static Stream<Character> filterCharacter(String str){ List<Character> list = new ArrayList<>(); for (Character ch : str.toCharArray()) { list.add(ch); } return list.stream(); } /* sorted()——自然排序 sorted(Comparator com)——定制排序 */ @Test public void test2(){ emps.stream() .map(Employee::getName) .sorted() .forEach(System.out::println); System.out.println("------------------------------------"); emps.stream() .sorted((x, y) -> { if(x.getAge() == y.getAge()){ return x.getName().compareTo(y.getName()); }else{ return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge()); } }).forEach(System.out::println); }
Stream的终止操作
终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是 void 。
查找与匹配
归约
收集
Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 List、Set、Map)。但是 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：
toList List<T> 把流中元素收集到List List<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toList()); toSet Set<T> 把流中元素收集到Set Set<Employee> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet()); toCollection Collection<T> 把流中元素收集到创建的集合 Collection<Employee>emps=list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new)); counting Long 计算流中元素的个数 long count = list.stream().collect(Collectors.counting()); summingInt Integer 对流中元素的整数属性求和 int total = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary)); averagingInt Double 计算流中元素Integer属性的平均值 double avg = list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary)); summarizingInt IntSummaryStatistics 收集流中Integer属性的统计值。如：平均值 IntSummaryStatistics iss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary)); joining String 连接流中每个字符串 String str = list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining()); maxBy Optional<T> 根据比较器选择最大值 Optional<Emp> max = list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary))); minBy Optional<T> 根据比较器选择最小值 Optional<Emp> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary))); reducing 归约产生的类型 从一个作为累加器的初始值开始， 利用BinaryOperator与流中元素逐个结合，从而归约成单个值 int total = list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar,Integer::sum)); collectingAndThen 转换函数返回的类型 包裹另一个收集器，对其结果转换函数 int how = list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(),List::size)); groupingBy Map<K, List<T>> 根据某属性值对流分组，属性为K，结果为V Map<Emp.Status, List<Emp>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus)); partitioningBy Map<Boolean, List<T>> 根据true或false进行分区 Map<Boolean,List<Emp>> vd = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));
并行流 与 串行流
并行流 就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。
Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
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