Java8使用Stream流实现List列表的查询、统计、排序、分组

 

https://blog.csdn.net/pan_junbiao/article/details/105913518

Java8提供了Stream（流）处理集合的关键抽象概念，它可以对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。Stream API 借助于同样新出现的Lambda表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。

下面是使用Stream的常用方法的综合实例。

创建UserService.class（用户信息业务逻辑类）。

1.  
   import com.pjb.streamdemo.entity.User;
2.  
   import java.math.BigDecimal;
3.  
   import java.util.ArrayList;
4.  
   import java.util.List;
5.  
    
6.  
   /**
7.  
   * 用户信息业务逻辑类
8.  
   * @author pan_junbiao
9.  
   **/
10.  
    public class UserService
11.  
    {
12.  
    /**
13.  
    * 获取用户列表
14.  
    */
15.  
    public static List<User> getUserList()
16.  
    {
17.  
    List<User> userList = new ArrayList<User>();
18.  
    userList.add(new User(1, "pan_junbiao的博客_01", "男", 32, "研发部", BigDecimal.valueOf(1600)));
19.  
    userList.add(new User(2, "pan_junbiao的博客_02", "男", 30, "财务部", BigDecimal.valueOf(1800)));
20.  
    userList.add(new User(3, "pan_junbiao的博客_03", "女", 20, "人事部", BigDecimal.valueOf(1700)));
21.  
    userList.add(new User(4, "pan_junbiao的博客_04", "男", 38, "研发部", BigDecimal.valueOf(1500)));
22.  
    userList.add(new User(5, "pan_junbiao的博客_05", "女", 25, "财务部", BigDecimal.valueOf(1200)));
23.  
    return userList;
24.  
    }
25.  
    }

1、查询方法

1.1 forEach()

使用 forEach() 遍历列表数据。

1.  
   /**
2.  
   * 使用forEach()遍历列表信息
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void forEachTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //遍历用户列表
12.  
    userList.forEach(System.out::println);
13.  
    }

上述遍历语句等同于以下语句：

userList.forEach(user -> {System.out.println(user);});

执行结果：

1.2 filter(T -> boolean)

使用 filter() 过滤列表数据。

【示例】获取部门为“研发部”的用户列表。

1.  
   /**
2.  
   * 使用filter()过滤列表信息
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void filterTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //获取部门为“研发部”的用户列表
12.  
    userList = userList.stream().filter(user -> user.getDepartment() == "研发部").collect(Collectors.toList());
13.  
     
14.  
    //遍历用户列表
15.  
    userList.forEach(System.out::println);
16.  
    }

执行结果：

1.3 findAny() 和 findFirst()

使用 findAny() 和 findFirst() 获取第一条数据。

【示例】获取用户名称为“pan_junbiao的博客_02”的用户信息，如果未找到则返回null。

1.  
   /**
2.  
   * 使用findAny()获取第一条数据
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void findAnytTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //获取用户名称为“pan_junbiao的博客_02”的用户信息，如果没有找到则返回null
12.  
    User user = userList.stream().filter(u -> u.getName().equals("pan_junbiao的博客_02")).findAny().orElse(null);
13.  
     
14.  
    //打印用户信息
15.  
    System.out.println(user);
16.  
    }

执行结果：

注意：findFirst() 和 findAny() 都是获取列表中的第一条数据，但是findAny()操作，返回的元素是不确定的，对于同一个列表多次调用findAny()有可能会返回不同的值。使用findAny()是为了更高效的性能。如果是数据较少，串行地情况下，一般会返回第一个结果，如果是并行（parallelStream并行流）的情况，那就不能确保是第一个。

例如：使用parallelStream并行流，findAny() 返回的就不一定是第一条数据。

1.  
   //parallelStream方法能生成并行流，使用findAny返回的不一定是第一条数据
2.  
   User user = userList.parallelStream().filter(u -> u.getName().startsWith("p")).findAny().orElse(null);

1.4 map(T -> R) 和 flatMap(T -> Stream)

使用 map() 将流中的每一个元素 T 映射为 R（类似类型转换）。

使用 flatMap() 将流中的每一个元素 T 映射为一个流，再把每一个流连接成为一个流。

【示例】使用 map() 方法获取用户列表中的名称列。

1.  
   /**
2.  
   * 使用map()获取列元素
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void mapTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //获取用户名称列表
12.  
    List<String> nameList = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
13.  
    //或者：List<String> nameList = userList.stream().map(user -> user.getName()).collect(Collectors.toList());
14.  
     
15.  
    //遍历名称列表
16.  
    nameList.forEach(System.out::println);
17.  
    }

 返回的结果为数组类型，写法如下：

1.  
   //数组类型
2.  
   String[] nameArray = userList.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList()).toArray(new String[userList.size()]);

 执行结果：

【示例】使用 flatMap() 将流中的每一个元素连接成为一个流。

1.  
   /**
2.  
   * 使用flatMap()将流中的每一个元素连接成为一个流
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void flatMapTest()
7.  
   {
8.  
   //创建城市
9.  
   List<String> cityList = new ArrayList<String>();
10.  
    cityList.add("北京；上海；深圳；");
11.  
    cityList.add("广州；武汉；杭州；");
12.  
     
13.  
    //分隔城市列表，使用 flatMap() 将流中的每一个元素连接成为一个流。
14.  
    cityList = cityList.stream()
15.  
    .map(city -> city.split("；"))
16.  
    .flatMap(Arrays::stream)
17.  
    .collect(Collectors.toList());
18.  
     
19.  
    //遍历城市列表
20.  
    cityList.forEach(System.out::println);
21.  
    }

执行结果：

1.5 distinct()

使用 distinct() 方法可以去除重复的数据。

【示例】获取部门列表，并去除重复数据。

1.  
   /**
2.  
   * 使用distinct()去除重复数据
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void distinctTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //获取部门列表，并去除重复数据
12.  
    List<String> departmentList = userList.stream().map(User::getDepartment).distinct().collect(Collectors.toList());
13.  
     
14.  
    //遍历部门列表
15.  
    departmentList.forEach(System.out::println);
16.  
    }

执行结果：

1.6 limit(long n) 和 skip(long n)

limit(long n) 方法用于返回前n条数据，skip(long n) 方法用于跳过前n条数据。

【示例】获取用户列表，要求跳过第1条数据后的前3条数据。

1.  
   /**
2.  
   * limit(long n)方法用于返回前n条数据
3.  
   * skip(long n)方法用于跳过前n条数据
4.  
   * @author pan_junbiao
5.  
   */
6.  
   @Test
7.  
   public void limitAndSkipTest()
8.  
   {
9.  
   //获取用户列表
10.  
    List<User> userList = UserService.getUserList();
11.  
     
12.  
    //获取用户列表，要求跳过第1条数据后的前3条数据
13.  
    userList = userList.stream()
14.  
    .skip(1)
15.  
    .limit(3)
16.  
    .collect(Collectors.toList());
17.  
     
18.  
    //遍历用户列表
19.  
    userList.forEach(System.out::println);
20.  
    }

执行结果：

2、判断方法

2.1 anyMatch(T -> boolean)

使用 anyMatch(T -> boolean) 判断流中是否有一个元素匹配给定的 T -> boolean 条件。

2.2 allMatch(T -> boolean)

使用 allMatch(T -> boolean) 判断流中是否所有元素都匹配给定的 T -> boolean 条件。

2.3 noneMatch(T -> boolean)

使用 noneMatch(T -> boolean) 流中是否没有元素匹配给定的 T -> boolean 条件。

【示例】使用 anyMatch()、allMatch()、noneMatch() 进行判断。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 anyMatch()、allMatch()、noneMatch() 进行判断
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void matchTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //判断用户列表中是否存在名称为“pan_junbiao的博客_01”的数据
12.  
    boolean result1 = userList.stream().anyMatch(user -> user.getName().equals("pan_junbiao的博客_01"));
13.  
     
14.  
    //判断用户名称是否都包含“pan_junbiao的博客”字段
15.  
    boolean result2 = userList.stream().allMatch(user -> user.getName().contains("pan_junbiao的博客"));
16.  
     
17.  
    //判断用户名称是否存在不包含“pan_junbiao的博客”字段
18.  
    boolean result3 = userList.stream().noneMatch(user -> user.getName().contains("pan_junbiao的博客"));
19.  
     
20.  
    //打印结果
21.  
    System.out.println(result1);
22.  
    System.out.println(result2);
23.  
    System.out.println(result3);
24.  
    }

执行结果：

3、统计方法

3.1 reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T)

使用 reduce((T, T) -> T) 和 reduce(T, (T, T) -> T) 用于组合流中的元素，如求和，求积，求最大值等。

【示例】使用 reduce() 求用户列表中年龄的最大值、最小值、总和。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 reduce() 方法
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void reduceTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //用户列表中年龄的最大值、最小值、总和
12.  
    int maxVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::max).get();
13.  
    int minVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::min).get();
14.  
    int sumVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(0,Integer::sum);
15.  
     
16.  
    //打印结果
17.  
    System.out.println("最大年龄：" + maxVal);
18.  
    System.out.println("最小年龄：" + minVal);
19.  
    System.out.println("年龄总和：" + sumVal);
20.  
    }

3.2 mapToInt(T -> int) 、mapToDouble(T -> double) 、mapToLong(T -> long) 

int sumVal = userList.stream().map(User::getAge).reduce(0,Integer::sum)；计算元素总和的方法其中暗含了装箱成本，map(User::getAge) 方法过后流变成了 Stream 类型，而每个 Integer 都要拆箱成一个原始类型再进行 sum 方法求和，这样大大影响了效率。针对这个问题 Java 8 有良心地引入了数值流 IntStream, DoubleStream, LongStream，这种流中的元素都是原始数据类型，分别是 int，double，long。

流转换为数值流：

• mapToInt(T -> int) : return IntStream
• mapToDouble(T -> double) : return DoubleStream
• mapToLong(T -> long) : return LongStream

【示例】使用 mapToInt() 求用户列表中年龄的最大值、最小值、总和、平均值。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 mapToInt() 方法
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void mapToIntTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //用户列表中年龄的最大值、最小值、总和、平均值
12.  
    int maxVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).max().getAsInt();
13.  
    int minVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).min().getAsInt();
14.  
    int sumVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).sum();
15.  
    double aveVal = userList.stream().mapToInt(User::getAge).average().getAsDouble();
16.  
     
17.  
    //打印结果
18.  
    System.out.println("最大年龄：" + maxVal);
19.  
    System.out.println("最小年龄：" + minVal);
20.  
    System.out.println("年龄总和：" + sumVal);
21.  
    System.out.println("平均年龄：" + aveVal);
22.  
    }

执行结果：

3.3 counting() 和 count()

使用 counting() 和 count() 可以对列表数据进行统计。

【示例】使用 count() 统计用户列表信息。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 counting() 或 count() 统计
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void countTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //统计研发部的人数，使用 counting()方法进行统计
12.  
    Long departCount = userList.stream().filter(user -> user.getDepartment() == "研发部").collect(Collectors.counting());
13.  
     
14.  
    //统计30岁以上的人数，使用 count()方法进行统计（推荐）
15.  
    Long ageCount = userList.stream().filter(user -> user.getAge() >= 30).count();
16.  
     
17.  
    //统计薪资大于1500元的人数
18.  
    Long salaryCount = userList.stream().filter(user -> user.getSalary().compareTo(BigDecimal.valueOf(1500)) == 1).count();
19.  
     
20.  
    //打印结果
21.  
    System.out.println("研发部的人数：" + departCount + "人");
22.  
    System.out.println("30岁以上的人数：" + ageCount + "人");
23.  
    System.out.println("薪资大于1500元的人数：" + salaryCount + "人");
24.  
    }

执行结果：

3.4 summingInt()、summingLong()、summingDouble()

用于计算总和，需要一个函数参数。

1.  
   //计算年龄总和
2.  
   int sumAge = userList.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));

3.5 averagingInt()、averagingLong()、averagingDouble()

用于计算平均值。

1.  
   //计算平均年龄
2.  
   double aveAge = userList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(User::getAge));

3.6 summarizingInt()、summarizingLong()、summarizingDouble()

这三个方法比较特殊，比如 summarizingInt 会返回 IntSummaryStatistics 类型。

IntSummaryStatistics类提供了用于计算的平均值、总数、最大值、最小值、总和等方法，方法如下图：

【示例】使用 IntSummaryStatistics 统计：最大值、最小值、总和、平均值、总数。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 summarizingInt 统计
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void summarizingIntTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //获取IntSummaryStatistics对象
12.  
    IntSummaryStatistics ageStatistics = userList.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge));
13.  
     
14.  
    //统计：最大值、最小值、总和、平均值、总数
15.  
    System.out.println("最大年龄：" + ageStatistics.getMax());
16.  
    System.out.println("最小年龄：" + ageStatistics.getMin());
17.  
    System.out.println("年龄总和：" + ageStatistics.getSum());
18.  
    System.out.println("平均年龄：" + ageStatistics.getAverage());
19.  
    System.out.println("员工总数：" + ageStatistics.getCount());
20.  
    }

执行结果：

3.7 BigDecimal类型的统计

对于资金相关的字段，通常会使用BigDecimal数据类型。

【示例】统计用户薪资信息。

1.  
   /**
2.  
   * BigDecimal类型的统计
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void BigDecimalTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //最高薪资
12.  
    BigDecimal maxSalary = userList.stream().map(User::getSalary).max((x1, x2) -> x1.compareTo(x2)).get();
13.  
     
14.  
    //最低薪资
15.  
    BigDecimal minSalary = userList.stream().map(User::getSalary).min((x1, x2) -> x1.compareTo(x2)).get();
16.  
     
17.  
    //薪资总和
18.  
    BigDecimal sumSalary = userList.stream().map(User::getSalary).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
19.  
     
20.  
    //平均薪资
21.  
    BigDecimal avgSalary = userList.stream().map(User::getSalary).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).divide(BigDecimal.valueOf(userList.size()), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
22.  
     
23.  
    //打印统计结果
24.  
    System.out.println("最高薪资：" + maxSalary + "元");
25.  
    System.out.println("最低薪资：" + minSalary + "元");
26.  
    System.out.println("薪资总和：" + sumSalary + "元");
27.  
    System.out.println("平均薪资：" + avgSalary + "元");
28.  
    }

执行结果：

 4、排序方法

4.1 sorted() / sorted((T, T) -> int)

如果流中的元素的类实现了 Comparable 接口，即有自己的排序规则，那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序，如 Stream。反之, 需要调用 sorted((T, T) -> int) 实现 Comparator 接口。

【示例】根据用户年龄进行排序。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 sorted() 排序
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void sortedTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //根据年龄排序（升序）
12.  
    userList = userList.stream().sorted((u1, u2) -> u1.getAge() - u2.getAge()).collect(Collectors.toList());
13.  
    //推荐：userList = userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge)).collect(Collectors.toList());
14.  
    //降序：userList = userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());
15.  
     
16.  
    //遍历用户列表
17.  
    userList.forEach(System.out::println);
18.  
    }

推荐使用如下写法：

1.  
   //升序
2.  
   userList = userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge)).collect(Collectors.toList());
3.  
    
4.  
   //降序
5.  
   userList = userList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(User::getAge).reversed()).collect(Collectors.toList());

执行结果：

5、分组方法

5.1 groupingBy

使用 groupingBy() 将数据进行分组，最终返回一个 Map 类型。

【示例】根据部门对用户列表进行分组。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 groupingBy() 分组
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void groupingByTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //根据部门对用户列表进行分组
12.  
    Map<String,List<User>> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment));
13.  
     
14.  
    //遍历分组后的结果
15.  
    userMap.forEach((key, value) -> {
16.  
    System.out.println(key + "：");
17.  
    value.forEach(System.out::println);
18.  
    System.out.println("--------------------------------------------------------------------------");
19.  
    });
20.  
    }

执行结果：

5.2 多级分组

groupingBy 可以接受一个第二参数实现多级分组。

【示例】根据部门和性别对用户列表进行分组。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 groupingBy() 多级分组
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void multGroupingByTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //根据部门和性别对用户列表进行分组
12.  
    Map<String,Map<String,List<User>>> userMap = userList.stream()
13.  
    .collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment,Collectors.groupingBy(User::getSex)));
14.  
     
15.  
    //遍历分组后的结果
16.  
    userMap.forEach((key1, map) -> {
17.  
    System.out.println(key1 + "：");
18.  
    map.forEach((key2,user)->
19.  
    {
20.  
    System.out.println(key2 + "：");
21.  
    user.forEach(System.out::println);
22.  
    });
23.  
    System.out.println("--------------------------------------------------------------------------");
24.  
    });
25.  
    }

执行结果：

5.3 分组汇总

【示例】根据部门进行分组，汇总各个部门用户的平均年龄。

1.  
   /**
2.  
   * 使用 groupingBy() 分组汇总
3.  
   * @author pan_junbiao
4.  
   */
5.  
   @Test
6.  
   public void groupCollectTest()
7.  
   {
8.  
   //获取用户列表
9.  
   List<User> userList = UserService.getUserList();
10.  
     
11.  
    //根据部门进行分组，汇总各个部门用户的平均年龄
12.  
    Map<String, Double> userMap = userList.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getDepartment, Collectors.averagingInt(User::getAge)));
13.  
     
14.  
    //遍历分组后的结果
15.  
    userMap.forEach((key, value) -> {
16.  
    System.out.println(key + "的平均年龄：" + value);
17.  
    });
18.  
    }

执行结果：