Java8新特性之Stream API

1、Stream API的基本介绍

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流 Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

Stream 是Java8中处理集合的关键抽象概念，它可以对集合进行非常复杂的查找、过滤、筛选等操作。这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

1.1、什么是stream（流）

流（Stream）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：

  1. Stream是无存储的。stream不是一种数据结构，它只是某种数据源的一个视图，数据源可以是一个数组，Java容器或I/O channel等。
  2. Stream不会改变源对象。相反，他会返回一个持有结果的新Stream。对stream的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新stream。
  3. 惰式执行。stream上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。
  4. 可消费性。stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成。

2、Stream的操作步骤

Stream有如下三个操作步骤：

  1. 创建Stream：从一个数据源，如集合、数组中获取流。
  2. 中间操作：一个操作的中间链，对数据源的数据进行操作。
  3. 终止操作：一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果。

操作步骤如下图：

要注意的是，对流的操作完成后需要进行关闭操作（或者用JAVA7的try-with-resources）。

3、创建 stream

在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：

  • stream() − 为集合创建串行流。

  • parallelStream() − 为集合创建并行流。

4、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处理，而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

常见的中间操作有以下几种：

  1. 筛选与切片
  2. 映射
  3. 排序

下面的所有示例中基于的类和变量如下：

public class Person {
    private String name;
    private Integer age;
    private String country;
    private char sex;

    public Person(String name, Integer age, String country, char sex) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.country = country;
        this.sex = sex;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public String getCountry() {
        return country;
    }

    public void setCountry(String country) {
        this.country = country;
    }

    public char getSex() {
        return sex;
    }

    public void setSex(char sex) {
        this.sex = sex;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                ", country='" + country + '\'' +
                ", sex=" + sex +
                '}';
    }
}

personList 集合变量：

List<Person> personList = new ArrayList<>();
personList.add(new Person("欧阳雪",18,"中国",'F'));
personList.add(new Person("Tom",24,"美国",'M'));
personList.add(new Person("Harley",22,"英国",'F'));
personList.add(new Person("向天笑",20,"中国",'M'));
personList.add(new Person("李康",22,"中国",'M'));
personList.add(new Person("小梅",20,"中国",'F'));
personList.add(new Person("何雪",21,"中国",'F'));
personList.add(new Person("李康",22,"中国",'M'));

4.1、筛选与切片

方法如下：

方法描述
filter(Predicate p) 接收Lambda，从流中排除某些元素
limit(long maxSize) 截断流，使其元素不超过给定对象
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，去除重复元素。会通过流所生成元素的hashcode()和equals()方法来判断是否为同一元素，所以要想去除重复，可能需要覆写类中这两个方法。

示例：

  • filter 和 Limit 使用示例：
personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'F').limit(2).forEach(System.out::println);  //从Person列表中取出两个女性

输出结果：

Person{name='欧阳雪', age=18, country='中国', sex=F}
Person{name='Harley', age=22, country='英国', sex=F}
  • skip 使用示例：
personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'F').skip(1).forEach(System.out::println);   //先从Person列表中过滤出女性列表，然后排除第一个元素

输出结果：

Person{name='Harley', age=22, country='英国', sex=F}
Person{name='小梅', age=20, country='中国', sex=F}
Person{name='何雪', age=21, country='中国', sex=F}
  • distinct 使用示例：
personList.stream().filter((p) -> p.getSex() == 'M').distinct().forEach(System.out::println);

如果我们没有覆写 person 类中的 equals() 或者 hashcode() 方法，则判断是否为同一元素的依据可能无法照我们所想的那样，最终输出结果会如下：

Person{name='Tom', age=24, country='美国', sex=M}
Person{name='向天笑', age=20, country='中国', sex=M}
Person{name='李康', age=22, country='中国', sex=M}
Person{name='李康', age=22, country='中国', sex=M}

可以发现，同一元素 "李康" 并没有被去除。我们可以在 person 类中覆写 equals() 方法：

@Override
public boolean equals(Object o) {
    if (this == o) return true;
    if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
    Person person = (Person) o;
    return sex == person.sex &&
            Objects.equals(name, person.name) &&
            Objects.equals(age, person.age) &&
            Objects.equals(country, person.country);
}

然后再执行 distinct 示例，输出结果如下：

Person{name='Tom', age=24, country='美国', sex=M}
Person{name='向天笑', age=20, country='中国', sex=M}
Person{name='李康', age=22, country='中国', sex=M}

可以看到正常去除了重复元素。

4.2、映射

方法描述
map(Function f) 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并返回
mapToDouble(Function f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的DoubleStream并返回
mapToInt(Function f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的IntStream并返回
mapToLong(Function f) 接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的LongStream并返回
flatMap(Function f)

接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后将所有流连接成一个流

map在接收到流后，直接将Stream放入到一个Stream中，最终整体返回一个包含了多个Stream的Stream。flatMap 和 map 等映射方法不一样，flatMap 在接收到Stream后，会将接收到的Stream中的每个元素取出来放入一个Stream中，最后一次性将一个包含多个元素的Stream返回。所以说，flatMap 最后输出的可能会是一个元素，而不是像 map 是多个元素。

map 使用示例：

personList.stream().map(n -> n.getName()).forEach(n -> System.out.println(n));  //将输出 personlist 所有元素的 name 属性

mapToInt 使用示例：

personList.stream().mapToInt(n -> n.getAge()).forEach(n -> System.out.println(n));  //将输出personlist所有元素的age属性

4.3、排序

5、终止操作

5.1、查找与匹配

方法描述
allMatch(Predicate p) 检查是否匹配所有元素，返回一个Boolean值
anyMatch(Predicate p) 检查是否至少匹配一个元素，返回一个Boolean值
noneMatch(Predicate p) 检查是否没有匹配所有元素
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(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反， Stream API 使用内部迭代)

allMatch、anyMatch 使用示例：

boolean flage = personList.stream().allMatch(p -> p.getAge() >= 21);   //false
boolean flage2 = personList.stream().anyMatch(p -> p.getAge() >= 21);  //true

max、min使用示例：

Optional<Person> maxAge = personList.stream().max((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));
System.out.println("年龄最大的人信息：" + maxAge.get());  //输出：年龄最大的人信息：Person{name='Tom', age=24, country='美国', sex=M}

Optional<Person> minAge = personList.stream().min((p1, p2) -> p1.getAge().compareTo(p2.getAge()));
System.out.println("年龄最小的人信息：" + minAge.get());  //输出：年龄最小的人信息：Person{name='欧阳雪', age=18, country='中国', sex=F}

5.2、归纳

5.3、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）。

Collector 实用类提供了很多静态方法可以方便的收集：

Collectors.toList 使用示例：

final List<String> collect = personList.stream().map(p -> p.getCountry()).distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);  //输出：[中国, 美国, 英国]

Collectors.averagingInt 使用示例：

final Double collect1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingInt(p -> p.getAge()));
System.out.println("平均年龄为：" + collect1);  //输出：平均年龄为：21.125
final Optional<Integer> maxAge2 = personList.stream().map(Person::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo));
System.out.println(maxAge2.get());  //输出：24

Collectors.groupingBy 方法接收一个函数，在该函数的函数体里指定根据什么来进行分组。该方法返回一个map，key 为指定的用于分组的属性中各个分组的值，value为 list，包含各个分组的元素。

使用示例：

Map<String, List<Person>> map= personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getCountry()));
System.out.println(map);

输出结果：

{
   美国=[Person{name='Tom', age=24, country='美国', sex=M}],
   中国=[
        Person{name='欧阳雪', age=18, country='中国', sex=F},
        Person{name='向天笑', age=20, country='中国', sex=M},
        Person{name='李康', age=22, country='中国', sex=M},
        Person{name='小梅', age=20, country='中国', sex=F},
        Person{name='何雪', age=21, country='中国', sex=F},
        Person{name='李康', age=22, country='中国', sex=M}
    ], 
    英国=[Person{name='Harley', age=22, country='英国', sex=F}]
}
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