Stream API

Stream API的说明

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、过滤和映射数据库等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行数据库查询。也可以使用 Stream API来并行执行操作。简言之， Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

为什么要使用Stream API

实际开发中，项目中多数数据源都来自于MySQL、Oracle等。但现在数据源可以更多了，有MongDB、Redis等，而这些NoSQL的数据就需要Java层面去处理。
Stram 和 Conllection 集合的区别：Collection 是一种静态的内存数据结构，而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存，存储在内存中，后者主要是面向CPU，通过CPU实现计算。

什么是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，Stream讲的是计算！
注意：

1、Stream 自己不会存储元素。

2、Stream 不会改变源对象。相反，它会返回一个特有结果的新Stream。

3、Stream 操作时延迟执行的。这意味着它们会等到需要结果的时候才执行。

Stream 的操作三个步骤

1、创建 Stream

一个数据源（如：集合、数组），获得一个流
2、中间操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理。
3、终止操作

一旦执行终止操作，就执行中间操作，并产生结果。之后，不会再被使用

正文开始

Stream 实例化

创建Stream方式一：通过集合

Java8 中的Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的办法：

default Stream<E> stream()    // 返回一个顺序流
default Stream<E> paralleStream()   // 返回一个并行流

// 通过集合获取一个流
public static void main(String[] args) {
        List<Employee> list = EmployeeData.getEmployee();
        // 1、返回一个顺序流
        Stream<Employee> stream = list.stream();
        // 2、返回一个并行流
        Stream<Employee> parallelStream = list.parallelStream();
}

创建Stream方式二：通过数组

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(int[] array)
public static LongStream(long[] array)
public static DoubleStream(double[] array)

 // 通过数组返回一个流
public static void main(String[] args) {
        int[] intArray = {1,2,3,4,5};
    	// 通过Arrays 的静态方法 stream()可以获取数组流
        IntStream intStream = Arrays.stream(intArray);
}

创建Stream方式三：通过Stream的 of()

可以调用Stream类静态方法 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

 // 通过调用Stream类静态方法 of()返回一个流
public static void main(String[] args) {
      // 通过Stream类静态方法 of()，通过显示值创建一个流.
      Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
}

创建Stream方式四：创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate()，创建无线流。

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)

public static void main(String[] args) {
      // 迭代
        // public static <T> Stream<T> iterate(final T seed,final UnaryOperator<T> f)
        // 遍历前10个偶数
        // 如果不加 forEach(System.out::println) 作为终止操作，流不会执行。
        // 如果不加 limit(10) 作为中间操作，流会一直遍历下去。
        Stream.iterate(0, t -> t+2).limit(10).forEach(System.out::println);


        // 生成
        // public static <T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)
        // 生成10个随机数
        // 如果不加 forEach(System.out::println) 作为终止操作，流不会执行。
        // 如果不加 limit(10) 作为中间操作，流会一直生成随机数。
        Stream.generate(Math::random).limit(10).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处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值>”

1、筛选与切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接受Lambda，从流中排除某些元素
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
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

public class StreamApiTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<Employee> list = EmployeeData.getEmployee();

        Stream<Employee> stream = list.stream();

        // filter()  过滤
        // 查询 id 大于003的员工
        stream.filter(employee -> employee.getId()>003).forEach(System.out::println);

        System.out.println();

        // limit(long maxSize)  截断
        // 查询前3名员工
        list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);

        // skip()  跳过
        // 跳过前3个
        list.stream().skip(3).forEach(System.out::println);

        System.out.println("===============");

        // distinct()  去重
        // 去除重复数据
        list.add(new Employee(007, "为止",43,"男"));
        list.add(new Employee(007, "为止",43,"男"));
        list.add(new Employee(007, "为止",43,"男"));
        list.add(new Employee(007, "为止",43,"男"));
        list.stream().distinct().forEach(System.out::println);
    }
}

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，并将其映射为一个新的元素。
map ToDouble(ToDoubleFunction 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。
map ToInt(ToIntFunction 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。
map ToLong(ToLongFunction 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。
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，然后把所有流连接成一个流。

 public static void main(String[] args) {
        // map(Function f ) 接收一个函数作为参数，将元素转为其它形式或提取信息，并返回。
        List<String> list = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd", "ee");
        list.stream().map(str -> str.toUpperCase(Locale.ROOT)).forEach(System.out::println);
    }

3、排序

方法	描述
sorted()	产生一个新的流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator com)	产生一个新的流，其中按比较器顺序排序

public class Sored {
    public static void main(String[] args) {
        // 排序
        // sorted()-----> 自然顺序排序
        Arrays.asList(20, 15, 19, 35, - 8).stream().sorted().forEach(integer -> System.out.println(integer));

        // sorted(Comparator com)-----> 按比较器顺序排序
        // 要么Employee类实现Comparator接口，定义排序规则。
        // 要么像下面这样传入一个比较器并定义排序规则
        List<Employee> list = EmployeeData.getEmployee();
        list.stream().sorted((e1,e2) -> Integer.compare(e1.getAge(), e2.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。
流进行了终止操作后，不能再次使用。

1、匹配与查找

方法	描述
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
noneMacth(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFist()	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----它帮你把迭代做了）

2、规约

方法	描述
reduce(T iden,BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回Optional

备注：map 和 reduce 的连接通常称为map-reduce模式，因Google用它来进行网络搜索而出名。

public class Reduce {
    public static void main(String[] args) {
        // 规约
        // 1、reduce(T iden,BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。返回T
        // 练习：计算1-10的累加结果
        List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
        //System.out.println(list.stream().reduce(0, (e1, e2) -> e1 + e2));
        System.out.println(list.stream().reduce(0, Integer::sum));

        // 2、reduce(BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来，得到一个值
        // 练习：计算所有员工加起来的年龄
        List<Employee> employee = EmployeeData.getEmployee();
        Stream<Integer> ageStream = employee.stream().map(Employee::getAge);
        System.out.println(ageStream.reduce(Integer::sum));

    }
}

3、收集

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其它形式。接收一个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)。

另外，Collector 实现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表：