一、🟢典型解析
1.1 🟠Java 8中的Stream 都能做什么
Stream 使用一种类似用 SOL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对Java 集合运算和表达的高阶抽象。
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。
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。
Stream有以下特性及优点:
-
无存储。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。 -
为函数式编程而生。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。 - 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。
- 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,想要重次遍历必须重新生成。
我们举一个例子,来看一下到底Stream可以做什么事情:
上面的例子中,获取一些带颜色塑料球作为数据源,首先过滤掉红色的、把它们融化成随机的三角形。再过滤器并删除小的三角形。最后计算出剩余图形的周长。
如上图,对于流的处理,主要有三种关键性操作: 分别是流的创建
、中间操作 (intermediateoperation)
以及最终操作(terminal operation)
。
1.2 🟠Stream的创建
在Java 8中,可以有多种方法来创建流。
1、通过已有的集合来创建流
在Java 8中,除了增加了很多Stream相关的类以外,还对集合类自身做了增强,在其中增加了stream方法,可以将一个集合类转换成流。
List<String> strings = Arrays.asList("Java", "JavaAndJ", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");
Stream<String> stream = strings.stream();
以上,通过一个已有的List创建一个流。除此以外,还有一个parallelStream
方法,可以为集合创建个并行流。
这种通过集合创建出一个Stream的方式也是比较常用的一种方式。
2、通过Stream创建流
可以使用Stream类提供的方法,直接返回一个由指定元素组成的流。
Stream<String> stream = Stream.of("Java", "JavaAndJ", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");
如以上代码,直接通过 of
方法,创建并返回一个Stream。
二、✅ Stream中间操作
Stream有很多中间操作,多个中间操作可以连接起来形成一个流水线,每一个中间操作就像流水线上的一个工人,每人工人都可以对流进行加工,加工后得到的结果还是一个流。
以下是常用的中间操作列表:
2.1 🟠Filter
Stream的中间操作Filter的作用是过滤流中的元素,它接受一个Predicate接口作为参数,该接口中的test方法可以对给定的参数进行判断,返回一个布尔值。通过调用filter方法,我们可以从流中过滤出满足条件的元素。
在Java中,我们可以通过以下步骤使用Filter中间操作:
1. 创建Stream对象,对需要过滤的集合对象使用stream().filter(Predicate)方法。
2. 传入一个Lambda表达式作为参数,该Lambda表达式定义了过滤条件。
3. 执行终止操作,如collect、forEach等,将过滤后的结果输出或处理。
看一个Demo:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 演示了如何使用Java Stream API进行一系列的中间操作和终止操作
* 来处理一个学生列表,包括筛选特定条件的学生、统计满足条件的
* 学生数量、计算平均分
*/
public class StreamComplexExample {
public static void main(String[] args) {
List<Student> students = Arrays.asList(
new Student("Alice", 85),
new Student("Bob", 90),
new Student("Charlie", 78),
new Student("David", 88),
new Student("Eve", 92)
);
// 筛选出平均分大于等于85的学生,并计算满足条件的学生数量
int count = students.stream()
.filter(student -> student.getScore() >= 85)
.collect(Collectors.toList())
.size();
System.out.println("满足条件的学生数量: " + count); // 输出: 3
// 计算平均分大于等于85的学生的平均分
double averageScore = students.stream()
.filter(student -> student.getScore() >= 85)
.mapToDouble(Student::getScore) // 将学生对象转换为分数
.average() // 计算平均分
.orElse(0); // 如果流为空,返回0
System.out.println("平均分: " + averageScore); // 输出: 88.33333333333334
// 根据性别分组,并计算每个性别的平均分
Map<String, Double> averageScores = students.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Student::getGender,
Collectors.averagingDouble(Student::getScore)));
System.out.println("平均分(按性别): " + averageScores);
// 输出: {男=87.5, 女=86}
}
}
2.2 🟠Map
Stream的中间操作Map的作用是将流中的每个元素转换成另一个对象,并返回一个新的流。Map操作接受一个Function接口作为参数,该接口中的apply方法可以对给定的参数进行转换,并返回转换后的结果。
在Java中,我们可以通过以下步骤使用Map中间操作:
- 创建Stream对象,对需要映射的集合对象使用
stream().map(Function)
方法。 - 传入一个Lambda表达式或方法引用作为参数,该Lambda表达式或方法引用定义了映射规则。
- 执行终止操作,如collect、forEach等,将映射后的结果输出或处理。
Demo:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 使用Java Stream API进行一系列的中间操作和终止操作来处理一个
* 整数列表,包括过滤出偶数、计算每个偶数的平方、以及找出平方值
* 最大的那个偶数
*/
public class StreamComplexExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
// 过滤出偶数,并计算每个偶数的平方
List<Integer> squaredEvens = numbers.stream()
.filter(number -> number % 2 == 0)
.map(number -> number * number)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("平方的偶数: " + squaredEvens); // 输出: [4, 16, 36, 64]
// 找出平方值最大的那个偶数
Optional<Integer> maxSquare = squaredEvens.stream()
.max(Integer::compare);
if (maxSquare.isPresent()) {
System.out.println("平方值最大的偶数: " + maxSquare.get()); // 输出: 64
} else {
System.out.println("没有找到平方值最大的偶数");
}
}
}
// 输出结果:
// 平方的偶数: [4, 16, 36, 64]
// 平方值最大的偶数: 64
2.3 🟠limit / skip
在Java的Stream API中,limit
是一个中间操作,用于限制流中的元素数量。这个操作返回一个新的流,其中只包含原始流中的前N个元素。
Demo:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 如何使用Java Stream API进行一系列的中间操作和终止操作来处理
* 一个字符串列表,包括将字符串转换为小写、过滤出长度大于等于5的
* 字符串、计算每个字符串的长度、找出长度最大的字符串
*/
public class StreamComplexExample {
public static void main(String[] args) {
List<String> strings = Arrays.asList("Hello", "World", "Java", "Stream", "Example");
// 将字符串转换为小写,并过滤出长度大于等于5的字符串
List<String> lowercaseStrings = strings.stream()
.map(String::toLowerCase) // 将字符串转换为小写
.filter(string -> string.length() >= 5) // 过滤出长度大于等于5的字符串
.collect(Collectors.toList()); // 收集结果到列表
System.out.println("Lowercase strings: " + lowercaseStrings); // 输出: [hello, world, example]
// 计算每个字符串的长度,并找出长度最大的字符串
Optional<String> longestString = lowercaseStrings.stream()
.max(String::compareTo); // 比较字符串长度
if (longestString.isPresent()) {
System.out.println("Longest string: " + longestString.get()); // 输出: Example
} else {
System.out.println("No longest string found");
}
}
}
//输出结果:
//Lowercase strings: [hello, world, example]
//Longest string: Example
2.4 🟠sorted
在Java的Stream API中,sorted是一个中间操作,用于对流中的元素进行排序。它可以按照自然顺序进行排序,也可以根据指定的比较器进行排序。
Demo:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 使用Java Stream API的`sorted`中间操作对整数列表进行排序
*/
public class StreamSortedIntegerExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 9, 1, 7);
// 使用sorted中间操作对整数进行排序
List<Integer> sortedNumbers = numbers.stream()
.sorted()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedNumbers); // 输出: [1, 2, 5, 7, 9]
// 如果你想降序排序,可以使用Comparator.reverseOrder()
List<Integer> sortedDescending = numbers.stream()
.sorted(Comparator.reverseOrder())
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedDescending); // 输出: [9, 7, 5, 2, 1]
}
}
注意:
sorted
方法不会修改原始流中的元素,而是返回一个新的流,其中包含排序后的元素。要查看排序结果,需要使用一个终止操作(在这个例子中是collect
)来收集流中的元素。
2.5 🟠distinct
在Java的Stream API中,distinct
是一个中间操作,用于去除流中的重复元素。
Demo:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* 使用`distinct`中间操作
*/
public class StreamDistinctExample {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);
// 使用distinct中间操作去除重复元素
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(distinctNumbers); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
}
}
例子中,创建了一个包含七个整数的列表numbers
,其中有两个2和两个4。然后,我们使用stream().distinct()
将流中的重复元素去除,并将结果收集到一个新的列表distinctNumbers
中。最后,我们打印出这个去重后的列表。
接下来我们通过一个例子和一张图,来演示下,当一个Stream先后通过filter、map、sort、limit以及distinct处理后会发生什么。
代码如下:
List<String> strings = Arrays.aslist("Java", "JavaAndJ", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");
Stream s = strings.stream(),filter(string -> string.length( )<= 6)
.map(string::length).sorted()
.limit(3)
.distinct();
过程及每一步得到的结果我已经给大家画出来了,帮助大家快速掌握:
三、 ✅Stream最终操作
Stream的中间操作得到的结果还是一个Stream,那么如何把一个Stream转换成我们需要的类型呢? 比如计算出流中元素的个数、将流装换成集合等。这就需要最终操作
(terminal operation)
最终操作会消耗流,产生一个最终结果。也就是说,在最终操作之后,不能再次使用流,也不能在使用任何中间操作,否则将抛出异常:
java.lang.IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed
俗话说,“你永远不会两次踏入同一条河” 也正是这个意思。
常用的最终操作如下图:
3.1 🟠forEach
Stream 提供了方法 "forEach’来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数:
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
3.2 🟠count
count用来统计流中的元素个数。
List<String> strings = Arrays.aslist("Java", "JavaAndJ","Java666", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");
System.out.printIn(strings.stream().count()); //7
3.3 🟠collect
List<String> strings = Arrays.asList ("Java", "JavaAndJ","Java666", "Java", "Hello", "HelloWorld","Java");
strings = strings.stream().filter(string -> string.startsWith("Hollis")).collect(Collectors.tolist());
System.out.println(strings);
接下来,我们还是使用一张图,来演示下,前文的例子中,当一个Stream先后通过filter、map.sort、limit以及distinct处理后会,在分别使用不同的最终操作可以得到怎样的结果。
下图,展示了文中介绍的所有操作的位置、输入、输出以及使用一个案例展示了其结果:
四、✅ 扩展知识仓
4.1 🟠Stream有哪些优点和缺点
Stream的优点:
- 声明性:Stream允许我们以声明性的方式处理数据,这意味着我们只需关注需要做什么,而不是如何做。这使得代码更加简洁和易读。
- 可复合性:Stream的操作是可复合的,这意味着多个操作可以链式调用,从而简化了代码。
- 可并行处理:Stream操作可以并行执行,这使得处理大量数据更加高效。
- 延迟计算:Stream操作在需要结果时才执行,这使得计算更加高效。
- 操作转换:Stream提供了一种简单而强大的方式来对数据进行过滤、转换、排序和聚合等操作。
Stream缺点:
- 数据不可变性:Stream操作返回的是新的Stream对象,而不是修改原始数据集。这意味着每次操作都会创建一个新的数据集,这可能会导致内存和性能问题,特别是对于大规模数据集。
- 错误处理:当Stream操作发生错误时,需要特别小心处理。由于Stream操作是惰性计算的,一旦发生错误,可能需要重新计算整个数据集才能找到问题所在。
- 类型安全:在使用Stream时,需要特别注意类型安全。由于Stream操作是惰性计算的,类型信息在计算过程中可能会丢失,从而导致类型错误。
- 函数式编程的限制:Stream是基于函数式编程的,这使得代码更加简洁和易读。但是,这也意味着某些传统的编程模式可能不适用。例如,循环和条件语句在某些情况下可能比使用Stream更简单和直观。
4.2 🟠Stream中间操作的作用是什么
Stream中间操作在Java中扮演着处理数据流的重要角色。它们的主要作用是在数据流上进行一系列转换和操作,以产生一个新的数据流供后续操作使用。中间操作不会立即执行实际的数据处理,而是创建一个新的流,并在其中定义将要执行的操作。这种特性被称为“惰性求值”或“延迟执行”,意味着只有在终端操作被触发时,中间操作才会真正开始执行。
中间操作可以包括过滤、映射、排序、去重等各种转换操作。例如,使用filter
方法可以根据给定的条件过滤流中的元素,只保留满足条件的元素。map
方法则用于对流中的每个元素应用一个函数,将其转换成另一种形式。这些中间操作可以链式调用,形成一个处理管道,对流进行多次转换。
通过中间操作,可以逐步构建和调整数据流,以满足特定的处理需求。最终,通过终端操作(如collect
、forEach
等)触发实际的数据处理,并产生最终结果或副作用。这种声明性的处理方式使得代码更加简洁、易读,并有助于提高代码的可维护性和可重用性。
4.3 🟠Stream终极操作的作用是什么
Stream的终极操作会消耗流并产生一个最终结果。这意味着一旦进行终极操作,就不能再次使用流,也不再使用任何中间操作,否则会抛出异常。常见的终极操作包括计算出流中元素的个数、将流转换成集合、以及遍历流中的元素等。
终极操作的主要作用是完成数据流的处理,并产生所需的结果。例如,通过collect
操作将流转换为集合,或使用forEach
操作对每个元素执行某些操作。一旦执行了终极操作,流中的数据就被处理完毕,并且流对象本身通常会被丢弃或不再使用。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-786165.html
注意:在Java中,如果流支持迭代器(
iterator
),那么在调用iterator()
方法后,流就不能再被使用,否则会抛出IllegalStateException
异常。这是因为迭代器会消耗流中的元素,并且不支持逆向操作。因此,在使用迭代器时,必须小心处理流的剩余部分,以避免潜在的错误和异常。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-786165.html
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