关于java:Java-Stream常见用法汇总开发效率大幅提升

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Java8 新增的 Stream 流大大加重了咱们代码的工作量，然而 Stream 流的用法较多，理论应用的时候容易忘记，整顿一下供大家参考。

1. 概述

Stream 应用一种相似用 SQL 语句从数据库查问数据的直观形式来对 Java 汇合运算和表白的高阶形象。

Stream API 能够极大进步 Java 程序员的生产力，让程序员写出高效率、洁净、简洁的代码。

这种格调将要解决的元素汇合看作一种流，流在管道中传输，并且能够在管道的节点上进行解决，比方筛选，排序，聚合等。

2. 创立

2.1 汇合自带 Stream 流办法

List<String> list = new ArrayList<>();
// 创立一个程序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创立一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();

2.1 通过 Array 数组创立

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int[] array = {1,2,3,4,5};
IntStream stream = Arrays.stream(array);

2.3 应用 Stream 的静态方法创立

Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream<Integer> stream = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(3); // 输入 0,3,6

Stream<String> stream = Stream.generate(() -> "Hello").limit(3); // 输入 Hello,Hello,Hello
Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(3); // 输入 3 个随机数

2.3 数值流

// 生成无限的常量流
IntStream intStream = IntStream.range(1, 3); // 输入 1,2
IntStream intStream = IntStream.rangeClosed(1, 3); // 输入 1,2,3
// 生成一个等差数列
IntStream.iterate(1, i -> i + 3).limit(5).forEach(System.out::println); // 输入 1,4,7,10,13
// 生成有限常量数据流
IntStream generate = IntStream.generate(() -> 10).limit(3); // 输入 10,10,10

另外还有 LongStream、DoubleStream 都有这几个办法。

3. 应用

初始化一些数据，示例中应用。

public class Demo {
    class User{
        // 姓名
        private String name;

        // 年龄
        private Integer age;
    }

    public static void main(String[] args) {List<User> users = new ArrayList<>();
        users.add(new User("Tom", 1));
        users.add(new User("Jerry", 2));
    }
}

3.1 遍历 forEach

// 循环输入 user 对象
users.stream().forEach(user -> System.out.println(user));

3.2 查找 find

// 取出第一个对象
User user = users.stream().findFirst().orElse(null); // 输入 {"age":1,"name":"Tom"}
// 随机取出任意一个对象
User user = users.stream().findAny().orElse(null);

3.3 匹配 match

// 判断是否存在 name 是 Tom 的用户
boolean existTom = users.stream().anyMatch(user -> "Tom".equals(user.getName()));
// 判断所有用户的年龄是否都小于 5
boolean checkAge = users.stream().allMatch(user -> user.getAge() < 5);

3.4 筛选 filter

// 筛选 name 是 Tom 的用户
users.stream()
        .filter(user -> "Tom".equals(user.name))
        .forEach(System.out::println); // 输入 {"age":1,"name":"Tom"}

3.5 映射 map/flatMap

// 打印 users 里的 name
users.stream().map(User::getName).forEach(System.out::println); // 输入 Tom Jerry
// List<List<User>> 转 List<User>
List<List<User>> userList = new ArrayList<>();
List<User> users = userList.stream().flatMap(Collection::stream).collect(Collectors.toList());

3.6 归约 reduce

// 求用户年龄之和
Integer sum = users.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum).orElse(0);
// 求用户年龄的乘积
Integer product = users.stream().map(User::getAge).reduce((x, y) -> x * y).orElse(0);

3.7 排序 sorted

// 按年龄倒序排
List<User> collect = users.stream()
        .sorted(Comparator.comparing(User::getAge).reversed())
        .collect(Collectors.toList());

// 多属性排序
List<Person> result = persons.stream()
                .sorted(Comparator.comparing((Person p) -> p.getNamePinyin())
                        .thenComparing(Person::getAge)).collect(Collectors.toList());

3.8 收集 collect

// list 转换成 map
Map<Integer, User> map = users.stream()
        .collect(Collectors.toMap(User::getAge, Function.identity()));

// 按年龄分组
Map<Integer, List<User>> userMap = users.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));

// 求平均年龄
Double ageAvg = users.stream().collect(Collectors.averagingInt(User::getAge)); // 输入 1.5

// 求年龄之和
Integer ageSum = users.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge));

// 求年龄最大的用户
User user = users.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(User::getAge))).orElse(null);

// 把用户姓名拼接成逗号分隔的字符串输入
String names = users.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(",")); // 输入 Tom,Jerry

3.9 List 转换成 Map 时遇到反复主键

这样转换会报错，因为 ID 反复。

能够这样做

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