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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