Java8 Stream常用API整理(值得收藏)

Wesley13
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点击这段文字获取:****5个可以写到简历的项目实战视频教程(含源码)

题 图:pexels

作 者:程铭程铭你快成名

来 源:https://blog.csdn.net/wangchengming1/article/details/89245402

Java8中有两大最为重要的改变,第一个是Lambda表达式,另外一个则是Stream API。

  • 流是 Java8 引入的全新概念,它用来处理集合中的数据。

  • 众所周知,集合操作非常麻烦,若要对集合进行筛选、投影,需要写大量的代码,而流是以声明的形式操作集合,它就像 SQL 语句,我们只需告诉流需要对集合进行什么操作,它就会自动进行操作,并将执行结果交给你,无需我们自己手写代码。

  • 在项目中使用 Stream API 可以大大提高效率以及代码的可读性,使我们对数据进行处理的时候事半功倍。

这篇博文以实战角度出发,讲解平时开发中常用 API 的用法以及一些注意的地方。

首先创建一个对象

public class Employee {  private int id;  private String name;  private int age;  private double salary;  private Status status;  public enum Status {    FREE, BUSY, VOCATION;  }  public Employee() {  }  public Employee(String name) {    this.name = name;  }  public Employee(String name, int age) {    this.name = name;    this.age = age;  }    public Employee(int id, String name, int age, double salary) {    this.id = id;    this.name = name;    this.age = age;    this.salary = salary;  }  public Employee(int id, String name, int age, double salary, Status status) {    this.id = id;    this.name = name;    this.age = age;    this.salary = salary;    this.status = status;  }  //省略get,set等。。。}

随便初始化一些数据

List<Employee> empList = Arrays.asList(new Employee(102, "李四", 59, 6666.66, Status.BUSY),      new Employee(101, "张三", 18, 9999.99, Status.FREE), new Employee(103, "王五", 28, 3333.33, Status.VOCATION),      new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77, Status.BUSY), new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77, Status.FREE),      new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77, Status.FREE), new Employee(105, "田七", 38, 5555.55, Status.BUSY));

中间操作

根据条件筛选 filter

/*** 接收Lambda, 从流中排除某些元素。*/@Testvoid testFilter() {  empList.stream().filter((e) -> {    return e.getSalary() >= 5000;  }).forEach(System.out::println);}

跳过流的前n个元素 skip

/*** 跳过元素,返回一个扔掉了前n个元素的流。*/@Testvoid testSkip() {  empList.stream().filter((e) -> e.getSalary() >= 5000).skip(2).forEach(System.out::println);}

去除重复元素 distinct

/*** 筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素*/@Testvoid testDistinct() {  empList.stream().distinct().forEach(System.out::println);}

截取流的前n个元素 limit

/*** 截断流,使其元素不超过给定数量。*/@Testvoid testLimit() {  empList.stream().filter((e) -> {    return e.getSalary() >= 5000;  }).limit(3).forEach(System.out::println);}

映射 map

/*** 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*/@Testvoid testMap() {  empList.stream().map(e -> e.getName()).forEach(System.out::println);  empList.stream().map(e -> {    empList.forEach(i -> {      i.setName(i.getName() + "111");    });    return e;  }).collect(Collectors.toList());}

自然排序 sorted

/*** 产生一个新流,其中按自然顺序排序*/@Testvoid testSorted() {  empList.stream().map(Employee::getName).sorted().forEach(System.out::println);}

自定义排序 sorted(Comparator comp)

/*** 产生一个新流,其中按自然顺序排序*/@Testvoid testSortedComparator() {  empList.stream().sorted((x, y) -> {   if (x.getAge() == y.getAge()) {     return x.getName().compareTo(y.getName());    } else {     return Integer.compare(x.getAge(), y.getAge());   }  }).forEach(System.out::println);}
最终操作

是否匹配任一元素 anyMatch

/** * 检查是否至少匹配一个元素 */@Testvoid testAnyMatch() {  boolean b = empList.stream().anyMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));  System.out.println("boolean is : " + b);}

是否匹配所有元素 allMatch

/** * 检查是否匹配所有元素 */@Testvoid testAllMatch() {  boolean b = empList.stream().allMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));  System.out.println("boolean is : " + b);}

是否未匹配所有元素 noneMatch

/** * 检查是否没有匹配的元素 */@Testvoid testNoneMatch() {  boolean b = empList.stream().noneMatch((e) -> e.getStatus().equals(Status.BUSY));  System.out.println("boolean is : " + b);}

返回第一个元素 findFirst

/** * 返回第一个元素 */@Testvoid testFindFirst() {  Optional<Employee> op = empList.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))      .findFirst();  if (op.isPresent()) {    System.out.println("first employee name is : " + op.get().getName().toString());  }}

返回流中任意元素 findAny

/** * 返回当前流中的任意元素 */@Testvoid testFindAny() {  Optional<Employee> op = empList.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()))      .findAny();  if (op.isPresent()) {    System.out.println("any employee name is : " + op.get().getName().toString());  }}

返回流的总数 count

/** * 返回流中元素的总个数 */@Testvoid testCount() {  long count = empList.stream().filter((e) -> e.getStatus().equals(Status.FREE)).count();  System.out.println("Count is : " + count);}

返回流中的最大值 max

/** * 返回流中最大值 */@Testvoid testMax() {  Optional<Double> op = empList.stream().map(Employee::getSalary).max(Double::compare);  System.out.println(op.get());}

返回流中的最小值 min

/** * 返回流中最小值 */@Testvoid testMin() {  Optional<Employee> op2 = empList.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));  System.out.println(op2.get());}

归约 reduce
归约是将集合中的所有元素经过指定运算,折叠成一个元素输出

/** * 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回T */@Testvoid testReduce() {  Optional<Double> op = empList.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);  System.out.println(op.get());}/** * 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值,返回Optional< T> */@Testvoid testReduce1() {  Optional<Integer> sum = empList.stream().map(Employee::getName).flatMap(Java8Stream::filterCharacter)      .map((ch) -> {        if (ch.equals('六'))          return 1;        else          return 0;      }).reduce(Integer::sum);  System.out.println(sum.get());}

将元素收集到 list 里 Collectors.toList()

/** * 把流中的元素收集到list里。 */@Testvoid testCollectorsToList() {  List<String> list = empList.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());  list.forEach(System.out::println);}

将元素收集到 set 里 Collectors.toSet()

/** * 把流中的元素收集到set里。 */@Testvoid testCollectorsToSet() {  Set<String> list = empList.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());  list.forEach(System.out::println);}

把流中的元素收集到新创建的集合里 Collectors.toCollection(HashSet::new)

/** * 把流中的元素收集到新创建的集合里。 */@Testvoid testCollectorsToCollection() {  HashSet<String> hs = empList.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));  hs.forEach(System.out::println);}

根据比较器选择最大值 Collectors.maxBy()

/** * 根据比较器选择最大值。 */@Testvoid testCollectorsMaxBy() {  Optional<Double> max = empList.stream().map(Employee::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Double::compare));  System.out.println(max.get());}

根据比较器选择最小值 Collectors.minBy()

/** * 根据比较器选择最小值。 */@Testvoid testCollectorsMinBy() {  Optional<Double> max = empList.stream().map(Employee::getSalary).collect(Collectors.minBy(Double::compare));  System.out.println(max.get());}

对流中元素的某个字段求和 Collectors.summingDouble()

/** * 对流中元素的整数属性求和。 */@Testvoid testCollectorsSummingDouble() {  Double sum = empList.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));  System.out.println(sum);}

对流中元素的某个字段求平均值 Collectors.averagingDouble()

/** * 计算流中元素Integer属性的平均值。 */@Testvoid testCollectorsAveragingDouble() {  Double avg = empList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));  System.out.println(avg);}

分组,类似sql的 group by Collectors.groupingBy

/** * 分组 */@Testvoid testCollectorsGroupingBy() {  Map<Status, List<Employee>> map = empList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));  System.out.println(map);}

多级分组

/** * 多级分组 */@Testvoid testCollectorsGroupingBy1() {  Map<Status, Map<String, List<Employee>>> map = empList.stream()      .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus, Collectors.groupingBy((e) -> {        if (e.getAge() >= 60)          return "老年";        else if (e.getAge() >= 35)          return "中年";        else          return "成年";      })));  System.out.println(map);}

字符串拼接 Collectors.joining()

/** * 字符串拼接 */@Testvoid testCollectorsJoining() {  String str = empList.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(",", "----", "----"));  System.out.println(str);}



public static Stream<Character> filterCharacter(String str) {  List<Character> list = new ArrayList<>();  for (Character ch : str.toCharArray()) {    list.add(ch);  }  return list.stream();}





  
     
     
     
   
      
      
      
    
       
       
       
     
        
        
        
      
         
         
         
       
          
          
           
           以上,便是今天的分享,希望大家喜欢,觉得内容不错的,欢迎点击「在看」支持,谢谢各位 
                    
            
            
            
          
             
             
             
           
              
              
              
            
               
               
               
             
                
                
                
              
                 
                 
                  
                   
                 
             
                
                
                
            
               
               
               
           
              
              
              
          
             
             
             
         
            
            
             
          
      
         
         
         
     
        
        
        
    
       
       
       
   
      
      
      
  
     
     
     

   
   
   
 
    
    
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