Java8 新特性之集合操作Stream

Wesley13
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Java8 新特性之集合操作Stream

Stream简介

  • Java 8引入了全新的Stream API。这里的Stream和I/O流不同,它更像具有Iterable的集合类,但行为和集合类又有所不同。
  • stream是对集合对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作,或者大批量数据操作。

为什么要使用Stream

  • 函数式编程带来的好处尤为明显。这种代码更多地表达了业务逻辑的意图,而不是它的实现机制。易读的代码也易于维护、更可靠、更不容易出错。
  • 高端

使用实例:

测试数据:

public class Data {
    private static List<PersonModel> list = null;

    static {
        PersonModel wu = new PersonModel("wu qi", 18, "男");
        PersonModel zhang = new PersonModel("zhang san", 19, "男");
        PersonModel wang = new PersonModel("wang si", 20, "女");
        PersonModel zhao = new PersonModel("zhao wu", 20, "男");
        PersonModel chen = new PersonModel("chen liu", 21, "男");
        list = Arrays.asList(wu, zhang, wang, zhao, chen);
    }

    public static List<PersonModel> getData() {
        return list;
    }
} 

Filter

  • 遍历数据并检查其中的元素时使用。

  • filter接受一个函数作为参数,该函数用Lambda表达式表示。

    保留年龄为 20 的 person 元素 list = list.stream() .filter(person -> person.getAge() == 20) .collect(toList()); 打印输出 [Person{name='jack', age=20}]

    /** * 过滤所有的男性 / public static void fiterSex(){ List data = Data.getData(); //old List temp=new ArrayList<>(); for (PersonModel person:data) { if ("男".equals(person.getSex())){ temp.add(person); } } System.out.println(temp); //new List collect = data .stream() .filter(person -> "男".equals(person.getSex())) .collect(toList()); System.out.println(collect); } /* * 过滤所有的男性 并且小于20岁 */ public static void fiterSexAndAge(){ List data = Data.getData(); //old List temp=new ArrayList<>(); for (PersonModel person:data) { if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){ temp.add(person); } } //new 1 List collect = data .stream() .filter(person -> { if ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20){ return true; } return false; }) .collect(toList()); //new 2 List collect1 = data .stream() .filter(person -> ("男".equals(person.getSex())&&person.getAge()<20)) .collect(toList()); }

distinct()

去除重复元素,这个方法是通过类的 equals 方法来判断两个元素是否相等的

如例子中的 Person 类,需要先定义好 equals 方法,不然类似[Person{name='jack', age=20}, Person{name='jack', age=20}] 这样的情况是不会处理的

参考:https://blog.csdn.net/haiyoung/article/details/80934467

limit(long n)

limit: 对一个Stream进行截断操作,获取其前N个元素,如果原Stream中包含的元素个数小于N,那就获取其所有的元素;

返回前 n 个元素

list = list.stream()
            .limit(2)
            .collect(toList());

打印输出 [Person{name='jack', age=20}, Person{name='mike', age=25}]

skip方法 :
skip: 返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream,如果原Stream中包含的元素个数小于N,那么返回空Stream;

Map

  • map生成的是个一对一映射,for的作用

  • 比较常用

    /** * 取出所有的用户名字 */ public static void getUserNameList(){ List data = Data.getData(); //old List list=new ArrayList<>(); for (PersonModel persion:data) { list.add(persion.getName()); } System.out.println(list); //new 1 List collect = data.stream().map(person -> person.getName()).collect(toList()); System.out.println(collect); //new 2 List collect1 = data.stream().map(PersonModel::getName).collect(toList()); System.out.println(collect1); //new 3 List collect2 = data.stream().map(person -> { System.out.println(person.getName()); return person.getName(); }).collect(toList()); }

filter 与 map 同时使用:

List<String> collect = users.stream().filter(item -> {
            if (!StringUtils.isEmpty(item.getUserName())) {
                return true;
            }
            return false;
        }).map(item -> item.getUserName()).collect(Collectors.toList());

FlatMap

  • 顾名思义,跟map差不多,更深层次的操作

  • 但还是有区别的

  • map和flat返回值不同

  • Map 每个输入元素,都按照规则转换成为另外一个元素。
    还有一些场景,是一对多映射关系的,这时需要 flatMap。

  • Map一对一

  • Flatmap一对多

  • map和flatMap的方法声明是不一样的

    • Stream map(Function mapper);
    • Stream flatMap(Function> mapper);
  • map和flatMap的区别:我个人认为,flatMap的可以处理更深层次的数据,入参为多个list,结果可以返回为一个list,而map是一对一的,入参是多个list,结果返回必须是多个list。通俗的说,如果入参都是对象,那么flatMap可以操作对象里面的对象,而map只能操作第一层。

    public static void flatMapString() { List data = Data.getData(); //返回类型不一样 List collect = data.stream() .flatMap(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList()); List<Stream> collect1 = data.stream() .map(person -> Arrays.stream(person.getName().split(" "))).collect(toList()); //用map实现 List collect2 = data.stream() .map(person -> person.getName().split(" ")) .flatMap(Arrays::stream).collect(toList()); //另一种方式 List collect3 = data.stream() .map(person -> person.getName().split(" ")) .flatMap(str -> Arrays.asList(str).stream()).collect(toList()); }

map转list:

Map<String, List<ProgrammeResult>> projectGroups = programmeResults.stream().collect(Collectors.groupingBy(ProgrammeResult::getProjectId));


 List<ProgrammeResult> fhSuccessResult = projectGroups.entrySet().stream().flatMap(item -> item.getValue().stream()).collect(Collectors.toList());

Collect

  • collect在流中生成列表,map,等常用的数据结构

  • toList()

  • toSet()

  • toMap()

    /** * toList / public static void toListTest(){ List data = Data.getData(); List collect = data.stream() .map(PersonModel::getName) .collect(Collectors.toList()); } /* * toSet / public static void toSetTest(){ List data = Data.getData(); Set collect = data.stream() .map(PersonModel::getName) .collect(Collectors.toSet()); } /* * toMap / public static void toMapTest(){ List data = Data.getData(); Map<String, Integer> collect = data.stream() .collect( Collectors.toMap(PersonModel::getName, PersonModel::getAge) ); data.stream() .collect(Collectors.toMap(per->per.getName(), value->{ return value+"1"; })); } /* * 指定类型 / public static void toTreeSetTest(){ List data = Data.getData(); TreeSet collect = data.stream() .collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new)); System.out.println(collect); } /* * 分组 / public static void toGroupTest(){ List data = Data.getData(); Map<Boolean, List> collect = data.stream() .collect(Collectors.groupingBy(per -> "男".equals(per.getSex()))); System.out.println(collect); } /* * 分隔 */ public static void toJoiningTest(){ List data = Data.getData(); String collect = data.stream() .map(personModel -> personModel.getName()) .collect(Collectors.joining(",", "{", "}")); System.out.println(collect); }

groupingBy 分组

groupingBy 用于将数据分组,最终返回一个 Map 类型

Map<Integer, List<Person>> map = list.stream().collect(groupingBy(Person::getAge));

例子中我们按照年龄 age 分组,每一个 Person 对象中年龄相同的归为一组

另外可以看出,Person::getAge 决定 Map 的键(Integer 类型),list 类型决定 Map 的值(List)

2.收集对象实体本身
- 在开发过程中我们也需要有时候对自己的list中的实体按照其中的一个字段进行分组(比如 id ->List),这时候要设置map的value值是实体本身。

public Map<Long, Account> getIdAccountMap(List<Account> accounts) {
    return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getId, account -> account));
}

account -> account是一个返回本身的lambda表达式,其实还可以使用Function接口中的一个默认方法 Function.identity(),这个方法返回自身对象,更加简洁

重复key的情况。
在list转为map时,作为key的值有可能重复,这时候流的处理会抛出个异常:Java.lang.IllegalStateException:Duplicate key。这时候就要在toMap方法中指定当key冲突时key的选择。(这里是选择第二个key覆盖第一个key)

public Map<String, Account> getNameAccountMap(List<Account> accounts) {
    return accounts.stream().collect(Collectors.toMap(Account::getUsername, Function.identity(), (key1, key2) -> key2));
}

分组后统计每个组的数量:

Map<Integer, Long> items = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getUserName,Collectors.counting()));

多级分组

groupingBy 可以接受一个第二参数实现多级分组:

Map<Integer, Map<T, List<Person>>> map = list.stream().collect(groupingBy(Person::getAge, groupBy(...)));

partitioningBy 分区

分区与分组的区别在于,分区是按照 true 和 false 来分的,因此partitioningBy 接受的参数的 lambda 也是 T -> boolean

根据年龄是否小于等于20来分区
Map<Boolean, List<Person>> map = list.stream()
                                     .collect(partitioningBy(p -> p.getAge() <= 20));

打印输出
{
    false=[Person{name='mike', age=25}, Person{name='tom', age=30}], 
    true=[Person{name='jack', age=20}]
}

【统计】

  List<User> users = User.getUsers();
        int sum = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).sum();//求和
        System.out.println("sum==" + sum);
        int max = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).max().getAsInt();//最大
        System.out.println("max==" + max);
        int min = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).min().getAsInt();//最小
        System.out.println("min==" + min);
        Double average = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).average().getAsDouble();//平均值
        System.out.println("average==" + average);
        long count = users.stream().mapToInt(User::getUserAge).count();  // 得到元素个数
        System.out.println("count===" + count);

【参数匹配】

 // allMatch 检测是否全部满足指定的参数行为
        boolean b = users.stream().allMatch(User->User.getUserAge()>5);
        System.out.println("allMatch,检测是否全部都满足指定的参数行为:"+b);
 // anyMatch 检测是否存在一个或者多个满足指定的参数行为
        boolean any = users.stream().anyMatch(User->User.getUserAge()>5);
        System.out.println("anyMatch,检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为:"+any);
 // nonMatch 检测是否不存在满足指定行为的元素
        boolean non = users.stream().noneMatch(User->User.getUserAge()>5);
        System.out.println("检测是否不存在满足指定行为的元素:"+non);

参考博客:

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/

https://www.jianshu.com/p/9fe8632d0bc2

https://cloud.tencent.com/developer/article/1187833

https://www.concretepage.com/java/jdk-8/java-8-distinct-example

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