java8中Stream如何使用
java8中Stream如何使用,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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1.使用Stream
java8使用stream可以方便对数据集进行各种处理,显得程序不是那么冗余,Stream使用一般都包含这三个步骤。
定义一个数据源
定义中间操作形成流水线
定义终端操作,执行流水线,生成计算结果
1.1 构建流
Stream.of("tony","9527","952") .forEach(System.out::println); int[] nums = {1, 2, 3, 4, 100, 6}; Arrays.stream(nums).sorted().forEach(System.out::println); Files.lines(Paths.get("/Users/1120291/Desktop/test.txt")) .forEach(System.out::println);
1.2 中间操作
1.2.1 filter
该操作接受一个返回boolean的函数,当返回false的元素将会被排除掉
class Person{ private String name; private Integer age; @Override public String toString() { return "Person{" + "name='" + name + '\'' + ", age=" + age + '}'; } public void setName(String name) { this.name = name; } public void setAge(Integer age) { this.age = age; } public String getName() { return name; } public Integer getAge() { return age; } }
public static ListgetPersonList(){ List personList=new ArrayList<>(); for(int i=0;i<10;i++){ Person p=new Person(); p.setName("test"+i); p.setAge(new Random().nextInt(50)); personList.add(p); } return personList; }
// filter过滤数据 ListpersonList1 = getPersonList().stream().filter(person -> person.getAge() > 25) .collect(Collectors.toList()); personList1.stream().forEach(person -> { System.out.println(person); });
1.2.2 distinct
去重操作
Listdata = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9) .distinct() .collect(Collectors.toList());
1.2.3 limit
该方法限制流只返回指定个数的元素,类似于sql中的limit
Listdata = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9) .limit(2) .collect(Collectors.toList());
1.2.4 skip
扔掉前指定个数的元素,配合limit使用可以达到翻页的效果
Listdata = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9) .skip(3) .limit(2) .collect(Collectors.toList());
1.2.5 map
流中的每个元素都会应用到这个函数上,返回的结果将形成新类型的流继续后续操作,类似于scala的map
getPersonList().stream() .filter(customer -> customer.getAge() > 20) .map(person -> { return person.getName(); }) .forEach(System.out::println);
在调用map之前流的类型是Stream
1.2.6 flatMap
flatMap类似于map,只不过是一对多,进来一条返回多条。
getPersonList().stream().flatMap(person -> { return Stream.of(person.getName().split(",")); }).forEach(System.out::println);
//注意flatMap的返回类型要是Stream的 flatMap(Function super T, ? extends Stream extends R>> mapper)
1.2.7 sorted
对所有的元素进行排序
Listnumbers = Arrays.asList(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9); numbers.stream().sorted(Integer::compareTo).forEach(System.out::println);
1.3 终端操作
终端操作会执行所有的中间操作生成执行的结果,执行的结果不在是一个流。
1.3.1 anyMatch
如果流中有一个元素满足条件将返回true
if (getPersonList().stream().anyMatch(person -> "test3".equals(person.getName()))) { System.out.println("test3"); }
1.3.2 allMatch
确保流中所有的元素都能满足
if (allCustomers.stream().allMatch(customer -> customer.getAge() > 20)) { System.out.println("所有用户年龄都大于20"); }
1.3.3 noneMatch
与allMatch操作相反,确保流中所有的元素都不满足
if (getPersonList().stream().noneMatch(person -> person.getAge()>50)) { System.out.println("test3"); }
1.3.4 findAny
返回流中的任意一个元素,比如返回大于20岁的任意一个人
Optionaloptional = getPersonList().stream() .filter(person -> person.getAge() > 20) .findAny(); System.out.println(optional.get());
1.3.5 findFirst
返回流中的第一个元素
Optionaloptional = getPersonList().stream() .filter(person -> person.getAge() > 20) .findFirst(); System.out.println(optional.get());
1.3.6 reduce
接受两个参数:一个初始值,一个BinaryOperator accumulator
将两个元素合并成一个新的值 比如我们对一个数字list累加
Listnumbers = Arrays.asList(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9); Integer sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b); System.out.println(sum);
找出流中的最大值、最小值 min、max
numbers.stream().reduce(Integer::max) numbers.stream().reduce(Integer::min)
1.3.7 count
统计流中元素的个数
numbers.stream().count()
1.4 数据收集器collect
在Java8中已经预定义了很多收集器,我们可以直接使用,所有的收集器都定义在了Collectors
中,基本上可以把这些方法分为三类:
将元素归约和汇总成一个值
分组
分区
1.4.1 归约和汇总
1.找出年龄最小和最大的人
ListpersonList = getPersonList(); // 找出年龄最大和最小的客户 Optional min = personList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Person::getAge))); System.out.println(min); Optional max = personList.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge))); System.out.println(max);
2.求平均年龄
ListpersonList = getPersonList(); Double min = personList.stream().collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge)); System.out.println(min);
3.进行字符串的拼接
ListpersonList = getPersonList(); // 找出年龄最大和最小的客户 String collect = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(",")); System.out.println(collect);
1.4.2 分组
1.根据用户的年龄进行分组
ListpersonList = getPersonList(); Map > groupByAge = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));
2.Map的key就是分组的值年龄,List
ListpersonList = getPersonList(); // 两层分组 先安装年龄分组,在按照名称分组 Map >> groups = personList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.groupingBy(Person::getAge)));
在相对于普通的分组,这里多传了第二个参数又是一个groupingBy;理论上我们可以通过这个方式扩展到n层分组
3.分组后统计个数
ListpersonList = getPersonList(); Map groupByCounting = personList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.counting()));
4.以用户所在地区分组后找出年龄最大的用户
ListpersonList = getPersonList(); Map > optionalMap = personList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge))));
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本文题目:java8中Stream如何使用
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