java之Streaming API的使用

Stream的特性

1. 不是数据结构，没有内部存储
2. 不支持索引访问
3. 延迟计算
4. 支持并行
5. 很容易生成数组和集合
6. 支持过滤，查找，转换，汇总，聚合等操作

Stream的运行机制

1. 分为源，中间操作，和终止操作
源可以是一个数组，一个集合，一个生成器方法，一个IO通道等

Stream的创建

通过数组创建

        String[] str = {"a","b","c","d"};
        Stream<String> str1 = Stream.of(str);
        str1.forEach(System.out::println);

通过集合创建

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
System.out.println(stream.count());

使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()

// generate方法
Stream<Double> stream = Stream.generate(Math::random).limit(3);
System.out.println(stream.count());

// of()方法
Stream<Integer> streamOf = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
streamOf.limit(3).map(x -> x*3).forEach(System.out::println);

// iterate方法 后一个值在前一个值的基础上计算
// 输出10个，否则会无限输出
Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, x -> x + 3).limit(10);
iterate.forEach(System.out::println);

通过流创建

	1. 通过数组
	2. 通过集合
	3. 通过Stream.generate方法
	4. 通过Stream.iterate方法
	5. 其他API创建
	生成示例
		public class Stream_demo {
    // 使用数组创建Stream
    static void gen1(){
        String[] str = {"a","b","c","d"};
        Stream<String> str1 = Stream.of(str);
        str1.forEach(System.out::println);
    }

    // 通过集合来创建
    static void gen2() {
        List<String> list = Arrays.asList("1", "2", "3", "4");
        Stream<String> stream = list.stream();
        stream.forEach(System.out::println);
    }

    // 通过Stream.generate
    static void gen3(){
        Stream<Integer> generate = Stream.generate(() -> 1);
        // 输出10个，否则会无限输出
        generate.limit(10).forEach(System.out::println);
    }

    // 使用iterator
    static void gen4(){
        Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);
        iterate.limit(100).forEach(System.out::println);
    }

    // 其他方式
    static void gen5(){
        String string = "hello world";
        IntStream chars = string.chars();
        chars.forEach(System.out::println);
    }
    public static void main(String[] args) {
        gen5();
    }
}

Stream常用Api

终止操作
循环
	foeach
计算
	min
	max
	count
	average
匹配
	anyMatch
	allMatch
	noneMatch
	findFirst
	findAny
汇聚
	reduce
收集器
	toArray
	collect

示例

过滤 filter

// 取偶数
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
list.stream().filter(x -> (x & 0x1) ==0).forEach(System.out::println);

// 找第一个
Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 任意匹配（适用于并行流）
Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);

映射 map flatmap

stream.map(x -> {
    // 名字首字母大写
    char[] cs = x.getName().toCharArray();
    char before = cs[0];
    cs[0] = (before >= 97) && (before <= 122) ? (char) (before -32) : before;
    x.setName(String.valueOf(cs));
    return x;
}).forEach(System.out::println);

collect算子

// collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法
List<Integer> collect = list.stream().filter(x -> x > 6).collect(Collectors.toList());

// join操作
personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","))

归集(toList/toSet/toMap)

collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p))

Map<String, Person> collect = stream.filter(x -> x.getSalary() > 9000).collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));

聚合（max/min/count)

max(Comparator.comparing(String::length)
max(Integer::compareTo)

// 自定义排序
max(
    new Comparator<Integer>() {
      @Override
      public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o1.compareTo(o2);
      }
    });
// 对象的比较
max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary))

归约 reduce

stream.map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum).orElse(100)

统计

// 平均工资
Double collect1 = personList.stream().collect(Collectors.averagingLong(Person::getSalary))

// 按salary统计
Collector<Person, ?, IntSummaryStatistics> ll = Collectors.summarizingInt(Person::getSalary);
IntSummaryStatistics collect2 = personList.stream().collect(ll);

分组(partitioningBy/groupingBy)

// 分区
Map<Boolean, List<Person>> collect3 = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));

// 分组
Collector<Person, ?, Map<String, List<Person>>> groupby = Collectors.groupingBy(Person::getGender);
Map<String, List<Person>> collect4 = personList.stream().collect(groupby);

排序(sorted)

sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

// Perosn 实现implements Comparable<Person>
List<Person> collect = personList.stream().sorted().collect(Collectors.toList());

// 自定义比较器 倒序
List<Person> collect1 = personList.stream().sorted(Comparator.comparingInt(Person::getSalary).reversed()).collect(Collectors.toList());

Person类

package com.chauncy.stream.demo;


import lombok.Data;

@Data
class Person implements Comparable<Person> {
  private int id; // id
  private String name; // 姓名
  private int age; // 年龄
  private int salary; // 工资
  private String gender; // 性别
  private String address; // 地区

  public Person() {
  }

  public Person(int id, String name,int age,int salary,  String gender, String address) {
    this.id = id;
    this.name = name;
    this.salary = salary;
    this.age = age;
    this.gender = gender;
    this.address = address;
  }

  @Override
  public int compareTo(Person o) {
    return this.getSalary() >= o.getSalary() ? 1 :-1;
  }
}

测试

  public static void main(String[] args) {
	List<Person> personList = new ArrayList<>();
	personList.add(new Person(1, "Tom", 28, 3500, "male", "Shanghai"));
	personList.add(new Person(2, "Alice", 24, 4300, "female", "Beijing"));
	personList.add(new Person(3, "Sharry", 34, 6900, "female","Hangzhou"));
	personList.add(new Person(4, "Netty", 29, 12300, "male", "Guangzhou"));
	personList.add(new Person(5, "Friday", 27, 9200, "male", "Shenzheng"));
	personList.add(new Person(6, "blob", 27, 8760, "male", "Chendou"));

}