Stream API大全

前言一、Stream特点二、Stream实例化方式2.1 通过集合2.2 通过数组2.3 通过Stream的of方法2.4 通过无限流三、Stream的API方法3.1 filter3.2 limit3.3 skip3.4 distinct3.5 map3.6 排序3.7 匹配与查找1、allMatch2、anyMatch3、noneMatch4、findFirst5、findAny6、count7、max8、min3.8 归约3.9 收集 collect总结

前言

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。

一、Stream特点

stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

二、Stream实例化方式

2.1 通过集合

public static List getEmployeeDataList(){ List list = new ArrayList(); list.add(new Employee(1,"张三",20,8500D,1)); list.add(new Employee(2,"李四",18,600D,1)); list.add(new Employee(3,"王五",21,5500D,3)); list.add(new Employee(4,"小白",30,8500D,2)); return list; } public static void main(String[] args) { List employees = getEmployeeDataList(); // 返回一个顺序流 （按照集合顺序获取） Stream stream = employees.stream(); // 返回一个并行流 （类似于线程去获取数据，无序） Stream parallelStream = employees.parallelStream(); }

2.2 通过数组

public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6}; IntStream intStream = Arrays.stream(arr); Employee e1 = new Employee(1, "张三", 20, 8500D, 1); Employee e2 = new Employee(2, "李四", 18, 600D, 1); Employee[] employees = new Employee[]{e1,e2}; Stream stream = Arrays.stream(employees); }

2.3 通过Stream的of方法

public static void main(String[] args) { Stream integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6); }

2.4 通过无限流

public static void main(String[] args) { // 生成偶数 Stream.iterate(0,t->t+2).limit(10).forEach(System.out::println); // 10个随机数 Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println); }

三、Stream的API方法

3.1 filter

筛选工资大于8000的员工：

public static void main(String[] args) { List employees = getEmployeeDataList(); Stream stream = employees.stream(); stream.filter(e -> e.getSalary() > 8000).forEach(t->{ System.out.println("工资大于八千的员工->>>"+t); }); }

3.2 limit

输出集合元素数量

public static void main(String[] args) { List employees = getEmployeeDataList(); employees.stream().limit(3).forEach(t-> System.out.println("输出集合元素数量->>>"+t)); }

3.3 skip

过滤掉前面的2个元素

public static void main(String[] args) { List employees = getEmployeeDataList(); employees.stream().skip(2).forEach(t-> System.out.println("过滤掉前面的2个元素->>>"+t)); }

3.4 distinct

集合去重

public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList(); list.add(new Employee(1,"张三",20,8500D,1)); list.add(new Employee(1,"张三",20,8500D,1)); list.add(new Employee(1,"张三",20,8500D,1)); list.add(new Employee(1,"张三",20,8500D,1)); list.add(new Employee(1,"张三",20,8500D,1)); list.stream().distinct().forEach(t-> System.out.println("集合去重->>>"+t)); }

3.5 map

大小写转换

public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList("a", "b", "c", "d"); list.stream().map(str -> str.toUpperCase(Locale.ROOT)).forEach(t-> System.out.println("大小写转换->>>"+t)); }

获取员工姓名大于3的员工姓名

public static void main(String[] args) { // 获取员工姓名大于3的员工姓名 List list = getEmployeeDataList(); Stream nameStream = list.stream().map(Employee::getName); nameStream.filter(name -> name.length() > 3).forEach(t-> System.out.println("获取员工姓名大于3的员工->>>"+t)); }

3.6 排序

先按照年龄从小到大排序，当年龄一样的时候，按照工资高低进行排序

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); list.stream().sorted((e1,e2)->{ int age = Integer.compare(e1.getAge(),e2.getAge()); if(age != 0){ return age; }else { return Double.compare(e1.getSalary(),e2.getSalary()); } }).forEach(System.out::println); }

3.7 匹配与查找

1、allMatch

allMatch：检查是否匹配所有元素

判断员工年龄是否都大于18岁

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e.getAge() > 18); System.out.println(allMatch); } 全部满足返回 true 、否则返回false

2、anyMatch

anyMatch：检查是否至少匹配一个元素

是否存在有员工工资大于8000的

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(employee -> employee.getSalary() > 8000); System.out.println(anyMatch); } 存在一个元素条件满足即可返回true

3、noneMatch

noneMatch：检查是否没有匹配的元素

查询是否有姓张的员工

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(employee -> employee.getName().startsWith("张")); System.out.println(noneMatch); } 返回false，说明有，否则没有

4、findFirst

findFirst：返回第一个元素

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); Optional first = list.stream().findFirst(); System.out.println(first); }

5、findAny

findAny：返回当前流中的任意元素

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); Optional first = list.parallelStream().findAny(); System.out.println(first); }

6、count

count：返回流中元素的总个数

查询员工工资大于8000的人数

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); long count = list.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 8000).count(); System.out.println(count); }

7、max

max：返回流中的最大值

查询最高的员工工资

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); Stream doubleStream = list.stream().map(employee -> employee.getSalary()); Optional max = doubleStream.max(Double::compare); System.out.println(max); }

8、min

min：返回流中的最小值

查询最低的员工工资

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); Optional min = list.stream().min((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())); System.out.println(min); }

3.8 归约

reduce：可以将流中的元素反复结合起来，得到一个值

求出1到10的总和

public static void main(String[] args) { List list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); Integer reduce = list.stream().reduce(0, Integer::sum); System.out.println(reduce); } reduce的第一个参数0：代表初始值。

计算公司中所有员工的总和

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); // 先映射取出工资 Stream doubleStream = list.stream().map(Employee::getSalary); Optional reduce = doubleStream.reduce(Double::sum); System.out.println(reduce); }

3.9 收集 collect

查找工资大于8000的员工，返回一个list或者set

public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); List collect = list.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toList()); System.out.println(collect); } public static void main(String[] args) { List list = getEmployeeDataList(); Set collect = list.stream().filter(employee -> employee.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toSet()); System.out.println(collect); }

总结

完结，好了，以上就是全部内容，能坚持看到这里，你一定会有收获，只要反复的练习一定能写出优雅的stream流，后面的文章我们会继续扩展其他的接口实现。