JDK中Stream代码简洁的新特性介绍

本篇内容主要讲解“JDK中Stream代码简洁的新特性介绍”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“JDK中Stream代码简洁的新特性介绍”吧!

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一、概述

Stream 是一组用来处理数组、集合的API，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。Java 8 中之所以费这么大的功夫引入  函数式编程 ，原因有两个：

代码简洁函数式编程写出的代码简洁且意图明确，使用stream接口让你从此告别for循环。

多核友好，Java函数式编程使得编写并行程序从未如此简单，你需要的全部就是用用一下parallel()方法

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作

二、Stream特性

1、不是数据结构，没有内部存储，不会保存数据，故每个Stream流只能使用一次 2、不支持索引访问 3、支持并行  4、很容易生成数据或集合(List，Set) 5、支持过滤、查找、转换、汇总、聚合等操作  6、延迟计算，流在中间处理过程中，只是对操作进行了记录，并不会立即执行，需要等到执行终止操作的时候才会进行实际的计算

三、分类

关于应用在Stream流上的操作，可以分成两种：

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2. Intermediate(中间操作)： 中间操作的返回结果都是Stream，故可以多个中间操作叠加;

3. Terminal(终止操作)： 终止操作用于返回我们最终需要的数据，只能有一个终止操作。

使用Stream流，可以清楚地知道我们要对一个数据集做何种操作，可读性强。而且可以很轻松地获取并行化Stream流，不用自己编写多线程代码，可以让我们更加专注于业务逻辑。

无状态： 指元素的处理不受之前元素的影响;有状态： 指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。非短路操作：  指必须处理所有元素才能得到最终结果;短路操作： 指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。

四、Stream的创建

1、通过数组来生成 2、通过集合来生成 3、通过Stream.generate方法来创建 4、通过Stream.iterate方法来创建  5、其他Api创建

4.1 通过数组来生成

//通过数组来生成    static void gen1(){        String[] strs = {"a","b","c","d"};        Stream strs1 = Stream.of(strs);//使用Stream中的静态方法：of()        strs1.forEach(System.out::println);//打印输出(a、b、c、d)    }

4.2 通过集合来生成

//通过集合来生成     static void gen2(){         List list = Arrays.asList("1","2","3","4");         Stream stream = list.stream();//获取一个顺序流         stream.forEach(System.out::println);//打印输出（1,2,3,4）     }

4.3 通过Stream.generate方法来创建

//generate static void gen3(){     Stream generate = Stream.generate(() -> 1);//使用Stream中的静态方法：generate()     //limit 返回由该流的元素组成的流，截断长度不能超过maxSize     generate.limit(10).forEach(System.out::println);//打印输出(打印10个1) }

4.4 通过Stream.iterate方法来创建

//使用iterator static void gen4() {     Stream iterate = Stream.iterate(1, x -> x + 1);//使用Stream中的静态方法：iterate()     iterate.limit(10).forEach(System.out::println);//打印输出(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) }

4.5其他Api创建

//其他方式     static void gen5(){         String str = "abcdefg";         IntStream stream =str.chars();//获取str 字节码         stream.forEach(System.out::println);//打印输出(97,98,99,100,101,102,103)     }

五、Stream的常用API

5.1 中间操作

1. filter：过滤流中的某些元素

//中间操作:如果调用方法之后返回的结果是Stream对象就意味着是一个中间操作  Arrays.asList(1,2,3,4,5).stream()//获取顺序流  .filter((x)->x%2==0) // 2 4   .forEach(System.out::println);  //求出结果集中所有偶数的和 int count = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9).stream()//获取顺序流 .filter(x -> x % 2 == 0).// 2 4 6 8  mapToInt(x->x).sum();//求和 System.out.println(count); //打印输出 20

2. distinct：通过流中元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素

Arrays.asList(1,2,3,3,3,4,5,2).stream()//获取顺序流  .distinct()//去重  .forEach(System.out::println);// 打印输出(1,2,3,4,5)  System.out.println("去重：---------------");  Arrays.asList(1,2,3,3,3,4,5,2).stream()//获取顺序流  .collect(Collectors.toSet())//Set()去重  .forEach(System.out::println);// 打印输出(1,2,3,4,5)

3. 排序

sorted()：返回由此流的元素组成的流，根据自然顺序排序。sorted(Comparator com)：返回由该流的元素组成的流，根据提供的  Comparator进行排序。

//获取最大值和最小值但是不使用min和max方法    List list = Arrays.asList(1,2, 3,4, 5, 6);    Optional min = list.stream().sorted().findFirst();//自然排序 根据数字从小到大排列    System.out.println(min.get());//打印输出（1）        Optional max2 = list.stream().sorted((a, b) -> b - a).findFirst();//定时排序 根据最大数进行排序    System.out.println(max2.get());//打印输出（6）   //按照大小(a-z)排序  Arrays.asList("java","c#","python","scala").stream().sorted().forEach(System.out::println);  //按照长度排序  Arrays.asList("java","c#","python","scala").stream().sorted((a,b)->a.length()-b.length()).forEach(System.out::println);

4. 截取

limit(n)：返回由此流的元素组成的流，截短长度不能超过 nskip(n)：在丢弃流的第n元素后，配合limit(n)可实现分页

//打印20-30这样的集合数据       Stream.iterate(1,x->x+1).limit(50)// limit 50 总共到50       .skip(20)// 跳过前 20       .limit(10) // 打印10个       .forEach(System.out::println);//打印输出(21,22,23,24,25,26,27,28,29,30)

5. 转换

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。flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。

List list = Arrays.asList("a,b,c", "1,2,3");   //将每个元素转成一个新的且不带逗号的元素 Stream s1 = list.stream().map(s -> s.replaceAll(",", "")); s1.forEach(System.out::println); // abc  123   Stream s3 = list.stream().flatMap(s -> {     //将每个元素转换成一个stream     String[] split = s.split(",");     Stream s2 = Arrays.stream(split);     return s2; }); s3.forEach(System.out::println); // a b c 1 2 3

6. 消费

peek：如同于map，能得到流中的每一个元素。但map接收的是一个Function表达式，有返回值;而peek接收的是Consumer表达式，没有返回值。

//将str中的每一个数值都打印出来，同时算出最终的求和结果 String str ="11,22,33,44,55";       System.out.println(Stream.of(str.split(",")).peek(System.out::println).mapToInt(Integer::valueOf).sum());//11 22 33 44 55 165

5.2 终止操作

1. 循环：forEach

Users类：

import java.util.Date;  /**  * @program: lambda  * @ClassName Users  * @description:  * @author: muxiaonong  * @create: 2020-10-24 11:00  * @Version 1.0  **/ public class Users {      private String name;     public Users() {}      /**      * @param name      */     public Users(String name) {         this.name = name;     }      /**      * @param name      * @return      */     public static Users build(String name){         Users u = new Users();         u.setName(name);         return u;     }      public String getName() {         return name;     }      public void setName(String name) {         this.name = name;     }      @Override     public String toString() {         return  "name='" + name + '\'';     }   }

//创建一组自定义对象 String str2 = "java,scala,python"; Stream.of(str2.split(",")).map(x->new Users(x)).forEach(System.out::println);//打印输出（name='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(Users::new).forEach(System.out::println);//打印输出（name='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(x->Users.build(x)).forEach(System.out::println);//打印输出（name='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(Users::build).forEach(System.out::println);//打印输出（name='java' name='scala' name='python'）

2. 计算：min、max、count、sum

min：返回流中元素最小值max：返回流中元素最大值count：返回流中元素的总个数sum：求和

//求集合中的最大值 List list = Arrays.asList(1,2, 3,4, 5, 6);  Optional max = list.stream().max((a, b) -> a - b);  System.out.println(max.get()); // 6   //求集合的最小值  System.out.println(list.stream().min((a, b) -> a-b).get()); // 1 //求集合的总个数 System.out.println(list.stream().count());//6  //求和  String str ="11,22,33,44,55";  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).mapToInt(x -> Integer.valueOf(x)).sum());  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).mapToInt(Integer::valueOf).sum());  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).map(x -> Integer.valueOf(x)).mapToInt(x -> x).sum());  System.out.println(Stream.of(str.split(",")).map(Integer::valueOf).mapToInt(x -> x).sum());

3. 匹配：anyMatch、 allMatch、 noneMatch、 findFirst、 findAny

anyMatch：接收一个 Predicate 函数，只要流中有一个元素满足该断言则返回true，否则返回falseallMatch：接收一个  Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回true，否则返回falsenoneMatch：接收一个 Predicate  函数，当流中每个元素都不符合该断言时才返回true，否则返回falsefindFirst：返回流中第一个元素findAny：返回流中的任意元素

List list = Arrays.asList(1,2, 3,4, 5, 6); System.out.println(list.stream().allMatch(x -> x>=0)); //如果集合中的元素大于等于0 返回true System.out.println(list.stream().noneMatch(x -> x > 5));//如果集合中的元素有大于5的元素。返回false System.out.println(list.stream().anyMatch(x -> x > 4));//如果集合中有大于四4的元素，返回true //取第一个偶数 Optional first = list.stream().filter(x -> x % 10 == 6).findFirst(); System.out.println(first.get());// 6 //任意取一个偶数 Optional any = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).findAny(); System.out.println(any.get());// 2

4.收集器：toArray、collect

collect：接收一个Collector实例，将流中元素收集成另外一个数据结构Collector

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2. Supplier supplier();创建一个结果容器A

3. BiConsumer

4. BinaryOperator  combiner();函数接口，该参数的作用跟上一个方法(reduce)中的combiner参数一样，将并行流中各个子进程的运行结果(accumulator函数操作后的容器A)进行合并。

5. Function

6. Set

   characteristics();返回一个不可变的Set集合，用来表明该Collector的特征

/**  * @program: lambda  * @ClassName Customer  * @description:  * @author: muxiaonong  * @create: 2020-10-24 11:36  * @Version 1.0  **/ public class Customer {      private String name;      private Integer age;      ...getset忽略 }  public static void main(String[] args) {         Customer c1 = new Customer("张三",10);         Customer c2 = new Customer("李四",20);         Customer c3 = new Customer("王五",10);          List list = Arrays.asList(c1,c2,c3);          //转成list         List ageList = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toList());         System.out.println("ageList："+ageList);//ageList：[10, 20, 10]          //转成set         Set ageSet = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toSet());         System.out.println("ageSet："+ageSet);//ageSet：[20, 10]  //转成map,注:key不能相同，否则报错         Map CustomerMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Customer::getName, Customer::getAge));         System.out.println("CustomerMap："+CustomerMap);//CustomerMap：{李四=20, 张三=10, 王五=10}  //字符串分隔符连接         String joinName = list.stream().map(Customer::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")"));         System.out.println("joinName："+joinName);//joinName：(张三,李四,王五)  //聚合操作 //1.学生总数         Long count = list.stream().collect(Collectors.counting());         System.out.println("count："+count);//count：3 //2.最大年龄 (最小的minBy同理)         Integer maxAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get();         System.out.println("maxAge："+maxAge);//maxAge：20  //3.所有人的年龄         Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Customer::getAge));         System.out.println("sumAge："+sumAge);//sumAge：40  //4.平均年龄         Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Customer::getAge));         System.out.println("averageAge："+averageAge);//averageAge：13.333333333333334  //分组         Map> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Customer::getAge));         System.out.println("ageMap："+ageMap);//ageMap：{20=[com.mashibing.stream.Customer@20ad9418], 10=[com.mashibing.stream.Customer@31cefde0, com.mashibing.stream.Customer@439f5b3d]}   //分区 //分成两部分，一部分大于10岁，一部分小于等于10岁         Map> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));         System.out.println("partMap："+partMap);  //规约         Integer allAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get();         System.out.println("allAge："+allAge);//allAge：40       }

 public static void main(String[] args) {         Customer c1 = new Customer("张三",10);         Customer c2 = new Customer("李四",20);         Customer c3 = new Customer("王五",10);          List list = Arrays.asList(c1,c2,c3);          //转成list         List ageList = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toList());         System.out.println("ageList："+ageList);//ageList：[10, 20, 10]          //转成set         Set ageSet = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.toSet());         System.out.println("ageSet："+ageSet);//ageSet：[20, 10]  //转成map,注:key不能相同，否则报错         Map CustomerMap = list.stream().collect(Collectors.toMap(Customer::getName, Customer::getAge));         System.out.println("CustomerMap："+CustomerMap);//CustomerMap：{李四=20, 张三=10, 王五=10}  //字符串分隔符连接         String joinName = list.stream().map(Customer::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")"));         System.out.println("joinName："+joinName);//joinName：(张三,李四,王五)  //聚合操作 //1.学生总数         Long count = list.stream().collect(Collectors.counting());         System.out.println("count："+count);//count：3 //2.最大年龄 (最小的minBy同理)         Integer maxAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare)).get();         System.out.println("maxAge："+maxAge);//maxAge：20  //3.所有人的年龄         Integer sumAge = list.stream().collect(Collectors.summingInt(Customer::getAge));         System.out.println("sumAge："+sumAge);//sumAge：40  //4.平均年龄         Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Customer::getAge));         System.out.println("averageAge："+averageAge);//averageAge：13.333333333333334  //分组         Map> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Customer::getAge));         System.out.println("ageMap："+ageMap);//ageMap：{20=[com.mashibing.stream.Customer@20ad9418], 10=[com.mashibing.stream.Customer@31cefde0, com.mashibing.stream.Customer@439f5b3d]}   //分区 //分成两部分，一部分大于10岁，一部分小于等于10岁         Map> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));         System.out.println("partMap："+partMap);  //规约         Integer allAge = list.stream().map(Customer::getAge).collect(Collectors.reducing(Integer::sum)).get();         System.out.println("allAge："+allAge);//allAge：40       }

六、Stream的方法摘要

七、总结

对于Java中新特性除了 Stream  还有lamaba表达式都是可以帮忙我们很好的去优化代码，使我们的代码简洁且意图明确，避免繁琐的重复性的操作，对于文中有兴趣的小伙伴可以操作起来。

到此，相信大家对“JDK中Stream代码简洁的新特性介绍”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！