java8 Stream-API 最全详细解析
1. 筛选与切片(filter,limit,skip,distinct)
filter(Predicate<? super T> predicate)
limit(long maxSize)
skip(long n)
distinct()
static List<Employee> employees = Arrays.asList(
new Employee("张三",18,9999.99),
new Employee("李四",58,5555.55),
new Employee("王五",26,3333.33),
new Employee("赵六",36, 6666.66),
new Employee("田七",12, 8888.88),
new Employee("田七",12, 8888.88));
public static void main(String[] args) {
/*
1. 筛选与切片
filter-接收 Lambda ,从流中排除某些元素。必须有终止操作，要不然没有任何结果返回
limit-截断流,使其元素不超过给定数量。
skip(n)一 跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一个空流。与 limit(n) 互补
distinct-筛选,通过流所生成素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
*/
//过滤年龄大于20岁的
employees.stream().filter(e-> e.sex > 20).forEach(System.out::println);
//取结果前3条
employees.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
//跳过前3个元素
employees.stream().skip(3).forEach(System.out::println);
//去除重复元素
employees.stream().distinct().forEach(System.out::println);
//以上操作可以多个组合搭配
employees.stream()
.filter(e-> e.getSalary() >6000)
.skip(1)
.distinct()
.forEach(System.out::println);
}2. 映射(map,flatMap)
map(Function<? super T, ? extends R> mapper)
flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)
/*
映射
map 接收 Lambda ，将元素转换成其他形式或提取信息。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
*/
//元素转换
List<String> list = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee");
list.stream().map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);
//信息提取
employees.stream().map(Employee::getName).forEach(System.out::println);3. 排序(sorted)
sorted()自然排序 --Comparable
sorted(Comparator com)- 定制排序
/*排序
sorted()自然排序 --Comparable
sorted(Comparator com)- 定制排序
*/
List<String> list1 = Arrays.asList("aaa", "ddd", "fff", "ccc", "bbb");
list1.stream().sorted().forEach(System.out::println);
//定制排序
employees.stream()
.sorted((e1, e2) -> {
if (e1.getAge().equals(e2.getAge())) {
return (int) (e1.getSalary() -(e2.getSalary()));
}else {
return e1.getAge().compareTo(e2.getAge());
}
}).forEach(System.out::println);4. 查找与匹配(allMatch,anyMatch,noneMatch,findFirst,count,max,min)
/*
查找与匹配
allMatch-检查是否匹配所有元素
anyMatch一检查是否至少匹配一个元素
noneMatch-检查是否没有匹配所有元素
findFirst--返回第一个元素
findAny-返回当前流中的任意元素
count--返回流中元素的总个数
max一返回流中最大值
min-一返回流中最小值
*/
// 判断是否全为男，是则为true,否则为false
boolean match = employees.stream().allMatch(e -> "男".equals(e.getSex()));
System.out.println(match);
//只要有一个元素匹配就为true，否则为false
boolean anyMatch = employees.stream().anyMatch(e -> e.getAge() == 26);
System.out.println(anyMatch);
//只要元素不匹配就为true
boolean noneMatch = employees.stream().noneMatch(e -> "张si".equals(e.getName()));
System.out.println(noneMatch);
//取第一个
Employee employee = employees.stream().findFirst().get();
System.out.println(employee);
//取任意元素
Employee employee1 = employees.stream().findAny().get();
// 流中元素个数
long count = employees.stream().count();
System.out.println(count);
//取最大值和最小值
double max = employees.stream().max(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary)).get().getSalary();
double min = employees.stream().min(Comparator.comparingDouble(Employee::getSalary)).get().getSalary();
employees.stream().map(Employee::getSalary).max(Double::compareTo).get();
System.out.println(max);
System.out.println(min);
5.归约（reduce）
// 归约
// reduce(T identity, Binary0perator) / reduce(BinaryOperator) 一可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
Integer reduce = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(reduce);
Double aDouble = employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum).get();
System.out.println(aDouble);6. 收集(collect )
// 收集
// collect 将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法
// 如List，Set,Map
//将元素提取出了再组装为新的List集合
List<String> collect = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toList());
Set<String> set = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toSet());
HashSet<String> set1 = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
//计算工资平均值
Double aDouble = employees.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
//分组
Map<String, List<Employee>> map = employees.stream().collect(Collectors.groupingBy(Employee::getSex));
//分区
Map<Boolean, List<Employee>> listMap = employees.stream().collect(Collectors.partitioningBy((e) -> e.getSalary() > 6000));
DoubleSummaryStatistics dss = employees.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(dss.getSum());
System.out.println(dss.getAverage());
System.out.println(dss.getMax());
//字符串拼接
String s = employees.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining(","));
7. 并行流与串行流
并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。
Java 8 中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel()与sequential()在并行流与顺序流之间进行切换。
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