【Stream 流】通过一个例子看遍所有Stream API使用场景

前言

上篇文章记录了方法引用，Lambda表达式等基础的知识点，这篇文章主要结合课设项目详细介绍Stream 流的API以及它的主要场景。

Stream API作用

在Java 8及其以后的版本中，Stream API为处理集合数据提供了强大而灵活的功能。有了Stream API，我们可以以一种声明式的方式对数据进行过滤、映射、排序、聚合等众多操作。

Stream API使用

话不多说，接下来看一下我们毕设中的一个场景。我们现在有一个电商平台的订单系统，其中有一个Order类，它包含订单号、商品名称、价格和下单时间等属性。现在，我们有一个订单列表，并希望对这个列表进行各种操作。

Order类都有这些属性和方法：

import java.time.LocalDateTime;  
import java.util.*;  
  
class Order {  
    private String orderId;  
    private String productName;  
    private double price;  
    private LocalDateTime orderTime;  
  
    // 构造方法、getter和setter这里省略  
    //重写equals方法
    @Override  
    public boolean equals(Object o) {  
        if (this == o) return true;  
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;  
        Order order = (Order) o;  
        return Double.compare(order.price, price) == 0 &&  
                Objects.equals(orderId, order.orderId) &&  
                Objects.equals(productName, order.productName) &&  
                Objects.equals(orderTime, order.orderTime);  
    }  
  //重写HashCode方法
    @Override  
    public int hashCode() {  
        return Objects.hash(orderId, productName, price, orderTime);  
    }  
  //重写toString方法
    @Override  
    public String toString() {  
        return "Order{" +  
                "orderId='" + orderId + ''' +  
                ", productName='" + productName + ''' +  
                ", price=" + price +  
                ", orderTime=" + orderTime +  
                '}';  
    }  
}

有了属性和方法的类之后，我们就可以创建一个订单列表，润润喉来演示Stream API的多个方法了。

过滤（使用filter方法）

需求：找出价格大于100的订单：

List<Order> orders =  ...   
List<Order> expensiveOrders = orders.stream()  
    .filter(order -> order.getPrice() > 100)  
    .collect(Collectors.toList());

映射（使用map方法）

需求：提取所有订单的商品名称，这里使用到了方法引用，引用Order类中的getProductName方法：

List<String> productNames = orders.stream()  
    .map(Order::getProductName)  
    .collect(Collectors.toList());

排序（使用sorted方法）

需求：按照价格对订单进行排序：

List<Order> sortedOrders = orders.stream()  
    .sorted(Comparator.comparingDouble(Order::getPrice))  
    .collect(Collectors.toList());

去重（使用distinct方法）

需求：订单列表中有重复订单（订单号相同代表着重复），我们去重后可以得到唯一的订单列表：

List<Order> uniqueOrders = orders.stream()  
    .distinct()  
    .collect(Collectors.toList());

这里需要注意：使用distinct方法去重，Order类必须正确实现equals和hashCode方法，在咱们上面创建的类中可查看详情。

计数（使用count方法）

需求：统计订单列表中订单的数量：

long orderCount = orders.stream()  
    .count();

聚合（使用reduce方法）

需求：计算订单列表中所有订单的总价格：

double totalPrice = orders.stream()  
    .mapToDouble(Order::getPrice)  
    .sum();

或使用reduce方法：

OptionalDouble totalPriceOptional = orders.stream()  
    .mapToDouble(Order::getPrice)  
    .reduce(Double::sum);  
double totalPrice = totalPriceOptional.orElse(0);

任意匹配和所有匹配（使用anyMatch和allMatch方法）

需求：检查是否有价格超过200的订单：

boolean hasExpensiveOrder = orders.stream()  
    .anyMatch(order -> order.getPrice() > 200);

检查所有订单的价格是否都大于0：

boolean areAllPricesValid = orders.stream()  
    .allMatch(order -> order.getPrice() > 0);

查找第一个/最后一个元素（使用findFirst和findAny方法）

需求：查找价格最高的订单（假设订单已按价格排序）：

Optional<Order> mostExpensiveOrder = orders.stream()  
    .sorted(Comparator.comparingDouble(Order::getPrice).reversed())  
    .findFirst();

这里需要注意：在没有排序的情况下，findFirst返回的是流中的第一个元素，而findAny返回流中的任意元素。在并行流中，findAny通常比findFirst更高效。

扁平化流（使用flatMap方法）

需求：每个订单有一个商品列表，我们想要得到一个包含所有商品名称的流：

class Order {  
    //  属性和方法  
    List<String> productNames; // 假如每个订单有这个属性  
      
    // getter和setter  
}  
  
// 初始化orders列表这里也省略
  
Stream<String> allProductNames = orders.stream()  
    .flatMap(order -> order.getProductNames().stream());  
  
List<String> collectedProductNames = allProductNames.collect(Collectors.toList());

分组（使用collect方法和Collectors.groupingBy）

需求：按照商品价格区间对订单进行分组：

Map<String, List<Order>> groupedOrders = orders.stream()  
    .collect(Collectors.groupingBy(  
        order -> {  
            if (order.getPrice() <= 100) {  
                return "Cheap";  
            } else if (order.getPrice() <= 200) {  
                return "Medium";  
            } else {  
                return "Expensive";  
            }  
        }  
    ));

分区（使用collect方法和Collectors.partitioningBy）

需求：将订单按照价格是否超过100进行分区：

Map<Boolean, List<Order>> partitionedOrders = orders.stream()  
    .collect(Collectors.partitioningBy(order -> order.getPrice() > 100));

连接字符串（使用collect方法和Collectors.joining）

需求：将所有订单的商品名称连接成一个字符串，以逗号分隔：

String productNamesString = orders.stream()  
    .flatMap(order -> order.getProductNames().stream())  
    .collect(Collectors.joining(", "));

使用自定义收集器

需求：我们想要收集所有订单的价格到一个IntSummaryStatistics对象中，以便获取最大值、最小值、平均值等统计信息：

IntSummaryStatistics priceStats = orders.stream()  
    .mapToInt(Order::getPrice)  
    .summaryStatistics();  
  
System.out.println("Max price: " + priceStats.getMax());  
System.out.println("Min price: " + priceStats.getMin());  
System.out.println("Average price: " + priceStats.getAverage());

限制流的大小（使用limit方法）

需求：获取价格最高的前三个订单：

List<Order> top3ExpensiveOrders = orders.stream()  
    .sorted(Comparator.comparingDouble(Order::getPrice).reversed())  
    .limit(3)  
    .collect(Collectors.toList());

跳过流中的元素（使用skip方法）

需求：跳过前五个订单，然后获取剩余的订单：

List<Order> remainingOrders = orders.stream()  
    .skip(5)  
    .collect(Collectors.toList());

这些场景涵盖了Stream API中的大部分常用方法。咱们列举的也不少了，今天就列举到这里吧。

本篇文章到此结束，谢谢大家的观看！