JAVA8专题-Stream流操作
在JAVA中,涉及到对数组、Collection等集合类中的元素进行操作的时候,通常会通过循环的方式进行逐个处理,或者使用Stream的方式进行处理。
例如,现在有这么一个需求
shell
从给定语句中返回单词长度大于3的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个
在JAVA7及之前的代码中,我们会可以照如下的方式进行实现:
java
public List<String> sortGetTop3LongWords(@NotNull String sentenceStr) {
// 先切割句子,获取具体的单词信息
String[] words = sentenceStr.split(" ");
List<String> wordList = new ArrayList<>();
// 循环判断单词的长度,先过滤出符合长度要求的单词
for (String word : words) {
if (word.length() > 3) {
wordList.add(word);
}
}
// 对符合条件的列表按照长度进行排序
wordList.sort((o1, o2) -> o2.length() - o1.length());
// 判断list结果长度,如果大于3则截取前三个数据的子list返回
if (wordList.size() > 3) {
wordList = wordList.subList(0, 3);
}
return wordList;
}
在JAVA8及之后的版本中,借助Stream流,我们可以更加优雅的写出如下代码
java
public List<String> sortGetTop3LongWordsByStream(@NotNull String sentenceStr) {
return Arrays.stream(sentenceStr.split(" "))
.filter(word -> word.length() > 5)
.sorted((o1, o2) -> o2.length() - o1.length())
.limit(3)
.collect(Collectors.toList());
}
Stream的实现方式代码更加简洁、一气呵成。很多的同学在代码中也经常使用Stream流,但是对Stream流的认知往往也是仅限于会一些简单的filter、map、collect等操作,但JAVA的Stream可以适用的场景与能力远不止这些。
Stream简介
可以将Stream流操作分为3种类型:
- 创建Stream
- Stream中间处理
- 终止Steam
每个Stream管道操作类型都包含若干API方法,先列举下各个API方法的功能介绍。
主要负责新建一个Stream流,或者基于现有的数组、List、Set、Map等集合类型对象创建出新的Stream流。
创建Stream
API | 功能说明 |
---|---|
stream() | 创建出一个新的stream串行流对象 |
parallelStream() | 创建出一个可并行执行的stream流对象 |
Stream.of() | 通过给定的一系列元素创建一个新的Stream串行流对象 |
Stream中间处理
负责对Stream进行处理操作,并返回一个新的Stream对象,中间管道操作可以进行叠加。
API | 功能说明 |
---|---|
filter() | 按照条件过滤符合要求的元素, 返回新的stream流 |
map() | 将已有元素转换为另一个对象类型,一对一逻辑,返回新的stream流 |
flatMap() | 将已有元素转换为另一个对象类型,一对多逻辑,即原来一个元素对象可能会转换为1个或者多个新类型的元素,返回新的stream流 |
limit() | 保留集合前面指定个数的元素,返回新的stream流 |
skip() | 跳过集合前面指定个数的元素,返回新的stream流 |
concat() | 将两个流的数据合并起来为一个新的流,返回新的stream流 |
distinct() | 对Stream中所有元素进行去重,返回新的stream流 |
sorted() | 对stream中所有的元素按照指定规则进行排序,返回新的stream流 |
peek() | 对stream流中的每个元素进行逐个遍历处理,返回处理后的stream流 |
终止Steam
通过终止管道操作之后,Stream流将会结束,最后可能会执行某些逻辑处理,或者是按照要求返回某些执行后的结果数据。
API | 功能说明 |
---|---|
count() | 返回stream处理后最终的元素个数 |
max() | 返回stream处理后的元素最大值 |
min() | 返回stream处理后的元素最小值 |
findFirst() | 找到第一个符合条件的元素时则终止流处理 |
findAny() | 找到任何一个符合条件的元素时则退出流处理,这个对于串行流时与findFirst相同,对于并行流时比较高效,任何分片中找到都会终止后续计算逻辑 |
anyMatch() | 返回一个boolean值,类似于isContains(),用于判断是否有符合条件的元素 |
allMatch() | 返回一个boolean值,用于判断是否所有元素都符合条件 |
noneMatch() | 返回一个boolean值, 用于判断是否所有元素都不符合条件 |
collect() | 将流转换为指定的类型,通过Collectors进行指定 |
toArray() | 将流转换为数组 |
iterator() | 将流转换为Iterator对象 |
foreach() | 无返回值,对元素进行逐个遍历,然后执行给定的处理逻辑 |
Stream使用示例
map使用:一对一转换
java
public void stringToIntMap() {
List<String> ids = Arrays.asList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7");
// 使用流操作返回list集合
List<User> resultList = ids.stream()
.map(id -> {
User user = new User();
user.setId(id);
return user;
})
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(resultList);
}
[User{id='1'},
User{id='2'},
User{id='3'},
User{id='4'},
User{id='5'},
User{id='6'},
User{id='7'}]
flatMap使用
一个语句,需要将句子中每个单词都提取出来得到一个所有单词列表。这种情况用map就搞不定了,需要flatMap
java
public static void main(String[] args) {
List<String> sentenceList = Arrays.asList("hello world","Xiao Yao Ge Ge");
// 使用流操作
List<String> resultList = sentenceList.stream()
.flatMap(sentence -> Arrays.stream(sentence.split(" ")))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(resultList);
}
/结果:[hello, world, Xiao, Yao, Ge, Ge]
filter、sorted、distinct、limit 使用
这几个都是常用的Stream的中间操作方法,具体的方法的含义在上面的表格里面有说明。具体使用的时候,可以根据需要选择一个或者多个进行组合使用,或者同时使用多个相同方法的组合。
java
public static void main(String[] args) {
List<String> ids = Arrays.asList("aaa", "bb", "ccc", "ddd");
// 使用流操作
List<User> results = ids.stream()
.filter(s -> s.length() > 2)
.distinct()
.map(Integer::valueOf)
.sorted(Comparator.comparingInt(o -> o))
.limit(3)
.map(id -> new User(id))
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(results);
}
//结果:[User{id=aaa}, User{id=ccc}, User{id=ddd}]
- 使用filter过滤掉不符合条件的数据
- 通过distinct对存量元素进行去重操作
- 通过map操作将字符串转成整数类型
- 借助sorted指定按照数字大小正序排列
- 使用limit截取排在前3位的元素
- 又一次使用map将id转为Dept对象类型
- 使用collect终止操作将最终处理后的数据收集到list中
简单结果终止方法
终止方法里面像count、max、min、findAny、findFirst、anyMatch、allMatch、nonneMatch等方法,均属于这里说的简单结果终止方法。所谓简单,指的是其结果形式是数字、布尔值或者Optional对象值等。
java
public static void main(String[] args) {
List<String> ids = Arrays.asList("111", "22", "333", "444", "55", "66", "77");
// 统计stream操作后剩余的元素个数
long idsCount = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).count();
System.out.println("操作后剩余的元素个数=" + idsCount);
// 判断是否有元素值等于222
boolean res = ids.stream().filter(s -> s.length() > 2).anyMatch("222"::equals);
System.out.println("否有元素值等于222=" + res);
// findFirst操作
ids.stream().filter(s -> s.length() > 2)
.findFirst()
.ifPresent(s -> System.out.println("findFirst:" + s));
}
//结果:
操作后剩余的元素个数=3
否有元素值等于222=false
findFirst:111
因为Stream主要用于对集合数据的处理场景,所以除了上面几种获取简单结果的终止方法之外,更多的场景是获取一个集合类的结果对象,比如List、Set或者HashMap等。
java
public static void main(String[] args) {
List<User> ids = Arrays.asList(new User(12), new User(25), new User(25));
//list
List<User> collectList = ids.stream().filter(user -> user.getId() > 20)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("collectList:" + collectList);
//set
Set<User> collectSet = ids.stream().filter(user -> user.getId() > 20)
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println("collectSet:" + collectSet);
//collect成HashMap,key为id,value为User对象
Map<Integer, User> collectMap = ids.stream().filter(user -> user.getId() > 20)
.collect(Collectors.toMap(User::getId, user -> user));
System.out.println("collectMap:" + collectMap);
}
生成拼接字符串
java8以前写法
java
public static void main(String[] args) {
List<String> strList = Arrays.asList("a", "b", "v", "d", "e", "r", "f", "g");
StringBuilder builder = new StringBuilder();
for (String str : strList) {
builder.append(str).append(',');
}
// 去掉末尾多拼接的逗号
builder.deleteCharAt(builder.length() - 1);
System.out.println("拼接后:" + builder.toString());
//结果:拼接后:a,b,v,d,e,r,f,g
}
java8
java
public static void main(String[] args) {
List<String> strList = Arrays.asList("a", "b", "v", "d", "e", "r", "f", "g");
String joinResult = strList.stream().collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("拼接后:" + joinResult);
//结果:拼接后:a,b,v,d,e,r,f,g
}
两种方式都可以得到完全相同的结果,但Stream的方式更优雅
Stream相较于传统的foreach的方式处理stream,到底有啥优势
- 代码更简洁、偏声明式的编码风格,更容易体现出代码的逻辑意图
- 逻辑间解耦,一个stream中间处理逻辑,无需关注上游与下游的内容,只需要按约定实现自身逻辑即可
- 并行流场景效率会比迭代器逐个循环更高
- 函数式接口,延迟执行的特性,中间管道操作不管有多少步骤都不会立即执行,只有遇到终止操作的时候才会开始执行,可以避免一些中间不必要的操作消耗
Stream弊端:
- 代码可读性不是很好
- 代码调测debug不便
- 程序员从历史写法切换到Stream时,需要一定的适应时间