Java Stream API 详解

OEC小胖胖2024-10-24 16:11

Java Stream API 详解

1. 什么是 Stream API？

Stream API 是 Java 8 引入的一种用于处理集合（如数组、列表）的强大工具。它提供了一种声明性方式处理数据，可以简化代码并提高可读性。Stream 不是数据结构，它只是一种从支持的数据源（如集合、数组等）中提取的元素序列。

组成部分：
  • 数据源：任何可以提供数据的地方，例如集合、数组等。
  • 操作链：一系列中间和终端操作用于处理数据。
  • 最终结果：经过流操作的结果，可能是一个值、一个集合、或根本不返回结果（如打印）。
2. Stream API 的特性

  • 声明性：通过函数式编程风格处理数据，而不是使用传统的循环等命令式编程。

    例子：不用写 for 循环去遍历集合，而是使用 stream().forEach() 来执行操作。

  • 惰性求值：Stream 的中间操作是惰性求值的，只有在调用终端操作时才会执行。这使得流可以进行优化。

  • 无副作用 ：Stream 操作一般是无状态和无副作用的，也就是说，它们不影响原始的数据源。

3. Stream 的基本操作类型

Stream 主要由两类操作组成：

  1. 中间操作（Intermediate Operations）：返回一个新的 Stream。这类操作是惰性求值的。
  2. 终端操作（Terminal Operations）：产生结果或者副作用，执行后会结束流。
中间操作：

  1. filter(Predicate<? super T> predicate)：

    • 用于过滤数据，保留符合条件的元素。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");
List<String> result = names.stream()
                           .filter(name -> name.startsWith("A"))
                           .collect(Collectors.toList());
// 输出: ["Alice"]

  2. map(Function<? super T, ? extends R> mapper)：

    • 将每个元素映射为另一个类型，可以进行类型转换。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<Integer> nameLengths = names.stream()
                                 .map(String::length)
                                 .collect(Collectors.toList());
// 输出: [5, 3, 7]

  3. sorted(Comparator<? super T> comparator)：

    • 对流中的元素进行排序，可以传入自定义的比较器。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Bob", "Alice", "Charlie");
List<String> sortedNames = names.stream()
                                .sorted()
                                .collect(Collectors.toList());
// 输出: ["Alice", "Bob", "Charlie"]

  4. distinct()：

    • 去除流中的重复元素。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
                                       .distinct()
                                       .collect(Collectors.toList());
// 输出: [1, 2, 3, 4]

  5. limit(long maxSize)：

    • 截取流中的前 maxSize 个元素。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> limitedNumbers = numbers.stream()
                                      .limit(3)
                                      .collect(Collectors.toList());
// 输出: [1, 2, 3]

  6. skip(long n)：

    • 跳过前 n 个元素，保留后面的元素。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> skippedNumbers = numbers.stream()
                                      .skip(2)
                                      .collect(Collectors.toList());
// 输出: [3, 4, 5]
终端操作：

  1. forEach(Consumer<? super T> action)：

    • 对流中的每个元素执行某种操作。注意，这是终端操作，一旦执行，流不再可用。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
names.stream().forEach(System.out::println);

  2. collect(Collector<? super T, A, R> collector)：

    • 用于将流中的元素收集到某种结果中，通常是 List、Set、Map 等集合。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
List<String> collectedNames = names.stream().collect(Collectors.toList());

  3. reduce(BinaryOperator<T> accumulator)：

    • 对流中的元素进行累积操作，例如求和、求积等。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 输出: 10

  4. count()：

    • 返回流中元素的个数。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
long count = names.stream().count();
// 输出: 3

  5. findFirst()：

    • 返回流中的第一个元素。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
Optional<String> firstName = names.stream().findFirst();
// 输出: Alice

  6. anyMatch(Predicate<? super T> predicate)：

    • 流中是否有任意元素匹配给定的条件。

    • 例子：

      java 复制代码 
      List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
boolean hasAlice = names.stream().anyMatch(name -> name.equals("Alice"));
// 输出: true
4. Stream API 的工作原理

Stream API 的工作过程分为三个主要步骤：

  1. 创建流：从集合或数组生成流对象。

    • 可以通过 Collection 接口中的 stream() 方法，或 Arrays.stream() 方法创建流。

  2. 中间操作：链式调用的中间操作不会立即执行，而是建立处理流水线，直到终端操作触发整个流程。

  3. 终端操作：一旦调用终端操作，流中的数据处理开始执行，产生结果，整个 Stream 不再可用。

5. 并行流（Parallel Streams）

Java 8 中还引入了 并行流 的概念，可以通过 parallelStream() 方法或 stream().parallel() 创建。并行流将任务分割并分配给多个线程，提高大数据量下的处理性能。

例子：

java 复制代码 
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, Integer::sum);

并行流适合大规模数据集和计算密集型任务，但并非总是比顺序流快。应根据具体情况测试其性能。

6. Stream API 使用的最佳实践

  1. 尽量使用中间操作而不是修改外部变量：流操作应该是无副作用的，尽量不要在中间操作中修改外部变量。

  2. 避免不必要的并行流：并行流不总是能提高性能，特别是在小数据集上。

  3. 善用短路操作 ：findFirst()、anyMatch() 等操作会在找到结果时提前结束流的处理，适用于需要快速得到结果的场景。

7. Stream API 的优点
  1. 提高代码可读性：通过函数式编程的方式处理数据，简化了传统命令式编程中的冗余代码。
  2. 支持并行处理：并行流提供了处理大数据集的高效手段。
  3. 代码简洁：通过链式操作，使得代码更加紧凑、简洁。
8. 总结

Stream API 是 Java 8 引入的一项强大功能，它简化了集合的处理方式，支持声明式编程、无副作用操作，并具备强大的并行处理能力。掌握它能够帮助开发者写出更简洁、高效的代码。在实际使用中，需要根据具体场景选择合适的流操作

方式，提升应用程序的性能和可维护性。

记忆秘诀：

  • 流 是数据流转的过程，不存储数据，只传递、处理数据。
  • 中间操作 总是惰性求值，等到 终端操作 执行时，才真正处理数据。
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