Java 8 Stream API 详解

目录

引言

[一、Stream 简介](#一、Stream 简介)

[1.1 什么是 Stream？](#1.1 什么是 Stream？)

[1.2 Stream 与集合的区别](#1.2 Stream 与集合的区别)

[1.3 Stream 的操作分类](#1.3 Stream 的操作分类)

[二、Stream 的创建](#二、Stream 的创建)

[2.1 从集合创建](#2.1 从集合创建)

[2.2 从数组创建](#2.2 从数组创建)

[2.3 使用 Stream.of 创建](#2.3 使用 Stream.of 创建)

[2.4 使用 Stream.generate 或 Stream.iterate 创建](#2.4 使用 Stream.generate 或 Stream.iterate 创建)

[三、Stream 的常用操作](#三、Stream 的常用操作)

[3.1 中间操作](#3.1 中间操作)

[3.1.1 filter：过滤](#3.1.1 filter：过滤)

[3.1.2 map：映射](#3.1.2 map：映射)

[3.1.3 sorted：排序](#3.1.3 sorted：排序)

[3.1.4 distinct：去重](#3.1.4 distinct：去重)

[3.1.5 limit 和 skip：限制和跳过](#3.1.5 limit 和 skip：限制和跳过)

[3.2 终端操作](#3.2 终端操作)

[3.2.1 forEach：遍历](#3.2.1 forEach：遍历)

[3.2.2 collect：收集](#3.2.2 collect：收集)

[3.2.3 reduce：归约](#3.2.3 reduce：归约)

[3.2.4 count：计数](#3.2.4 count：计数)

[3.2.5 anyMatch、allMatch、noneMatch：匹配](#3.2.5 anyMatch、allMatch、noneMatch：匹配)

四、并行流

五、总结

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引言

Java 8 引入了 Stream API ，它提供了一种高效且声明式的方式来处理集合数据。Stream API 的核心思想是将数据的操作分为中间操作 和终端操作，并通过流水线（Pipeline）的方式进行处理。Stream API 不仅使代码更加简洁易读，还能充分利用多核处理器的优势，提升数据处理性能。

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一、Stream 简介

1.1 什么是 Stream？

Stream 是 Java 8 中处理集合数据的抽象工具。它并不是数据结构，而是一种对数据源（如集合、数组等）进行高效聚合操作的工具。Stream 的特点包括：

• 声明式编程：通过链式调用方法描述数据处理逻辑。

• 惰性求值：中间操作不会立即执行，只有在终端操作触发时才会执行。

• 并行处理：可以轻松实现并行操作，充分利用多核 CPU。

1.2 Stream 与集合的区别

• 集合：存储和操作数据的容器，关注数据的存储和访问。

• Stream：对数据进行计算和处理的工具，关注数据的计算和转换。

1.3 Stream 的操作分类

Stream 的操作分为两类：

1. 中间操作（Intermediate Operations） ：返回一个新的 Stream，可以链式调用。例如 filter、map、sorted 等。

2. 终端操作（Terminal Operations） ：触发 Stream 的执行并返回结果。例如 forEach、collect、reduce 等。

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二、Stream 的创建

Stream 可以从多种数据源创建，例如集合、数组、I/O 资源等。

2.1 从集合创建

List<String> list = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Stream<String> stream = list.stream(); // 创建顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); // 创建并行流

2.2 从数组创建

String[] array = {"Java", "Python", "C++"};
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);

2.3 使用 Stream.of 创建

Stream<String> stream = Stream.of("Java", "Python", "C++");

2.4 使用 Stream.generate 或 Stream.iterate 创建

// 生成无限流
Stream<String> infiniteStream = Stream.generate(() -> "Hello");

// 生成有限流
Stream<Integer> finiteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 1).limit(10);

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三、Stream 的常用操作

3.1 中间操作

3.1.1 filter：过滤

根据条件过滤元素。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++", "JavaScript");
List<String> result = languages.stream()
                               .filter(s -> s.startsWith("J"))
                               .collect(Collectors.toList());
System.out.println(result); // 输出 [Java, JavaScript]

3.1.2 map：映射

将元素转换为另一种形式。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
List<Integer> lengths = languages.stream()
                                 .map(String::length)
                                 .collect(Collectors.toList());
System.out.println(lengths); // 输出 [4, 6, 3]

3.1.3 sorted：排序

对元素进行排序。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
List<String> sortedLanguages = languages.stream()
                                       .sorted()
                                       .collect(Collectors.toList());
System.out.println(sortedLanguages); // 输出 [C++, Java, Python]

3.1.4 distinct：去重

去除重复元素。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "Java", "C++");
List<String> uniqueLanguages = languages.stream()
                                       .distinct()
                                       .collect(Collectors.toList());
System.out.println(uniqueLanguages); // 输出 [Java, Python, C++]

3.1.5 limit 和 skip：限制和跳过

• limit(n)：保留前 n 个元素。

• skip(n)：跳过前 n 个元素。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
List<Integer> result = numbers.stream()
                              .limit(3)
                              .skip(1)
                              .collect(Collectors.toList());
System.out.println(result); // 输出 [2, 3]

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3.2 终端操作

3.2.1 forEach：遍历

对每个元素执行操作。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
languages.stream().forEach(System.out::println);

3.2.2 collect：收集

将 Stream 转换为集合或其他数据结构。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
Set<String> languageSet = languages.stream()
                                   .collect(Collectors.toSet());
System.out.println(languageSet); // 输出 [Java, Python, C++]

3.2.3 reduce：归约

将 Stream 中的元素组合起来，得到一个值。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = numbers.stream()
                 .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum); // 输出 15

3.2.4 count：计数

返回 Stream 中元素的个数。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
long count = languages.stream().count();
System.out.println(count); // 输出 3

3.2.5 anyMatch、allMatch、noneMatch：匹配

• anyMatch：任意一个元素满足条件。

• allMatch：所有元素都满足条件。

• noneMatch：没有元素满足条件。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
boolean anyMatch = languages.stream().anyMatch(s -> s.startsWith("J"));
boolean allMatch = languages.stream().allMatch(s -> s.length() > 3);
boolean noneMatch = languages.stream().noneMatch(s -> s.isEmpty());
System.out.println(anyMatch); // 输出 true
System.out.println(allMatch); // 输出 false
System.out.println(noneMatch); // 输出 true

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四、并行流

Stream API 支持并行处理，只需将 stream() 替换为 parallelStream() 即可。

List<String> languages = Arrays.asList("Java", "Python", "C++");
long count = languages.parallelStream()
                     .filter(s -> s.startsWith("J"))
                     .count();
System.out.println(count); // 输出 1

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五、案例

User实体类

public class User {
    private int id;
    private String userName;
    private int age;
    //get、set、有参/无参构造器、toString
 }

Stream算法题

import java.util.Arrays;
 import java.util.List;
 /*
 * 题目：请按照给出数据，找出同时满足以下条件的用户
 *       也即以下条件：
 *          1、全部满足偶数ID
 *          2、年龄大于24
 *          3、用户名转为大写
 *          4、用户名字母倒排序
 *          5、只输出一个用户名字 limit
 **/
 public class StreamDemo {
    public static void main(String[] args) {
        User u1 = new User(11, "a", 23);
        User u2 = new User(12, "b", 24);
        User u3 = new User(13, "c", 22);
        User u4 = new User(14, "d", 28);
        User u5 = new User(16, "e", 26);
        List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);
        /*
         * 1. 首先我们需要将 list 转化为stream流
         * 2. 然后将用户过滤出来，这里用到一个函数式接口Predicate<? super T>，我们可
以使用lambda表达式简化
         * 3. 这里面传递的参数，就是Stream流的泛型类型，也就是User，所以，这里可以直接
返回用户id为偶数的用户信息;
         * 4. 通过forEach进行遍历，直接简化输出 System.out::println ，等价于 
System.out.println(u);
         **/
        //list.stream().filter(u -> {return 
//u.getId()%2==0;}).forEach(System.out::println);
        //list.stream().filter(u -> {return u.getId()%2==0;})
            //.filter(u -> {return 
//u.getAge()>24;}).forEach(System.out::println);
        //sorted()  自然排序，正排序 D->E
        list.stream()
                .filter(u -> {return u.getId()%2==0;})
                .filter(u -> {return u.getAge()>24;})
                .map(u -> {return u.getUserName().toUpperCase();})
              //.sorted() //默认正排序  自己用 compareTo 比较
                .sorted((o1,o2)->{return o2.compareTo(o1);})
                .limit(1)
                .forEach(System.out::println);
        /*
            map解释
            List<Integer> list2 = Arrays.asList(1,2,3);
            list2 = list2.stream().map(x -> {return 
            x*2;}).collect(Collectors.toList());
             for (Integer element : list2) {
                 System.out.println(element);
             }
         */
     }
 }

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六、总结

Stream API 是 Java 8 中非常强大的工具，它通过声明式的方式简化了集合数据的处理。通过掌握 Stream 的创建、中间操作和终端操作，你可以写出更简洁、高效的代码。以下是本文的核心要点：

1. Stream 的创建：可以从集合、数组、I/O 资源等创建 Stream。

2. 中间操作 ：如 filter、map、sorted 等，用于对数据进行处理和转换。

3. 终端操作 ：如 forEach、collect、reduce 等，用于触发计算并返回结果。

4. 并行流 ：通过 parallelStream() 实现并行处理，提升性能。