java8学习笔记-Stream流

风和日丽 随波逐流2025-08-02 14:01

JDK1.8新增了Stream类，从而把函数式编程的风格引入到Java语言中，Stream类的API提供了强大的功能，使用Stream后，可以写出更加强大，更加简洁的代码

首先，Stream流有一些特性：

  1. Stream流不是一种数据结构，不保存数据，它只是在原数据集上定义了一组操作。
  2. 这些操作是惰性的，即每当访问到流中的一个元素，才会在此元素上执行这一系列操作。
  3. Stream不保存数据，故每个Stream流只能使用一次。

关于应用在Stream流上的操作，可以分成两种：Intermediate(中间操作)和Terminal(终止操作)。中间操作的返回结果都是Stream，故可以多个中间操作叠加；终止操作用于返回我们最终需要的数据，只能有一个终止操作。至于哪些方法是中间操作，哪些方法是终止操作，我们一会儿再说。

使用Stream流，可以清楚地知道我们要对一个数据集做何种操作，可读性强。而且可以很轻松地获取并行化Stream流，不用自己编写多线程代码，可以让我们更加专注于业务逻辑。

默认情况下，从有序集合、生成器、迭代器产生的流或者通过调用Stream.sorted产生的流都是有序流，有序流在并行处理时会在处理完成之后恢复原顺序。unordered()方法可以解除有序流的顺序限制，更好地发挥并行处理的性能优势，例如distinct将保存任意一个唯一元素而不是第一个，limit将保留任意n个元素而不是前n个。

流的常用生成方法

Collection接口的stream()或parallelStream()方法

parallelStream()是并行方法，parallelStream()不一定比stream()快（需要开启线程，线程竞争），而且parallelStream()是线程不安全的，所以使用parallelStream()要综合考量，测试百万数据的List<String> 的System.out.println()，stream()依旧比parallelStream()要快

复制代码 
        List<Integer> list = new ArrayList();
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            list.add(random.nextInt());
        }
        Instant start = Instant.now();
//        list.stream().forEach(System.out::print); //193毫秒
        list.parallelStream().forEach(System.out::print);//275毫秒
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println("");
        System.out.println("_______________________________________________________________________");
        System.out.println("end:" + end.toEpochMilli());
        System.out.println("start:" + start.toEpochMilli());
        System.out.println("time:" + (end.toEpochMilli() - start.toEpochMilli()));

静态的Stream.of()、Stream.empty()方法

复制代码 
        List<Integer> list = new ArrayList();
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            list.add(random.nextInt());
        }

        Instant start = Instant.now();
//        Stream.of(list).forEach(System.out::println); //71毫秒
        Stream.empty().forEach(System.out::println);//37毫秒
//        list.stream().forEach(System.out::print); //193毫秒
//        list.parallelStream().forEach(System.out::print);//275毫秒
        Instant end = Instant.now();
        System.out.println("");
        System.out.println("_______________________________________________________________________");
        System.out.println("end:" + end.toEpochMilli());
        System.out.println("start:" + start.toEpochMilli());
        System.out.println("time:" + (end.toEpochMilli() - start.toEpochMilli()));

Arrays.stream(array, from, to)

包前不包后

复制代码 
        int[] arr = {1, 3, 2, 4, 55, 64, 98, 23};
        Arrays.stream(arr, 1, 3).forEach(System.out::println);

流的常用Intermediate方法(中间操作)

filter(Predicate) 将结果为false的元素过滤掉

复制代码 
        int[] arr = {1, 3, 2, 4, 55, 64, 98, 23};
        //过滤单数保留双数
        Arrays.stream(arr).filter(item->(item & 1) == 0).forEach(System.out::println);

map(fun) 转换元素的值，可以用方法引元或者lambda表达式

复制代码 
        int[] arr = {1, 3, 2, 4, 55, 64, 98, 23};
        //filter过滤单数保留双数
        //map将剩余元素除以2
        Arrays.stream(arr).filter(item->(item & 1) == 0).map(item -> item / 2).forEach(System.out::println);

flatMap(fun) 若元素是流，将流摊平为正常元素，再进行元素转换

简单点描述就是嵌套的集合扁平化

比如集合里面包含集合/数组

复制代码 
        List<List<String>> list = Arrays.asList(
                Arrays.asList("A", "B"),
                Arrays.asList("C", "D"),
                Arrays.asList("E", "E"));
        // 使用 flatMap 扁平化列表
        List<String> collect = list.stream()
                .flatMap(List::stream)
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(collect); //[A, B, C, D, E, E]

或者集合里面本身没有集合/数组但是可以操作（字符串切割）变成集合/数组

复制代码 
        List<Person> list = Arrays.asList(new Person("张三", "1,2,3"),
                new Person("李四", "2,3"),
                new Person("王五", "2,4"));
        Set<Object> collect = list.stream().flatMap(person -> Arrays.stream(person.getHobbies().split(","))).collect(Collectors.toSet());
        System.out.println(collect);

limit(n) 保留前n个元素 常配合排序使用

复制代码 
        int[] arr = {1, 3, 2, 4, 55, 64, 98, 23};
        Arrays.stream(arr).limit(2).forEach(System.out::print); //13

skip(n) 跳过前n个元素

复制代码 
        int[] arr = {1, 3, 2, 4, 55, 64, 98, 23};
        Arrays.stream(arr).skip(6).forEach(System.out::print); //9823

distinct() 剔除重复元素

复制代码 
        int[] arr = {1, 2, 2, 4, 2};
        Arrays.stream(arr).distinct().forEach(System.out::print); //124

sorted() ，sorted(Comparator) 将Comparable元素的流排序

复制代码 
        int[] arr = {1, 2, 2, 4, 2};
        Arrays.stream(arr).sorted().forEach(System.out::print); //12224

        List<Person> list = Arrays.asList(new Person("张三", 18,"2,3"),
                new Person("李四", 14,"2,3"),
                new Person("王五", 21,"2,4"));
        //根据年龄排序 reversed()倒序操作
        list.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge).reversed()).forEach(System.out::println);

peek(fun) 流不变，但会把每个元素传入fun执行，可以用作调试

可以理解为没有返回结果的forEach()

复制代码 
        List<Person> list = Arrays.asList(new Person("张三", 18,"2,3"),
                new Person("李四", 14,"2,3"),
                new Person("王五", 21,"2,4"));
        //根据年龄排序 reversed()倒序操作
        list.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge).reversed()).peek(item->{
            item.setAge(item.getAge() + 1);
        }).peek(item->{
            item.setAge(item.getAge() + 1);
        }).peek(item->{
            item.setAge(item.getAge() + 1);
        }).forEach(System.out::println);

结果：
Person(name=王五, age=24, hobbies=2,4)
Person(name=张三, age=21, hobbies=2,3)
Person(name=李四, age=17, hobbies=2,3)

流的Terminal方法(终结操作)

max(Comparator)

min(Comparator)

count()

findFirst() 返回第一个元素

findAny() 返回任意元素

anyMatch(Predicate) ，allMatch(Predicate) ，noneMatch(Predicate)

anyMatch(Predicate)任意元素匹配时返回true

所有元素匹配时返回true

没有元素匹配时返回true

reduce(fun) 从流中计算某个值，接受一个二元函数作为累积器，从前两个元素开始持续应用它，累积器的中间结果作为第一个参数，流元素作为第二个参数

reduce(a, fun) a为幺元值，作为累积器的起点

reduce(a, fun1, fun2)

iterator()

forEach(fun)

forEachOrdered(fun) 可以应用在并行流上以保持元素顺序

toArray()

toArray(T[] :: new) 返回正确的元素类型

collect(Collector)

collect(fun1, fun2, fun3)

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