Java8新特性 StreamAPI實例詳解
更新時間：2022年11月02日 11:48:28 作者：我一定有辦法
這篇文章主要為大家介紹了Java8新特性 StreamAPI實例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪
Stream結果收集
面試官：說說你常用的StreamAPI。
結果收集到集合中
public static void main(String[] args){
// Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
List<String> list = Stream.of("aa", "bb", "cc","aa")
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(list);
// 收集到 Set集合中
Set<String> set = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.collect(Collectors.toSet());
System.out.println(set);
// 如果需要獲取的類型為具體的實現(xiàn)，比如：ArrayList HashSet
ArrayList<String> arrayList = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
//.collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList<>()));
.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
System.out.println(arrayList);
HashSet<String> hashSet = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
System.out.println(hashSet);
}
輸出：
[aa, bb, cc, aa]
[aa, bb, cc]
[aa, bb, cc, aa]
[aa, bb, cc]
結果收集到數(shù)組中
Stream中提供了toArray方法來將結果放到一個數(shù)組中，返回值類型是Object[],如果我們要指定返回的類型，那么可以使用另一個重載的toArray(IntFunction f)方法。
public static void main(String[] args){
Object[] objects = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.toArray(); // 返回的數(shù)組中的元素是 Object類型
System.out.println(Arrays.toString(objects));
// 如果我們需要指定返回的數(shù)組中的元素類型
String[] strings = Stream.of("aa", "bb", "cc", "aa")
.toArray(String[]::new);
System.out.println(Arrays.toString(strings));
}
對流中的數(shù)據(jù)做聚合計算
當我們使用Stream流處理數(shù)據(jù)后，可以像數(shù)據(jù)庫的聚合函數(shù)一樣對某個字段進行操作，比如獲得最大值，最小值，求和，平均值，統(tǒng)計數(shù)量。
public static void main(String[] args) {
// 獲取年齡的最大值
Optional<Person> maxAge = Stream.of(
new Person("張三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("張三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("張三", 19)
).collect(Collectors.maxBy((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()));
System.out.println("最大年齡：" + maxAge.get());
// 獲取年齡的最小值
Optional<Person> minAge = Stream.of(
new Person("張三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("張三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("張三", 19)
).collect(Collectors.minBy((p1, p2) -> p1.getAge() - p2.getAge()));
System.out.println("最新年齡:" + minAge.get());
// 求所有人的年齡之和
Integer sumAge = Stream.of(
new Person("張三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("張三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("張三", 19)
)
//.collect(Collectors.summingInt(s -> s.getAge()))
.collect(Collectors.summingInt(Person::getAge))
;
System.out.println("年齡總和：" + sumAge);
// 年齡的平均值
Double avgAge = Stream.of(
new Person("張三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("張三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("張三", 19)
).collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));
System.out.println("年齡的平均值：" + avgAge);
// 統(tǒng)計數(shù)量
Long count = Stream.of(
new Person("張三", 18)
, new Person("李四", 22)
, new Person("張三", 13)
, new Person("王五", 15)
, new Person("張三", 19)
).filter(p->p.getAge() > 18)
.collect(Collectors.counting());
System.out.println("滿足條件的記錄數(shù):" + count);
}
對流中數(shù)據(jù)做分組操作
當我們使用Stream流處理數(shù)據(jù)后，可以根據(jù)某個屬性將數(shù)據(jù)分組。
public static void main(String[] args){
// 根據(jù)賬號對數(shù)據(jù)進行分組
Map<String, List<Person>> map1 = Stream.of(
new Person("張三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("張三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("張三", 19, 182)
).collect(Collectors.groupingBy(Person::getName));
map1.forEach((k,v)-> System.out.println("k=" + k +"\t"+ "v=" + v));
System.out.println("-----------");
// 根據(jù)年齡分組 如果大于等于18 成年否則未成年
Map<String, List<Person>> map2 = Stream.of(
new Person("張三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("張三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("張三", 19, 182)
).collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getAge() >= 18 ? "成年" : "未成年"));
map2.forEach((k,v)-> System.out.println("k=" + k +"\t"+ "v=" + v));
}
輸出結果：
k=李四 v=[Person{name='李四', age=22, height=177}, Person{name='李四', age=15, height=166}]
k=張三 v=[Person{name='張三', age=18, height=175}, Person{name='張三', age=14, height=165}, Person{name='張三', age=19, height=182}]
-----------
k=未成年 v=[Person{name='張三', age=14, height=165}, Person{name='李四', age=15, height=166}]
k=成年 v=[Person{name='張三', age=18, height=175}, Person{name='李四', age=22, height=177}, Person{name='張三', age=19, height=182}]
多級分組: 先根據(jù)name分組然后根據(jù)年齡分組。
public static void main(String[] args){
// 先根據(jù)name分組，然后根據(jù)age(成年和未成年)分組
Map<String,Map<Object,List<Person>>> map = Stream.of(
new Person("張三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("張三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("張三", 19, 182)
).collect(Collectors.groupingBy(
Person::getName
,Collectors.groupingBy(p->p.getAge()>=18?"成年":"未成年"
)
));
map.forEach((k,v)->{
System.out.println(k);
v.forEach((k1,v1)->{
System.out.println("\t"+k1 + "=" + v1);
});
});
}
輸出結果：
李四
未成年=[Person{name='李四', age=15, height=166}]
成年=[Person{name='李四', age=22, height=177}]
張三
未成年=[Person{name='張三', age=14, height=165}]
成年=[Person{name='張三', age=18, height=175}, Person{name='張三', age=19, height=182}]
對流中的數(shù)據(jù)做分區(qū)操作
Collectors.partitioningBy會根據(jù)值是否為true,把集合中的數(shù)據(jù)分割為兩個列表，一個true列表，一個false列表。
public static void main(String[] args){
Map<Boolean, List<Person>> map = Stream.of(
new Person("張三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("張三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("張三", 19, 182)
).collect(Collectors.partitioningBy(p -> p.getAge() > 18));
map.forEach((k,v)-> System.out.println(k+"\t" + v));
}
輸出結果：
false [Person{name='張三', age=18, height=175}, Person{name='張三', age=14, height=165}, Person{name='李四', age=15, height=166}]
true [Person{name='李四', age=22, height=177}, Person{name='張三', age=19, height=182}]
對流中的數(shù)據(jù)做拼接
Collectors.joining會根據(jù)指定的連接符，將所有的元素連接成一個字符串。
public static void main(String[] args){
String s1 = Stream.of(
new Person("張三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("張三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("張三", 19, 182)
).map(Person::getName)
.collect(Collectors.joining());
// 張三李四張三李四張三
System.out.println(s1);
String s2 = Stream.of(
new Person("張三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("張三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("張三", 19, 182)
).map(Person::getName)
.collect(Collectors.joining("_"));
// 張三_李四_張三_李四_張三
System.out.println(s2);
String s3 = Stream.of(
new Person("張三", 18, 175)
, new Person("李四", 22, 177)
, new Person("張三", 14, 165)
, new Person("李四", 15, 166)
, new Person("張三", 19, 182)
).map(Person::getName)
.collect(Collectors.joining("_", "###", "$$$"));
// ###張三_李四_張三_李四_張三$$$
System.out.println(s3);
}
并行的Stream流
串行的Stream流
我們前面使用的Stream流都是串行，也就是在一個線程上面執(zhí)行。
并行流
parallelStream其實就是一個并行執(zhí)行的流，它通過默認的ForkJoinPool，可以提高多線程任務的速度。
獲取并行流
我們可以通過兩種方式來獲取并行流。
- 通過List接口中的parallelStream方法來獲取
- 通過已有的串行流轉換為并行流(parallel)
public static void main(String[] args){
List<Integer> list = new ArrayList<>();
// 通過List 接口 直接獲取并行流
Stream<Integer> integerStream = list.parallelStream();
// 將已有的串行流轉換為并行流
Stream<Integer> parallel = Stream.of(1, 2, 3).parallel();
}
并行流操作
public static void main(String[] args){
Stream.of(1,4,2,6,1,5,9)
.parallel() // 將流轉換為并發(fā)流，Stream處理的時候就會通過多線程處理
.filter(s->{
System.out.println(Thread.currentThread() + " s=" +s);
return s > 2;
}).count();
}
并行流和串行流對比
我們通過for循環(huán)，串行Stream流，并行Stream流來對500000000億個數(shù)字求和。來看消耗時間。
public class Test {
private static long times = 500000000;
private long start;
@Before
public void befor(){
start = System.currentTimeMillis();
}
@After
public void end(){
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("消耗時間：" + (end - start));
}
/**
* 普通for循環(huán) 消耗時間：138
*/
@Test
public void test01(){
System.out.println("普通for循環(huán):");
long res = 0;
for (int i = 0; i < times; i++) {
res += i;
}
}
/**
* 串行流處理
* 消耗時間：203
*/
@Test
public void test02(){
System.out.println("串行流：serialStream");
LongStream.rangeClosed(0,times)
.reduce(0,Long::sum);
}
/**
* 并行流處理 消耗時間：84
*/
@Test
public void test03(){
LongStream.rangeClosed(0,times)
.parallel()
.reduce(0,Long::sum);
}
}
通過案例我們可以看到parallelStream的效率是最高的。
Stream并行處理的過程會分而治之，也就是將一個大的任務切分成了多個小任務，這表示每個任務都是一個線程操作。
線程安全問題
在多線程的處理下，肯定會出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全問題。如下：
@Test
public void test(){
List<Integer> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
list.add(i);
}
System.out.println(list.size());
List<Integer> listNew = new ArrayList<>();
// 使用并行流來向集合中添加數(shù)據(jù)
list.parallelStream()
//.forEach(s->listNew.add(s));
.forEach(listNew::add);
System.out.println(listNew.size());// 839
}
針對這個問題，我們的解決方案有哪些呢？
- 加同步鎖
- 使用線程安全的容器
- 通過Stream中的toArray/collect操作
以上就是Java8新特性 StreamAPI實例詳解的詳細內容，更多關于Java8新特性 StreamAPI的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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