一、Stream流是什么？

Stream流是Java 8中的一個(gè)新特性，它提供了一種處理集合和數(shù)組的方式。Stream流可以讓我們以一種更加簡(jiǎn)潔、高效、可讀性更強(qiáng)的方式來(lái)處理數(shù)據(jù)。，這個(gè)版本新增的Stream，配合同版本出現(xiàn)的 Lambda ，給我們操作集合（Collection）提供了極大的便利。Stream流可以用于過(guò)濾、映射、排序、聚合等操作，它可以讓我們避免使用循環(huán)和條件語(yǔ)句來(lái)處理數(shù)據(jù)，從而讓代碼更加簡(jiǎn)潔易懂。

那么什么是Stream？

Stream將要處理的元素集合看作一種流，在流的過(guò)程中，借助Stream API對(duì)流中的元素進(jìn)行操作，比如：篩選、排序、聚合等。是一種基于支持一次性處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源的元素序列,流只能使用一次。

關(guān)于對(duì)Stream流的理解，你可以把他當(dāng)成工廠中的流水線(xiàn)，每個(gè)stream流的操作過(guò)程遵循著創(chuàng)建 -->操作 -->獲取結(jié)果的過(guò)程，就像流水線(xiàn)上的節(jié)點(diǎn)一樣組成一個(gè)個(gè)鏈條。除此之外你還可以把他理解成sql的視圖，集合就相當(dāng)于數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)，獲取stream流的過(guò)程就是確定數(shù)據(jù)表的屬性和元數(shù)據(jù)的過(guò)程，元數(shù)據(jù)的每一個(gè)元素就是表中的數(shù)據(jù)，對(duì)stream流進(jìn)行操作的過(guò)程就是通過(guò)sql對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行查找、過(guò)濾、組合、計(jì)算、操作、分組等過(guò)程，獲取結(jié)果就是sql執(zhí)行完畢之后獲取的結(jié)果視圖一樣，深入理解stream流可以讓我們使用更加簡(jiǎn)潔的代碼獲取自己想要的數(shù)據(jù)。

流的設(shè)計(jì)初衷是為了支持函數(shù)式編程，它的目的是將數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分離開(kāi)來(lái)，使得數(shù)據(jù)處理更加靈活和高效。因此，流的元素只是在流中傳遞的臨時(shí)數(shù)據(jù)，它們并不是永久存儲(chǔ)在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)。當(dāng)流的元素被消費(fèi)后，它們就會(huì)被釋放，不能再次使用.

如果需要對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次不同的操作，可以使用流的中間操作方法來(lái)構(gòu)建多個(gè)流管道，每個(gè)流管道都可以對(duì)流進(jìn)行不同的操作，并返回一個(gè)新的流。這樣就可以對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次操作，而不需要重新獲取數(shù)據(jù)集。

所以說(shuō)Stream可以由數(shù)組或集合創(chuàng)建，對(duì)流的操作分為兩種：

1. 中間操作，每次返回一個(gè)新的流，可以有多個(gè)。
2. 終端操作，每個(gè)流只能進(jìn)行一次終端操作，終端操作結(jié)束后流無(wú)法再次使用。終端操作會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的集合或值。

另外，Stream有幾個(gè)特性：

1. stream不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是按照特定的規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，一般會(huì)輸出結(jié)果。
2. stream不會(huì)改變數(shù)據(jù)源，通常情況下會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的集合或一個(gè)值。
3. stream具有延遲執(zhí)行特性，只有調(diào)用終端操作時(shí)，中間操作才會(huì)執(zhí)行。也就是說(shuō)只有等到用戶(hù)真正需要結(jié)果的時(shí)候才會(huì)執(zhí)行

二、stream的操作

2.1、stream流創(chuàng)建

獲取stream流的方式有許多種，最常用的有以下幾種：

1. Collection接口的stream()或parallelStream()方法；

ArrayList<String> list=new ArrayList();
Collections.addAll(list,"a,b,c,d");
//ArrayList是Collection的實(shí)現(xiàn)類(lèi)所以可以使用Collection的stream方法
list.stream().forEach(s -> System.out.println(s)); //Stream流方法獲取數(shù)據(jù)

//map
HashMap<String,Integer> map=new HashMap<>();
map.put("aaa",111);
map.put("bbb",222);
map.put("ccc",333);
map.put("ddd",444);
 
//獲取Stream流
map.keySet().stream().forEach(s -> System.out.println(s));
//第二種方式
map.entrySet().stream().forEach(stringIntegerEntry -> System.out.println(stringIntegerEntry));

stream和parallelStream的簡(jiǎn)單區(qū)分： stream是順序流，由主線(xiàn)程按順序?qū)α鲌?zhí)行操作，而parallelStream是并行流，內(nèi)部以多線(xiàn)程并行執(zhí)行的方式對(duì)流進(jìn)行操作，但前提是流中的數(shù)據(jù)處理沒(méi)有順序要求。例如篩選集合中的奇數(shù)，兩者的處理不同之處：

1. Arrays工具類(lèi)的stream()方法：Arrays.stream(arr)；

//數(shù)組
int [] arr ={1,2,3,4,5};
String [] stringArr={"哈哈","哈哈哈","哈哈哈"};
 
//獲取stream流
Arrays.stream(arr).forEach(s-> System.out.println(s));
Arrays.stream(stringArr).forEach(s -> System.out.println(s));

1. 靜態(tài)的Stream.of()、Stream.empty()方法；

//零散數(shù)據(jù)stream流
Stream.of(1,2,3,4).forEach(s-> System.out.println(s));
 
Stream.of("6","7","8","9").forEach(s-> System.out.println(s));

注：

有關(guān)of方法的使用還有List.of()、Set.of()、Map.of()的方式創(chuàng)建各種集合，其表示的含義都是不可變集合，表示不允許修改集合內(nèi)任何內(nèi)容。

Stream.of(arr)中還可以傳遞數(shù)組但必須是引用類(lèi)型的，而不是基本類(lèi)型的，比如數(shù)組類(lèi)中的stringArr,如果傳遞的是arr基本類(lèi)型數(shù)組，那么會(huì)打印一個(gè)對(duì)象地址，不符合我們想要的效果.

2.2、stream的使用

Stream流接口中定義了許多對(duì)于集合的操作方法，總的來(lái)說(shuō)可以分為兩大類(lèi)：中間操作和終端操作：

1. 中間操作：會(huì)返回一個(gè)流，通過(guò)這種方式可以將多個(gè)中間操作連接起來(lái)，形成一個(gè)調(diào)用鏈，從而轉(zhuǎn)換為另外 一個(gè)流。除非調(diào)用鏈后存在一個(gè)終端操作，否則中間操作對(duì)流不會(huì)進(jìn)行任何結(jié)果處理。
2. 終端操作：會(huì)返回一個(gè)具體的結(jié)果，如boolean、list、integer等。

2.2.1、中間操作-filter(篩選)

篩選，是按照一定的規(guī)則校驗(yàn)流中的元素，將符合條件的元素提取到新的流中的操作。

ArrayList<String> list=new ArrayList();
Collections.addAll(list,"張三豐","張二封","喬峰","傅紅雪","張三豐","喬峰");
//filter 過(guò)濾/篩選
list.stream().filter(s -> s.startsWith("張")).forEach(s -> System.out.println(s));
 
//運(yùn)行結(jié)果
張三豐
張二封

ArrayList<Integer> arrayList=new ArrayList<>();
Collections.addAll(arrayList,1,2,3,4,6,7,8);
arrayList.stream().filter(x-> x>6).forEach(x-> System.out.println(x)); //篩選出大于6的
 
//運(yùn)行結(jié)果
7
8

2.2.2、中間操作-limit

獲取前幾個(gè)元素，不是索引，就是單純個(gè)數(shù)。

 //limit 獲取前幾個(gè)元素 與索引無(wú)關(guān)  就是單純前幾個(gè)
arrayList.stream().limit(3).forEach(s-> System.out.print(s));
//運(yùn)行結(jié)果
123

2.2.3、中間操作-skip

跳過(guò)前幾個(gè)元素

//skip  跳過(guò)前幾個(gè)元素
arrayList.stream().skip(3).forEach(s-> System.out.print(s));
//運(yùn)行結(jié)果
4678

2.2.4、中間操作-distinct

元素去重，依賴(lài)于hashcode和equals方法(底層利用hashSet()方法去重)

//distinct 去重 依賴(lài)hashcode和equals方法
list.stream().distinct().forEach(s -> System.out.println(s));
//運(yùn)行結(jié)果
張三豐
張二封
喬峰
傅紅雪

2.2.5、中間操作-concat

合并兩個(gè)流:Stream.concat(stream1，stream2)

//concat 合并兩個(gè)流
Stream.concat(list.stream(),arrayList.stream()).forEach(s -> System.out.println(s));
//運(yùn)行結(jié)果
張三豐
張二封
喬峰
傅紅雪
張三豐
喬峰
1
2
3
4
6
7
8

2.2.6、中間操作-map

轉(zhuǎn)換流中數(shù)據(jù)類(lèi)型，返回一個(gè)新的流

//map  轉(zhuǎn)換流中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
arrayList.stream().map(s->String.valueOf(s)).forEach(s -> System.out.println(s));
//運(yùn)行結(jié)果
數(shù)組中整數(shù)全部轉(zhuǎn)換為了string類(lèi)型

2.2.7、終端操作-foreach

遍歷方法，終端操作表示調(diào)用該方法后不能再使用該流。

   list.stream().distinct().forEach(s -> System.out.println(s));

2.2.7、終端操作-count

統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)

//終端方法 foreach  count()
long count = list.stream().count();
System.out.println(count);
//運(yùn)行結(jié)果
6

2.2.8、終端操作-toArray()

收集流中的數(shù)據(jù)，放到數(shù)組中。

String[] strings = list.stream().toArray(value -> new String[value]);
System.out.println(Arrays.toString(strings));
 
//運(yùn)行結(jié)果
[張三豐, 張二封, 喬峰, 傅紅雪, 張三豐, 喬峰]

2.2.9、終端操作-collect()

collect，收集，可以說(shuō)是內(nèi)容最繁多、功能最豐富的部分了。從字面上去理解，就是把一個(gè)流收集起來(lái)，最終可以是收集成一個(gè)值也可以收集成一個(gè)新的集合。

collect主要依賴(lài)java.util.stream.Collectors類(lèi)內(nèi)置的靜態(tài)方法。

歸集(toList/toSet/toMap)

因?yàn)榱鞑淮鎯?chǔ)數(shù)據(jù)，那么在流中的數(shù)據(jù)完成處理后，需要將流中的數(shù)據(jù)重新歸集到新的集合里。toList、toSet和toMap比較常用，另外還有toCollection、toConcurrentMap等復(fù)雜一些的用法。

//  toList 將流中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)新的集合
List<String> newList = list.stream()
                            .filter(s -> s.startsWith("張"))
                            .collect(Collectors.toList());
//運(yùn)行結(jié)果
[張三豐, 張二封, 張三豐]

//toSet集合
Set<String> newSet = list.stream()
                                .filter(s -> s.startsWith("張"))
                                .collect(Collectors.toSet());
System.out.println("newSet = " + newSet);
//運(yùn)行結(jié)果
newSet = [張三豐, 張二封]

統(tǒng)計(jì)(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的靜態(tài)方法：

• 計(jì)數(shù)：count
• 平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
• 最值：maxBy、minBy
• 求和：summingInt、summingLong、summingDouble
• 統(tǒng)計(jì)以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

public class StreamTest {
	public static void main(String[] args) {
		List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
		personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
		personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
		personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
 
		// 求總數(shù)
		Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
		// 求平均工資
		Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
		// 求最高工資
		Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
		// 求工資之和
		Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
		// 一次性統(tǒng)計(jì)所有信息
		DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
 
		System.out.println("員工總數(shù)：" + count);
		System.out.println("員工平均工資：" + average);
		System.out.println("員工工資總和：" + sum);
		System.out.println("員工工資所有統(tǒng)計(jì)：" + collect);
	}
}
 
運(yùn)行結(jié)果：
員工總數(shù)：3
員工平均工資：7900.0
員工工資總和：23700
員工工資所有統(tǒng)計(jì)：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

總結(jié)：

到此這篇關(guān)于Java Stream流以及常用方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java Stream流常用方法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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