Java 中如何使用 stream 流
目录
- 前言
- 一、筛选和切片
- 1.1、筛选 filter
- 1.2、去重 distinct
- 1.3、切片 limit
- 1.4、跳过元素 skip
- 1.5、排序 sorted
- 1.6、小结与综合应用
- 二、映射 map
- 三、查找和匹配
- 3.1、匹配 anyMatch、allMatch和noneMatch 方法
- 3.2、查找 findAny 与 findFirst
- 3.3、小结
- 四、归约
- 4.1、元素求和 reduce
- 后记
前言
如果你了解过 Liunx ,了解过 Liunx 的中管道命令 | ,那么你会发现,其实 Java 8 的 stream 和 Liunx 非常类似的。
Liunx 中的管道命令也是将上一个命令的输出流作为下一条命令的输入流。
今天主要聊起的是如何使用 stream 流,关于它为什么被引入,有什么样的优势,还有一些平时未曾注意到的知识点的话,就在下一次再讲吧~
能基础的使用,是深入了解它的一个基础吧,我觉得~
在本文中,你将会看到Stream API支持的许多操作。这些操作能让你快速完成复杂的数据查询,如筛选、切片、映射、查找、匹配和归约。
一、筛选和切片
1.1、筛选 filter
filter 会接受一个 Predicate 接口的参数,其本质就是一个布尔值函数(官方称为谓词,说成白话,即为一个布尔值函数)
准备好的数据~
static List<Student> students = new ArrayList<>(); static { students.add(new Student("学生A", "大学1", 18)); students.add(new Student("学生A", "大学1", 18)); students.add(new Student("学生A", "大学1", 18)); students.add(new Student("学生A", "大学1", 18)); students.add(new Student("学生B", "大学1", 18)); students.add(new Student("学生C", "大学1", 19)); students.add(new Student("学生D", "大学2", 20)); students.add(new Student("学生E", "大学2", 21)); students.add(new Student("学生F", "大学2", 20)); students.add(new Student("学生G", "大学3", 22)); students.add(new Student("学生H", "大学3", 23)); students.add(new Student("学生I", "大学3", 19)); students.add(new Student("学生J", "大学4", 20)); }
1、从中筛选出小于20的学生们组成一个新的集合
jdk 8 之前的写法:
List<Student> result = new ArrayList<>(); for (Student student : students) { if (student.getAge() < 20) { result.add(student); } }
Jdk 8 及之后的写法:使用stream流操作
/** * 选出小于20的学生组成一个集合 * * @param students */ private static List<Student> selectAgeLt18(List<Student> students) { // 最基础的写法, filter的参数是一个 Predicate,而它是一个FunctionalInterface 式的接口, 唯一的接口就是表示一个参数的谓词(布尔值函数)。 // List<Student> list = students.stream().filter(new Predicate<Student>() { // @Override // public boolean test(Student student) { // return student.getAge()<20; // } // }).collect(Collectors.toList()); // 因此可以简化写成 以下这种写法 // List<Student> list = students.stream().filter(student -> { // return student.getAge() < 20; // }).collect(Collectors.toList()); //又因为filter 的参数实际上是一个lambda表达式,当只有一条返回语句时,又可以省略大括号和return List<Student> list = students.stream().filter(student -> student.getAge() < 20).collect(Collectors.toList()); return list; }
1.2、去重 distinct
distinct()它会返回一个元素各异(根据流所生成元素的 hashCode和equals方法实现)的流。
jdk 8之前对集合的一些去重方式
/** * 去重操作,去除掉数据集合中重复的数据 */ private static void selectSchoolRepresent(List<Student> students) { // jdk 8之前的一些方式, // 1、set集合去重 HashSet<Student> set = new HashSet<>(); for (Student student : students) { set.add(student); } // 还可以简写成 List<Student> newList = new ArrayList<>(new HashSet<>(students)); // 2、 利用 list的contains() 方法 List<Student> list = new ArrayList<>(); for (Student student : students) { if(!list.contains(student)){ list.add(student); } } }
Java 8 及之后使用stream中的 distinct()方法,其实咋说勒,就是方便,其他的也木有
/** * 去重操作,去除掉数据集合中重复的数据 */ private static void selectSchoolRepresent(List<Student> students) { List<Student> collect = students.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); collect.forEach(System.out::println); }
1.3、切片 limit
流支持limit(n)方法,该方法会返回一个不超过给定长度的流。
如果流是有序的,则最多会返回前n个元素。无序的则不会以任何方式排序。
Jdk 8 之前的写法
/** * 选出集合中前五位同学 组成一个新的集合 * * @param students */ private static void selectLimit(List<Student> students) { List<Student> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < students.size(); i++) { if (i < 5) { list.add(students.get(i)); } } list.forEach(System.out::println); }
Jdk 8的 stream 流中的 limit 的写法
/** * 选出集合中前五位同学 组成一个新的集合 * * @param students */ private static void selectLimit(List<Student> students) { List<Student> collect = students.stream().limit(5).collect(Collectors.toList()); collect.forEach(System.out::println); }
1.4、跳过元素 skip
流还支持skip(n)方法,返回一个扔掉了前n个元素的流。如果流中元素不足n个,则返回一 个空流。
/** * 从第二个同学开始组成新的集合 * * @param students */ private static void selectSkip(List<Student> students) { List<Student> collect = students.stream().skip(2).collect(Collectors.toList()); collect.forEach(System.out::println); /** * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=90.0) * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=76.0) * Student(name=学生B, school=大学1, age=18, score=91.0) * Student(name=学生C, school=大学1, age=19, score=65.0) * Student(name=学生D, school=大学2, age=20, score=80.0) * Student(name=学生E, school=大学2, age=21, score=78.0) * Student(name=学生F, school=大学2, age=20, score=67.0) * Student(name=学生G, school=大学3, age=22, score=87.0) * Student(name=学生H, school=大学3, age=23, score=79.0) * Student(name=学生I, school=大学3, age=19, score=92.0) * Student(name=学生J, school=大学4, age=20, score=84.0) */ }
1.5、排序 sorted
这个就是排序啦,没啥能说的啦吧~偷个懒哈
/** * 给这群学生按年龄排序 * * * @param students */ private static void sortedDemo(List<Student> students) { List<Student> collect = students.stream() .sorted((student1, student2) -> student1.getAge() - student2.getAge()) .collect(Collectors.toList()); collect.forEach(System.out::println); /** * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=98.0) * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=91.0) * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=90.0) * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=76.0) * Student(name=学生B, school=大学1, age=18, score=91.0) * Student(name=学生C, school=大学1, age=19, score=65.0) * Student(name=学生I, school=大学3, age=19, score=92.0) * Student(name=学生D, school=大学2, age=20, score=80.0) * Student(name=学生F, school=大学2, age=20, score=67.0) * Student(name=学生J, school=大学4, age=20, score=84.0) * Student(name=学生E, school=大学2, age=21, score=78.0) * Student(name=学生G, school=大学3, age=22, score=87.0) * Student(name=学生H, school=大学3, age=23, score=79.0) */ }
1.6、小结与综合应用
filter 、distinct、limit、skip、sorted 对比起 Java 8 之前的一些实现,从我个人看来是方便了许多的。
如果是看起来不习惯,我觉得可以试着多用上几次,会慢慢爱上它的。
综合应用
filter 、distinct、limit、skip、sorted 这些操作,他们的执行结果的返回值仍然是 stream,所以在使用中,他们完全可以无缝链接.
如: 我要去这一群学生中找到 年龄在 20 岁以下,分数在90分以上的前3名学生。
/** * 如: 我要去这一群学生中找到 年龄在 20 岁以下,分数在90分以上的前3名学生。 * * @param students */ private static void select(List<Student> students) { List<Student> collect = students.stream() .filter(student -> student.getAge() < 20) .filter(student -> student.getScore() > 90.0) .limit(3) .collect(Collectors.toList()); collect.forEach(System.out::println); /** * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=98.0) * Student(name=学生A, school=大学1, age=18, score=91.0) * Student(name=学生B, school=大学1, age=18, score=91.0) */ }
二、映射 map
这个map的映射其实不光Java 有,JavaScript 也是有的,用法我感觉是一样的~
一个非常常见的数据处理套路就是从某些对象中选择信息。比如在SQL里,你可以从表中选 择一列。
用我个人的话来说,filter 是用来过滤元素的,而这一小节的 map 是用来创建一个新的元素。(在官方中的使用的映射一词,是因为map 会接受一个函数作为参数,并且将其映射成一个新的元素。)
可能说起来还是不如实践来的实在。
数据还是上一节造的那些数据。
如:找出集合中所有学生的姓名,去除掉重复的名称,组成一个 List 集合
/** * 找出集合中所有学生的姓名,去除掉重复的名称,组成一个 List<String> 集合 * * @param students */ private static void selectAllStudentName(List<Student> students) { List<String> collect = students.stream().map(new Function<Student, String>() { @Override public String apply(Student student) { return student.getName(); } }).distinct().collect(Collectors.toList()); List<String> list = students.stream().map(student -> { return student.getName(); }).distinct().collect(Collectors.toList()); List<String> collect1 = students.stream() .map(student -> student.getName()) .distinct() .collect(Collectors.toList()); collect1.forEach(System.out::println); /** * 学生A * 学生B * 学生C * 学生D * 学生E * 学生F * 学生G * 学生H * 学生I * 学生J */ }
三、查找和匹配
3.1、匹配 anyMatch、allMatch和noneMatch 方法
anyMatch方法可以回答“流中是否有一个元素能匹配给定的谓词”
这里的谓词也就是filter那部分所说的一个 布尔值函数。
其实看到 any 的第一眼,大家也明白,任一,只有集合中含有你需要的,那就是返回 true。
/** * 判断这群学生中有木有年龄大于20岁的学生 * * @param students */ private static void anyMatchDemo(List<Student> students) { boolean anyMatch = students.stream().anyMatch(student -> student.getAge() > 20); System.out.println(anyMatch); /** * true */ }
还有 allMatch 和 noneMatch 他们都和 anyMatch 类似。
allMatch 要求全部元素都满足要求,
noneMatch 则是要求全部元素都不满足要求时返回true。
3.2、查找 findAny 与 findFirst
findAny 方法将返回当前流中的任意元素。
它的搭档一般是 filter,和 filter 使用可以实现很多操作。
如我想要当确定这群学生中有20岁以上的学生时立马返回结果。
/** * 当确定这群学生中有20岁以上的学生时即返回。 * * @param students */ private static void findAnyDemo(List<Student> students) { Optional<Student> student1 = students.stream().filter(student -> student.getAge() > 20).findAny(); Student student = student1.get(); System.out.println(student); /** * Student(name=学生E, school=大学2, age=21, score=78.0) */ }
这里的 Optional 是 Java 8 新增的一个 容器类,作用就是用来判断存在和不存在。也就是大家常谈到的更优雅的判空操作。
Optional 几个常见的Api
isPresent()
将在Optional包含值的时候返回true, 否则返回falseifPresent(Consumer<T> block)
会在值存在的时候执行给定的代码块。T get()
会在值存在时返回值,否则抛出一个NoSuchElement异常。T orElse(T other)
会在值存在时返回值,否则返回一个默认值。
详细的用法,大家也可以去了解了解,这也是非常好用的一个东东。
findFirst 其实就是确定返回第一个元素。它也和 filter 一起搭配使用。
咋一看, findany 和 findFirst 不是一样吗,其实在你对于返回的第一个元素没有明确要求时,你可以理解成他们确实就是一样的。
但其实他们真实区别并非体现如此,而是在 stream 中的并行流中。
今天没谈这个,大家可以去了解了解,了解并行流就会和常常聊到的性能相关啦,到底那种好一些啥的~
3.3、小结
anyMatch、allMatch和noneMatch这三个操作都用到了我们所谓的短路。
就是我们刚学语法时的 && 和 || 运算符,这也算是他们在 stream 的实现。
最简单的理解方式,就是他们通过遍历,组成了一个很长很长的布尔表达式。
除去他们能实现短路操作, findAny 与 findFirst 也是同样如此,并非都需要遍历结束才会得到最终的结果。只要在其中某一次中达成条件,即可返回结果。
四、归约
官方的说法,成为归约,如果用简单的话语来说的话,可以理解为将多个东西归为一堆。
4.1、元素求和 reduce
private static void reduceDemo() { List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); Integer reduce = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b); System.out.println("list集合的总和:==>" + reduce); Integer reduce1 = list.stream().reduce(1, (a, b) -> a * b); System.out.println("list集合中的元素相乘结果==>" + reduce1); Optional<Integer> reduce2 = list.stream().reduce((a, b) -> a + b); Integer integer = reduce2.get(); System.out.println("list 集合的总和==>"+integer); /** * list集合的总和:==>55 * list集合中的元素相乘结果==>3628800 * list 集合的总和==>55 */ }
reduce接受两个参数:
一个初始值,这里是0;
一个 BinaryOperator 来将两个元素结合起来产生一个新值,BinaryOperator 也是funcational 接口,所以也可以使用lambda 表达式 lambda (a, b) -> a + b 来表示。
Integer reduce = list.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
另外还有一个重载函数,就是没有初始值版本的,它的返回值是Optional<Integer>
的容器类。
Optional<Integer> reduce2 = list.stream().reduce((a, b) -> a + b);
最大值与最小值:
private static void reduceDemo2(){ List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); Optional<Integer> max = list.stream().reduce(Integer::max); Optional<Integer> min = list.stream().reduce(Integer::min); System.out.println("max==>"+max.get()); System.out.println("min==>"+min.get()); /** * max==>10 * min==>1 */ }
后记
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