Java jdk8 中的stream 用法

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。

元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作

• 元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。
• 数据源 流的来源。 可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。
• 聚合操作 类似SQL语句一样的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：

• Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
• 内部迭代： 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代， 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式， 通过访问者模式(Visitor)实现。

 实际运用如下

package com.example.demo.util.shiyan;

import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.example.demo.pojo.ResponseObject;
import com.example.demo.util.Base64;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class Test {
    public static void main(String args[]){
        streamLianxi();
        test1();
    }
    public static void streamLianxi(){
        List<Student> list = new ArrayList<>();
        Student student1 = new Student();student1.setAge("12");student1.setSex(0);student1.setName("拉拉");
        Student student2 = new Student();student2.setAge("13");student2.setSex(2);student2.setName("嘿嘿");
        Student student3 = new Student();student3.setAge("11");student3.setSex(1);student3.setName("秀秀");
        Student student4 = new Student();student4.setAge("18");student4.setSex(1);student4.setName("天天");
        Student student5 = new Student();student5.setAge("18");student5.setSex(0);student5.setName("小白");
        Student student6 = new Student();student6.setAge("18");student6.setSex(2);student6.setName("小美");
        Student student7 = new Student();student7.setAge("18");student7.setSex(2);student7.setName("小明");
        Student student8 = new Student();student8.setAge("12");student8.setSex(1);student8.setName("小丁");
        list.add(student1);
        list.add(student2);
        list.add(student3);
        list.add(student4);
        list.add(student5);
        list.add(student6);
        list.add(student7);
        list.add(student8);
        list.forEach(System.out::println);
        //过滤年龄大于13的学生
        List<Student> list2=list.stream().filter(student -> new Integer(student.getAge())>13).collect(Collectors.toList());
        list2.forEach(student->{
            System.out.println(student.getAge());
        });
        System.out.println("-----------------------------------");
        //打印性别为0的人
        List<Student> list3=list.stream().filter(student -> Integer.valueOf(student.getSex())==0).collect(Collectors.toList());
        list3.forEach(student->{
            System.out.println(student.getAge());
        });
        System.out.println("-----------------------------------");
        //多条件排序
        List<Student> list4=list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge)).collect(Collectors.toList());
        list4.forEach(student->{
            System.out.println(student.getAge());
        });
        System.out.println("-----------------------------------");
        //多条件倒叙排序
        List<Student> list5=list.stream().sorted(Comparator.comparing(Student::getAge).reversed().thenComparing(Student::getSex)).collect(Collectors.toList());
        list5.forEach(student->{
            System.out.println(student.getAge()+" "+student.getSex());
        });
        System.out.println("-----------------------------------");
        Map<String, List<Student>> groupBy = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
        System.out.println(groupBy);
        Set<String> idSet=groupBy.keySet();
        for (String id:idSet) {
            System.out.println(id+groupBy.get(id));
        }
        System.out.println("获取key的值"+groupBy.keySet());
        System.out.println(" "+groupBy.get("11").get(0).getName());
    }
static void test1(){
        List<Double> cost = Arrays.asList(10.0, 30.0,20.0);
        System.out.println("=============foreach循环=============");
        cost.stream().forEach(x->{
            if(x==10.0){
                x=1.0;
            }
        });
        cost.stream().forEach(System.out::println);
        System.out.println("=============map成为新的对象=============");
        cost.stream().map(x -> x + x*0.05).forEach(x -> System.out.println(x));
        System.out.println("=============reduce计算总和=============");
        double arraysSum=cost.stream().map(x -> x*10).reduce((sum,x)->sum+x).get();
        System.out.println("arraysSum"+arraysSum);
        System.out.println("=============filter筛选=============");
        List<Double> list=cost.stream().filter(x->x>10).collect(Collectors.toList());
        list.stream().forEach(System.out::println);

    }
}

运行结果
 

[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
18
18
18
18
-----------------------------------
12
18
-----------------------------------
11
12
12
13
18
18
18
18
-----------------------------------
18 0
18 1
18 2
18 2
13 2
12 0
12 1
11 1
-----------------------------------
{11=[[email protected]], 12=[[email protected], [email protected]], 13=[[email protected]], 18=[[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]]}
11[[email protected]]
12[[email protected], [email protected]]
13[[email protected]]
18[[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]]
获取key的值[11, 12, 13, 18]
 秀秀
=============foreach循环=============
10.0
30.0
20.0
=============map成为新的对象=============
10.5
31.5
21.0
=============reduce计算总和=============
arraysSum600.0
=============filter筛选=============
30.0
20.0