欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Java8 流操作

程序员文章站 2022-08-12 09:59:26
Java8 流操作整理filter 过滤、distinct 去重skip 跳过、limit 取出map 、flatMap 映射filter 过滤、distinct 去重list.stream() //将年份大于10的留下 .filter(x->x.getYear()>10) //去重,由于list内是对象,则通过hash值 .distinct();skip 跳过、limit 取出skip和limit共同使用可以实现分页效...

分类

Stream操作分类
中间操作 无状态 unordered(), filter(), map(),mapToInt(), mapToLong(), mapToDouble() , flatMap(), flatMapToInt() , flatMapToLong(),flatMapToDouble(),peek()
有状态 distinct(),limit(),sorted(),skip
结束操作 非短路操作 forEach(),toArray(),forEachOrdered()collect(),max(),min(),count
短路操作 anyMatch(),noneMatch(),allMatch(),findFirst(),findAny()
  • 无状态:指元素的处理不受之前元素的影响;
  • 有状态:指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。
  • 非短路操作:指必须处理所有元素才能得到最终结果;
  • 短路操作:指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果,如 A || B,只要A为true,则无需判断B的结果

用法

创建

//通过Collection集合
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream();

//数组转化
String[] list = new String[5];
Stream<String> stream = Arrays.stream(list);

//Stream中的静态方法:of()、iterate()、generate()
Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, x -> x).limit(3);
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(4);

流中间操作

筛选与切片

filter 过滤、distinct 去重

list.stream()
        //将年份大于10的留下
        .filter(x->x.getYear()>10)
        //去重,由于list内是对象,则通过hash值
        .distinct();

skip 跳过、limit 取出

  • skip和limit共同使用可以实现分页效果,类似于mysql的limit关键字
list.stream()
        //跳过前两条
        .skip(2)
        //取出结果的1-3条
        .limit(3);

映射

map、flatMap

  • map:产生的结果只会一对一
  • flatMap:产生一对多结果
List<String> list = Arrays.asList("Hello", "World");
//map产生的结果数量不会增多
List<String[]> mapResult = list.stream()
        .map(x -> x.split(""))
        .collect(toList());
//flatMap产生的结果数量会增多
List<String> flatMapResult = list.stream()
                .flatMap(x -> Arrays.stream(x.split("")))
                .collect(toList());

排序

sorted()、sorted(Comparator com)

  • sorted():自然排序,流中元素需实现Comparable接口
  • sorted(Comparator com):定制排序,自定义Comparator排序器
//传入比较器
Stream<User> sorted = list1.stream().sorted((o1, o2) -> {
  return o2.getId() - o1.getId();
});

消费

peek 赋值

Stream<User> sorted = list1.stream()
               //修改数据
               .peek(x->x.setId(5));

匹配操作

anyMatch、allMatch、noneMatch、findFirst、…

  • anyMatch:只要有一个匹配上
  • allMatch:每一个匹配上
  • noneMatch:没有一个匹配上
  • findFirst:返回流中第一个元素
  • findAny:返回流中的任意元素
  • count:返回流中元素的总个数
  • max:返回流中元素最大值
  • min:返回流中元素最小值
boolean b = list.stream()
                //有一个符合条件返回true
                .anyMatch(x -> x.getId() > 1);

计算汇总

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
/**
 * 学生
 */
class Student{
    private String name;
    private Integer age;
    private Integer type;
    private BigDecimal money;
}

Student s1 = new Student("aa", 10,1,new BigDecimal(1000));
Student s2 = new Student("bb", 20,1,new BigDecimal(2000));
Student s3 = new Student("cc", 25,2,new BigDecimal(3000));
Student s4 = new Student("dd", 30,2,new BigDecimal(2500));
list = Arrays.asList(s1, s2, s3,s4);

//转成list
List<Integer> ageList = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toList());

//转成set
Set<Integer> ageSet = list.stream().map(Student::getAge).collect(Collectors.toSet());

//字符串分隔符连接(aa,bb,cc)
String stringJoin = list.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "(", ")"));


//-------------聚合操作----------------
// 1.计算数量
Long count = list.stream().filter(x->x.getAge()>3).count();

// 2.最大值
Integer maxAge = list.stream().map(Student::getAge).max(Integer::compare).orElse(0);

// 3.求和
Integer sumAge = list.stream().mapToInt(Student::getAge).sum();
//BigDecimal需要做一次转化
BigDecimal sumMoney = list.stream()
        .map(Student::getMoney)
        .reduce(
                BigDecimal.ZERO,
                BigDecimal::add
        );

//平均值
Double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Student::getAge));
BigDecimal averMoney = list.stream().map(Student::getMoney).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add).divide(BigDecimal.valueOf(list.size()), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);


//分组
Map<Integer, List<Student>> ageMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));
//多重分组,先根据类型分再根据年龄分
Map<Integer, Map<Integer, List<Student>>> sexAgeMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Student::getSex, Collectors.groupingBy(Student::getAge)));

//分区
//分成两部分,一部分大于10岁,一部分小于等于10岁
Map<Boolean, List<Student>> partMap = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(v -> v.getAge() > 10));

//reduce 归并
BigDecimal t = list.stream()
        .map(Student::getMoney)
        .reduce(
                BigDecimal.ZERO,
                (x,y)->{
                    return x.add(BigDecimal.ONE).multiply(y);
                }
        );

本文地址:https://blog.csdn.net/qq_40749230/article/details/107257052