5分钟让你快速掌握java8 stream常用开发技巧
前言
如果有些朋友以前没有使用过java8 stream这种链式编程方式做开发,想学习一下。
如果有些朋友只学习了一部分用法,想学习更多。
如果有些朋友想看看有没有好的示例适用于实际工作当中。
那么恭喜你,这篇文章非常适合你。
首先,我们一起看看stream的继承关系:
stream、intstream、longstream、doublestream的父接口都是basestream。basestream的四个子接口方法都差不多,只是intstream、longstream、doublestream直接存储基本类型,可以避免自动装/拆箱,效率会更高一些。但是,我们实际上使用stream更多一些。
我们再看看stream的工作流程图:
为什么要学stream的链式编程方式
业务需求1:指定一个字符串数组,找出里面相同的元素,并且统计重复的次数。
我们以前大概是这样做的:
public class counttest { @test public void testcount1() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); map<string, long> countmap = new hashmap<>(); for (string data : list) { long along = countmap.get(data); if (objects.isnull(along)) { countmap.put(data, 1l); } else { countmap.put(data, ++along); } } countmap.foreach((key, value) -> system.out.println("key:" + key + " value:" + value)); } }
执行结果:
key:a value:3
key:ab value:2
key:b value:1
key:bd value:1
key:abc value:2
key:abcd value:1
我们再看看如果用java8的stream可以怎么做:
public class counttest { @test public void testcount2() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); map<string, long> countmap = list.stream().collect(collectors.groupingby(function.identity(), collectors.counting())); countmap.foreach((key, value) -> system.out.println("key:" + key + " value:" + value)); } }
执行结果:
key:a value:3
key:ab value:2
key:b value:1
key:bd value:1
key:abc value:2
key:abcd value:1
我们可以看到testcount1和testcount2执行结果相同,仅仅一行代码:
map<string, long> countmap = list.stream().collect(collectors.groupingby(function.identity(), collectors.counting()));
就可以实现上面testcount1中多行代码的逻辑。
业务需求2:从一个指定的字符串数组中,查找指定的字符串是否存在
我们以前大概是这样做的:
public class findtest { @test public void testfind1() { string findstr = "bd"; list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); boolean match = false; for (string data : list) { if (data.equals(findstr)) { match = true; break; } } //结果:match:true system.out.println("match:" + match); } }
我们再看看如果用java8的stream可以怎么做:
public class matchtest { @test public void testfind2() { string findstr = "bd"; list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); boolean match = list.stream().anymatch(x -> x.equals(findstr)); //结果:match:true system.out.println("match:" + match); } }
我们可以看到调用testfind1和testfind2方法执行结果也是一样的。但是,用java8 stream的语法,又只用一行代码就完成功能了,真棒。
java8 stream超详细用法指南
stream的操作符大体上分为两种:中间操作符和终止操作符
中间操作:
1.filter(t-> boolean)
过滤数据,保留 boolean 为 true 的元素,返回一个集合
public class filtertest { @test public void testfilter() { list<integer> list = lists.newarraylist(20, 23, 25, 28, 30, 33, 37, 40); //从指定数据集合中过滤出大于等于30的数据集合 list<integer> collect = list.stream().filter(x -> x >= 30).collect(collectors.tolist()); //结果:[33, 37, 40] system.out.println(collect); } }
collect(collectors.tolist())可以把流转换为 list 类型,collect实际上是一个终止操作。
2.map(t -> r)
转换操作符,可以做数据转换,比如:把字符串转换成int、long、double,或者把一个实体转换成另外一个实体。包含:map,maptoint、maptolong、maptodouble
public class maptest { @test public void testmap() { list<string> list = lists.newarraylist("1", "2", "3", "4", "5", "6"); list<long> collect1 = list.stream().map(x -> long.parselong(x)).collect(collectors.tolist()); //结果:[1, 2, 3, 4, 5, 6] system.out.println(collect1); //结果:111111 list.stream().maptoint(x -> x.length()).foreach(system.out::print); system.out.println(""); //结果:111111 list.stream().maptolong(x -> x.length()).foreach(system.out::print); system.out.println(""); //结果:1.01.01.01.01.01.0 list.stream().maptodouble(x -> x.length()).foreach(system.out::print); } }
3.flatmap(t -> stream)
将流中的每一个元素 t 映射为一个流,再把每一个流连接成为一个流
public class flatmaptest { @test public void testflatmap() { list<list<string>> list = new arraylist<list<string>>(){{ add(lists.newarraylist("a","b","c")); add(lists.newarraylist("d","e","f")); add(lists.newarraylist("j","k","y")); }}; //结果:[[a, b, c], [d, e, f], [j, k, y]] system.out.println(list); list<string> collect = list.stream().flatmap(list::stream).collect(collectors.tolist()); //结果:[a, b, c, d, e, f, j, k, y] system.out.println(collect); } }
我们可以看到flatmap可以轻松把字符串的二维数据变成一位数组。
4.distinct
去重,类似于msql中的distinct的作用,底层使用了equals方法做比较。
public class distincttest { @test public void testdistinct() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); list<string> collect = list.stream().distinct().collect(collectors.tolist()); //结果:[a, b, ab, abc, abcd, bd] system.out.println(collect); } }
其实,去重还有另外一种办法,可以用collectors.toset(),后面会讲到。
5.sorted
对元素进行排序,前提是实现comparable接口,当然也可以自定义比较器。
public class sorttest { @test public void testsort() { list<integer> list = lists.newarraylist(5, 3, 7, 1, 4, 6); list<integer> collect = list.stream().sorted((a, b) -> a.compareto(b)).collect(collectors.tolist()); //结果:[1, 3, 4, 5, 6, 7] system.out.println(collect); } }
6.limit
限流操作,有点类似于mysql中的limit功能,比如:有10个元素,只取前面3个元素
public class limittest { @test public void testlimit() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); list<string> collect = list.stream().limit(3).collect(collectors.tolist()); //结果:[a, b, ab] system.out.println(collect); } }
7.skip
跳过操作,比如:有个10个元素,从第5个元素开始去后面的元素
public class skiptest { @test public void testskip() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); list<string> collect = list.stream().skip(5).collect(collectors.tolist()); //结果:[ab, a, abcd, bd, abc] system.out.println(collect); } }
8.peek
挑出操作,
public class peektest { @test public void testpeek() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); //结果:abababcaabaabcdbdabc list.stream().peek(x -> x.touppercase()).foreach(system.out::print); } }
眼尖的朋友会发现,进行x.touppercase()转换为大写功能,但是实际上没有生效。把peek改成map方法试试:
public class peektest { @test public void testpeek() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "a", "ab", "a", "abcd", "bd", "abc"); //结果:abababcaabaabcdbdabc list.stream().map(x -> x.touppercase()).foreach(system.out::print); } }
我们可以看到,用map操作转换成大写功能生效了,但是用peek操作却没有生效。peek只是对stream中的元素进行某些操作,但是操作之后的数据并不返回到stream中,所以stream中的元素还是原来的元素。
终止操作:
1.foreach
遍历操作,包含:foreach 和 foreachordered
foreach:支持并行处理
foreachordered:是按顺序处理的,遍历速度较慢
public class foreachtest { @test public void testforeach() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab"); //结果:a b ab list.stream().foreach(x-> system.out.print(x+' ')); system.out.println(""); //可以简化 //结果:a b ab list.foreach(x-> system.out.print(x+' ')); system.out.println(""); //结果:a b ab list.stream().foreachordered(x-> system.out.print(x+' ')); } }
2.collect
收集操作,将所有的元素收集起来,collectors 提供了非常多收集器。包含:tomap、toset、tolist、joining,groupingby,maxby,minby等操作。
tomap:将数据流转换为map,里面包含的元素是用key/value的形式的
toset:将数据流转换为set,里面包含的元素不可重复
tolist:将数据流转出为list,里面包含的元素是有序的
joining:拼接字符串
groupingby:分组,可以将list转换map
couting:统计元素数量
maxby:获取最大元素
minby:获取最小元素
summarizingint: 汇总int类型的元素,返回intsummarystatistics,再调用具体的方法对元素进行统计:getcount(统计数量),getsum(求和),getmin(获取最小值),getmax(获取最大值),getaverage(获取平均值)
summarizinglong:汇总long类型的元素,用法同summarizingint
summarizingdouble:汇总double类型的元素,用法同summarizingint
averagingint:获取int类型的元素的平均值,返回一个double类型的数据
averaginglong:获取long类型的元素的平均值,用法同averagingint
averagingdouble:获取double类型的元素的平均值,用法同averagingint
mapping:获取映射,可以将原始元素的一部分内容作为一个新元素返回
public class collecttest { @data @allargsconstructor class user { private string name; private integer age; } @test public void testcollect() { list<string> list0 = lists.newarraylist("a", "b", "ab"); map<string, string> collect0 = list0.stream().collect(collectors.tomap(string::new, function.identity())); //结果:{ab=ab, a=a, b=b} system.out.println(collect0); list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "a", "b", "ab"); list<string> collect1 = list.stream().collect(collectors.tolist()); //结果:[a, b, ab, a, b, ab] system.out.println(collect1); //结果:[a, ab, b] set<string> collect2 = list.stream().collect(collectors.toset()); system.out.println(collect2); string collect3 = list.stream().collect(collectors.joining(",")); //结果:a,b,ab,a,b,ab system.out.println(collect3); map<string, list<string>> collect4 = list.stream().collect(collectors.groupingby(function.identity())); //结果:{ab=[ab, ab], a=[a, a], b=[b, b]} system.out.println(collect4); long collect = list.stream().collect(collectors.counting()); //结果:6 system.out.println(collect); string collect5 = list.stream().collect(collectors.maxby((a, b) -> a.compareto(b))).orelse(null); //结果:b system.out.println(collect5); string collect6 = list.stream().collect(collectors.minby((a, b) -> a.compareto(b))).orelse(null); //结果:a system.out.println(collect6); list<string> list2 = lists.newarraylist("2", "3", "5"); intsummarystatistics summarystatistics = list2.stream().collect(collectors.summarizingint(x -> integer.parseint(x))); long sum = summarystatistics.getsum(); //结果:10 system.out.println(sum); double collect7 = list2.stream().collect(collectors.averagingint(x -> integer.parseint(x))); //结果:3.3333333333333335 system.out.println(collect7); list<user> userlist = new arraylist<user>() {{ add(new user("jack",23)); add(new user("james",30)); add(new user("curry",28)); }}; list<string> collect8 = userlist.stream().collect(collectors.mapping(user::getname, collectors.tolist())); //[jack, james, curry] system.out.println(collect8); } }
3.find
查找操作,包含:findfirst、findany
findfirst:找到第一个,返回的类型为optional
findany:使用 stream() 时找到的是第一个元素,使用 parallelstream() 并行时找到的是其中一个元素,返回的类型为optional
public class findoptest { @test public void testfindop() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab", "abc", "bc", "ab"); //查找第一匹配的元素 string data1 = list.stream().findfirst().orelse(null); //结果: a system.out.println(data1); string data2 = list.stream().findany().orelse(null); //结果: a system.out.println(data2); } }
4.match
匹配操作,包含:allmatch、anymatch、nonematch
allmatch:所有元素都满足条件,返回boolean类型
anymatch:任意一个元素满足条件,返回boolean类型
nonematch:所有元素都不满足条件,返回boolean类型
public class matchtest { @test public void testmatch() { list<integer> list = lists.newarraylist(2, 3, 5, 7); boolean allmatch = list.stream().allmatch(x -> x > 1); //结果:true system.out.println(allmatch); boolean allmatch2 = list.stream().allmatch(x -> x > 2); //结果:false system.out.println(allmatch2); boolean anymatch = list.stream().anymatch(x -> x > 2); //结果:true system.out.println(anymatch); boolean nonematch1 = list.stream().nonematch(x -> x > 5); //结果:false system.out.println(nonematch1); boolean nonematch2 = list.stream().nonematch(x -> x > 7); //结果:true system.out.println(nonematch2); } }
5.count
统计操作,效果跟调用集合的size()方法类似
public class countoptest { @test public void testcountop() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab"); long count = list.stream().count(); //结果:3 system.out.println(count); } }
6.min、max
min:获取最小值,返回optional类型的数据
max:获取最大值,返回optional类型的数据
public class maxmintest { @test public void testmaxmin() { list<integer> list = lists.newarraylist(2, 3, 5, 7); optional<integer> max = list.stream().max((a, b) -> a.compareto(b)); //结果:7 system.out.println(max.get()); optional<integer> min = list.stream().min((a, b) -> a.compareto(b)); //结果:2 system.out.println(min.get()); } }
7.reduce
规约操作,将整个数据流的值规约为一个值,count、min、max底层就是使用reduce。
reduce 操作可以实现从stream中生成一个值,其生成的值不是随意的,而是根据指定的计算模型。
public class reducetest { @test public void testreduce() { list<integer> list = lists.newarraylist(2, 3, 5, 7); integer sum1 = list.stream().reduce(0, integer::sum); //结果:17 system.out.println(sum1); optional<integer> reduce = list.stream().reduce((a, b) -> a + b); //结果:17 system.out.println(reduce.get()); integer max = list.stream().reduce(0, integer::max); //结果:7 system.out.println(max); integer min = list.stream().reduce(0, integer::min); //结果:0 system.out.println(min); optional<integer> reduce1 = list.stream().reduce((a, b) -> a > b ? b : a); //2 system.out.println(reduce1.get()); } }
8.toarray
数组操作,将数据流的元素转换成数组。
public class arraytest { @test public void testarray() { list<string> list = lists.newarraylist("a", "b", "ab"); string[] strings = list.stream().toarray(string[]::new); //结果:a b ab for (int i = 0; i < strings.length; i++) { system.out.print(strings[i]+" "); } } }
stream和parallelstream的区别
stream:是单管道,称其为流,其主要用于集合的逻辑处理。
parallelstream:是多管道,提供了流的并行处理,它是stream的另一重要特性,其底层使用fork/join框架实现
public class streamtest { @test public void teststream() { list<integer> list = lists.newarraylist(1,2, 3,4, 5,6, 7); //结果:1234567 list.stream().foreach(system.out::print); } }
public class parallelstreamtest { @test public void testparallelstream() { list<integer> list = lists.newarraylist(1,2, 3,4, 5,6, 7); //结果:5726134 list.parallelstream().foreach(system.out::print); } }
我们可以看到直接使用parallelstream的foreach遍历数据,是没有顺序的。
如果要让parallelstream遍历时有顺序怎么办呢?
public class parallelstreamtest { @test public void testparallelstream() { list<integer> list = lists.newarraylist(1,2, 3,4, 5,6, 7); //结果:1234567 list.parallelstream().foreachordered(system.out::print); } }
parallelstream的工作原理:
实际工作中的案例
1.从两个集合中找相同的元素。一般用于批量数据导入的场景,先查询出数据,再批量新增或修改。
public class worktest { @test public void testwork1() { list<string> list1 = lists.newarraylist("a", "b", "ab"); list<string> list2 = lists.newarraylist("a", "c", "ab"); list<string> collect = list1.stream() .filter(x -> list2.stream().anymatch(e -> e.equals(x))) .collect(collectors.tolist()); //结果:[a, ab] system.out.println(collect); } }
2.有两个集合a和b,过滤出集合a中有,但是集合b中没有的元素。这种情况可以使用在假如指定一个id集合,根据id集合从数据库中查询出数据集合,再根据id集合过滤出数据集合中不存在的id,这些id就是需要新增的。
@test public void testwork2() { list<string> list1 = lists.newarraylist("a", "b", "ab"); list<string> list2 = lists.newarraylist("a", "c", "ab"); list<string> collect = list1.stream() .filter(x -> list2.stream().nonematch(e -> e.equals(x))) .collect(collectors.tolist()); //结果:[b] system.out.println(collect); }
3.根据条件过滤数据,并且去重做数据转换
@allargsconstructor @data class user { private string name; private integer age; } @test public void testwork3() { list<user> userlist = new arraylist<user>() {{ add(new user("jack",23)); add(new user("james",30)); add(new user("curry",28)); add(new user("tom",27)); add(new user("sue",29)); }}; list<string> collect = userlist.stream() .filter(x -> x.getage() > 27) .sorted((a, b) -> a.getage().compareto(b.getage())) .limit(2) .map(user::getname) .collect(collectors.tolist()); //结果:[curry, sue] system.out.println(collect); }
4.统计指定集合中,姓名相同的人中年龄最小的年龄
@test public void testwork4() { list<user> userlist = new arraylist<user>() {{ add(new user("tom", 23)); add(new user("james", 30)); add(new user("james", 28)); add(new user("tom", 27)); add(new user("sue", 29)); }}; userlist.stream().collect(collectors.groupingby(user::getname)) .foreach((name, list) -> { user user = list.stream().sorted((a, b) -> a.getage().compareto(b.getage())).findfirst().orelse(null); //结果:name:sue,age:29 // name:tom,age:23 // name:james,age:28 system.out.println("name:" + name + ",age:" + user.getage()); }); }
总结
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