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Stream流详解

news 2025/8/30 20:53:55

当我们对一个集合中的元素进行多次过滤应该怎样做?

下面看一个案例

  • 按照下面的要求完成集合的创建和遍历

    • 创建一个集合，存储多个字符串元素

    • 把集合中所有以"张"开头的元素存储到一个新的集合

    • 把"张"开头的集合中的长度为3的元素存储到一个新的集合

    • 遍历上一步得到的集合

  • 原始方式示例代码

public class MyStream1 {public static void main(String[] args) {//集合的批量添加ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰","张无忌","张翠山","王二麻子","张良","谢广坤"));//list.add()//遍历list1把以张开头的元素添加到list2中。ArrayList<String> list2 = new ArrayList<>();for (String s : list1) {if(s.startsWith("张")){list2.add(s);}}//遍历list2集合，把其中长度为3的元素，再添加到list3中。ArrayList<String> list3 = new ArrayList<>();for (String s : list2) {if(s.length() == 3){list3.add(s);}}for (String s : list3) {System.out.println(s);}      }
}

  • 使用Stream流示例代码

public class test1 {public static void main(String[] args) {//集合的批量添加ArrayList<String> list1 = new ArrayList<>(List.of("张三丰", "张无忌", "张翠山", "王二麻子", "张良", "谢广坤"));//Stream流list1.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).filter(s -> s.length() == 3).forEach(s -> System.out.println(s));}
}

由此可见

Java Stream流的好处体现在以下几个方面：

  1. 简化代码：Stream API允许开发者通过声明性方式处理数据，这意味着可以通过更少的代码实现相同的功能，从而提高代码的简洁性和可读性。
  2. 提高可维护性：由于Stream流的代码更加简洁，因此也更容易维护。当业务逻辑复杂时，使用Stream可以减少出错的机会，并且使得代码更加清晰。
  3. 函数式编程：Stream流基于函数式编程的思想，这使得它能够很好地支持抽象思维和函数式操作，有助于解决复杂的业务逻辑问题。
  4. 性能优化：Stream API设计时就考虑到了性能因素，它在内部进行了优化，比如延迟执行和短路操作等，可以在不修改代码的情况下享受性能提升的好处。
  5. 避免显式数据存储：Stream流不是一种数据结构，它不需要显式地存储数据，而是对数据进行加工和处理，这有助于减少内存的使用。
  6. 流水线操作：Stream流的处理方式类似于工厂的生产线，每个操作都是流水线上的一个工序，这样的设计使得数据处理流程更加清晰和高效。
  7. 避免手动管理线程：在使用Stream进行并行处理时，开发者不需要手动管理线程，Stream API会负责这部分工作，这样可以更加专注于业务逻辑本身。
  8. 易于并行化：Stream流可以很容易地将顺序流转换为并行流，从而利用多核处理器的优势，提高数据处理的速度。
  9. 强大的操作：Stream API提供了丰富的操作，如过滤、映射、排序等，这些操作可以组合起来形成强大的数据处理链。
  10. 灵活的数据源：Stream流不仅可以从集合创建，还可以从数组、I/O通道等多种数据源创建，这为数据处理提供了极大的灵活性。

总的来说，Java Stream流通过提供一种高效、简洁、易于维护的方式来处理数据，极大地提升了开发效率和程序的性能。

Stream流的三类方法

  • 获取Stream流

    • 创建一条流水线,并把数据放到流水线上准备进行操作

  • 中间方法

    • 流水线上的操作

    • 一次操作完毕之后,还可以继续进行其他操作

  • 终结方法

    • 一个Stream流只能有一个终结方法

    • 是流水线上的最后一个操作

    • 生成Stream流的方式

      • Collection体系集合

        使用默认方法stream()生成流， default Stream<E> stream()

      • public class test5 {public static void main(String[] args) {int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};//获取stream流Arrays.stream(arr).forEach(s -> System.out.println(s));}
}

      • Map体系集合

        把Map转成Set集合，间接的生成流

      • public class test3 {public static void main(String[] args) {//双列集合//1.创建双列集合HashMap<String,Integer> hm = new HashMap<>();//添加数据hm.put("aaa",111);hm.put("bbb",111);hm.put("ccc",111);hm.put("ddd",111);//3.第一种获取Stream流hm.keySet().stream().forEach(s -> System.out.println(s));//3.第二种获取Stream流hm.entrySet().stream().forEach(s -> System.out.println(s));}
}

      • 数组

        通过Arrays中的静态方法stream生成流

      • public class test2 {public static void main(String[] args) {//单列集合获取Stream流ArrayList<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list,"a","b","c","d");list.stream().forEach(s -> System.out.println(s));}
}

      • 同种数据类型的多个数据

        通过Stream接口的静态方法of(T... values)生成流

      • public class test4 {public static void main(String[] args) {Stream.of(1,2,3,4,5).forEach(s -> System.out.println(s));}
}

Stream流中间操作方法

  • 概念

中间操作的意思是,执行完此方法之后,Stream流依然可以继续执行其他操作

  • 常见方法

方法名说明
Stream<T> filter(Predicate predicate)用于对流中的数据进行过滤
Stream<T> limit(long maxSize)返回此流中的元素组成的流，截取前指定参数个数的数据
Stream<T> skip(long n)跳过指定参数个数的数据，返回由该流的剩余元素组成的流
static <T> Stream<T> concat(Stream a, Stream b)合并a和b两个流为一个流
Stream<T> distinct()返回由该流的不同元素（根据Object.equals(Object) ）组成的流
public class MyStream3 {public static void main(String[] args) {
//        Stream<T> filter(Predicate predicate)：过滤
//        Predicate接口中的方法	boolean test(T t)：对给定的参数进行判断，返回一个布尔值ArrayList<String> list = new ArrayList<>();list.add("张三丰");list.add("张无忌");list.add("张翠山");list.add("王二麻子");list.add("张良");list.add("谢广坤");//filter方法获取流中的 每一个数据.//而test方法中的s,就依次表示流中的每一个数据.//我们只要在test方法中对s进行判断就可以了.//如果判断的结果为true,则当前的数据留下//如果判断的结果为false,则当前数据就不要.
//        list.stream().filter(
//                new Predicate<String>() {
//                    @Override
//                    public boolean test(String s) {
//                        boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                    }
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));//因为Predicate接口中只有一个抽象方法test//所以我们可以使用lambda表达式来简化
//        list.stream().filter(
//                (String s)->{
//                    boolean result = s.startsWith("张");
//                        return result;
//                }
//        ).forEach(s-> System.out.println(s));list.stream().filter(s ->s.startsWith("张")).forEach(s-> System.out.println(s));}
}

limit&skip代码演示

public class StreamDemo02 {public static void main(String[] args) {//创建一个集合，存储多个字符串元素ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();list.add("林青霞");list.add("张曼玉");list.add("王祖贤");list.add("柳岩");list.add("张敏");list.add("张无忌");//需求1：取前3个数据在控制台输出list.stream().limit(3).forEach(s-> System.out.println(s));System.out.println("--------");//需求2：跳过3个元素，把剩下的元素在控制台输出list.stream().skip(3).forEach(s-> System.out.println(s));System.out.println("--------");//需求3：跳过2个元素，把剩下的元素中前2个在控制台输出list.stream().skip(2).limit(2).forEach(s-> System.out.println(s));}
}

concat&distinct代码演示

public class StreamDemo03 {public static void main(String[] args) {//创建一个集合，存储多个字符串元素ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();list.add("林青霞");list.add("张曼玉");list.add("王祖贤");list.add("柳岩");list.add("张敏");list.add("张无忌");//需求1：取前4个数据组成一个流Stream<String> s1 = list.stream().limit(4);//需求2：跳过2个数据组成一个流Stream<String> s2 = list.stream().skip(2);//需求3：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出
//        Stream.concat(s1,s2).forEach(s-> System.out.println(s));//需求4：合并需求1和需求2得到的流，并把结果在控制台输出，要求字符串元素不能重复Stream.concat(s1,s2).distinct().forEach(s-> System.out.println(s));}
}
public class test6 {public static void main(String[] args) {/*map 转换流中的数据类型注意点1: 中间方法,返回新的Stream流,原来的Stream流只能使用一次,建议使用链式编程注意点2: 修改Stream流中的数据,不会影响原来集合或者数组中的数据*/ArrayList<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list,"张三-15","李四-16");//需求: 只获取里面的年龄并进行打印//String -> int//第一个类型: 流中原来的数据类型//第二个类型: 要转成之后的数据list.stream().map(new Function<String, Integer>() {@Overridepublic Integer apply(String s) {String[] arr = s.split("-");String ageString = arr[1];int age = Integer.parseInt(ageString);return age;}}).forEach(s -> System.out.println(s));list.stream().map(s -> Integer.parseInt(s.split("-")[1])).forEach(s -> System.out.println(s));}
}

Stream流终结操作方法

  • 概念

    终结操作的意思是,执行完此方法之后,Stream流将不能再执行其他操作

  • 常见方法

    方法名说明
    void forEach(Consumer action)对此流的每个元素执行操作
    long count()返回此流中的元素数

Stream流的收集操作

  • 概念

    对数据使用Stream流的方式操作完毕后,可以把流中的数据收集到集合中

  • 常用方法

    方法名说明
    R collect(Collector collector)把结果收集到集合中

  • 工具类Collectors提供了具体的收集方式

方法名说明
public static <T> Collector toList()把元素收集到List集合中
public static <T> Collector toSet()把元素收集到Set集合中
public static Collector toMap(Function keyMapper,Function valueMapper)把元素收集到Map集合中
public class StreamTest5 {// toList和toSet方法演示public static void main(String[] args) {ArrayList<Integer> list1 = new ArrayList<>();for (int i = 1; i <= 10; i++) {list1.add(i);}list1.add(10);list1.add(10);list1.add(10);list1.add(10);list1.add(10);//filter负责过滤数据的.//collect负责收集数据.//获取流中剩余的数据,但是他不负责创建容器,也不负责把数据添加到容器中.//Collectors.toList() : 在底层会创建一个List集合.并把所有的数据添加到List集合中.List<Integer> list = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0).collect(Collectors.toList());System.out.println(list);Set<Integer> set = list1.stream().filter(number -> number % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());System.out.println(set);}
}
public class StreamTest6 {public static void main(String[] args) {/*Stream流的收集方法 toMap方法演示创建一个ArrayList集合，并添加以下字符串。字符串中前面是姓名，后面是年龄"zhangsan,23""lisi,24""wangwu,25"保留年龄大于等于24岁的人，并将结果收集到Map集合中，姓名为键，年龄为值*/ArrayList<String> list = new ArrayList<>();list.add("zhangsan,23");list.add("lisi,24");list.add("wangwu,25");Map<String, Integer> map = list.stream().filter(s -> {String[] split = s.split(",");int age = Integer.parseInt(split[1]);return age >= 24;}//   collect方法只能获取到流中剩余的每一个数据.//在底层不能创建容器,也不能把数据添加到容器当中).collect(Collectors.toMap(s -> s.split(",")[0],s -> Integer.parseInt(s.split(",")[1])));System.out.println(map);}}

案例来源:

//https://www.bilibili.com/video/BV17F411T7Ao/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

http://www.lryc.cn/news/308242.html

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