Java基础--stream的使用
一.获取流
两种方法:方法一更实用。
public static void main(String[] args) {// 方式1 : 根据Collection获取流// Collection接口中有一个默认的方法: default Stream<E> stream()List<String> list = new ArrayList<>();Stream<String> stream1 = list.stream();Set<String> set = new HashSet<>();Stream<String> stream2 = set.stream();Map<String, String> map = new HashMap<>();Stream<String> stream3 = map.keySet().stream();Stream<String> stream4 = map.values().stream();Stream<Map.Entry<String, String>> stream5 = map.entrySet().stream();// 方式2 : Stream中的静态方法of获取流// static<T> Stream<T> of(T... values)Stream<String> stream6 = Stream.of("aa", "bb", "cc");String[] strs = {"aa", "bb", "cc"};Stream<String> stream7 = Stream.of(strs);// 基本数据类型的数组行不行?不行的,会将整个数组看做一个元素进行操作.int[] arr = {11, 22, 33};Stream<int[]> stream8 = Stream.of(arr);
}
二.常用方法
方法名 | 方法作用 | 返回值类型 | 方法种类 |
---|---|---|---|
count | 统计个数 | long | 终结 |
forEach | 逐一处理 | void | 终结 |
filter | 过滤 | Stream | 函数拼接 |
limit | 取用前几个 | Stream | 函数拼接 |
skip | 跳过前几个 | Stream | 函数拼接 |
map | 映射 | Stream | 函数拼接 |
concat | 组合 | Stream | 函数拼接 |
终结方法:返回值类型不再是 Stream 类型的方法,不再支持链式调用。本小节中,终结方法包括 count 和forEach 方法。
非终结方法:返回值类型仍然是 Stream 类型的方法,支持链式调用。(除了终结方法外,其余方法均为非终结方法。)
注意事项:
1. Stream只能操作一次
2. Stream方法返回的是新的流3. Stream不调用终结方法,中间的操作不会执行
1.forEach
用来遍历流中的数据
void forEach(Consumer<? super T> action);
public static void main(String[] args) {List<String> one = new ArrayList<>();Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");one.stream().forEach((String s) -> {System.out.println(s);});
}
2.count
统计Stream中元素个数
long count();
public static void main(String[] args) {List<String> one = new ArrayList<>();Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");System.out.println(one.stream().count());
}
3.filter
用于过滤数据,返回符合过滤条件的数据
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
public static void main(String[] args) {ArrayList<String> list = new ArrayList<>();Collections.addAll(list, "张无忌", "周芷若", "赵敏", "张强", "张三丰");// 1.拿到所有姓张的 2.拿到名字长度为3个字的 3.打印这些数据list.stream().filter((s) -> {return s.startsWith("张");}).filter((s) -> {return s.length() == 3;}).forEach((s) -> {System.out.println(s);});
}
4.limit
limit 方法可以对流进行截取,只取用前n个
Stream<T> limit(long maxSize);
public static void main(String[] args) {List<String> one = new ArrayList<>();Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");one.stream().limit(3).forEach((x)->System.out.println(x));
}
5.skip
跳过前几个元素
Stream<T> skip(long n);
public static void main(String[] args) {List<String> one = new ArrayList<>();Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");one.stream().skip(3).forEach((x)->System.out.println(x));
}
6.map
将流中的元素映射到另一个流中,可以使用 map 方法
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
public static void main(String[] args) {Stream<String> original = Stream.of("11", "22", "33");Stream<Integer> result = original.map((String s)->{return Integer.parseInt(s);});result.forEach(s -> System.out.println(s + 10));
}
7.sorted
将数据排序
Stream<T> sorted(); Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);
public static void main(String[] args) {// sorted(): 根据元素的自然顺序排序// sorted(Comparator<? super T> comparator): 根据比较器指定的规则排序Stream.of(33, 22, 11, 55).sorted((Integer o1, Integer o2) -> {return o2 - o1;}).forEach(System.out::println);
}
8.distinct
去掉重复的元素
Stream<T> distinct();
public static void main(String[] args) {Stream.of(22, 33, 22, 11, 33).distinct().forEach((x) -> System.out.println(x));
}
注意:如果自定义类型要去重,自定义类就要重写 hashcode 和 equals 方法。
9.match
判断数据是否匹配指定的条件
boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否全部满足条件 boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否任意有一个满足条件 boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate); // 元素是否全部不满足条件
public static void main(String[] args) {boolean b = Stream.of(5, 3, 6, 1)// .allMatch(e -> e > 0); // allMatch: 元素是否全部满足条件.anyMatch(e -> e > 5); // anyMatch: 元素是否任意有一个满足条件//.noneMatch(e -> e < 0); // noneMatch: 元素是否全部不满足条件System.out.println("b = " + b);
}
10.find(没啥用)
找到第一个数据
Optional<T> findFirst(); // 找到第一个元素 Optional<T> findAny(); // 找到第一个元素
public static void main(String[] args) {Optional<Integer> first = Stream.of(5, 3, 6, 1).findFirst();System.out.println("first = " + first.get());Optional<Integer> any = Stream.of(5, 3, 6, 1).findAny();System.out.println("any = " + any.get());
}
11.max和min
得到最大值或者最小值
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator); Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);
public static void main(String[] args) {Optional<Integer> max = Stream.of(5, 3, 6, 1).max((o1, o2) -> o1 - o2);System.out.println("first = " + max.get());Optional<Integer> min = Stream.of(5, 3, 6, 1).min((o1, o2) -> o1 - o2);System.out.println("any = " + min.get());
}
12.reduce
将所有数据归纳得到一个数据
T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
public static void main(String[] args) {// 案例一int reduce = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, (a, b) -> {System.out.println("a = " + a + ", b = " + b);return a + b;});System.out.println("reduce = " + reduce);// 案例二int max = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, (x, y) -> {return x > y ? x : y;});System.out.println("max = " + max);
}
13.map和reduce组合使用
public static void main(String[] args) {class Person{String name;int age;public Person(String name, int age){}public String getName() {return name;}public int getAge() {return age;}}// 求出所有年龄的总和int totalAge = Stream.of(new Person("刘德华", 58),new Person("张学友", 56),new Person("郭富城", 54),new Person("黎明", 52)).map((p) -> p.getAge()).reduce(0, (x, y) -> x + y);System.out.println("totalAge = " + totalAge);// 找出最大年龄int maxAge = Stream.of(new Person("刘德华", 58),new Person("张学友", 56),new Person("郭富城", 54),new Person("黎明", 52)).map((p) -> p.getAge()).reduce(0, (x, y) -> x > y ? x : y);System.out.println("maxAge = " + maxAge);// 统计 数字2 出现的次数int count = Stream.of(1, 2, 2, 1, 3, 2).map(i -> {if (i == 2) {return 1;} else {return 0;}}).reduce(0, (x,y) -> x+y);System.out.println("count = " + count);
}
14.concat
两个流,合并成为一个流。
static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)
public static void main(String[] args) {Stream<String> streamA = Stream.of("张三");Stream<String> streamB = Stream.of("李四");Stream<String> result = Stream.concat(streamA, streamB);result.forEach((x)->System.out.println(x));
}
三.收集流结果
1.收集在集合中
public static void main(String[] args) {Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");// List<String> list = stream.collect(Collectors.toList());// Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet());// ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList<>()));HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
}
2.收集在数组中
public static void main(String[] args) {Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
// Object[] objects = stream.toArray();
// for (Object obj : objects) {
// System.out.println(obj);
// }String[] strings = stream.toArray(String[]::new);for (String str : strings) {System.out.println(str);}
}