Java8 Streams 让集合操作飞起来

前言

接上篇文章 java8 新特性由于上篇过于庞大，使得重点不够清晰，本篇单独拿出 java8 的 Stream 重点说明，并做了点补充。

基本说明

Stream 是基于 java8 的 lambda 表达式的，如果不清楚 lambda 表达式，可以查看我的上篇文章Lambda 表达式和函数式接口快速理解
Stream 把要处理的元素看做一种流，流在管道中传输，可以在管道的节点上处理数据，包含过滤，去重，排序，映射，聚合，分组等。
Stream 分为中间操作和后期操作，中期操作会形成一个新的 Stream ，但不会马上对数据进行处理，到后期操作时，再遍历整个集合；可以没有中期操作直接后期操作。

创建流的方式

使用 java.util.Collection 接口的默认方法 stream 或者 parallelStream
使用 java.util.Arrays 的方法 stream 将数组变成流

中期操作和后期操作

Stream 分为中间操作和后期操作，中期操作会形成一个新的 Stream ，但不会马上对数据进行处理，到后期操作时，再遍历整个集合；可以没有中期操作直接后期操作。

中期操作

map 和 map 之类的，用于映射一种类型到另一种类型
filter 用于过滤掉一些不符合要求的元素
distinct 用于排重
sorted 用于排序
flatMap 用于将流扁平化

后期操作

forEach，collect，reduce，anyMatch，allMatch，noneMatch，findFirst 等；

其中属 collect 最为常用，还有一个专门用于 collect 的 Collectors 类，可以用于将集合转成 List，Set，Map 等

代码示例

数据准备

准备一个用于下面例子测试的对象

import lombok.AllArgsConstructor;

import lombok.Data;

import lombok.NoArgsConstructor;

@Data

@NoArgsConstructor

@AllArgsConstructor

public class Vehicle {

    //车架号

    private String vin;

    // 车主手机号

    private String phone;

    // 车主姓名

    private String name;

    // 所属车租车公司

    private Integer companyId;

    // 个人评分

    private Double score;

    //安装的设备列表imei,使用逗号分隔

    private String deviceNos;

}

准备一些车辆数据

static List<Vehicle> vehicles = new ArrayList<>();

@Before

public void init(){

    List<String> imeis = new ArrayList<>();

    for (int i = 0; i <5 ; i++) {

        List<String> singleVehicleDevices = new ArrayList<>();

        for (int j = 0; j < 3; j++) {

            String imei = RandomStringUtils.randomAlphanumeric(15);

            singleVehicleDevices.add(imei);

        }

        imeis.add(StringUtils.join(singleVehicleDevices,','));

    }

    vehicles.add(new Vehicle("KPTSOA1K67P081452","17620411498","9420",1,4.5,imeis.get(0)));

    vehicles.add(new Vehicle("KPTCOB1K18P057071","15073030945","张玲",2,1.4,imeis.get(1)));

    vehicles.add(new Vehicle("KPTS0A1K87P080237","19645871598","sanri1993",1,3.0,imeis.get(2)));

    vehicles.add(new Vehicle("KNAJC526975740490","15879146974","李种",1,3.9,imeis.get(3)));

    vehicles.add(new Vehicle("KNAJC521395884849","13520184976","袁绍",2,4.9,imeis.get(4)));

}

forEach 遍历Collection 数据

vehicles.forEach(vehicle -> System.out.println(vehicle));

//这样就可以遍历打印

vehicles.forEach(System.out::println);

forEach 遍历 Map 数据

Map<String,Integer> map = new HashMap<>();

map.put("a",1);map.put("b",2);map.put("c",3);

map.forEach((k,v) -> System.out.println("key:"+k+",value:"+v));

filter 数据过滤

// 去掉评分为 3 分以下的车

List<Vehicle> collect = vehicles.stream().filter(vehicle -> vehicle.getScore() >= 3).collect(Collectors.toList());

map 对象映射

对一个 List<Object> 大部分情况下，我们只需要列表中的某一列，或者需要把里面的每一个对象转换成其它的对象，这时候可以使用 map 映射,示例：

// 取出所有的车架号列表

 List<String> vins = vehicles.stream().map(Vehicle::getVin).collect(Collectors.toList());

groupBy 按照某个属性进行分组

// 按照公司 Id 进行分组

Map<Integer, List<Vehicle>> companyVehicles = vehicles.stream().collect(Collectors.groupingBy(Vehicle::getCompanyId));

// 按照公司分组求司机打分和

Map<Integer, Double> collect = vehicles.stream().collect(Collectors.groupingBy(Vehicle::getCompanyId, Collectors.summingDouble(Vehicle::getScore)));

sort 按照某个属性排序，及多列排序

// 单列排序

vehicles.sort((v1,v2) -> v2.getScore().compareTo(v1.getScore()));

// 或使用 Comparator 类来构建比较器，流处理不会改变原列表，需要接收返回值才能得到预期结果

 List<Vehicle> collect = vehicles.stream().sorted(Comparator.comparing(Vehicle::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());

// 多列排序，score 降序，companyId 升序排列

List<Vehicle> collect = vehicles.stream().sorted(Comparator.comparing(Vehicle::getScore).reversed()

                .thenComparing(Comparator.comparing(Vehicle::getCompanyId)))

                .collect(Collectors.toList());

flatMap 扁平化数据处理

// 查出所有车绑定的所有设备

List<String> collect = vehicles.stream().map(vehicle -> {

    String deviceNos = vehicle.getDeviceNos();

    return StringUtils.split(deviceNos,',');

}).flatMap(Arrays::stream).collect(Collectors.toList());

flatMap 很适合 List<List> 或 List<object []> 这种结构，可以当成一个列表来处理；像上面的设备列表，在数据库中存储的结构就是以逗号分隔的数据，而车辆列表又是一个列表数据。

将 List 数据转成 Map

// 将 List 转成 Map ; key(vin) == > Vehicle

Map<String, Vehicle> vinVehicles = vehicles.stream().collect(Collectors.toMap(Vehicle::getVin, vehicle -> vehicle));

mapReduce 数据处理

// 对所有司机的总分求和

Double reduce = vehicles.stream().parallel().map(Vehicle::getScore).reduce(0d, Double::sum);

求百分比

// 总的分值

Double totalScore = vehicles.stream().parallel().map(Vehicle::getScore).reduce(0d, Double::sum);

// 查看每一个司机占的分值比重

List<String> collect = vehicles.stream()

    .mapToDouble(vehicle -> vehicle.getScore() / totalScore)

    .mapToLong(weight -> (long) (weight * 100))

    .mapToObj(percentage -> percentage + "%")

    .collect(Collectors.toList());

anyMatch/allMatch/noneMatch 匹配操作

anyMatch 只要有元素匹配，即返回真
allMatch 要求所有的元素都匹配
noneMatch 要求没有一个元素匹配

// 检查是否有姓李的司机 true

boolean anyMatch = vehicles.stream().anyMatch(vehicle -> vehicle.getName().startsWith("李"));

// 检查是否所有司机的评分都大于 3 分 false

boolean allMatch = vehicles.stream().allMatch(vehicle -> vehicle.getScore() > 3);

// 检查是否有 3 公司的特务 true

boolean noneMatch = vehicles.stream().noneMatch(vehicle -> vehicle.getCompanyId() == 3);

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