Java8新特性steam流

一、包装数据类型

@Test
public void main22() {
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(){{
add(7); add(5); add(1); add(2);
add(8); add(4); add(3); add(6);
add(3); add(6); add(3); add(6);
}};
// 过滤
List<Integer> filterList = list.stream().filter(a -> a < 5).collect(Collectors.toList());
// 排序(正序)
List<Integer> sortList1 = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
List<Integer> sortList2 = list.stream().sorted(Comparator.comparing(a -> a, Comparator.naturalOrder())).collect(Collectors.toList());
// 排序(倒序)
List<Integer> sortList3 = list.stream().sorted(Comparator.comparing(a -> a, Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());
// 最大数
Integer max = list.stream().max(Comparator.comparing(a -> a, Comparator.naturalOrder())).get();
// 最小数
Integer min = list.stream().min(Comparator.comparing(a -> a, Comparator.naturalOrder())).get();
// 去重
List<Integer> distinctList = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
// 对每个元素进行操作
List<Integer> mapList = list.stream().map(a -> a * a).collect(Collectors.toList()); System.out.println(max);
System.out.println(min);
mapList.forEach(a -> System.out.print(a+" "));
}

二、Map类型

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

@Test
public void test() {
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(){{
put("A", 1); put("B", 2); put("C", 3); put("D", 4);
put("E", 1); put("F", 1); put("", 1); put("", 1);
}};
// key集合转list
List<String> keyList1 = map.keySet().stream().filter(a -> StringUtils.isNotBlank(a)).collect(Collectors.toList());
List<String> keyList2 = map.entrySet().stream().map(entry -> entry.getKey()).filter(a -> StringUtils.isNotBlank(a)).collect(Collectors.toList());
// value集合转list
List<Integer> valueList = map.entrySet().stream().map(entry -> entry.getValue()).collect(Collectors.toList());
// 处理value,同理可处理key
Map<String, Integer> newMap = map.entrySet().stream().collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, a -> a.getValue() * a.getValue()));
// key value换位,key冲突时,新value替换旧value
Map<Integer, String> reMap1 = map.entrySet().stream().collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getValue,
Map.Entry::getKey,
(String val1, String val2) -> val2
));
// key value换位,key冲突时,加入value列表中
Map<Integer, List<String>> reMap2 = map.entrySet().stream().collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getValue,
a -> new ArrayList<String>(){{ add(a.getKey()); }},
(List<String> v1, List<String> v2) -> {
v1.addAll(v2);
return v1;
}
)); keyList2.forEach(a -> System.out.printf(a + " "));
System.out.println();
reMap2.entrySet().forEach(entry -> System.out.println("key: " + entry.getKey() + ", val: " + entry.getValue()));
}

三、对象List

@Test
public void test() {
List<User> list = new ArrayList<User>() {{
add(new User(1, "半月", 18));
add(new User(2, "无霜", 22));
add(new User(3, "半月无霜", 24));
add(new User(3, "半霜", 28));
add(new User(4, "半霜", 28));
}};
// 转Map<id, user>,如遇到key冲突,可参考第二段map解决办法
Map<Integer, User> map1 = list.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, Function.identity()));
Map<Integer, User> map2 = list.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, a -> a));
// 查找
User user = list.stream().filter(a -> "半月".equals(a.getName())).findFirst().get();
// 过滤计数
long count = list.stream().filter(a -> a.getAge() >= 22).count();
// 排序(通过年龄排正序)
List<User> orderList = list.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge, Comparator.naturalOrder())).collect(Collectors.toList());
// 排序(通过年龄排倒序)
List<User> reorderList = list.stream().sorted(Comparator.comparing(User::getAge, Comparator.reverseOrder())).collect(Collectors.toList());
// 对象去重(通过ID去重)
List<User> unionUser = list.stream().collect(
Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(o -> o.getId()))), ArrayList::new));
// 属性集合(此处为名字集合)
List<String> nameList = list.stream().map(User::getName).collect(Collectors.toList());
// 截取,skip:跳过前n个,limit:取n个
List<User> limitList = list.stream().skip(1).limit(2).collect(Collectors.toList());
// 判断是否存在(半月是否存在)
boolean isHave1 = list.stream().anyMatch(a -> "半月".equals(a.getName()));
// 判断所有是否满足(是否都大于16岁)
boolean fullAge = list.stream().allMatch(a -> a.getAge() > 16);
// 判断是否不存在(里面没有ID为10的用户)
boolean isHave2 = list.stream().noneMatch(a -> "10".equals(a.getId())); limitList.forEach(System.out::println);
System.out.println(isHave2? "没有ID为10的用户": "有ID为10的用户");
} @Data
@AllArgsConstructor
class User{
private Integer id;
private String name;
private Integer age;
}

功能:Java8新特性steam流的更多相关文章

  1. Java8 新特性之流式数据处理

    一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的 ...

  2. Java8 新特性之流式数据处理(转)

    转自:https://www.cnblogs.com/shenlanzhizun/p/6027042.html 一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作 ...

  3. 这可能是史上最好的 Java8 新特性 Stream 流教程

    本文翻译自 https://winterbe.com/posts/2014/07/31/java8-stream-tutorial-examples/ 作者: @Winterbe 欢迎关注个人微信公众 ...

  4. Java8新特性 Stream流式思想(二)

    如何获取Stream流刚开始写博客,有一些不到位的地方,还请各位论坛大佬见谅,谢谢! package cn.com.zq.demo01.Stream.test01.Stream; import org ...

  5. Java8 新特性 Steam() 中间有状态操作

    中间有状态操作 Java8 新特性 Stream 练习实例   中间操作,就是把数据处理成自己想要的类型,并且有状态操作,是在所有的数据基础上进行操作的.比如dictinct(去重),sorted(排 ...

  6. Java8新特性Stream流应用示例

    Java8新特性介绍 过滤集合 List<String> newList = list.stream().filter(item -> item != null).collect(C ...

  7. java8新特性——并行流与顺序流

    在我们开发过程中,我们都知道想要提高程序效率,我们可以启用多线程去并行处理,而java8中对数据处理也提供了它得并行方法,今天就来简单学习一下java8中得并行流与顺序流. 并行流就是把一个内容分成多 ...

  8. Java8 新特性 —— Stream 流式编程

    本文部分摘自 On Java 8 流概述 集合优化了对象的存储,大多数情况下,我们将对象存储在集合是为了处理他们.使用流可以帮助我们处理对象,无需迭代集合中的元素,即可直接提取和操作元素,并添加了很多 ...

  9. java8 新特性Stream流的应用

    作为一个合格的程序员,如何让代码更简洁明了,提升编码速度尼. 今天跟着我一起来学习下java 8  stream 流的应用吧. 废话不多说,直入正题. 考虑以下业务场景,有四个人员信息,我们需要根据性 ...

随机推荐

  1. SpringBoot(三):SpringBoot热部署插件

    SpringBoot热部署插件 在实际开发中,我们修改了某些代码逻辑功能或页面都需要重启应用,这无形中降低了开发效率!热部署是指当我们修改代码后,服务能自动启动加载新修改的内容,这样大大提高了我们开发 ...

  2. 聊一聊JVM

    JVM 什么是JVM? ​ JVM是java虚拟机的缩写,本质上是一个程序,能识别.class字节码文件(.java文件编译后产生的二进制代码),并且能够解析它的指令,最终调用操作系统上的函数,完成我 ...

  3. Wireshark使用记录

    TCP/IP协议族里的协议众多 要一一精通比较困难,在一些紧急急需要分析主机.客户端的流量场景时,不懂协议也要上!下面就是用到哪里就记录到哪,有错误欢迎评论指出,多谢. wireshark这玩意相当于 ...

  4. 数据结构-PHP 线段树的实现

    转: 数据结构-PHP 线段树的实现 1.线段树介绍 线段树是基于区间的统计查询,线段树是一种 二叉搜索树,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点.使用线段树可以快速的查 ...

  5. BERT 服务化 bert-as-service

    bert-as-service 用 BERT 作为句子编码器, 并通过 ZeroMQ 服务托管, 只需两行代码就可以将句子映射成固定长度的向量表示; 准备 windows10 + python3.5 ...

  6. LeetCode-二叉搜索树的范围和

    二叉搜索树的范围和 LeetCode-938 首先需要仔细理解题目的意思:找出所有节点值在L和R之间的数的和. 这里采用递归来完成,主要需要注意二叉搜索树的性质. /** * 给定二叉搜索树的根结点 ...

  7. Learn Python the Hard Way,ex37-1

    本练习为复习python的符号和关键字 关键字有: #and or False True print(1==0 and 2==0, 1==0 or 2==0) print(False) print(T ...

  8. innerHTML,innerText

    文本替换 <p id="p1">Hello World!</p><div>神经</div><h3 class="hh ...

  9. Lzzy高级语言程序设计之while循环

    public class Mq2 { public static void main(String[]args) { int b = 3; while (b < 7) { System.out. ...

  10. python-给一个参数n,例如3:先输出1,2,3,4,5,6,7,8,9,每三个数后换行,后输出1,4,7,2,5,8,3,6,9

    """ 2 定义一个函数,fn(n)其中n表示输入n行n列的矩阵,需要满足的要求是在n为 3时先输出 3 1 2 3 4 4 5 6 5 7 8 9 6 后输出 7 1 ...