JDK8新特性关于Stream流

在Java1.8之前还没有stream流式算法的时候，我们要是在一个放有多个User对象的list集合中，将每个User对象的主键ID取出，组合成一个新的集合，首先想到的肯定是遍历，如下：

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List<Long> userIdList = new ArrayList<>(); for (User user: list) {      userIdList.add(user.id); }

或者在1.8有了lambda表达式以后，我们会这样写：

1 2	List<Long> userIdList = new ArrayList<>(); list.forEach(user -> list.add(user.id));

在有了stream之后，我们还可以这样写：

1	List<Long> userIdList = list.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());

一行代码直接搞定，是不是很方便呢。那么接下来。我们就一起看一下stream这个流式算法的新特性吧。

由上面的例子可以看出，java8的流式处理极大的简化了对于集合的操作，实际上不光是集合，包括数组、文件等，只要是可以转换成流，我们都可以借助流式处理，类似于我们写SQL语句一样对其进行操作。java8通过内部迭代来实现对流的处理，一个流式处理可以分为三个部分：转换成流、中间操作、终端操作。如下图：

以集合为例，一个流式处理的操作我们首先需要调用stream()函数将其转换成流，然后再调用相应的中间操作达到我们需要对集合进行的操作，比如筛选、转换等，最后通过终端操作对前面的结果进行封装，返回我们需要的形式。

这里我们先创建一个User实体类：

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class User{ private Long id;       //主键id private String name;   //姓名 private Integer age;   //年龄 private String school; //学校 public User(Long id, String name, Integer age, String school) {    this.id = id;    this.name = name;    this.age = age;    this.school = school; } 此处省略get、set方法。。。

初始化：

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List<User> list = new ArrayList<User>(){     {         add(new User(1l,"张三",10, "清华大学"));         add(new User(2l,"李四",12, "清华大学"));         add(new User(3l,"王五",15, "清华大学"));         add(new User(4l,"赵六",12, "清华大学"));         add(new User(5l,"田七",25, "北京大学"));         add(new User(6l,"小明",16, "北京大学"));         add(new User(7l,"小红",14, "北京大学"));         add(new User(8l,"小华",14, "浙江大学"));         add(new User(9l,"小丽",17, "浙江大学"));         add(new User(10l,"小何",10, "浙江大学"));     } };

1. 过滤　　

1.1 filter

我们希望过滤赛选处所有学校是清华大学的user：

System.out.println("学校是清华大学的user");
List<User> userList1 = list.stream().filter(user -> "清华大学".equals(user.getSchool())).collect(Collectors.toList());
userList1.forEach(user -> System.out.print(user.name + '、'));

控制台输出结果为：

1 2	学校是清华大学的user 张三、李四、王五、赵六、

1.2 distinct

去重，我们希望获取所有user的年龄（年龄不重复）

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System.out.println("所有user的年龄集合"); List<Integer> userAgeList = list.stream().map(User::getAge).distinct().collect(Collectors.toList()); System.out.println("userAgeList = " + userAgeList);

map在下面会讲到，现在主要是看distinct的用法，输出结果如下：

1 2	所有user的年龄集合 userAgeList = [10, 12, 15, 25, 16, 14, 17]

1.3 limit

返回前n个元素的流，当集合的长度小于n时，则返回所有集合。

如获取年龄是偶数的前2名user：

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System.out.println("年龄是偶数的前两位user"); List<User> userList3 = list.stream().filter(user -> user.getAge() % 2 == 0).limit(2).collect(Collectors.toList()); userList3.forEach(user -> System.out.print(user.name + '、'));

输出结果为：

1 2	年龄是偶数的前两位user 张三、李四、

1.4 sorted

排序，如现在我想将所有user按照age从大到小排序：

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System.out.println("按年龄从大到小排序"); List<User> userList4 = list.stream().sorted((s1,s2) -> s2.age - s1.age).collect(Collectors.toList()); userList4.forEach(user -> System.out.print(user.name + '、'));

输出结果为：

1 2	按年龄从大到小排序 田七、小丽、小明、王五、小红、小华、李四、赵六、张三、小何、

1.5 skip

跳过n个元素后再输出

如输出list集合跳过前两个元素后的list

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System.out.println("跳过前面两个user的其他所有user"); List<User> userList5 = list.stream().skip(2).collect(Collectors.toList()); userList5.forEach(user -> System.out.print(user.name + '、'));

输出结果为：

1 2	跳过前面两个user的其他所有user 王五、赵六、田七、小明、小红、小华、小丽、小何、

2 映射

2.1 map

就是讲user这个几个精简为某个字段的集合

如我现在想知道学校是清华大学的所有学生的姓名：

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System.out.println("学校是清华大学的user的名字"); List<String> userList6 = list.stream().filter(user -> "清华大学".equals(user.school)).map(User::getName).collect(Collectors.toList()); userList6.forEach(user -> System.out.print(user + '、'));

输出结果如下：

1 2	学校是清华大学的user的名字 张三、李四、王五、赵六、

除了上面这类基础的map，java8还提供了mapToDouble(ToDoubleFunction<? super T> mapper)，mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper)，mapToLong(ToLongFunction<? super T> mapper)，这些映射分别返回对应类型的流，java8为这些流设定了一些特殊的操作，比如查询学校是清华大学的user的年龄总和：

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System.out.println("学校是清华大学的user的年龄总和"); int userList7 = list.stream().filter(user -> "清华大学".equals(user.school)).mapToInt(User::getAge).sum(); System.out.println( "学校是清华大学的user的年龄总和为： "+userList7);

输出结果为：

1 2	学校是清华大学的user的年龄总和 学校是清华大学的user的年龄总和为： 49

1.2 flatMap

flatMap与map的区别在于 flatMap是将一个流中的每个值都转成一个个流，然后再将这些流扁平化成为一个流 。举例说明，假设我们有一个字符串数组String[] strs = {"hello", "world"};，我们希望输出构成这一数组的所有非重复字符，那么我们用map和flatMap 实现如下：

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String[] strings = {"Hello", "World"}; List l11 = Arrays.stream(strings).map(str -> str.split("")).map(str2->Arrays.stream(str2)).distinct().collect(Collectors.toList()); List l2 = Arrays.asList(strings).stream().map(s -> s.split("")).flatMap(Arrays::stream).distinct().collect(Collectors.toList()); System.out.println(l11.toString()); System.out.println(l2.toString());

输出结果如下：

1 2	[java.util.stream.ReferencePipeline$Head@4c203ea1, java.util.stream.ReferencePipeline$Head@27f674d] [H, e, l, o, W, r, d]

由上我们可以看到使用map并不能实现我们现在想要的结果，而flatMap是可以的。这是因为在执行map操作以后，我们得到是一个包含多个字符串（构成一个字符串的字符数组）的流，此时执行distinct操作是基于在这些字符串数组之间的对比，所以达不到我们希望的目的；flatMap将由map映射得到的Stream<String[]>，转换成由各个字符串数组映射成的流Stream<String>，再将这些小的流扁平化成为一个由所有字符串构成的大流Steam<String>，从而能够达到我们的目的。

3 查找

3.1 allMatch

用于检测是否全部都满足指定的参数行为，如果全部满足则返回true，例如我们判断是否所有的user年龄都大于9岁，实现如下：

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System.out.println("判断是否所有user的年龄都大于9岁"); Boolean b = list.stream().allMatch(user -> user.age >9); System.out.println(b);

输出结果为：

1 2	判断是否所有user的年龄都大于9岁 true

3.2 anyMatch

anyMatch则是检测是否存在一个或多个满足指定的参数行为，如果满足则返回true，例如判断是否有user的年龄大于15岁，实现如下：

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System.out.println("判断是否有user的年龄是大于15岁"); Boolean bo = list.stream().anyMatch(user -> user.age >15); System.out.println(bo);

输出结果为：

1 2	判断是否有user的年龄是大于15岁 true

3.3 noneMatch　　

noneMatch用于检测是否不存在满足指定行为的元素，如果不存在则返回true，例如判断是否不存在年龄是15岁的user，实现如下：

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System.out.println("判断是否不存在年龄是15岁的user"); Boolean boo = list.stream().noneMatch(user -> user.age == 15); System.out.println(boo);

输出结果如下：

1 2	判断是否不存在年龄是15岁的user false

3.4 findFirst

findFirst用于返回满足条件的第一个元素，比如返回年龄大于12岁的user中的第一个，实现如下:

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System.out.println("返回年龄大于12岁的user中的第一个"); Optional<User> first = list.stream().filter(u -> u.age > 10).findFirst(); User user = first.get(); System.out.println(user.toString());

输出结果如下：

1 2	返回年龄大于12岁的user中的第一个 User{id=2, name='李四', age=12, school='清华大学'}

3.5 findAny

findAny相对于findFirst的区别在于，findAny不一定返回第一个，而是返回任意一个，比如返回年龄大于12岁的user中的任意一个：

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System.out.println("返回年龄大于12岁的user中的任意一个"); Optional<User> anyOne = list.stream().filter(u -> u.age > 10).findAny(); User user2 = anyOne.get(); System.out.println(user2.toString());

输出结果如下：

1 2	返回年龄大于12岁的user中的任意一个 User{id=2, name='李四', age=12, school='清华大学'}

4 归约

4.1 reduce

现在我的目标不是返回一个新的集合，而是希望对经过参数化操作后的集合进行进一步的运算，那么我们可用对集合实施归约操作。java8的流式处理提供了reduce方法来达到这一目的。

比如我现在要查出学校是清华大学的所有user的年龄之和：

//前面用到的方法
Integer ages = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).mapToInt(User::getAge).sum();
System.out.println(ages);
System.out.println("归约 - - 》 start ");
Integer ages2 = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).map(User::getAge).reduce(0,(a,c)->a+c);
Integer ages3 = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).map(User::getAge).reduce(0,Integer::sum);
Integer ages4 = list.stream().filter(student -> "清华大学".equals(student.school)).map(User::getAge).reduce(Integer::sum).get();
System.out.println(ages2);
System.out.println(ages3);
System.out.println(ages4);
System.out.println("归约 - - 》 end ");

输出结果为：

49
归约 - - 》 start
49
49
49
归约 - - 》 end

5 收集

前面利用collect(Collectors.toList())是一个简单的收集操作，是对处理结果的封装，对应的还有toSet、toMap，以满足我们对于结果组织的需求。这些方法均来自于java.util.stream.Collectors，我们可以称之为收集器。

收集器也提供了相应的归约操作，但是与reduce在内部实现上是有区别的，收集器更加适用于可变容器上的归约操作，这些收集器广义上均基于Collectors.reducing()实现。

5.1 counting

计算个数

如我现在计算user的总人数，实现如下：

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System.out.println("user的总人数"); long COUNT = list.stream().count();//简化版本 long COUNT2 = list.stream().collect(Collectors.counting());//原始版本 System.out.println(COUNT); System.out.println(COUNT2);

输出结果为:

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user的总人数 10 10

5.2 maxBy、minBy

计算最大值和最小值

如我现在计算user的年龄最大值和最小值：

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System.out.println("user的年龄最大值和最小值"); Integer maxAge =list.stream().collect(Collectors.maxBy((s1, s2) -> s1.getAge() - s2.getAge())).get().age; Integer maxAge2 = list.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(User::getAge))).get().age; Integer minAge = list.stream().collect(Collectors.minBy((S1,S2) -> S1.getAge()- S2.getAge())).get().age; Integer minAge2 = list.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(User::getAge))).get().age; System.out.println("maxAge = " + maxAge); System.out.println("maxAge2 = " + maxAge2); System.out.println("minAge = " + minAge); System.out.println("minAge2 = " + minAge2);

输出结果为：

1 2 3 4 5

user的年龄最大值 maxAge = 25 maxAge2 = 25 minAge = 10 minAge2 = 10

5.3 summingInt、summingLong、summingDouble

总和

如计算user的年龄总和：

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System.out.println("user的年龄总和"); Integer sumAge =list.stream().collect(Collectors.summingInt(User::getAge)); System.out.println("sumAge = " + sumAge);

输出结果为：

1 2	user的年龄总和 sumAge = 145

5.4 averageInt、averageLong、averageDouble

平均值

如计算user的年龄平均值：

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System.out.println("user的年龄平均值"); double averageAge = list.stream().collect(Collectors.averagingDouble(User::getAge)); System.out.println("averageAge = " + averageAge);

输出结果为：

1 2	user的年龄平均值 averageAge = 14.5

5.5 summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble

一次性查询元素个数、总和、最大值、最小值和平均值

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System.out.println("一次性得到元素个数、总和、均值、最大值、最小值"); long l1 = System.currentTimeMillis(); IntSummaryStatistics summaryStatistics = list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(User::getAge)); long l111 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("计算这5个值消耗时间为" + (l111-l1)); System.out.println("summaryStatistics = " + summaryStatistics);

输出结果为：

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一次性得到元素个数、总和、均值、最大值、最小值 计算这5个值消耗时间为3 summaryStatistics = IntSummaryStatistics{count=10, sum=145, min=10, average=14.500000, max=25}

5.6 joining

字符串拼接

如输出所有user的名字，用“，”隔开

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System.out.println("字符串拼接"); String names = list.stream().map(User::getName).collect(Collectors.joining(",")); System.out.println("names = " + names);

输出结果为：

1 2	字符串拼接 names = 张三,李四,王五,赵六,田七,小明,小红,小华,小丽,小何

5.7 groupingBy

分组

如将user根据学校分组、先按学校分再按年龄分、每个大学的user人数、每个大学不同年龄的人数：

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System.out.println("分组"); Map<String, List<User>> collect1 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool)); Map<String, Map<Integer, Long>> collect2 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.groupingBy(User::getAge, Collectors.counting()))); Map<String, Map<Integer, Map<String, Long>>> collect4 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.groupingBy(User::getAge, Collectors.groupingBy(User::getName,Collectors.counting())))); Map<String, Long> collect3 = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSchool, Collectors.counting())); System.out.println("collect1 = " + collect1); System.out.println("collect2 = " + collect2); System.out.println("collect3 = " + collect3); System.out.println("collect4 = " + collect4);

输出结果为：

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分组 collect1 = {浙江大学=[User{id=8, name='小华', age=14, school='浙江大学'}, User{id=9, name='小丽', age=17, school='浙江大学'}, User{id=10, name='小何', age=10, school='浙江大学'}], 北京大学=[User{id=5, name='田七', age=25, school='北京大学'}, User{id=6, name='小明', age=16, school='北京大学'}, User{id=7, name='小红', age=14, school='北京大学'}], 清华大学=[User{id=1, name='张三', age=10, school='清华大学'}, User{id=2, name='李四', age=12, school='清华大学'}, User{id=3, name='王五', age=15, school='清华大学'}, User{id=4, name='赵六', age=12, school='清华大学'}]} collect2 = {浙江大学={17=1, 10=1, 14=1}, 北京大学={16=1, 25=1, 14=1}, 清华大学={10=1, 12=2, 15=1}} collect3 = {浙江大学=3, 北京大学=3, 清华大学=4} collect4 = {浙江大学={17={小丽=1}, 10={小何=1}, 14={小华=1}}, 北京大学={16={小明=1}, 25={田七=1}, 14={小红=1}}, 清华大学={10={张三=1}, 12={李四=1, 赵六=1}, 15={王五=1}}}

5.8 partitioningBy　　

分区，分区可以看做是分组的一种特殊情况，在分区中key只有两种情况：true或false，目的是将待分区集合按照条件一分为二，java8的流式处理利用ollectors.partitioningBy()方法实现分区。

如按照是否是清华大学的user将左右user分为两个部分：

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System.out.println("分区"); Map<Boolean, List<User>> collect5 = list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(user1 -> "清华大学".equals(user1.school))); System.out.println("collect5 = " + collect5);

输出结果为：

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分区 collect5 = {false=[User{id=5, name='田七', age=25, school='北京大学'}, User{id=6, name='小明', age=16, school='北京大学'}, User{id=7, name='小红', age=14, school='北京大学'}, User{id=8, name='小华', age=14, school='浙江大学'}, User{id=9, name='小丽', age=17, school='浙江大学'}, User{id=10, name='小何', age=10, school='浙江大学'}], true=[User{id=1, name='张三', age=10, school='清华大学'}, User{id=2, name='李四', age=12, school='清华大学'}, User{id=3, name='王五', age=15, school='清华大学'}, User{id=4, name='赵六', age=12, school='清华大学'}]}

关于Java1.8新特性之stream暂时只说这些，希望对你能有所帮助，谢谢！

参考博客:https://blog.csdn.net/papima/article/details/81808445

什么式Stream

流（Stream）是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。
集合讲的是数据，流讲的是计算
注意：

1. Stream自己不会存储元素
2. Stream不会改变源对象。相反，他会返回一个持有结果的新Stream
3. Stream操作是延迟执行的。意味着他会等到需要结果的时候才执行

Stream操作的三个步骤

• 创建Stream
  一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
• 中间操作
  一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
• 终止操作（终端操作）
  一个终止操作，执行中间操作链。并产生结果

示意图如下：

创建Stream

1. default Stream<E> stream():返回一个顺序流
2. default Stream<E> parallelStream():返回一个并行流

有数组创建流

static <T> Stream<T> stream(T[] array):返回一个流

由值创建流

public static<T> Stream<T> of(T… values):返回一个流

由函数创建流：创建无限流

• 迭代

public static<T> Stream<T> iterate(final T seed,final UnaryOperator<T> f)

• 生成

public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s)

Stream的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何处理!而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”

Stream的终止操作

终止操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如List、Integer 甚至是void。

Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作（如收集到List、Set、Map）。但是Collector实用类提供了很多静态方法可以方便的收集常见实例

JDK8新特性关于Stream流