Java8新特性--流(Stream)

1、简介

     Java 8是Java自Java 5（发布于2004年）之后的最重要的版本。这个版本包含语言、编译器、库、工具和JVM等方面的十多个新特性。在本文中我们一起来学习引入的一个新特性-流

2、Lambda表达式

    在学习流之前，我们先来了解下java8中引入的Lambda表达式，它作为流很重要的一部分。Lambda表达式个构成如下所示：

2.1  有效的Lambda表达式

（）-> 42

(Apple a) -> { return a.getWeight() > 150; }

 //对于函数只有一行代码的，可以去掉大括号{}以及return关键字
（String s）-> s.length()

 (Apple a1, Apple a2) -> a1.getWeight().compareTo(a2.getWeight())

2.2  方法引用

     当你需要使用方法引用时，目标放在分隔符::前，方法的名称放在后面。例如：Apple::getWeight就是引用了Apple类中定义的方法getWeight。请记住，不需要括号，因为你

没有实际调用这个方法。方法引用就是Lambda表达式(Apple a) -> a.getWeight的快捷写法。

Lambda及其等效方法引用的列子：

方法引用主要有三类：

• 指向静态方法的方法引用（例如Integer的parseInt方法，写作Integer::parseInt）
• 指向任意类型实例方法的方法引用（例如String的length方法，写作String::length）
• 指向现有对象的实例方法的方法引用（假设你有一个局部变量expensiveTransaction用于存放Transaction类型的对象，它支持实例方法getValue，那么你就可以写成expensiveTransaction::getValue）

第二种和第三种方法引用可能乍看起来有点儿晕。类似于String::length的第二种方法引用的思想就是你在引用一个对象的方法，而这个对象本身是Lambda的一个参数。例如，Lambda表达

式(String s) ->
s.toUppeCase()可以写作String::toUpperCase。但第三种方法引用指的是，你在Lambda中调用一个已经存在的外部对象中的方法。例如，Lambda表达式()->expensiveTransaction.getValue()可

以写作expensiveTransaction::getValue。

2.3  构造函数引用

Supplier<Apple> c1 = Apple::new;     // 构造函数引用指向默认的Apple()构造函数
Apple apple = c1.get(); // 调用Supplier的get方法将产生一个新的Apple

Function<Integer, Apple> c2 = Apple::new;      // 指向Apple(Integer weight)的构造函数引用
Apple apple2 = c2.apply(110); // 调用该Function函数的apply方法，并给出要求的重量，将产生一个Apple

在下面的代码中，一个Integer构成的List中的每个元素都通过我们前面定义的类的map方法传递给了Apple的构造函数，得到了一个具有不同重量苹果的List：

private static void test() {
List<Integer> weights = Arrays.asList(7, 3, 4, 10);
List<Apple> apples = map(weights, Apple::new);
    apples.stream().map(Apple::getWeight).forEach(System.out::println);
}

public static List<Apple> map(List<Integer> list, Function<Integer, Apple> f) {
    List<Apple> result = new ArrayList<>();
    for (Integer e : list) {
        result.add(f.apply(e));
    }
　　return result;
}

  3、引入流

     3.1流简介

　　   流是一系列数据项，一次只生成一项。程序可以从输入流中一个一个读取数据项，然后以同样的方式将数据项写入输出流。一个程序的输出流很可能是另一个程序的输入流。就想汽车组装流水线一

　　样，汽车排队进入加工站，每个加工站会接收、修改汽车，然后将之传递给下一站做进一步的处理。尽管流水线实际上是一个序列，但不同加工站的运行一般是并行的。

　　 基于此，Java8可以透明的把输入的不想管部分拿到几个CPU内核上去分别执行你的Stream操作流水线——这是几乎免费的并行，用不着费劲搞Thread了。

3.2流操作

            流操作包含3个部分：数据源、中间操作、终端操作

　　数据源：集合、数组

　　　　　　中间操作：可以连接起来的流操作，流程一条流水线

　　　　　　终端操作：关闭流的操作

　　　　

　　　　中间操作和终端操作，如下图所示：

　　　　

3.3 使用流

      　　筛选和切片：filter()、distinct()、limit()、skip()

映射：map()

　　　　 查找和匹配：anyMatch()、allMatch()、noneMatch()、findAny()、findFirst()

　　　　 归约：reduce()

　　 3.3.1 筛选和切片

              filter()：筛选过滤。会接受一个谓词（一个返回boolean的函数）作为参数，并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。

　　　　distinct()：去重。它会返回一个元素各异（根据流所生成元素的hashCode和equals方法实现）的流

　　　　limit(n)：截断。它会返回一个不超过给定长度的流，如果流是有序的，则最多返回前n个元素

　　　　skip(n)：跳过。返回一个扔掉了前n个元素的流

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4，5, 6);
numbers.stream()
.filter(i -> i % 2 == 0)  //筛选出能被2整除的
.distinct()  //去重
.limit(3)  //取前3个元素
.skip(1) //扔掉第一个元素
.forEach(System.out::println);

　　3.3.2 映射

　　　　map()：映射。它会接受一个函数作为参数。这个函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素

　　　　例如，下面的代码，提取菜单中菜的名字

List<String> nameList = menu.stream()
　　.map(Dish::getName)
　　.collect(Collectors.toList())

　　3.3.4 查找和匹配

　　　　anyMatch()：流中是否有一个元素能匹配给定的谓词

List<Integer> numbers = Arrays.asList(6, 5, 4, 8, 1, 2, 3, 4, 2, 5, 6, 8, 10);
numbers.stream().anyMatch(d -> d % 3 == 0) ;      //true

　　　　allMatch()：流中的元素是否都能匹配给定的谓词

numbers.stream().allMatch(d -> d % 3 == 0);      //false

　　　　noneMatch()：与allMatch()相对，流中没有任何元素与给定的谓词匹配

numbers.stream().noneMatch(d -> d % 7 == 0);       //true

　　　　findAny()：返回当前流中的任意元素。不过该方法返回的是Optional<T>容器类，其方法包括

　　　　　　　　　　1、isPresent() 将在Optional包含值的时候返回true，否者返回false

　　　　　　　　　　2、T get() 会在值存在时返回值，否则抛出一个NoSuchElement异常

Optional<Integer> nums = numbers.stream().filter(d -> d % 4 == 0).findAny();
nums.isPresent();    //true
nums.get();      //

　　　　findFirst()：找到第一个元素，工作方式类似于findAny()

　　3.3.5 归约

　　　　把一个流中的元素组合起来，使用reduce操作来表达更复杂的查询，比如“计算菜单中的总卡路里”或“菜单中卡路里最高的菜是哪一个”。此类查询需要将流中所有元素反复结合起来，得

　　到一个值，比如一个Integer。这样的查询可以被归类为归约操作（将流归约成一个值）

　　　　元素累加、累乘

List<Integer> numbers = Arrays.asList(4, 5, 3, 9);

//有初始值：
numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);      //21
numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);     //21
numbers.stream().reduce(1, (a, b) -> a * b);    //540

//无初始值：
Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> (a + b));
//对于无初始值的归约，reduce操作无法返回其和，只能将结果包裹在一个Optional对象里，以表明可能不存在
sum.get();    //

　　　　最大值、最小值

List<Integer> numbers = Arrays.asList(4, 5, 3, 9);

Optional<Integer> max = numbers.stream().reduce(Integer::max);    //最大值
max.get();     //9

Optional<Integer> min = numbers.stream().reduce(Integer::min);     //最小值
min.get();   //

　　求和、平均数

int total = menu.stream().collect(Collectors.summingInt(Dish::getCalories));     //统计总数
double avg = menu.stream().collect(Collectors.averagingInt(Dish::getCalories)); // 求平均数
long count = menu.stream().count();       //个数

IntSummaryStatistics summ = menu.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Dish::getCalories)); summ.getAverage(); //平均数
summ.getCount(); //个数
summ.getMax(); //最大值
summ.getMin(); //最小值
summ.getSum(); //和

　3.4 用流收集数据

　　收集器(collect)：是一个将数据流缩减为一个值的高级归约操作，这个值可以是集合、映射、或者一个值对象。你可以使用collect达到以下目的：

　　　　1、将数据流缩减为一个单一值

　　　　2、将一个数据流中的元素进行分组

　　　　3、分割一个流中的元素

public List<String> getList(List<Task> tasks) {        //将数据收集进一个列表
     return tasks.stream().map(Task::getTitle).collect(Collectors.toList());
}
public Set<String> getSet(List<Task> tasks) {        //将数据收集进一个集合
     return tasks.stream().map(Task::getTitle).collect(Collectors.toSet());
}
private static Map<String, Task> taskMap(List<Task> tasks) {        //将数据收集进一个映射
     return tasks.stream().collect(Collectors.toMap(Task::getTitle, task -> task));
}
private static Map<TaskType, List<Task>> groupTasksByType(List<Task> tasks) {    //分组
     return tasks.stream().collect(Collectors.groupingBy(Task::getType));
} 

其它参照资源：http://blog.csdn.net/u013291394/article/details/52662761