【Java8新特性】Stream（分类+案例）
一、Stream概述
什么是Stream？
Stream是Java8引入的全新概念，它用来处理集合中的数据，可以让你以一种声明的方式处理数据。
Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。
Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。
Stream有什么优点？
Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
众所周知，集合操作非常麻烦，若要对集合进行筛选、投影，需要写大量的代码，而流是以声明的形式操作集合，它就像SQL语句，我们只需告诉流需要对集合进行什么操作，它就会自动进行操作，并将执行结果返回给我们，无需我们自己手写很多复杂又容易出错的代码，大大的节约了开发、验证和排错的时间。
流的操作种类
流的种类分为两种，元素流在管道中经过中间操作的处理，最后由最终操作得到前面处理的结果。
- 中间操作：每次返回一个新的流，可以有多个。
- 终端操作：每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。
| 操作 | 类型 | 返回类型 | 使用的类型/函数式接口 | 函数描述符 |
|---|---|---|---|---|
| filter | 中间 | Stream | Predicate | T -> boolean |
| distinct | 中间 | Stream | ||
| skip | 中间 | Stream | long | |
| map | 中间 | Stream | Function<T, R> | T -> R |
| flatMap | 中间 | Stream | Function<T, Stream> | T -> Stream |
| limit | 中间 | Stream | long | |
| sorted | 中间 | Stream | Comparator | (T, T) -> int |
| anyMatch | 终端 | boolean | Predicate | T -> boolean |
| noneMatch | 终端 | boolean | Predicate | T -> boolean |
| allMatch | 终端 | boolean | Predicate | T -> boolean |
| findAny | 终端 | Optional | ||
| findFirst | 终端 | Optional | ||
| forEach | 终端 | void | Consumer | T -> void |
| collect | 终端 | R | Collector<T, A, R> | |
| reduce | 终端 | Optional | BinaryOperator | (T, T) -> T |
| count | 终端 | long |
Stream的特性
- stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
- stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
- stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。
二、Stream的创建
Stream可以通过集合数组创建。
1、通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流
List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
int[] array={1,3,5,7,9};
IntStream stream = Arrays.stream(array);
3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()
Stream<Integer> stream1 = Stream.of(1, 2, 3);
stream1.forEach(System.out::println);
Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(3);
stream2.forEach(System.out::println);
Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);
输出结果：
1
2
3
0
2
4
0.5534745199351802
0.2639910987127261
0.0844816305931457
stream和parallelStream的简单区分：
stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作。parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。
例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：
流中的数据量比较大的情况下，并行流处理的速度会明显的快于顺序流。
除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：
Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();
三、Steam的使用
使用流的基本步骤：
- 准备一个数据源，并将数据源转换为Stream；
- 执行中间操作，中间操作可以有多个，它们可以串连起来形成流水线；
- 执行终端操作，执行终端操作后本次流结束，获得一个执行结果。
准备工作
准备一个后面案例使用的员工类。
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
class Person {
private String name; // 姓名
private int salary; // 薪资
private int age; // 年龄
private String sex; //性别
private String area; // 地区
// 构造方法
public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
this.name = name;
this.salary = salary;
this.age = age;
this.sex = sex;
this.area = area;
}
// 省略了get和set，请自行添加
}
1 遍历/匹配（foreach/find/match）
Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
// 遍历输出符合条件的元素
list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
// 匹配第一个
Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
// 匹配任意（适用于并行流）
Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
// 是否包含符合特定条件的元素
boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x > 6);
System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
}
2 筛选（filter）
筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。
案例一：筛选出Integer集合中大于5的元素，并打印出来。
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(0, 6, 3, 5, 1, 2, 9);
Stream<Integer> stream = list.stream();
stream.filter(x -> x > 5).forEach(System.out::println);
}
运行结果：
6
9
案例二： 筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);
}
运行结果：
高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]
3 聚合（max/min/count)
max、min、count这些关键字，平时在sql语句中我们常用它们进行数据统计。
Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。
案例一：获取String集合中最长的元素。
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("abc", "abcd", "abcde", "qwerty", "asdfghjkl");
Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println("最长的字符串：" + max.get());
}
运行结果：
最长的字符串：asdfghjkl
案例二：获取Integer集合中的最大值。
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(3, 6, 9, 12, 2, 8);
// 自然排序
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定义排序
Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1.compareTo(o2);
}
});
System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
}
运行结果：
自然排序的最大值：12
自定义排序的最大值：12
案例三：获取员工工资最高的人。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());
}
运行结果：
员工工资最大值：9500
案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);
long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
}
运行结果：
list中大于6的元素个数：4
4 映射(map/flatMap)
映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：
map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。
public static void main(String[] args) {
String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println("每个元素大写：" + strList);
System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);
}
运行结果：
每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]
每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]
案例二：将员工的薪资全部增加1000。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
// 不改变原来员工集合的方式
List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {
Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);
return personNew;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("一次改动前：" +
personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("一次改动后：" +
personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
// 改变原来员工集合的方式
List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
person.setSalary(person.getSalary() + 10000);
return person;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("二次改动前：" +
personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
System.out.println("二次改动后：" +
personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
}
运行结果：
一次改动前：Tom–>8900
一次改动后：Tom–>18900
二次改动前：Tom–>18900
二次改动后：Tom–>18900
案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。
public static void main(String[] args) {
List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
// 将每个元素转换成一个stream
String[] split = s.split(",");
Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
return s2;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("处理前的集合：" + list);
System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
}
运行结果：
处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]
处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]
5 归约(reduce)
归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
// 求乘积
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
// 求最大值方式1
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值写法2
Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
System.out.println("list求积：" + product.get());
System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);
}
运行结果：
list求和：29,29,29
list求积：2112
list求和：11,11
案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
// 求工资之和方式1：
Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
// 求工资之和方式2：
Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
(sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
// 求工资之和方式3：
Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
// 求最高工资方式1：
Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), Integer::max);
// 求最高工资方式2：
Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(), (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);
System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
}
运行结果：
工资之和：49300,49300,49300
最高工资：9500,9500
6 收集(collect)
collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。
collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。
6.1 归集(toList/toSet/toMap)
因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。
下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：
public static void main(String[] args) {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
.collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
System.out.println("toList:" + listNew);
System.out.println("toSet:" + set);
System.out.println("toMap:" + map);
}
运行结果：
toList：[6, 4, 6, 6, 20]
toSet：[4, 20, 6]
toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}
6.2 统计(count/averaging)
Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：
- 计数：count
- 平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
- 最值：maxBy、minBy
- 求和：summingInt、summingLong、summingDouble
- 统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
// 求总数
Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
// 求平均工资
Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
// 求最高工资
Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary)
.collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
// 求工资之和
Integer sum = personList.stream()
.collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
// 一次性统计所有信息
DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream()
.collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
System.out.println("员工总数：" + count);
System.out.println("员工平均工资：" + average);
System.out.println("员工工资总和：" + sum);
System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);
}
运行结果：
员工总数：3
员工平均工资：7900.0
员工工资总和：23700
员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}
6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)
- 分区：将
stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。 - 分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。
案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
// 将员工按薪资是否高于8000分组
Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream()
.collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
// 将员工按性别分组
Map<String, List<Person>> group = personList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
// 将员工先按性别分组，再按地区分组
Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
}
运行结果：
员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}
6.4 接合(joining)
joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
}
运行结果：
所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily
拼接后的字符串：A-B-C
6.5 归约(reducing)
Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
Integer sum = personList.stream()
.collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);
// stream的reduce
Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());
}
运行结果：
员工扣税薪资总和：8700
员工薪资总和：23700
7 排序(sorted)
sorted，中间操作。有两种排序：
- sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
- sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序
案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序。
public static void main(String[] args) {
List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));
// 按工资升序排序（自然排序）
List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary))
.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// 按工资倒序排序
List<String> newList2 = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
.map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄升序排序
List<String> newList3 = personList.stream()
.sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)
.thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
.collect(Collectors.toList());
// 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
return p2.getAge() - p1.getAge();
} else {
return p2.getSalary() - p1.getSalary();
}
}).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);
}
运行结果：
按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]
先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]
先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]
8 提取/组合
流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。
public static void main(String[] args) {
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
// concat:合并两个流 distinct：去重
List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
// limit：限制从流中获得前n个数据
List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
// skip：跳过前n个数据
List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("流合并：" + newList);
System.out.println("limit：" + collect);
System.out.println("skip：" + collect2);
}
运行结果：
流合并：[a, b, c, d, e, f, g]
limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
skip：[3, 5, 7, 9, 11]
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