JAVA 8 主要新特性 ----------------(六)集合Stream API

一、简介Stream

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是 Lambda 表达式；另外一 个则是 Stream API(java.util.stream.*)。Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
二、什么是Stream
         流(Stream) 到底是什么呢？     
    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，他们会返回一个持有结果的新Stream。

（3）Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

三、Stream 的操作三个步骤

No.1 Stream

1、创建 Stream

一个数据源（如：集合、数组），获取一个流

Java8 中的 Collection 接口被扩展，提供了 两个获取流的方法：
        default Stream<E> stream() : 返回一个顺序流 
        default Stream<E> parallelStream() : 返回一个并行流

2、由数组创建流
         Java8 中的 Arrays 的静态方法 stream() 可 以获取数组流：
       static <T> Stream<T> stream(T[] array): 返回一个流

重载形式，能够处理对应基本类型的数组： 
        public static IntStream stream(int[] array)

public static LongStream stream(long[] array)

public static DoubleStream stream(double[] array)

3、由值创建流

可以使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值 创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

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

4、由函数创建流：创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 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) :

No.2 Stream

1、中间操作
       一个中间操作链，对数据源的数据进行处理

2、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的处理！ 而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。

筛选与切片

方法	描述
filter(Predicate p)	接收 Lambda ， 从流中排除某些元素。
distinct()	筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去 除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量。
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素 不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补

容器中map和reduce

map案例

     (1)案例一:小写转大写

                    “test”,“hello”,“world”,“java”,“tom”,“c”,“JavaScript”

       代码：点击这里

     (2)案例二:元素扩大2倍

                    1,2,3,4—>2,4,6,8

代码：点击这里

映射

方法	描述
map(Function f）	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。
mapToDouble(ToDoubleFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元 素上，产生一个新的 DoubleStream。
mapToInt(ToIntFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元 素上，产生一个新的 IntStream。
mapToLong(ToLongFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元 素上，产生一个新的 LongStream。
flatMap(Function f)	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

reduce案例:

     (1)容器求和

                      1,2,3,4数据求和

              代码：点击这里

 

map和reduce总结

     (1)map是针对每个数据处理,reduce是针对集合最后处理.

     (2)map()进行数据重写组合,reduce()是对集合中所有数据变为一个结果.

       例如: SQL语句的sum\min\max方法功能

 

3、排序

方法	描述
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator comp)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

 

 

 

 

 

正序排序：

list.stream().sorted()                          --------------------------ASC

 

倒序排序：

list.stream().sorted().reversed()              ------------------------------------DESC

 

其中sorted中间可以加入参数

list.stream().sorted(Person::getAge)        

 

Comparator使用

正序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge)) 

 

倒序

list.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getAge).reversed())

 

No.3 终止操作

1、 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

2、终端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 。

查找与匹配

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭 代，称为外部迭代。相反，Stream API 使用内部 迭代——它帮你把迭代做了)

归约

reduce(T iden, BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。 返回 T
reduce(BinaryOperator b)	可以将流中元素反复结合起来，得到一个值。 返回 Optional<T>

备注：

map 和 reduce 的连接通常称为 map-reduce 模式，因 Google 用它 来进行网络搜索而出名。

收集

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其他形式。接收一个 Collector接口的 实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

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 Collectors 实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例。

Consumer

      定义:

             Consumer<T>代表了接受一个输入参数并且无返回的操作,如果某一类操作不需要返回接口,可以对该类操作抽取逻辑.

      方法:

             无返回函数操作void accept(T t);

     案例:

            遍历容器forEach()方法

        代码：点击这里

Predicate

     定义:

            Predicate函数式接口的主要作用就是提供一个test、

方法,接受一个参数返回一个布尔类型.

     方法:

            函数操作boolean test(T t);

    案例:

            容器中过滤数据.

    

           代码：点击这里