java8自带常用的函数式接口

  • Predicate boolean test(T t) 传入一个参数返回boolean值
  • Consumer void accept(T t) 传入一个参数,无返回值
  • Function<T,R> R apply(T t) 传入一个参数,返回另一个类型

准备数据

    //计算机俱乐部
private static List<Student> computerClub = Arrays.asList(
new Student("2015134001", "小明", 15, "1501"),
new Student("2015134003", "小王", 14, "1503"),
new Student("2015134006", "小张", 15, "1501"),
new Student("2015134008", "小梁", 17, "1505")
);
//篮球俱乐部
private static List<Student> basketballClub = Arrays.asList(
new Student("2015134012", "小c", 13, "1503"),
new Student("2015134013", "小s", 14, "1503"),
new Student("2015134015", "小d", 15, "1504"),
new Student("2015134018", "小y", 16, "1505")
);
//乒乓球俱乐部
private static List<Student> pingpongClub = Arrays.asList(
new Student("2015134022", "小u", 16, "1502"),
new Student("2015134021", "小i", 14, "1502"),
new Student("2015134026", "小m", 17, "1504"),
new Student("2015134027", "小n", 16, "1504")
); private static List<List<Student>> allClubStu = new ArrayList<>();
allClubStu.add(computerClub);
allClubStu.add(basketballClub);
allClubStu.add(pingpongClub);

常用的stream三种创建方式

  • 集合 Collection.stream()
  • 静态方法 Stream.of
  • 数组 Arrays.stream
        //1.集合
Stream<Student> stream = basketballClub.stream();
//2.静态方法
Stream<String> stream2 = Stream.of("a", "b", "c");
//3.数组
String[] arr = {"a","b","c"};
Stream<String> stream3 = Arrays.stream(arr);

Stream的终止操作

  • foreach(Consumer c) 遍历操作
  • collect(Collector) 将流转化为其他形式
  • max(Comparator) 返回流中最大值
  • min(Comparator) 返回流中最小值
  • count 返回流中元素综述

Collectors 具体方法

  • toList List 把流中元素收集到List
  • toSet Set 把流中元素收集到Set
  • toCollection Coolection 把流中元素收集到Collection中
  • groupingBy Map<K,List> 根据K属性对流进行分组
  • partitioningBy Map<boolean, List> 根据boolean值进行分组
        //此处只是演示 此类需求直接用List构造器即可
List<Student> collect = computerClub.stream().collect(Collectors.toList());
Set<Student> collect1 = pingpongClub.stream().collect(Collectors.toSet());
//注意key必须是唯一的 如果不是唯一的会报错而不是像普通map那样覆盖
Map<String, String> collect2 = pingpongClub.stream()
.collect(Collectors.toMap(Student::getIdNum, Student::getName));
//分组 类似于数据库中的group by
Map<String, List<Student>> collect3 = pingpongClub.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(Student::getClassNum));
//字符串拼接 第一个参数是分隔符 第二个参数是前缀 第三个参数是后缀
String collect4 = pingpongClub.stream().map(Student::getName).collect(Collectors.joining(",", "【", "】"));
//【小u,小i,小m,小n】
//三个俱乐部符合年龄要求的按照班级分组
Map<String, List<Student>> collect5 = Stream.of(basketballClub, pingpongClub, computerClub)
.flatMap(e -> e.stream().filter(s -> s.getAge() < 17))
.collect(Collectors.groupingBy(Student::getClassNum));
//按照是否年龄>16进行分组 key为true和false
ConcurrentMap<Boolean, List<Student>> collect6 = Stream.of(basketballClub, pingpongClub, computerClub)
.flatMap(Collection::stream)
.collect(Collectors.groupingByConcurrent(s -> s.getAge() > 16));

Stream的中间操作

  1. filter(Predicate) 筛选流中某些元素

//筛选1501班的学生
computerClub.stream().filter(e -> e.getClassNum().equals("1501")).forEach(System.out::println);
//筛选年龄大于15的学生
List<Student> collect = computerClub.stream().filter(e -> e.getAge() > 15).collect(Collectors.toList());
  1. map(Function f) 接收流中元素,并且将其映射成为新元素,例如从student对象中取name属性

        //篮球俱乐部所有成员名 + 暂时住上商标^_^,并且获取所有队员名
List<String> collect1 = basketballClub.stream()
.map(e -> e.getName() + "^_^")
.collect(Collectors.toList());
collect1.forEach(System.out::println);
//小c^_^^_^
//小s^_^^_^
//小d^_^^_^
//小y^_^^_^
  1. flatMap(Function f) 将所有流中的元素并到一起连接成一个流



        //获取年龄大于15的所有俱乐部成员
List<Student> collect2 = Stream.of(basketballClub, computerClub, pingpongClub)
.flatMap(e -> e.stream().filter(s -> s.getAge() > 15))
.collect(Collectors.toList());
collect2.forEach(System.out::println); //用双层list获取所有年龄大于15的俱乐部成员
List<Student> collect3 = allClubStu.stream()
.flatMap(e -> e.stream().filter(s -> s.getAge() > 15))
.collect(Collectors.toList());
collect3.forEach(System.out::println);
  1. peek(Consumer c) 获取流中元素,操作流中元素,与foreach不同的是不会截断流,可继续操作流
        //篮球俱乐部所有成员名 + 赞助商商标^_^,并且获取所有队员详细内容
List<Student> collect = basketballClub.stream()
.peek(e -> e.setName(e.getName() + "^_^"))
.collect(Collectors.toList());
collect.forEach(System.out::println);
//Student{idNum='2015134012', name='小c^_^', age=13, classNum='1503'}
//Student{idNum='2015134013', name='小s^_^', age=14, classNum='1503'}
//Student{idNum='2015134015', name='小d^_^', age=15, classNum='1504'}
//Student{idNum='2015134018', name='小y^_^', age=16, classNum='1505'}
  1. distinct() 通过流所生成元素的equals和hashCode去重

  2. limit(long val) 截断流,取流中前val个元素

  3. sorted(Comparator) 产生一个新流,按照比较器规则排序

  4. sorted() 产生一个新流,按照自然顺序排序

        List<String> list = Arrays.asList("b","b","c","a");
list.forEach(System.out::print); //bbca
List<String> collect = list.stream().distinct().sorted().collect(Collectors.toList());
collect.forEach(System.out::print);//abc
//获取list中排序后的top2 即截断取前两个
List<String> collect1 = list.stream().distinct().sorted().limit(2).collect(Collectors.toList());
collect1.forEach(System.out::print);//ab

匹配

  1. booelan allMatch(Predicate) 都符合
  2. .boolean anyMatch(Predicate) 任一元素符合
  3. boolean noneMatch(Predicate) 都不符合
        boolean b = basketballClub.stream().allMatch(e -> e.getAge() < 20);
boolean b1 = basketballClub.stream().anyMatch(e -> e.getAge() < 20);
boolean b2 = basketballClub.stream().noneMatch(e -> e.getAge() < 20);

寻找元素

  1. findFirst——返回第一个元素
  2. findAny——返回当前流中的任意元素
        Optional<Student> first = basketballClub.stream().findFirst();
if (first.isPresent()) {
Student student = first.get();
System.out.println(student);
} Optional<Student> any = basketballClub.stream().findAny();
if (any.isPresent()) {
Student student2 = any.get();
System.out.println(student2);
}
Optional<Student> any1 = basketballClub.stream().parallel().findAny();
System.out.println(any1);

计数和极值

  1. count——返回流中元素的总个数
  2. max——返回流中最大值
  3. min——返回流中最小值
        long count = basketballClub.stream().count();
Optional<Student> max = basketballClub.stream().max(Comparator.comparing(Student::getAge));
if (max.isPresent()) {
Student student = max.get();
}
Optional<Student> min = basketballClub.stream().min(Comparator.comparingInt(Student::getAge));
if (min.isPresent()) {
Student student = min.get();
}

java8 stream api流式编程的更多相关文章

  1. Java9第四篇-Reactive Stream API响应式编程

    我计划在后续的一段时间内,写一系列关于java 9的文章,虽然java 9 不像Java 8或者Java 11那样的核心java版本,但是还是有很多的特性值得关注.期待您能关注我,我将把java 9 ...

  2. Stream流式编程

    Stream流式编程   Stream流 说到Stream便容易想到I/O Stream,而实际上,谁规定“流”就一定是“IO流”呢?在Java 8中,得益于Lambda所带来的函数式编程,引入了一个 ...

  3. 20190827 On Java8 第十四章 流式编程

    第十四章 流式编程 流的一个核心好处是,它使得程序更加短小并且更易理解.当 Lambda 表达式和方法引用(method references)和流一起使用的时候会让人感觉自成一体.流使得 Java ...

  4. JDK8新特性(二) 流式编程Stream

    流式编程是1.8中的新特性,基于常用的四种函数式接口以及Lambda表达式对集合类数据进行类似流水线一般的操作 流式编程分为大概三个步骤:获取流 → 操作流 → 返回操作结果 流的获取方式 这里先了解 ...

  5. golang的极简流式编程实现

    传统的过程编码方式带来的弊端是显而易见,我们经常有这样的经验,一段时间不维护的代码或者别人的代码,突然拉回来看需要花费较长的时间,理解原来的思路,如果此时有个文档或者注释写的很好的话,可能花的时间会短 ...

  6. 如何用Java8 Stream API找到心仪的女朋友

    传统的的Java 集合操作是有些啰嗦的,当我们需要对结合元素进行过滤,排序等操作的时候,通常需要写好几行代码以及定义临时变量. 而Java8 Stream API 可以极大简化这一操作,代码行数少,且 ...

  7. 何用Java8 Stream API进行数据抽取与收集

    上一篇中我们通过一个实例看到了Java8 Stream API 相较于传统的的Java 集合操作的简洁与优势,本篇我们依然借助于一个实际的例子来看看Java8 Stream API 如何抽取及收集数据 ...

  8. Fork/Join框架与Java8 Stream API 之并行流的速度比较

    Fork/Join 框架有特定的ExecutorService和线程池构成.ExecutorService可以运行任务,并且这个任务会被分解成较小的任务,它们从线程池中被fork(被不同的线程执行)出 ...

  9. java8流式编程(一)

    传送门 <JAVA8开发指南>为什么你需要关注 JAVA8 <Java8开发指南>翻译邀请 Java8初体验(一)lambda表达式语法 Java8初体验(二)Stream语法 ...

随机推荐

  1. 【QT】多个槽函数绑定同一个信号的触发顺序

    目录 一.Qt 3.0(包含3.0) - Qt 4.5(包含4.5)版本之前 二.Qt 4.6(包含4.6)版本之后 一.Qt 3.0(包含3.0) - Qt 4.5(包含4.5)版本之前 「多个槽函 ...

  2. [日常摸鱼]Luogu2521[HAOI2011]防线修建-set维护凸包

    https://www.luogu.org/problemnew/show/2521 题意:维护一个上凸包:删点,查询周长 很容易想到把问题转换为离线:先读入全部操作,记录下最后剩下的点,倒着加点来维 ...

  3. Feign String 参数 传递null 以及 空字符串问题

    笔记链接:https://app.yinxiang.com/fx/c82f6d74-3432-4703-83c8-5175f5986f97 备注 因为笔记在印象笔记上进行编辑,而且为Markdown格 ...

  4. Java 12 新特性

    Java 12 已如期于 3 月 19 日正式发布,此次更新是 Java 11 这一长期支持版本发布之后的一次常规更新,截至目前,Java 半年为发布周期,并且不会跳票承诺的发布模式,已经成功运行一年 ...

  5. OSM地图本地发布-如何生成各省市矢量地图

    目录 1.缘起 2.问题 3.分析 4.生成自定义地区矢量瓦片 4.1.启动docker 4.2.启动postGIS容器 4.3.设置不清理上次的结果 4.4.删除默认切图范围 4.5.修改切图层级和 ...

  6. python 做回归

    1 一元线性回归 线性回归是一种简单的模型,但受到广泛应用,比如预测商品价格,成本评估等,都可以用一元线性模型.y = f(x) 叫做一元函数,回归意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regre ...

  7. 闭关修炼180天--手写持久层框架(mybatis简易版)

    闭关修炼180天--手写持久层框架(mybatis简易版) 抛砖引玉 首先先看一段传统的JDBC编码的代码实现: //传统的JDBC实现 public static void main(String[ ...

  8. 论文阅读: A Review of Robot Learning for Manipulation: Challenges, Representations, and Algorithms

    机器人学习操纵综述:挑战,表示形式和算法 1.介绍 因此,研究人员专注于机器人应如何学习操纵周围世界的问题. 这项研究的范围很广,从学习个人操作技巧到人类演示,再到学习适用于高级计划的操作任务的抽象描 ...

  9. Docker部署tomcat+nginx+mysql,创建一个tomcat集群

    Docker的部署可以选择虚拟机或者云服务器,我自己选择的是本机安装centos7虚拟机: 1.虚拟机安装登录成功后开始部署docker: 首先了解docker是一个开源应用容器引擎,基于Go语言遵循 ...

  10. 【linux】系统编程-2-消息队列

    目录 前言 4. 消息队列 4.1 概念 4.2 对比 4.3 函数及使用流程 4.3.1 msgget() 4.3.2 msgsng() 4.3.3 msgrcv() 4.3.4 msgctl() ...