【Java8新特性】面试官：谈谈Java8中的Stream API有哪些终止操作？

写在前面

如果你出去面试，面试官问了你关于Java8 Stream API的一些问题，比如：Java8中创建Stream流有哪几种方式？（可以参见：《【Java8新特性】面试官问我：Java8中创建Stream流有哪几种方式？》）Java8中的Stream API有哪些中间操作？（可以参见：《【Java8新特性】Stream API有哪些中间操作？看完你也可以吊打面试官！！》）如果你都很好的回答了这些问题，那么，面试官可能又会问你：Java8中的Stream API有哪些终止操作呢？没错，这就是Java8中有关Stream API的灵魂三问！不要觉得是面试官在为难你，只有你掌握了这些细节，你就可以反过来吊打面试官了！

Stream的终止操作

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、Double、String等等，甚至是 void 。

在Java8中，Stream的终止操作可以分为：查找与匹配、规约和收集。接下来，我们就分别简单说明下这些终止操作。

查找与匹配

Stream API中有关查找与匹配的方法如下表所示。

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)

同样的，我们对每个重要的方法进行简单的示例说明，这里，我们首先建立一个Employee类，Employee类的定义如下所示。

@Data
@Builder
@ToString
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Employee implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -9079722457749166858L;
    private String name;
    private Integer age;
    private Double salary;
    private Stauts stauts;
    public enum Stauts{
        WORKING,
        SLEEPING,
        VOCATION
    }
}

接下来，我们在测试类中定义一个用于测试的集合employees，如下所示。

protected List<Employee> employees = Arrays.asList(
    new Employee("张三", 18, 9999.99, Employee.Stauts.SLEEPING),
    new Employee("李四", 38, 5555.55, Employee.Stauts.WORKING),
    new Employee("王五", 60, 6666.66, Employee.Stauts.WORKING),
    new Employee("赵六", 8, 7777.77, Employee.Stauts.SLEEPING),
    new Employee("田七", 58, 3333.33, Employee.Stauts.VOCATION)
);

好了，准备工作就绪了。接下来，我们就开始测试Stream的每个终止方法。

1.allMatch()

allMatch()方法表示检查是否匹配所有元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);

我们可以通过类似如下示例来使用allMatch()方法。

boolean match = employees.stream().allMatch((e) -> Employee.Stauts.SLEEPING.equals(e.getStauts()));
System.out.println(match);

注意：使用allMatch()方法时，只有所有的元素都匹配条件时，allMatch()方法才会返回true。

2.anyMatch()方法

anyMatch方法表示检查是否至少匹配一个元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);

我们可以通过类似如下示例来使用anyMatch()方法。

boolean match = employees.stream().anyMatch((e) -> Employee.Stauts.SLEEPING.equals(e.getStauts()));
System.out.println(match);

注意：使用anyMatch()方法时，只要有任意一个元素符合条件，anyMatch()方法就会返回true。

3.noneMatch()方法

noneMatch()方法表示检查是否没有匹配所有元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);

我们可以通过类似如下示例来使用noneMatch()方法。

boolean match = employees.stream().noneMatch((e) -> Employee.Stauts.SLEEPING.equals(e.getStauts()));
System.out.println(match);

注意：使用noneMatch()方法时，只有所有的元素都不符合条件时，noneMatch()方法才会返回true。

4.findFirst()方法

findFirst()方法表示返回第一个元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

Optional<T> findFirst();

我们可以通过类似如下示例来使用findFirst()方法。

Optional<Employee> op = employees.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).findFirst();
System.out.println(op.get());

5.findAny()方法

findAny()方法表示返回当前流中的任意元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

Optional<T> findAny();

我们可以通过类似如下示例来使用findAny()方法。

Optional<Employee> op = employees.stream().filter((e) -> Employee.Stauts.WORKING.equals(e.getStauts())).findFirst();
System.out.println(op.get());

6.count()方法

count()方法表示返回流中元素总数。其在Stream接口中的定义如下所示。

long count();

我们可以通过类似如下示例来使用count()方法。

long count = employees.stream().count();
System.out.println(count);

7.max()方法

max()方法表示返回流中最大值。其在Stream接口中的定义如下所示。

Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);

我们可以通过类似如下示例来使用max()方法。

Optional<Employee> op = employees.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(op.get());

8.min()方法

min()方法表示返回流中最小值。其在Stream接口中的定义如下所示。

Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);

我们可以通过类似如下示例来使用min()方法。

Optional<Double> op = employees.stream().map(Employee::getSalary).min(Double::compare);
System.out.println(op.get());

9.forEach()方法

forEach()方法表示内部迭代(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)。其在Stream接口内部的定义如下所示。

void forEach(Consumer<? super T> action);

我们可以通过类似如下示例来使用forEach()方法。

employees.stream().forEach(System.out::println);

规约

Stream API中有关规约的方法如下表所示。

方法	描述
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

reduce()方法在Stream接口中的定义如下所示。

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
<U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner);

我们可以通过类似如下示例来使用reduce方法。

List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println(sum);
System.out.println("----------------------------------------");
Optional<Double> op = employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
System.out.println(op.get());

我们也可以搜索employees列表中“张”出现的次数。

 Optional<Integer> sum = employees.stream()
   .map(Employee::getName)
   .flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter)
   .map((ch) -> {
    if(ch.equals('六'))
     return 1;
    else
     return 0;
   }).reduce(Integer::sum);
  System.out.println(sum.get());

注意：上述例子使用了硬编码的方式来累加某个具体值，大家在实际工作中再优化代码。

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

collect()方法在Stream接口中的定义如下所示。

<R> R collect(Supplier<R> supplier,
              BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
              BiConsumer<R, R> combiner);

<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

我们可以通过类似如下示例来使用collect方法。

Optional<Double> max = employees.stream()
   .map(Employee::getSalary)
   .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
  System.out.println(max.get());
  Optional<Employee> op = employees.stream()
   .collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
  System.out.println(op.get());
  Double sum = employees.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
  System.out.println(sum);
  Double avg = employees.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
  System.out.println(avg);
  Long count = employees.stream().collect(Collectors.counting());
  System.out.println(count);
  System.out.println("--------------------------------------------");
  DoubleSummaryStatistics dss = employees.stream()
   .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
  System.out.println(dss.getMax());

如何收集Stream流？

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)。 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， 具体方法与实例如下表：

方法	返回类型	作用
toList	List	把流中元素收集到List
toSet	Set	把流中元素收集到Set
toCollection	Collection	把流中元素收集到创建的集合
counting	Long	计算流中元素的个数
summingInt	Integer	对流中元素的整数属性求和
averagingInt	Double	计算流中元素Integer属性的平均 值
summarizingInt	IntSummaryStatistics	收集流中Integer属性的统计值。 如：平均值
joining	String	连接流中每个字符串
maxBy	Optional	根据比较器选择最大值
minBy	Optional	根据比较器选择最小值
reducing	归约产生的类型	从一个作为累加器的初始值 开始，利用BinaryOperator与 流中元素逐个结合，从而归 约成单个值
collectingAndThen	转换函数返回的类型	包裹另一个收集器，对其结 果转换函数
groupingBy	Map<K, List>	根据某属性值对流分组，属 性为K，结果为V
partitioningBy	Map<Boolean, List>	根据true或false进行分区

每个方法对应的使用示例如下表所示。

方法	使用示例
toList	List employees= list.stream().collect(Collectors.toList());
toSet	Set employees= list.stream().collect(Collectors.toSet());
toCollection	Collection employees=list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
counting	long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
summingInt	int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Employee::getSalary));
averagingInt	double avg= list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Employee::getSalary))
summarizingInt	IntSummaryStatistics iss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Employee::getSalary));
Collectors	String str= list.stream().map(Employee::getName).collect(Collectors.joining());
maxBy	Optionalmax= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Employee::getSalary)))；
minBy	Optional min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Employee::getSalary)));
reducing	int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Employee::getSalar, Integer::sum));
collectingAndThen	int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
groupingBy	Map<Emp.Status, List> map= list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getStatus));
partitioningBy	Map<Boolean,List>vd= list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Employee::getManage));

public void test4(){
    Optional<Double> max = emps.stream()
        .map(Employee::getSalary)
        .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
    System.out.println(max.get());

    Optional<Employee> op = emps.stream()
        .collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));

    System.out.println(op.get());

    Double sum = emps.stream()
        .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));

    System.out.println(sum);

    Double avg = emps.stream()
        .collect(Collecors.averagingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(avg);
    Long count = emps.stream()
        .collect(Collectors.counting());

    DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream()
        .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(dss.getMax());

写在最后

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最后，附上Java8新特性核心知识图，祝大家在学习Java8新特性时少走弯路。