Java8——Stream流式操作的一点小总结

我发现，自从我学了Stream流式操作之后，工作中使用到的频率还是挺高的，因为stream配合着lambda表达式或者双冒号（::)使用真的是优雅到了极致！今天就简单分（搬）享（运）一下我对stream流式操作的一点理解

一、什么是流式操作？或者准确的说什么是“流”

所谓艺术来源于生活，所以不妨从一个生活中小例子展开说明一下。

通过组词，流可以组成流动，流水，流经，流进流出.... 这些描述的都是一种状态，是一种“运动”中的状态，更加通俗的讲，流水线。以往的流水线会有很多工人在，每一个工人负责一个环节，环环相联下来之后最终会形成成品。好了，现在分解一下

首先需要有一条流水线（好给你流水线）
流水线有了，那么总得需要有人在作业吧，那就放几个卡通人上去充当一下，他们将完成对原材料的筛选、清洗、组装、贴标签等操作，注意这是有顺序，这也很好理解，下一道工序必须是在上一道工序的基础上进行的，总不能跳过组装就直接装箱吧，虽然是可以，但是你发个空包给别人，真的好吗？

所以流水线+作业人员有了
经过一番操作之后，产出产品，之后就需要打包出厂，走进寻常百姓家了。最终完整的流程就是酱紫的

所以，对于“流式操作”可以想象成把一项需要完成的操作“打扁”成原材料，原材料会经过经过很多道工序，而经过多道工序时的状态就是“流”，最终会对流进行一个打包收集，形成业务产品。

二、对于stream，你不得不了解的几个概念

第一部分通过一个简单的例子，阐述了一下先决概念，接下来就就对stream本身进行了解。

中间操作符与终止操作符

一句话讲明，中间操作符可以有多个，每个中间操作符都是在前一个中间操作符的基础上进行操作的，这就像极了刚刚讲解的多道工序，二终止操作符有且仅有一个，也即处理完所有的中间操作之后，对最终产品进行收集或者消费的，流在这里之后就会得到一个实际的“产品”。

常见的中间操作符

操作符	对应的概念
flatmap(flatmapToInt,flatmapToLong,flatmapToDouble) 拍平操作	比如把 int[]{2,3,4} 拍平变成 2，3，4 也就是从原来的一个数据变成了3个数据，这里默认提供了拍平成int,long,double的操作符
limit 限流操作	比如数据流中有10个我只要出前3个就可以使用
distint 去重操作	对重复元素去重，底层使用了equals方法
filter 过滤操作	把不想要的数据过滤
peek 挑出操作	如果想对数据进行某些操作，如：读取、编辑修改等
skip 跳过操作	跳过某些元素
sorted(unordered) 排序操作	对元素排序，前提是实现Comparable接口，当然也可以自定义比较器

常见的终止操作符

操作符	对应的概念
collect 收集	使用系统提供的收集器可以将最终的数据流收集到List，Set，Map等容器中
count 统计操作	统计最终的数据个数
findFirst、findAny 查找操作	查找第一个、查找任何一个返回的类型为Optional
noneMatch、allMatch、anyMatch 匹配操作	数据流中是否存在符合条件的元素返回值为bool 值
min、max 最值操作，需要自定义比较器	返回数据流中最大最小的值
reduce 规约操作	将整个数据流的值规约为一个值，count、min、max底层就是使用reduce
forEach、forEachOrdered 遍历操作	这里就是对最终的数据进行消费了
toArray 数组操作	将数据流的元素转换成数组

️所有的这些操作都是建立在流的基础上，所以首先需要把对象打成流，而stream主要用于对象类型的集合，当然基础类型的stream其实也是有提供的，这是打成流的方式不一致，待会会展示到底哪里不一致了。

三、stream的简单小操作展示

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
class Person{
    private Integer id;
    private String name;
    private Integer age;
    private String sex;
}

/**
* @author Amg
* @Description 首先展现一下对于对象的集合跟基本类型是怎么打成流的
* @param
* @date 2020/9/13
* @return void
*/
public void tt(){

    //基于对象的集合
    List<Person> list = new ArrayList<>();
    Stream<Person> collection = list.stream();

    //基于基本类型的
    int[] array = new int[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9};
    IntStream primitive = Arrays.stream(array);

    //挖一下源码就会发现，其实Stream<T>跟IntStream都是继承自BaseStream的,有Int自然也会有Double、Long等等
}

/**
* @author Amg
* @Description 第二个讲一下遍历过滤输出一个给定的范围的偶数
* @param
* @date 2020/9/13
* @return void
*/
public void testStream01() {
    IntStream.range(0, 20).filter(i -> (i % 2 == 0)).forEach(result -> System.out.print(result + " "));
}

//output 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 这里得注意了，对于lambda表达式跟方法引用的使用大家是要会的

/**
* @author Amg
* @Description 模拟场景就是一个带重复数据的数组集合，把它转换成一个去重后的List集合并且打印List中所有元素
* @param 
* @date 2020/9/13
* @return void
*/
public void testStream02(){

    Object[] array = new Object[]{1,1,1,1,1,1,2,2,2,
                                  2,2,2,3,3,3,3,3,
                                  'a','a','a','a',
                                  "e","e","e","e",
                                  3.579f,3.579f,594d,594d,
                                  97586L,97586L
                                 };
    Arrays.stream(array).distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(res-> System.out.print(res + " "));

    //output 1 2 3 a e 3.579 594.0 97586 distinct就是去重的操作
}

/**
* @author Amg
* @Description 这次模拟的场景是对对象进行操作,把list转换成map,map的键是对象的id主键,值是整个对象
* @param
* @date 2020/9/13
* @return void
*/
public void testStream03(){

    //prepareData()准备一些数据
    List<Person> list = prepareData();
    System.out.println(list);
    //Function.identify() 等价于 t -> t 返回自身
    //toMap的第三个参数可以解决冲突问题，当键值都是一致的情况，如果不添加第三个参数就会抛异常，下面的写法代表，如果有冲突则保留其中一个
    Map<Integer, Person> result = list.stream().collect(Collectors.toMap(Person -> Person.getId() ,Function.identity(),(entity1,entity2)-> entity1));
    result.forEach((key,value)->{
        System.out.println(key + "：[" + value + "]");
    });
}

//output
/**  
[Person(id=1, name=z3, age=3, sex=男), Person(id=2, name=l4, age=4, sex=男), Person(id=3, name=w5, age=2, sex=男), Person(id=4, name=z6, age=13, sex=女), Person(id=5, name=t7, age=35, sex=女), Person(id=5, name=t7, age=35, sex=女)]
1：[Person(id=1, name=z3, age=3, sex=男)]
2：[Person(id=2, name=l4, age=4, sex=男)]
3：[Person(id=3, name=w5, age=2, sex=男)]
4：[Person(id=4, name=z6, age=13, sex=女)]
5：[Person(id=5, name=t7, age=35, sex=女)]

*/

/**
* @author Amg
* @Description 再考虑一个业务，从数据库中获取到对应表中指定的数据集，然后我们需要的是该表的主键id值，
* 然后通过这个主键id值去查，另外一张表的数据，得到的数据才是我们真实需要的
* @param 
* @date 2020/9/13
* @return void
*/
public void testStream04(){

    //模拟环境,数据直接从方法里面模拟
    List<Person> list = getAllPersonById();

    //原操作是如此的
    List<Integer> personId = new ArrayList<>();
    for (Person person : list) {
        personId.add(person.getId());
    }

    //list里面存放的是所有的Person对象,我们将通过Stream流操作抽取出我们需要id,一行代码可以完成
    List<Integer> result = list.stream().map(Person::getId).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(result);
    
    //output [1, 2, 3, 4, 5, 5]
}

好了，这就是今天分享的小内容，感谢你的观看，祝你生活愉快！