JDK8新特性之Stream流


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什么是Stream流

java.util.stream.Stream

Stream流和传统的IO流,它们都叫流,却是两个完全不一样的概念和东西。

流可以简单的说是处理数据集合的东西,可以申明式流式API来处理集合,而不是写一个逻辑实现。

流分类

流分为顺序流及并行流,顺序流即每个指令按顺序执行,并行流即集合里面的操作并行执行。

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3);

// 顺序流
numbers.stream().forEach(n -> System.out.print(n));

//并行流
numbers.parallelStream().forEach(n -> System.out.print(n));

以上例子,顺序流总是输出123,而并行流则每次结果都不一定,并行流使用了ForkJoinPool分而治之,所以明白了ForkJoinPool原理的同学就知道并行流的真面目了。

创建流

1、调用集合的stream()方法或者parallelStream()方法。

2、Stream.of()方法,有针对int,long的专用流IntStream,LongStream。

使用流

以下举了流的一些常用的用法。

public class StreamTest {

public static void main(String[] args) {
System.out.println("过滤-找出年纪大于18岁的人");
List<User> list = initList();
list.stream().filter((User user) -> user.getAge() > 18).collect(Collectors.toList())
.forEach(System.out::println);
System.out.println();

System.out.println("最大值-找出最大年纪的人");
list = initList();
Optional<User> max = list.stream().max((u1, u2) -> u1.getAge() - u2.getAge());
System.out.println(max.get());
System.out.println();

System.out.println("映射-规纳-求所有人的年纪总和");
list = initList();
Optional<Integer> reduce = list.stream().map(User::getAge).reduce(Integer::sum);
System.out.println(reduce.get());
System.out.println();

System.out.println("分组-按年纪分组");
list = initList();
Map<Integer, List<User>> userMap = list.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(User::getAge));
MapUtils.verbosePrint(System.out, null, userMap);
System.out.println();

System.out.println("创建-去重-统计");
Stream<User> userStream = Stream
.of(new User("u1", 1), new User("u2", 21), new User("u2", 21));
System.out.println(userStream.distinct().count());
System.out.println();

}

public static List<User> initList() {
List<User> list = new ArrayList<>();
list.add(new User("oaby", 23));
list.add(new User("tom", 11));
list.add(new User("john", 16));
list.add(new User("jennis", 26));
list.add(new User("tin", 26));
list.add(new User("army", 26));
list.add(new User("mack", 19));
list.add(new User("jobs", 65));
list.add(new User("jordan", 23));
return list;
}

}

输出结果:

过滤-找出年纪大于18岁的人
User [username=oaby, age=23]
User [username=jennis, age=26]
User [username=tin, age=26]
User [username=army, age=26]
User [username=mack, age=19]
User [username=jobs, age=65]
User [username=jordan, age=23]

最大值-找出最大年纪的人
User [username=jobs, age=65]

映射-规纳-求所有人的年纪总和
235

分组-按年纪分组
{
16 = [User [username=john, age=16]]
65 = [User [username=jobs, age=65]]
19 = [User [username=mack, age=19]]
23 = [User [username=oaby, age=23], User [username=jordan, age=23]]
26 = [User [username=jennis, age=26], User [username=tin, age=26], User [username=army, age=26]]
11 = [User [username=tom, age=11]]
}

创建-去重-统计
2

可以看出流操作数据集合很强大吧,但需要注意的是流只能执行一次,再次使用需要重要打开。

更多的玩法可以自己去研究吧。