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Java8中怎么利用Stream實現中間操作-創新互聯

本篇文章為大家展示了Java8中怎么利用Stream實現中間操作，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

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介紹Stream

Stream 使用一種類似用于SQL 語句從數據庫查詢數據的直觀方式來提供一種對 Java 集合運算和表達的高階抽象。 Stream API可以極大提高Java程序員的生產力，讓程序員寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。 這種風格將要處理的元素集合看作一種流，流在管道中傳輸，并且可以在管道的節點上進行處理，比如篩選，排序，聚合等。

Stream兩種操作

中間操作（Intermediate Operations）：中間操作會返回一個新的流，一個流可以后面跟隨零個或多個intermediate操作。其目的主要是打開流，做出某種程度的數據映射/過濾，然后會返回一個新的流，交給下一個操作使用。這類操作都是惰性化的（lazy），就是說，僅僅調用到這類方法，并沒有真正開始流的遍歷。而是在終端操作開始的時候才真正開始執行。

終端操作（Terminal Operations）：是指返回最終的結果。一個流只能有一個terminal操作，當這個操作執行后，流就被使用“光”了，無法再被操作。所以這必定是流的最后一個操作。Terminal操作的執行，才會真正開始流的遍歷，并且會生成一個結果，或者一個 side effect。

中間操作方法分類：

  • filter()

  • map()

  • flatMap()

  • distinct()

  • sorted()

  • peek()

  • limit()

  • skip()

終端操作方法分類：

  • forEach()

  • forEachOrdered()

  • toArray()

  • reduce()

  • collect()

  • min()

  • max()

  • count()

  • anyMatch()

  • allMatch()

  • noneMatch()

  • findFirst()

  • findAny()

中間操作代碼實例詳解

1、filter(): 返回結果生成新的流中只包含滿足篩選條件的數據。

// 1、filter,返回大于2的元素集合
    List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    List<Integer> result = nums.stream().filter(n -> n > 2).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(result);

運行結果：[3, 4, 5]

2、map():將流中的元素進行再次加工形成一個新流，流中的每一個元素映射為另外的元素。

// 2、map：返回元素的大寫類型和哈希值
    List<String> mzc = Arrays.asList("ma", "zhi", "chu");
    List<String> mzcUpperCase = mzc.stream().
        map(n -> n.toUpperCase()).
        collect(Collectors.toList());
    List<Integer> mzcHashCode = mzc.stream().map(n -> n.hashCode()).collect(Collectors.toList());
    System.out.println("mzcUpperCase:"+mzcUpperCase+" ----- mzcHashCode:"+mzcHashCode);

運行結果：

mzcUpperCase:[MA, ZHI, CHU] ----- mzcHashCode:[3476, 120571, 98480]

示例場景：取出商品的所有id，就可以這樣寫（偽代碼）：

List<Product> productList = productService.selectAll();

List<Integer> pIds = productList.stream().map(p->p.getId).collect(Collectors.toList())；

這樣就可以拿到所有商品id的集合。

3、flatMap()：扁平化映射，它具體的操作是將多個stream連接成一個stream，這個操作是針對類似多維數組的，比如集合里面包含集合，相當于降維作用。

flatMap是將流中的每個元素都放到一個流中，最后將所有的流合并成一個新流，所有流對象中的元素都合并到這個新生成的流中返回。

// flatMap:將多層集合中的元素取出來，放到一個新的集合中去
    List<Integer> num1 = Arrays.asList(1, 2, 3);
    List<Integer> num2 = Arrays.asList(4, 5, 6);
    List<Integer> num3 = Arrays.asList(7, 8, 9);
    List<List<Integer>> lists = Arrays.asList(num1, num2, num3);
    Stream<Integer> outputStream = lists.stream().flatMap(l -> l.stream());
    List<Integer> flatMapResult = outputStream.sorted().collect(Collectors.toList());
    System.out.println(flatMapResult);

運行結果：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

示例場景：取出所有部門人員的姓名，就可以這樣寫（偽代碼）：

// 1、取出所有部門

List<Department> departments = ...;

// 2、這個時候可以利用flatMap先將所有部門的所有人員匯聚起來

List<Person> persons = departments.stream.flatMap(d->d.getPersonList()).collect(Collectors.toList())；

// 3、再利用map()方法取出

4、distinct()：顧名思義，將流中的元素去重之后輸出。

List<String> mzc = Stream.of("ma","zhi","chu","zhi","shuo","ma")
    .distinct()
    .collect(Collectors.toList());
System.out.println(mzc);

運行結果：[ma, zhi, chu, shuo]

5、sorted()：這個很簡單了，顧名思義，將流中的元素按照自然排序方式進行排序。

// sorted:自然順序排序
    List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 3, 5, 6, 8, 2);
    List<Integer> sortedNum = nums.stream().sorted().collect(Collectors.toList());
    System.out.println(sortedNum);
 
    // sorted:降序排序
    List<Integer> sortedNum2 = nums.stream().sorted(Comparator.reverseOrder()).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(sortedNum2);
 
    // sorted:使用Comparator
    List<Integer> sortedNums3 = nums.stream().sorted(Comparator.comparing(n -> n)).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(sortedNums3);
 
    // 不用stream直接順序排序
    nums.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue));
    System.out.println(nums);
 
    //不用stream直接降序排序
    nums.sort(Comparator.comparing(Integer::intValue).reversed());
    System.out.println(nums);

運行結果：

[1, 2, 3, 5, 6, 8]

[8, 6, 5, 3, 2, 1]

[1, 2, 3, 5, 6, 8]

[1, 2, 3, 5, 6, 8]

[8, 6, 5, 3, 2, 1]

6、peek()：對流中每個元素執行操作，并返回一個新的流，返回的流還是包含原來流中的元素。

// peek()：
    String[] arr = new String[]{"a","b","c","d"};
    Arrays.stream(arr)
        .peek(System.out::println) //a,b,c,d
        .count();
 
    // peek()+filter()
    Stream.of("ma", "zhi", "chu")
        .filter(e -> e.length() > 2)
        .peek(e -> System.out.println(e))
        .collect(Collectors.toList());

運行結果：

a

b

c

d

zhi

chu

7、limit()：顧名思義，返回指定數量的元素的流。返回的是Stream里前面的n個元素。

// limit()：取出100中的前十個
    List<Integer> limitNum = IntStream.range(1,100).limit(10)
        .boxed()
        .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(limitNum);
 
    // limit():取出前4個單詞
    List<String> words = Arrays.asList("ma", "zhi", "chu", "wait", "you", "follow");
    List<String> limitWord = words.stream().limit(4).collect(Collectors.toList());
    System.out.println(limitWord);

運行結果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

[ma, zhi, chu, wait]

8、skip()：和limit()相反，將前幾個元素跳過（取出）再返回一個流，如果流中的元素小于或者等于n，就會返回一個空的流。

// skip():跳過前面三個單詞再返回
  List<String> words = Arrays.asList("ma", "zhi", "chu", "wait", "you", "follow");
  List<String> skipWord = words.stream().limit(4).collect(Collectors.toList());
  System.out.println(skipWord);
 
  // skip():跳過全部單詞再返回
  List<String> emptyWord = words.stream().skip(6).collect(Collectors.toList());
  System.out.println(emptyWord);
 
  // skip():跳過超過單詞長度的數目再返回
  List<String> emptyWord2 = words.stream().skip(10).collect(Collectors.toList());
  System.out.println(emptyWord);

運行結果：

[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

[ma, zhi, chu, wait]

[]

[]

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