java1.8新特性之stream

什么是Stream？

Stream字面意思是流，在java中是指一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作，存在于java.util包中，又或者说是能应用在一组元素上一次执行的操作序列。（stream是一个由特定类型对象组成的一个支持聚合操作的队列。）注意Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。关于这个概念需要以下几点解释：1、数据源流的来源。 它可以是列表，集合，数组(java.util.Collection的子类)，I/O channel， 产生器generator等（注意Map是不支持的）；2、聚合操作。类似于SQL语句一样的操作， 如filter, map, reduce, find, match, sorted等。因此stream流和以前的Collection操作是完全不同， Stream操作还有两个非常基础的特征：Pipelining和内部迭代。

Pipelining也就是中间操作，它都会返回流对象本身。 这样多个操作的设计可以串联起不同的运算操作，进而形成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做还可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)等。内部迭代， 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式来显式的在集合外部进行迭代， 这种方式叫做外部迭代。而我们的Stream则提供了内部迭代方式， 是通过访问者模式(Visitor)来实现的。

也就是说Stream操作分为中间操作和最终操作两种。其中最终操作用于返回特定类型的计算结果，而中间操作则返回Stream对象本身，这样就可以将多个操作依次串起来且使得操作优化成为可能。

生成流

在Java1.8 中, 集合接口提供了两个方法来生成流：stream()串行流和parallelStream()并行流，即Stream的操作可以分为串行stream()和并行parallelStream()。举个例子来说：

List<String> strings = Arrays.asList("who","what","when","why","which");
List<String> filterd = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

流的各种运算操作

接下来介绍流的各种操作运算，使得你在适当的时候可以选择相应的流运算。

1、forEach 循环

Stream提供了新的方法forEach来迭代流中的每个数据。举个例子来说：

       List<String> stringList = Arrays.asList("who","what","when","why","which");

        // 方式一：JDK1.8之前的循环方式
        for(String string:stringList){
            System.out.println(string);
        }

        // 方式二：使用Stream的forEach方法
        stringList.stream().forEach(e -> System.out.println(e));

        // 方式三：方式二的简化形式，因为方法引用也属于函数式接口，因此Lambda表达式可以用方法引用来代替
        stringList.stream().forEach(System.out::println);

2、filter 过滤

filter方法用于通过设置条件来过滤出满足条件的元素。举个例子来说，下面就是用于输出字符串列表中的空字符串的个数：

        List<String> stringList = Arrays.asList("","welcome","","to","visit","my","","website");
        long count = stringList.stream().filter(e -> e.isEmpty()).count();
        System.out.println(count);

3、map 映射

请注意这里的map不是指地图map，而是一种函数，用于映射每个元素执行某些操作得到对应的结果。举个例子来说，下面就是使用map来输出元素对应的平方数：

        List<Integer> integerList = Arrays.asList(2,3,4,5,6);
        List<Integer> integers = integerList.stream().map(i->i*i).collect(Collectors.toList());
        integerList.stream().forEach(System.out::println);

上面介绍的只是map的最基本用法。map对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。顾名思义像mapToInt就是将原始Stream转换成一个新的Stream，不过新生成的Stream中的元素都是int类型。三个变种方法可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗。map方法示意图：

4、flatMap 映射

flatMap映射和map映射类似，不过它的每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中，说白了就是将几个小的list合并成一个大的list。flatMap方法示意图：

合并的过程可以参看下面这张图片：

举个例子来说，下面是jdk1.8之前的合并方式，需要先构造一个复合类型List，然后通过两次遍历循环来实现将复合类型List转为单一类型List，这个过程其实挺复杂的：

        List<String> fruitList = Arrays.asList("banana","orange","watermelon");
        List<String> vegetableList = Arrays.asList("kale","leek","carrot");
        List<String> transportList = Arrays.asList("car","bike","train");

        //将多个元素合成一个复合类型集合，元素类型List<String>
        List<List<String>> lists = new ArrayList<>();
        lists.add(fruitList);
        lists.add(vegetableList);
        lists.add(transportList);

        //将多个元素合成一个单一类型集合，元素类型String
        List<String> newList = new ArrayList<>();
        for(List<String> list:lists){
            for(String item:list){
                newList.add(item);
            }
        }

那么使用jdk1.8提供的stream流，同时辅助of、collect和flatMap就可以直接进行转换：

        List<String> fruitList = Arrays.asList("banana","orange","watermelon");
        List<String> vegetableList = Arrays.asList("kale","leek","carrot");
        List<String> transportList = Arrays.asList("car","bike","train");

        //将多个元素合成一个复合类型集合，元素类型List<String>
        List<List<String>> lists = Stream.of(fruitList,vegetableList,transportList).collect(Collectors.toList());

        //将多个元素合成一个单一类型集合，元素类型String
        List<String> flatMap = Stream.of(fruitList,vegetableList,transportList)
                .flatMap(list ->list.stream())
                .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(flatMap);

5、sorted 排序

sorted方法用于对流进行排序。举个例子来说，下面的代码就是用于对字符串按照给定的规则进行排序并输出：

        List<String> stringList = Arrays.asList("c","a","f","d","b","e");
        stringList.stream().sorted((s1,s2) -> s1.compareTo(s2)).forEach(System.out::println);

再举个例子，对10个随机数进行排序并输出：

        Random random = new Random();
        random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);

6、distinct 去除重复

distinct方法用于去除流中重复的元素，缺点就是不能设置去重的条件。举个例子来说：

        List<String> stringList = Arrays.asList("do","what","you","want","to","do","and","do","it");
        stringList.stream().distinct().forEach(System.out::println);

7、of 生成Stream对象

of方法用于生成Stream对象，注意它是Stream对象的方法。举个例子来说：

        Stream<Object> objectStream= Stream.of("do","what","you","want","to","do","and","do","it");
        objectStream.forEach(System.out::println);

8、count 计算总数

count方法用于计算流中元素的总数。举个例子来说：

        Stream<Object> objectStream = Stream.of("do","what","you","want","to","do","and","do","it");
        long count = objectStream.count();
        System.out.println(count);

9、min和max 最小/最大

min/max方法用于返回流中那个元素最小（最大）的，注意返回的是一个Optional对象。举个例子来说：

        List<String> integerList = Arrays.asList("1","2","3","4","5","6","7");
        Optional<String> optionalInteger = integerList.stream().max((a,b) -> a.compareTo(b));
        String result =  optionalInteger.get();
        System.out.println(result);  //结果为7

10、collect

collect方法的使用较为复杂，这里仅仅介绍一些常用的方法即可。collect方法可以将Stream转为Collection对象或者是Object类型的数组等，举个例子来说：

        List<String> stringList= Arrays.asList("do","what","you","want","to","do","and","do","it");
        //Stream转Collection
        stringList.stream().collect(Collectors.toList());
        //Stream转Object[]数组
        Object[] objects = stringList.stream().toArray();

11、concat

concat方法用于合并流对象，注意这时Stream对象的方法。举个例子来说：

        List<String> fruitList = Arrays.asList("banana","orange","watermelon");
        List<String> vegetableList = Arrays.asList("kale","leek","carrot");

        Stream<String> stringStream = Stream.concat(fruitList.stream(),vegetableList.stream());
        stringStream.forEach(System.out::println);

12、skip和limit

通常大家都会将skip和limit放在一块进行学习和对比，那是因为两者具有类似的作用，都是对流进行裁剪的中间方法。

skip方法。先来看skip方法，顾名思义skip(n)用于跳过前面n个元素，然后再返回新的流，如图所示：

为了验证上面图片的作用，这里举一个例子来进行说明：

public static void skipTest(long n){
        Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
        integerStream.skip(n).forEach(System.out::println);
    }

方法skip()中的参数n不同将会导致不同的结果，具体情况如下：

(1)、当n<0时，运行结果会抛出IllegalArgumentException异常；(2)、当n=0时，相当没有跳过任何元素，原封不动地截取流中的元素（这种通常没有意义，基本不会这样操作）；(3)、当0<n<length时，表示跳过n个元素后（不包括元素n），结果返回含有剩下的元素的流（使用频率较多）；(4)、当n>=length时，表示跳过所有元素，结果返回空流，你可以使用count方法来判断此时流中元素的总数必定为0。

limit方法。说完了skip()方法，接下来聊聊limit()方法。顾名思义这个就是限制流中的元素，即用于将前n个元素返回新的流，如图所示：

同样也通过举一个例子来进行说明：

 public static void limitTest(long n){
        Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
        integerStream.limit(n).forEach(System.out::println);
    }

方法limit()中的参数n不同将会导致不同的结果，具体情况如下：

(1)、当n<0时，运行结果会抛出IllegalArgumentException异常；(2)、当n=0时，相当不取元素，结果返回空流；(3)、当0<n<length时，表示取前n个元素，结果返回新的流（使用频率较多）；(4)、当n>=length时，表示取所有元素，结果返回流本身，你可以使用count方法来判断此时流中元素的总数必定为length。

区别：注意这里谈skip和limit方法的区别是局限于有限流。skip和limit方法都是对流进行截取操作，区别在于skip方法必须时刻监测流中元素的状态，才能判断是否需要丢弃，因此skip属于状态操作。而limit只关心截取的是否是其length，是就立马中断操作返回流，因此limit属于中断操作。

13、并行（parallel）执行

parallelStream是流并行处理程序的代替方法。举个例子来说，下面是使用 parallelStream并行流来输出空字符串的数量：

        List<String> stringList= Arrays.asList("a","","b","","e","","c","","f");
        //获取空字符串的数量
        long count = stringList.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
        System.out.println(count);  // 4

14、anyMatch、allMatch和noneMatch

anyMatch方法用于判断流中是否存在满足特定条件的元素，返回类型是boolean类型。（只要有一个条件满足即返回true）

        List<String> stringList = Arrays.asList("hello","the","fruit","name","is","banana");
        Boolean result = stringList.parallelStream().anyMatch(item -> item.equals("name"));
        System.out.println(result);  // true

allMatch方法用于判断流中是否存在满足特定条件的元素，返回类型是boolean类型。（必须全部满足才会返回true）

        List<String> stringList = Arrays.asList("hello","the","fruit","name","is","banana");
        Boolean result = stringList.parallelStream().allMatch(item -> item.equals("name"));
        System.out.println(result);  // false

noneMatch方法用于判断流中是否存在满足特定条件的元素，返回类型是boolean类型。（全都不满足才会返回true）

        List<String> stringList = Arrays.asList("hello","the","fruit","name","is","banana");
        Boolean result = stringList.parallelStream().noneMatch(item -> item.equals("name"));
        System.out.println(result);  // false

上面这个例子就是因为有一个满足条件就返回了false。

15、reduce

reduce的意思是减少，而Stream中reduce方法就是用于实现这个目的，它根据一定的规则将Stream中的元素进行计算后返回一个唯一的值。举个例子来说：

        Stream<String> stringStream = Stream.of("my","name","is","envy");
        Optional<String> stringOptional = stringStream.reduce((before, after) -> before+"、"+after);
        stringOptional.ifPresent(System.out::println);  // my、name、is、envy

16、findFirst和findAny

findFirst方法用于返回list列表中第一个元素，注意如果元素不存在则抛异常。举个例子来说：

        List<String> stringList = Arrays.asList("do","what","you","want","to","do","and","do","it");
        Optional<String> result = stringList.parallelStream().findFirst();
        System.out.println(result.get());  // do

注意若Optional为空，则get方法会抛出异常，但是你可以使用orElse(defaultVal)；或使用orElseGet(() -> {// doSomething; return defaultVal;});来返回默认值。举个例子来说：

        List<String> stringList = Arrays.asList();
        Optional<String> result = stringList.parallelStream().findFirst();
        System.out.println(result.orElse("没有元素"));  // 没有元素

        List<String> stringList = Arrays.asList();
        Optional<String> result = stringList.parallelStream().findFirst();
        System.out.println(result.orElseGet(() ->{return "没有元素";}));  // 没有元素

17、summaryStatistics统计

summaryStatistics方法用于产生统计结果的收集器，举个例子来说：

        List<Integer> integerList = Arrays.asList(3,2,3,5,6,8,9);
        IntSummaryStatistics result = integerList.stream().mapToInt((x)->x).summaryStatistics();
        System.out.println("列表中最大的数："+result.getMax());
        System.out.println("列表中最小的数："+result.getMin());
        System.out.println("列表中所有数之和："+result.getSum());
        System.out.println("列表中所有数的平均数："+result.getAverage());
        System.out.println("列表中元素的个数："+result.getCount());

18、Joining集合元素的拼接

集合元素的拼接，其实就是指定分隔符将列表中的元素合并成一个字符串，注意joining方法是存在于Collectors中的。举个例子来说：

        List<String> stringList = Arrays.asList("my","name","is");
        System.out.println(stringList);  // [my, name, is]

        String result = stringList.stream().collect(Collectors.joining(","));
        System.out.println(result);  // my,name,is

        String newString = Stream.of("I","come","from bei").collect(
                Collectors.collectingAndThen(
                        Collectors.joining(","),x-> x+"jing"));
        System.out.println(newString);  // I,come,from beijing

19、Collectors之流转换成集合

Collectors类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素等，Collectors 可用于返回列表或字符串。下面通过举一些经常会使用到的例子来进行说明：

先在外部新建一个Student实体类，后续会使用到：

public class Student {
    private String name;
    private Long score;
   //getter/setter/toString/AllArgsConstructor
}

然后看下面的例子代码：

        List<Integer> integerList = Arrays.asList(1,2,3,4,5);
        //流转列表
        List<Integer> newList = integerList.stream().map(i -> i*10).collect(Collectors.toList());
        System.out.println("新列表："+newList);  //[10, 20, 30, 40, 50]

        //流转集合
        Set<Integer> integerSet = integerList.stream().map(i -> i*10).collect(Collectors.toSet());
        System.out.println("新集合："+integerSet);  //[50, 20, 40, 10, 30]

        //流转映射
        Map<String,String> stringStringMap = integerList.stream().map(i ->i*10).collect(
                Collectors.toMap(key -> "key"+key/10,value -> "value:"+value)
        );
        System.out.println("新映射："+stringStringMap);  //{key1=value:10, key2=value:20, key5=value:50, key3=value:30, key4=value:40}

        //流转有序集合TreeSet
        TreeSet<Integer> integerTreeSet = Stream.of(1,6,3,7,2).collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
        System.out.println("新有序集合："+integerTreeSet);  //[1, 2, 3, 6, 7]

        //自定义对象流
        List<Student> studentList = Arrays.asList(
                new Student("envy",100L),
                new Student("movie",90L),
                new Student("book",80L)
        );

        //获得对象
        Map<String,Student> studentAndModelMap = studentList.stream().collect(Collectors.toMap(
                Student::getName, Function.identity()
        ));
        Student student = studentAndModelMap.get("envy");
        System.out.println(student);  //Student{name='envy', score=100}

        //获得属性
        Map<String,Long> studentAndStudentScoreMap = studentList.stream().collect(Collectors.toMap(
                Student::getName, Student::getScore
        ));
        Long score = studentAndStudentScoreMap.get("envy");
        System.out.println(score);  //100

20、Collectors之元素聚合

其实这个元素聚合归根结底还是Collectors类中的方，下面就来介绍聚合元素这个操作，Collectors 可用于返回列表或字符串。下面通过举一些经常会使用到的例子来进行说明：

        //元素聚合

        List<Integer> integerList = Arrays.asList(1,5,8,3,6,2,9,7,4);

        //求最大值
        Integer maxValue = integerList.stream().collect(
                Collectors.collectingAndThen(
                        Collectors.maxBy((a,b) -> a-b), Optional::get
                ));
        System.out.println(maxValue);  // 9

        //求最小值
        Integer minValue = integerList.stream().collect(
                Collectors.collectingAndThen(
                        Collectors.minBy((a,b) -> a-b), Optional::get
                ));
        System.out.println(minValue);  // 1

        //求和
        Integer sumValue = integerList.stream().collect(
                Collectors.summingInt(item ->item)
        );
        System.out.println(sumValue);  // 45

        //平均值
        Double avgValue = integerList.stream().collect(
                Collectors.averagingDouble(x -> x)
        );
        System.out.println(avgValue);  // 5.0

        //集合转映射
        String listToMap = Stream.of("my","name","is","envy").collect(
                Collectors.mapping(
                        x->x.toUpperCase(),Collectors.joining(",")
                )
        );
        System.out.println(listToMap);  // MY,NAME,IS,ENVY

21、累计操作

reducing累计操作，也是Collectors类中的方法，用于进行元素的累计操作。先来看一个例子，用于计算出[2,3,5,6]这个列表中所有元素各加1之后的所有元素之和，很简单口算都可以知道答案是20。你可能有很多种想法，这里提供几种以供你参考：

        //方法一，不使用stream
        int[] ints = {2,3,5,6};
        int resultSum =0;
        for(int i:ints){
            i++;
            resultSum+=i;
        }
        System.out.println(resultSum);  //20

        //方法二，使用stream流的map+summingInt方法
        List<Integer> integerList = Arrays.asList(2,3,5,6);
        Integer integerOne = integerList.stream().map(i ->i+1).collect(
                Collectors.summingInt(x ->x)
        );
        System.out.println(integerOne);  //20

        //方法三，使用stream流的reducing方法
        Integer integerTwo = integerList.stream().collect(
                Collectors.reducing(0,x->x+1,(sum,b) -> {
                    return sum+b;
                })
        );
        System.out.println(integerTwo);  //20

        // reducing还可以用于更复杂的累计计算，不局限于加减乘除等操作
        Integer integerThree = integerList.stream().collect(
                Collectors.reducing(1,x->x+1,(result,b) -> {
                    return result*b;
                })
        );
        System.out.println(integerThree);  // 3*4*6*7=504

22、groupingBy 分组

groupingBy分组这个功能在实际开发中用的非常多，因此有必须要好好用一下，它也是存在于Collectors类中的。来看一下这个Collectors.groupingBy方法的源码，它有三个重载方法，这里就以只有一个参数的方法为例进行说明：

public static <T, K> Collector<T, ?, Map<K, List<T>>>
    groupingBy(Function<? super T, ? extends K> classifier) {
        return groupingBy(classifier, toList());
    }

可以发现它的参数只有一个：Function<? super T, ? extends K> classifier，类型是Function类型也就是个函数，Function的返回值可以是要分组的条件，或者是要分组的字段。groupingBy方法的返回的结果是一个Map，其中key的数据类型为Function体中的计算类型（也就是参数类型），value是List类型也就是分组的结果。

接下来通过一个例子来介绍如何使用它，这个例子也非常简单，给定[1,2,3,4,5,6,7,8,9]这个列表，如何将其按照奇数和偶数来划分为两组。用以往的知识你可能会这样操作：

        List<Integer> oneList = new ArrayList<>();  //奇数列表
        List<Integer> twoList = new ArrayList<>();  //偶数列表
        for(Integer item:integerList){
            if(item%2==0){
                twoList.add(item);
            }else {
                oneList.add(item);
            }
        }
        System.out.println(oneList);  // [1, 3, 5, 7, 9]
        System.out.println(twoList);  // [2, 4, 6, 8]

但是如果你使用了stream那就变得简单多了：

        //方法二，使用stream
        Map<Boolean, List<Integer>> resultMap = integerList.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(item -> item%2 ==0)
        );
        System.out.println(resultMap);  // {false=[1, 3, 5, 7, 9], true=[2, 4, 6, 8]}

        Map<Boolean, List<Integer>> twoPartition  = integerList.stream().collect(
                Collectors.partitioningBy(item -> item%2 ==0)
        );
        System.out.println(twoPartition);  //twoPartition就是将结果为为两组

        //还可以自定义分组的条件
        List<Student> studentList = Arrays.asList(
                new Student("book",100L,1),
                new Student("movie",90L,2),
                new Student("fruit",80L,2),
                new Student("vegetable",70L,4)
        );
        //根据某个字段进行分组
        Map<Integer,List<Student>> studentMap = studentList.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(item ->item.getId())
        );
        System.out.println(studentMap);
        //{1=[Student{name='book', score=100}], 2=[Student{name='movie', score=90}, Student{name='fruit', score=80}], 4=[Student{name='vegetable', score=70}]}

        //还可以结合前面的统计结果处理器来对结果进行分析
        Map<Integer, LongSummaryStatistics> summaryStatisticsMap = studentList.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(
                        Student::getId, Collectors.summarizingLong(Student::getScore)
                )
        );

        LongSummaryStatistics statisticsOne = summaryStatisticsMap.get(1);
        LongSummaryStatistics statisticsTwo = summaryStatisticsMap.get(2);

        System.out.println(statisticsOne.getMax());  //100
        System.out.println(statisticsOne.getMin());  //100
        System.out.println(statisticsOne.getAverage());  //100.0
        System.out.println(statisticsOne.getCount());  //1
        System.out.println(statisticsOne.getSum());  //100.0

        System.out.println("*********");
        System.out.println(statisticsTwo.getMax());  //90
        System.out.println(statisticsTwo.getMin());  //80
        System.out.println(statisticsTwo.getAverage());  //85.0
        System.out.println(statisticsTwo.getCount());  //2
        System.out.println(statisticsTwo.getSum());  //170
    }

上面基本上把日常开发过程中可能会遇到的场景都进行了介绍，但是我觉得这是做了第一步如何使用它，后续会出一些文章来好好研究里面的源码，同时会对上面的一些方法进行更深层次的研究和使用。

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