Stream基础知识
Stream API
Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念,它可以指定你希望对集合进行的操作,但是将执行操作的时间交给具体实现来决定。例如,如果你希望计算某个方法的平均值,你可以在每个元素上指定调用的方法,从而获得所有值的 平均值。你可以使用Stream API来并行执行操作,使用过多线程来计算每一段的总和与数量,再将结果汇总起来。
一个Stream表面上看与一个集合很类似,允许你改变和获取数据。但是实际上它与集合是有很大区别的:
- Stream自己不会存储元素。元素可能被存储在底层的集合中,或者根据需要产生出来。
- Stream操作符不会改变源对象。相反,它们会返回一个持有结果的新Stream。
- Stream操作符可能是延迟执行的。这意味者它们会等到需要结果的时候才执行。例如你只想要前5个长单词,而不需要统计所有长字符,那么filter方法将会在5次匹配后停止过滤。因此,甚至可以有无限的Stream。
List<String> words = ...;
//Java8在Collection接口中新添加的stream方法,可以将任何集合转化为一个Stream
long count = words.stream().filter(w -> w.length() > 12).count(); //将stream方法改成parallel Stream方法,就可以让StreamAPI并行执行过滤和统计操作。
long count = words.vStream().filter(w -> w.length() > 12).count();
Stream遵循“做什么,而不是怎么去做”的原则。上面的代码中,描述了需要做什么:获的长单词并对它们的个数进行统计。我们没有制定按照什么顺序,或者在哪个线程中做,它们都是理所应当发生的。相反,循环在一开始就需要指定如何进行运算,因此就是去了优化的机会。
当你使用Stream时,你会通过三个阶段来建立一个操作流水线。
- 创建一个Stream
- 在一个或多个步骤中,指定将初始Stream转换为另一个Stream的中间操作。
- 使用一个终止操作来产生一个结果。该操作会强制它之前的延迟操作立即执行。在这之后,该Stream就不会再被使用了。
在上面的代码中,通过stream或parallelStream方法来创建Stream,在通过filter方法对其进行转换,而count方法就是终止操作。
创建Stream
Java8在Collection接口中新添加的stream方法,可以将任何集合转化为一个Stream
如果是一个数组,可以用静态的Stream.of方法将它转化为一个Stream;如果需要将数组的一部分转化为Stream,可以使用Arrays.stream()
Stream<String> words = Stream.of(String[] array);
Stream<String> words = Stream.of(String ...args);
Stream<String> words = Arrays.stream(array, from, to);要创建一个不含任何元素的Stream,可以使用静态的Stream.empty()
创建无限Stream的静态方法。
generate方法接受一个无参的函数(从技术上说,是一个Supplier <T>接口的对象)。当需要一个Stream值时,就可以调用该方法来产生一个值。
Stream<String> echos = Stream.generate( () -> "Echo");//创建一个含有常量值的Stream
Stream<Double> randoms = Stream.generate( Math::random );iteratre方法接受一个"种子(seed)"值和一个函数(从技术上讲,是一个UnaryOperator<T>接口的对象)作为参数,并且会对之前的值重复应用该函数。例如:
Stream<BigInterger> integers = Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInter.ONE));
在Java8中,添加了许多能够产生Stream的方法。例如,Pattern类添加了一个splitAsStream的方法,能够按照正则表达式对CharSequence(接口,String、StringBuilder和StringBuffer都实现该接口)对象进行分隔。
Stream<String> words = Pattern.compile(",").splitAsStream("abc,def");
Stream的转换
Stream转换是指从一个流中读取数据,并将转换后的数据写入另一流中。
filter、map、flatMap方法
filter()
filter方法的参数是一个Predicate<T>对象——即一个从T到Boolean的函数。List<String> wordList = ...;
Stream<String> words = wordList.stream();
Stream<String> longWOrds = words.filter(w -> w.length() > 12);map()
我们经常需要对一个流中的值进行某种形式的转换。这时可以考虑使用map方法,并传递给它一个执行转换的函数。例如//使用了带有一个方法引用的map方法
Stream<String> lovercaseWords = words.map(String::toLowerCase);
//通常会使用一个lambda表达式来代替方法表达式
Stream<Character> firstChars = words.map(s -> charAt(0)); //该方法产生的流会包含每个单词的第一个字符flatMap()
假设现在有一个函数,如下:public static Stream<Character> characterStream(String s) {
List<Character> result = new ArrayList<>();
for (char c : s.toCharArray()) result.add(c);
return result.stream();
}调用该方法,如characterStream("boat")会返回流['b', 'o', 'a', 't']。假设将该方法映射到一个字符串流上:
Stream<Stream<Character>> result = words.mapo(w -> characterStream(w));
将会得到一个包含多个流的流,如:[..., ['b', 'o', 'a', 't'], ...]。如果要将其展开为一个只包含字符串的流[..., 'b', 'o', 'a', 't', ...],则需要使用flatMap方法,而不是map方法:Stream<Character> letters = words.flatMap(w -> characterStream(w));
提取子流和组合流
- limit()
Stream.limit(n)会返回一个包含n个元素的新流(如果原始长度小于m,则返回原始的流)。这个方法特别适用于裁剪指定长度的流。例如产生一个包含100个随机数字的流:Stream<Double> randoms = Stream.generate(Math::random).limit(100);
- skip()
Stream.skip(n)正好相反,它会丢掉前面的n个元素。Stream<String> words = Stream.of("abc", "cdf","ghi").skip(1); //会丢弃掉"abc"
- concat()
Stream.concat(Stream, Stream)将两个流连接到一起:Stream<Character> combined = Stream.concat(Stream.of('H', 'e', 'l', 'l', 'o'), Stream.of('W', 'o', 'r', 'l', 'd'));
//产生一个新流['H', 'e', 'l', 'l', 'o','W', 'o', 'r', 'l', 'd']注意,第一个流的长度不应该是无限的,否则第二个流旧永远没有机会被添加到第一个流后面。
- limit()
有状态的转换
之前介绍的流转换都是无状态的,即当从一个已过滤或已映射的流中获取某个元素时,结果并不依赖之前的元素。除此之外,Java8也提供了有状态的转换。- distinct()
distinct方法会根据原始流中的元素返回一个具有相同顺序、抑制了重复元素的新流。显然,该流必须记住之前已读取的元素。Stream<String> uniqueWords = Stream.of("merrily", "merrily", "gently").distinct();
// 只获取一个"merrily" - sorted()
sorted方法必须遍历整个流,并在产生任何元素之前对它进行排序。显然,无法对一个无限流进行排序。Stream<String> longestFirst = words.sorted(Comparator.comparing(String::length).reversed());
- distinct()
Stream终止操作
前面已经了解任何创###Stream终止操作建流和转换流,接下来将介绍: 如何从数据流数据中找到“答案”。
聚合方法
在本节中介绍的方法统称聚合方法。它们将流聚合为一个值,以便在程序中使用。聚合方法都是终止操作。当一个流应用了终止操作后,它就不能再应用其它操作了。count()
返回流中元素总数。long count = Stream.of("abc", "bcd", "cde").count(); //count的结果为 3。
max(), min()
max方法返回流中最大值。min方法返回流中最小值。
需要注意的是,它们返回的是一个Optional<T>值,它可能会封装返回值,也可能表示没有返回(当流为空时)。以前在这种情况通常会返回null,程序拿到该返回值后,进行下一步操作,可能会导致抛出空指针异常。在Java8中,Optional类型时一种更好的表示缺少返回值的方式。
下面是一个如何获得最大值的示例:Optional<String> largest = Stream.of("abc", "bcd", "cde").max(String::compareToIgnoreCase);
if (largest.isPresent())
System.out.println("largest: " + largest.get());findFirst(), findAny()
findFirst方法会返回非空集合中的第一个值(通常与filter方法结合使用);如果想找到所有匹配的元素中的任意一个,那么可以使用findAny方法,这个方法在对流进行并行执行时十分有效,因为只要在任何片段中发现第一个匹配元素,都会结束整个计算。Optional<String> startsWithQ = Stream.of("abc", Qabc1", "bcd", "Qabc2").parallel().filter(s -> s.startWith("Q")).findAny();
allMatch(), anyMatch()
allMatch方法和anyMatch方法,它们分别在所有元素和没有元素匹配predicate时返回true。虽然这些方法总是会检查整个流,但是仍可以通过并行执行来提高速度。
Optional类型
Optional<T>对象或者是对一个对象的封装,或者表示不是任何对象。它一般比指向T类型的引用更安全,因为它不会反回null。
如果存在被封装的对象,那么get方法会返回该对象,否则会返回一个NoSuchElementException。因此,Optional<T> optionalValue = ...;
optionalValue.get().someMethod();并不比下面的方式更安全:
T value = ...;
value.someMethod();isPresent方法会反映出一个Optional<T>对象是否有值。同样的:
if (optionalValue.isPresent()) optionalValue.get().someMethod();
并不比下面的方式更简单:
if (value != null) value.someMethod();
下面开始了解如何真正使用Optional值。
- 使用Optional
高效使用Optional的关键在于,使用一个或者接受正确值、或者返回另一个替代值的方法。- ifPresent()
ifPresent方法可以接受一个函数。如果存在可选值,那么它会将该值传递给函数,否则不会进行任何操作。例如,如果希望在当有值存在时将它添加到一个集合中,可以调用:optionalValue.ifPresent(v -> results.add(v));
//或者
optionalValue.ifPresent(results::add);
- map()
当调用ifPresent方法时,不会反回任何值。如果你希望对结果进行处理,可以使用map方法。Optional<Boolean> added = optionalValue.map(results::add);
因为results.add()返回值是boolean类型,现在added有可能是以下三种值:被封装到Optional中的true或者false,或者是一个空的可选值。
- orElse()
已经了解了当一个可选值存在时应该如何对它优雅地进行处理。另一种使用可选值的方式是,当没有值存在时,产生一个替代值。通常,当没有可匹配项时,会希望使用一个默认值,例如一个空字符串:String result = optionalString.orElse("");
// 如果封装的字符串为空的话,则使用给定的空字符串"" - orElseGet()
当没有值存在时,还可以调用代码来计算String result = optionalString.orElseGet(() -> System.getProperty("user.dir"));
- orElseThrow()
当没有值存在时,会抛出一个指定的异常。String result = optionalString.orElseThrow(NoSuchElementException::new);
//需要提供一个产生异常对象的方法
- ifPresent()
- 创建可选值
之前已经讨论了如何处理一个已存在的Optional对象。接下来说明如何创建一个Optional对象。- Optional.of(obj),Optional.empty()
of方法创建一个封装了obj的Optional对象,empty方法创建一个”空"的Optional对象。 - Optional.ofNullable()
ofNullable方法被设计为null值和可选值之间的一座桥梁。如果obj不为null,那么Optional.ofNullable(obj)会返回Optional.of(obj),否则会返回Optional.empty()。
- Optional.of(obj),Optional.empty()
- 使用flatMap来组合可选值函数
-- 暂略
- 使用Optional
聚合操作
略收集结果
当你处理完流之后,通常只是想看一下结果,而不是将它们聚合为一个值。iterator()
该方法会生成一个传统风格的迭代器,用于访问元素。toArray()
由于无法在运行时创建一个泛型数组,所以表达式stream.toArray()会返回一个Object[]数组。如果希望得到一个正确类型的数组,可以将类型传递给数组的构造函数:String[] result = String.of("abc", "bcd", "cde").toArray(String[]::new);
collect()
- collect(Supplier, BiConsumer, BiConsumer)
该方法接收三个参数:- 一个能创建目标类型实例的方法,例如HashSet的构造方法
- 一个将元素添加到目标中的方法,例如一个add方法
- 一个将两个对象整合到一起的方法,例如addAll方法
下面是如何使用HashSet的collect方法的示例:
HashSet<String> result = String.of("abc", "bcd", "abc").collect(HashSet::new, HashSet::add, HashSet::addAll);
- collect(Collector)
上面介绍了需要接收三个参数的collect方法,在实际中,并不需要这么做,因为Collector接口已经为我们提供了这三个方法,并且Collectors类还为常用的手机类型提供了各个工厂方法。
要将一个流收集到一个list或者set中,只需要调用:List<String> result = String.of("abc", "bcd").collect(Collectors.toList());
Set<String> result = String.of("abc", "bcd", "abc").collect(Collectors.toSet());如果希望控制得到的set类型,可以使用如下方式:
TreeSet<String> result = String.of("abc", "bcd", "abc").collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new));
假设有一个Steam<Person>对象,并且希望将其中的元素收集到一个map中,这样随后可以通过它们的id来查找。Collectors.toMap方法有两个函数参数,分别用来生成map的键和值。例如:
Map<Integer, String> idToName = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Person::getName));
Map<Integer, Person> idToPerson = persons.collect(Collectors.toMap(Person::getId, Function.identity()));
- collect(Supplier, BiConsumer, BiConsumer)
forEach(), forEachOrdered()
当只要将它们打印出来,或逐个遍历它们,那么可以使用forEach方法,如下:Stream.of("abc", "bcd", "cdf").forEach(System.out::println);
向该方法传递的函数会被应用到流中的每个元素上。需要注意的是,在一个并行流上,要确保该函数可以被并发执行。
在一个并行流上,可能会以任意的顺序来访问元素。如果希望按照流的顺序来执行它们,那么可以使用forEachOrdered方法。
forEach方法和forEachOrdered方法都是终止操作。因此在调用它们之后,就不能再使用这个流了。如果希望还能继续使用这个流,请使用peek方法。
其他
原始类型流
假设有一个整型数组,并将该数组收集到一个Stream<Integer>的流中,不过奖每个证书包装成Integer对象显然是一个低效的做法,对于其他原始类型double、float、long、short、char、byte及boolean也是一样。为此,Stream API提供了IntStream和LongStream和DoubleStream三种类型,专门用来直接存储原始类型值,不必使用包装,而Stream API设计者认为不需要为其它5种原始类型都添加对应的专门类型。要创建一个IntStream,可以调用IntStream.of和Arrays.stream方法:
IntStream stream = IntStream.of(1, 3, 5, 7);
IntStream stream = Arrays.stream(values, from, to); // values是一个int[]数组并行流
流使得并行计算变得容易。默认情况下,流操作会创建一个串行流,方法Collection.parallelStream()除外。parallel方法可以将任意的串行流转换为一个并行流。例如:Stream<String> parallelWords = Stream.of(wordArray).parallel();
一个并行流,只要在终止方法执行前,流处于并行模式,那么所有延迟执行的流操作就都会被并行执行。
当并行运行流操作时,需要确保传递给并行流操作的函数都是线程安全的,应当返回与串行运行时相同的结果。很重要的一点是,这些操作都是无状态的,因此可以以任意顺序被执行。
默认情况下,从有序集合、范围值、生成器及迭代器,或者调用Stream.storted所产生的流,都是有序的。有序并不会妨碍并行,例如,当计算stream.map(fun)时,流可以被分为n段,每一段都会被并发处理。然后再按顺序将结果组合起来。
当不考虑有序时,一些操作可以更有效地并行运行。调用Stream.unordered方法可以不关心顺序。比如,可以放弃有序来加快limit方法的速度。如果只需要一个流中的任意n个元素,并不关心具体内容时,可以调用:
Stream<String> stream = stringStream.parallel().unordered().limit(n);
函数式接口
在前文中,你已经了解了许多参数为函数的操作。例如,Stream.filter方法就将一个函数作为参数,filter方法的描述如下:Stream<T> filter( Predicate<? super T> predicate )
filter方法的使用例子,如下:
Stream<String> longWords = words.filter( s -> s.length() >= 12 );
//words是一个含有多个字符串的流查看文档可以知道,Predicate是一个接口,只含有一个返回boolean值的非默认方法:
public interface Predicate {
boolean test(T argument);
}在实际开发中,开发人员可能会经常传一个lambda表达式或者方法引用,所以方法名并不重要。重要的部分是返回boolean值。当查阅文档时,只需要记住Predicate是一个返回boolean值的函数就行了。
下表总结了能够作为Stream和Collectors方法参数的函数式接口。
函数式接口 参数类型 返回类型 描述 Supplier<T> 无 T 提供一个T类型的值 Consumer<T> T void 处理一个T类型的值 BiConsumer<T, U> T, U void 处理T类型和U类型的值 Predicate<T> T boolean 一个 计算Boolean值的函数 ToIntFunction<T>
ToLongFunction<T>
ToDoubleFunction<T>T int
long
double分别计算int、long、double值的函数 IntFunction<R>
LongFunction<R>
DoubleFunction<R>int
long
doubleR 参数分别为int、long、double类型的函数 Function<T, R> T R 一个参数类型为T的函数 BiFunction<T, U, R> T, U R 一个参数类型为T和U的函数 UnaryOperator<T> T T 对类型T进行的一元操作 BinaryOperator<T> T, T T 对类型T进行的二元操作
Stream基础知识的更多相关文章
- nodejs stream基础知识
分类 nodejs 的 stream 有四种: Readable:可读流 Writable: 可写流 Duplex:双工流 Transform:转换流 Readable // _read方法是从底层系 ...
- JAVA基础知识|lambda与stream
lambda与stream是java8中比较重要两个新特性,lambda表达式采用一种简洁的语法定义代码块,允许我们将行为传递到函数中.之前我们想将行为传递到函数中,仅有的选择是使用匿名内部类,现在我 ...
- C#网络编程基础知识
C#网络编程基础知识一 1.IPAddress类 用于表示一个IP地址.IPAddress默认构造函数 public IPAddress(long address);一般不用 其中Parse()方法最 ...
- JAVA基础知识之网络编程——-网络基础(Java的http get和post请求,多线程下载)
本文主要介绍java.net下为网络编程提供的一些基础包,InetAddress代表一个IP协议对象,可以用来获取IP地址,Host name之类的信息.URL和URLConnect可以用来访问web ...
- [C# 基础知识系列]专题九: 深入理解泛型可变性
引言: 在C# 2.0中泛型并不支持可变性的(可变性指的就是协变性和逆变性),我们知道在面向对象的继承中就具有可变性,当方法声明返回类型为Stream,我们可以在实现中返回一个FileStream的类 ...
- 【Java面试】基础知识篇
[Java面试]基础知识篇 Java基础知识总结,主要包括数据类型,string类,集合,线程,时间,正则,流,jdk5--8各个版本的新特性,等等.不足的地方,欢迎大家补充.源码分享见个人公告.Ja ...
- 【RAC】RAC相关基础知识
[RAC]RAC相关基础知识 1.CRS简介 从Oracle 10G开始,oracle引进一套完整的集群管理解决方案—-Cluster-Ready Services,它包括集群连通性.消息和锁. ...
- Windows权限提升基础知识和命令
介绍 这篇文章是介绍window的权限提升,虽然不是一个全面的指南,但会试图覆盖主要的技术,常用的资源列表在文章底部,可供大家参考. window权限提升基础知识 初始信息收集 在开始提权之前,我们需 ...
- 大数据基础知识问答----spark篇,大数据生态圈
Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapredu ...
随机推荐
- ELK实时日志分析平台环境部署--完整记录
在日常运维工作中,对于系统和业务日志的处理尤为重要.今天,在这里分享一下自己部署的ELK(+Redis)-开源实时日志分析平台的记录过程(仅依据本人的实际操作为例说明,如有误述,敬请指出)~ ==== ...
- Node 系列之url模块
引入 url: const url = require("url"); 用于URL解析.处理等操作的解决方案 1.url.parse(urlStr[, parseQueryStri ...
- underscore.js常用的API
过滤 var bigClassData = _.filter(data.Results, function (num) { return num.ClassType == 0; }); var fin ...
- 12.11 Daily Scrum
Today's Task Tomorrow's Task 丁辛 实现和菜谱相关的餐厅列表. 实现和菜谱相关的餐厅列表. 邓亚梅 美化搜索框UI. 美 ...
- 20135218 实践四 ELF文件格式分析
一 :概述 ELF全称Executable and Linkable Format,可执行连接格式,ELF格式的文件用于存储Linux程序.ELF文件(目标文件)格式主要三种: (1)可重定向文件:文 ...
- Anaconda2和Anaconda3同时安装
转载于:https://www.cnblogs.com/zle1992/p/6720425.html 1.先从网站(国内的清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu. ...
- linux学习笔记【转】
学习计时:共24小时 读书:1小时 代码:8小时 作业:3小时 博客:12小时 一.学习目标 1. 能够独立安装Linux操作系统 2. 能够熟练使用Linux系统的基本命令 3. 熟练使用L ...
- 第二个spring冲刺第10天(及第二阶段总结)
第二阶段算是结束了,第二阶段,我们实现了基本的功能,这是软件的开始页面,点击便会进入学习画面,目前学习画面还有待改善 燃尽图3 眨眼就完结了第二阶段的冲刺了,大致整体结构已经完成. 第二阶段总体是 ...
- Java与JavaScript 完美实现字符串拆分(利用数组存储)与合并的互逆操作
Java: String typeStr = "1,2"; String[] typeArray = typeStr.split(","); typeStr = ...
- 如何判断一条记录什么字段被修改了 [问题点数:40分,结帖人bluesukeke]
查询出来数据,在数据集编辑状态下,如何判断一条记录被修改了,哪些字段被修改了. 可用adoquery的Delta屬性...eg: ClientDataSet1.Delta... PS:POST前是準確 ...