Java 8 新特性-菜鸟教程 (5) -Java 8 Stream

Java 8 Stream

Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。

Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象。

Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。

这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的节点上进行处理， 比如筛选， 排序，聚合等。

元素流在管道中经过中间操作（intermediate operation）的处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。

+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+
| stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
+--------------------+       +------+   +------+   +---+   +-------+

以上的流程转换为 Java 代码为：

List<Integer> transactionsIds =
widgets.stream()
             .filter(b -> b.getColor() == RED)
             .sorted((x,y) -> x.getWeight() - y.getWeight())
             .mapToInt(Widget::getWeight)
             .sum();

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什么是 Stream？

Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作

　　元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。

• 数据源 流的来源。 可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。
• 聚合操作 类似SQL语句一样的操作， 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等。

和以前的Collection操作不同， Stream操作还有两个基础的特征：

• Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。
• 内部迭代： 以前对集合遍历都是通过Iterator或者For-Each的方式, 显式的在集合外部进行迭代， 这叫做外部迭代。 Stream提供了内部迭代的方式， 通过访问者模式(Visitor)实现。

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生成流

在 Java 8 中, 集合接口有两个方法来生成流：

• stream() − 为集合创建串行流。

• parallelStream() − 为集合创建并行流。

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package java8.cainiao;

import java.util.Arrays;
import java.util.IntSummaryStatistics;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.stream.Collectors;

import org.junit.Test;

public class Java8Tester5 {

    /**
     * Stream 提供了新的方法 'forEach' 来迭代流中的每个数据。以下代码片段使用 forEach 输出了10个随机数：
     */
    @Test
    public void test1(){
        Random random = new Random();
        random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * map 方法用于映射每个元素到对应的结果，以下代码片段使用 map 输出了元素对应的平方数：
     */
    @Test
    public void test2(){
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
        // 获取对应的平方数
        List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
        squaresList.forEach(f -> System.out.println(f));
    }

    /**
     * filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串：
     */
    @Test
    public void test3(){
        List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
        // 获取空字符串的数量
        long count = strings.stream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
        System.out.println(count);
    }

    /**
     * limit 方法用于获取指定数量的流。 以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据：
     */
    @Test
    public void test4(){
        Random random = new Random();
        random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * sorted 方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序：
     */
    @Test
    public void test5(){
        Random random = new Random();
        random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * 并行（parallel）程序
     * parallelStream 是流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量：
     */
    @Test
    public void test6(){
        List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
        // 获取空字符串的数量
        long count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
        System.out.println(count);
    }

    /**
     * Collectors
     * 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。Collectors 可用于返回列表或字符串
     */
    @Test
    public void test7(){
        List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
        List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());

        System.out.println("筛选列表: " + filtered);
        String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
        System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
    }

    /**
     * 统计
     * 另外，一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。
     */
    @Test
    public void test8(){
        List<Integer> integers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);

        IntSummaryStatistics stats = integers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();

        System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
        System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
        System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
        System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
    }

}