java8 Stream API笔记

生成Stream Source的方式

从Collection和数组生成

* Collection.stream()
* Collection.parallelStream()
* Arrays.stream(T array) or Stream.of()

从BufferedReader

* java.io.BufferedReader.lines();

静态工厂

* java.util.stream.IntStream.range();
* java.nio.file.Files.walk();

使用Spliterator

* java.util.Spliterator

其他

* Random.ints();
* BitSet.stream();
* Pattern.splitAsStream(java.lang.CharSequence);
* JarFile.stream();

流的操作

* Intermediate:一个流后面跟随零个或多个intermediate操作。其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流，
交给下一个操作使用。这类操作都是以惰性(lazy)化的,就是说,就是
说,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历。多个intermediate操作会在Terminal操作的时候融合起来,一次循环完成。Stream你有个操作函数的集合,每次转换操作就把转换函数放入这个集合中,在Terminal操作的时候循环Stream对应的集合,然后对每个元素执行所有的函数
* Terminal:一个流只能有一个terminal操作,当这个操作执行后,流就无法再操作了。也就是说Terminal操作是流的最后一个操作。Terminal操作的执行,才会真正开始流的遍历，并且会生成一个结果,或者一个side effect
* short-circuiting。用以指：

对于一个 intermediate 操作，如果它接受的是一个无限大（infinite/unbounded）的 Stream，但返回一个有限的新 Stream。

对于一个 terminal 操作，如果它接受的是一个无限大的 Stream，但能在有限的时间计算出结果。

当操作一个无限大的 Stream，而又希望在有限时间内完成操作，则在管道内拥有一个 short-circuiting 操作是必要非充分条件。

一个流操作的实例:

int sum = widgets.stream()//获取source
          .filter(w->w.getColor() == RED)//filter 进行数据筛选
          .mapToint(w->w.getWeight())//mapToint进行数据转换
          .sum();

stream()获取当前小物件的source,filter和mapToInt为intermediate操作,进行数据筛选和转换,最后一个sum操作为terminal操作，对符合条件的小物件作重量求和

流的操作

• Intermediate:
  
  map(mapToint、flatMap)、filter、distinct、sort、peek、limit、skip、parallel、sequential、unordered
• Terminal
  
  forEach 、forEachOrder、toArray、reduce、collect、min、max、count、anyMatch、allMatch、noneMatch、findFirst、findAny、iterator
• Short-circuiting:
  
  anyMatch、allMatch、noneMatch、findFirst、findAny、limit

map/flatMap

作用:把InputStream的每一个元素映射成output stream的另一个元素

List output = wordList.stream();

map(String::toUpperCase)

collect(Collector.toList())

例子:

转换大小写

List<String> output = wordList.stream().map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

平方数

List<Integer> nums = Arrays.asList(1,2,3,4);
List<Integer> squareNums  = nums.stream().map(n-> n*n).collect(Collectors.toList());

从上面的例子可以看出,map生成的是个1:1的映射,每个输入的元素都会按照规则转换成为另外一个元素。还有一些场景,是一对多映射关系的,这时需要flatMap

Stream<List<Intege>> inputStream = Stream.of(Arrays.asList(1),
Arrays.asList(2,3),Arrays.asList(4,5,6));
Stream<Integer> outputStream = inputStream.flatMap((childList)->childList.stream));

flatMap把input Stream 中的层级结构扁平化,就是讲最低层的元素抽出来放到一起,最终output的新stream里已经没有List了,都是Integer

filter

作用:

filter 对原始Stream进行某项测试,通过测试的元素被留下来形成一个新的Stream

例子:

选出偶数

Integer [] sixNums = {1,2,3,4,5,6};
Integer [] evens = Stream.of(sixNums).filter(n->n%2== 0).toArray(Integer[]::new);

forEach

作用:

forEach 方法接收一个 Lambda 表达式，然后在 Stream 的每一个元素上执行该表达式。

forEach 是 terminal 操作，因此它执行后，Stream 的元素就被“消费”掉了，你无法对一个 Stream 进行两次 terminal 运算。

例子

package forEach;

import java.util.ArrayList;
import java.util.stream.Stream;

class Person{
    private String name;
    private String gender;
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    public String getGender() {
        return gender;
    }
    public void setGender(String gender) {
        this.gender = gender;
    }
    public Person(String name, String gender) {
        super();
        this.name = name;
        this.gender = gender;
    }

}
public class forEach {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayList<Person> roster =new ArrayList<>();
        roster.add(new Person("liu","male"));
        roster.add(new Person("jiang","female"));
        roster.add(new Person("xiao","female"));
        roster.stream().filter(person->((Person) person).getGender().equals("female")).forEach(p->System.out.println(p.getName()));
    }
}

peek

作用

与forEach一样,但是peek是非terminal的操作。

例子

package forEach;

import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class peekTest {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.of("one","two","three","four")
            .filter(e->e.length()>3).peek(e->System.out.println("Filtered value:"+e))
            .map(String::toUpperCase).peek(e->System.out.println("Mapped value:"+e))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

findFirst

作用

返回stream中的第一个元素或者空。

返回值类型是Optional。Optional是一个容器,可能含有值，也可能不包含。使用Optional的目的是尽可能避免NullPointerException

例子

package findAnyORfindFirst;

import java.util.stream.Stream;

public class findAnyORfindFirst {
    public static void main(String[] args) {
        String[] strArr= {"A","B","C"};
        Stream.of(strArr).findAny().ifPresent(System.out::println);
        Stream.of(strArr).findFirst().ifPresent(System.out::println);
    }
}

reduce

作用

把Stream元素组合起来。它提供一个起始值(种子)，然后按照运算规则(BinaryOperator)，和前面Stream的第一个、第二个、第三个、第n个元素组合。从这个意义上说,字符串拼接、数值的sum、min、max、average都是特殊的reduce.

例子

//字符串连接
String concat = Stream.of("A","B","C","D").reduce("",String::concat);

reduce()的第一参数为起始值,第二个人参数为BinaryOperator。这类有起始值的reduce()都返回具体的对象。但是如果没有给reduce()指定起始值,由于可能没有足够的元素导致不能生成对象，这时返回的是Optional。

limit/skip

作用

limit返回Stream的前面n个元素

skip跳过前n个元素

例子

package limitORskip;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class LimitORskipDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Integer [] nums= {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
        List<Integer> list=Stream.of(nums).limit(5).skip(3).collect(Collectors.toList());
        list.forEach(System.out::println);
    }
}

sorted

作用

对集合排序

例子

package sorted;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class SortedTest {
    public static void main(String[] args) {
        Integer [] nums= {1,2,3,4,5};
        List<Integer> list=Stream.of(nums).sorted((a,b)->a.compareTo(b)).collect(Collectors.toList());
        list.forEach(System.out::println);
    }
}

max/min/distinct

作用

max 找最大值

min 找最小值

distinct 去重

例子

package MaxMinDistinct;

import java.util.stream.Stream;

public class MaxMinDistinct {
    public static void main(String[] args) {
        Integer[] nums= {5,3,5,3,4,6,7,8,6,8};
        Stream.of(nums).distinct().max((a,b)->a.compareTo(b)).ifPresent(System.out::println);;
        Stream.of(nums).distinct().min((a,b)->a.compareTo(b)).ifPresent(System.out::println);;
    }
}

Match

作用

Stream 中有三个match方法

* allMatch:Stream中所有元素符合传入的 predicate,返回true

* anyMatch:Stream中只要有一个元素符合传入的 predicate,返回true

* noneMatch:Stream中没有一个元素符合传入的predicate,返回true

 package Match;

import java.util.stream.Stream;

public class MatchDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Integer[] nums1= {1,3,5,-5,2,10};
        boolean hasNegtive=Stream.of(nums1).anyMatch(x->x<0);
        System.out.println("有负数:"+hasNegtive);
        Integer[] nums2= {1,3,5,5,2,10};
        boolean a=Stream.of(nums2).allMatch(x->x>0);
        System.out.println("全是正数:"+a);
        Integer[] nums3= {-1,-3,-5,-5,-2,-10};
        boolean none=Stream.of(nums2).noneMatch(x->x>0);
        System.out.println("没有正数:"+a);
    }
}

generate

作用

通过实现Supplier接口，然后把 Supplier 实例传递给 Stream.generate() ，你可以自己来控制流的生成。

例子

package generate;

import java.util.stream.IntStream;

public class GenerateDemo {
    public static void main(String[] args) {
        IntStream.generate(()->(int)(Math.random()*10)).limit(20).forEach(System.out::println);
    }
}

iterate

作用

第一个参数是起始值（seed)，第二个参数是一元操作符函数(UnaryOperator)。

如果seed是第一个元素，那么第二个就是f(seed),第三个就是f(f(seed))….以此类推

例子

package generate;

import java.util.stream.Stream;

public class Iterate {
    public static void main(String[] args) {
        Stream.iterate(0,x->x+3).limit(15).forEach(System.out::println);
    }
}