Stream实现了对数据源的流式处理,它可以并行操作,提高数据处理效率。
流不是集合,它不对数据做保存,只是最数据进行算法处理,比如最大值,最小值,排序等操作。Stream会在数据源内部隐式的遍历进行处理。Stream会并行遍历数据,将数据分成若干段,同时进行处理,最终汇总结果一起输出。
Stream 就如同一个迭代器(Iterator),单向,不可往复,数据只能遍历一次,遍历过一次后即用尽了,就好比流水从面前流过,一去不复返。
首先对stream的操作可以分为两类,中间操作(intermediate operations)和结束操作(terminal operations):
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { //1. of Stream<String> stream = Stream.of("hello","java","python"); // 2. Arrays String [] strArray = new String[] {"hello","java","python"}; stream = Stream.of(strArray); stream = Arrays.stream(strArray); // 3. Collections List<String> list = Arrays.asList(strArray); stream = list.stream(); System.out.println(stream.findAny()); } }
最终只返回第一个结果: Optional[hello]
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { String [] strArray = new String[] {"hello","java","python"}; List<String> list = Arrays.asList(strArray); // to array System.out.println(list.stream().toArray()[0]); // to list System.out.println(list.stream().collect(Collectors.toList())); // to string System.out.println(list.stream().collect(Collectors.joining()).toString()); } }
输出:
hello
[hello, java, python]
hellojavapython
一个流可以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。这类操作都是惰性化的(lazy),就是说,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历。
一个流只能有一个 terminal 操作,当这个操作执行后,流就被使用“光”了,无法再被操作。所以这必定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。
map
+ forEach
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { String [] strArray = new String[] {"hello","java","python"}; List<String> list = Arrays.asList(strArray); list.stream().map((v) ->v.toUpperCase()) .forEach(t -> System.out.println(t)); } }
将list中的所有字母转换成大写,然后遍历输出。实际list中的值并没有改变,我们只是借助Stream来做业务处理。
输出:
HELLO
JAVA
PYTHON
filter
+ map
+ forEach
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { String [] strArray = new String[] {"hello","java","python"}; List<String> list = Arrays.asList(strArray); list.stream().filter(f -> f.length()>4) .map(v ->v.toUpperCase()) .forEach(t -> System.out.println(t)); } }
先filter过滤,然后map字母大写,最后forEach输出结果:
HELLO
PYTHON
filter
+ sorted
+ map
+ forEach
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { String [] strArray = new String[] {"hello","java","python","node","react","vue"}; List<String> list = Arrays.asList(strArray); list.stream().filter(f -> f.length()>3) .sorted((a,b) -> b.compareTo(a)) .map(v ->v.toUpperCase()) .forEach(t -> System.out.println(t)); } }
先filter过滤,然后sorted排序,然后map字母大写,最后forEach输出结果:
REACT
PYTHON
NODE
JAVA
HELLO
filter
+ sorted
+ map
+ distinct
+ forEach
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { String [] strArray = new String[] {"hello","java","python","node","react","vue","React"}; List<String> list = Arrays.asList(strArray); list.stream().filter(f -> f.length()>3) .sorted((a,b) -> b.compareTo(a)) .map(v ->v.toUpperCase()) .distinct() .forEach(t -> System.out.println(t)); } }
distinct去重,使用 Object.equals(Object)
来判断是否重复,最终只留下一个REACT,结果:
REACT
PYTHON
NODE
JAVA
HELLO
filter
+ sorted
+ map
+ distinct
+ limit
+ forEach
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { String [] strArray = new String[] {"hello","java","python","node","react","vue","React"}; List<String> list = Arrays.asList(strArray); list.stream().filter(f -> f.length()>3) .sorted((a,b) -> b.compareTo(a)) .map(v ->v.toUpperCase()) .distinct() .limit(3) .forEach(t -> System.out.println(t)); } }
limit限制元素个数,这里着要前3个结果:
REACT
PYTHON
NODE
filter
+ sorted
+ map
+ distinct
+ limit
+ peek
+ forEach
public class StreamStudy { public static void main(String[] args) throws Exception { String [] strArray = new String[] {"hello","java","python","node","react","vue","React"}; List<String> list = Arrays.asList(strArray); list.stream().filter(f -> f.length()>3) .sorted((a,b) -> b.compareTo(a)) .map(v ->v.toUpperCase()) .distinct() .limit(3) .peek(p -> p.toLowerCase()) .forEach(t -> System.out.println(t)); } }
peek会对每个元素执行操作,并返回包含原stream元素的新Stream,什么意思呢?先看结果:
REACT
PYTHON
NODE
并不是我们看到的小写,因为peek产生的新的stream并不是我们已开始处理的Stream,所以我们看到的还是大写。如果你的处理过程中涉及一些额外逻辑,但不影响最终结果,那么你可以使用peek去搞一个新的Stream去处理。
我们主要使用的是Intermediate 中的方法进行数据处理,Terminal 中的方法只能使用一个,这意味着对流的处理终止,这时才开始执行前面的那些Intermediate方法。最后对一些方法作一些解释,就不一一演示了:
forEach
遍历、 forEachOrdered
按顺序遍历、 toArray
结果转换成数组、 reduce
结果中的元素进行组合、 collect
结果转换成集合、 min
结果中最小值、 max
结果中最大值、 count
结果中元素数量、 anyMatch
结果中存在元素满足某一条件、 allMatch
结果中所有元素都满足某一条件、 noneMatch
结果中所有元素都不满足某一条件、 findFirst
结果中第一条数据、 findAny
结果中的任意一条数据、 iterator
遍历
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