使用Stream实现对代码的简化

意思大概就是一个有序和并行操作的元素的序列，听起来还是很拗口，简单来说就是可将一组数据想象成为一条水流，从上游流向下游，而Collection接口中正好有Stream这个方法，所以实现了Collection接口的集合都可以通过转换为Stream后，去做一些过滤、排序、查找等操作。

1.举个例子

有一个User对象,它的参数包括name,age。

public class User {
    String name;
    int age;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public User(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
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需求是找出其中姓为张的用户的名字，结果按照年龄从小到大排序。

这里我先不使用流，用更加直接的方法实现这个功能，代码如下：

public static List<User> filterUser(List<User> list) {
        List<User> result = new ArrayList<>();
        for (User user : list
        ) {
            if (user.getName().startsWith("张")) {
                result.add(user);
            }
        }
        return result;
    }

    public static List<String> sortByAge(List<User> list) {
        List<String> stringList = new ArrayList<>();
        Collections.sort(list, new Comparator<User>() {
            @Override
            public int compare(User o1, User o2) {
                if (o1.getAge() < o2.getAge()) {
                    return -1;
                } else if (o1.getAge() > o2.getAge()) {
                    return 1;
                } else {
                    return 0;
                }
            }
        });
        for (User user : list
        ) {
            stringList.add(user.getName());
        }
        return stringList;
    }
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调用之后运行：

public static void main(String[] args) {
        List<User> list = Arrays.asList(
                new User("张三", 20),
                new User("张麻子", 23),
                new User("李四", 21),
                new User("赵武", 19));
        System.out.println(sortByAge(filterUser(list)));
    }
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可以看到整个过程不是很难，但是却洋洋洒洒的写了30多行，而且写的不是很直观。那么如果用流来实现呢？ 代码如下：

public static List<String> filterAndSortUser(List<User> list) {
        return list.stream().filter(user -> user.getName().startsWith("张"))
                .sorted(comparing(User::getAge))
                .map(User::getName)
                .collect(Collectors.toList());
    }
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根据图中的提示，在打好断点，进入流方法后，点击调试界面的流调试器按钮：

选择上面的这排操作，即可看到整个执行过程：

为了加深印象，可以自己试着写更多的例子：

1.'编写一个方法，统计"年龄大于等于60的用户中，名字是两个字的用户数量'
 
    public static int countUsers(List<User> users) {
        return (int) users.stream().filter(user -> user.age >= 60)
                .filter(user -> user.name.length() == 2)
                .count();
    }

2. '编写一个方法，筛选出年龄大于等于60的用户，然后将他们按照年龄从大到小排序，将他们的名字放在一个LinkedList中返回'

    public static LinkedList<String> collectNames(List<User> users) {
        return users.stream().filter(user -> user.age >= 60)
                .sorted(Comparator.comparing(User::getAge))
                .map(User::getName)
                .collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
    }
    
3.'判断一段文本中是否包含关键词列表中的文本，如果包含任意一个关键词，返回true，否则返回false'

    // 例如，text="catcatcat,boyboyboy", keywords=["boy", "girl"]，返回true
    // 例如，text="I am a boy", keywords=["cat", "dog"]，返回false
    public static boolean containsKeyword(String text, List<String> keywords) {
        return keywords.stream().anyMatch(text::contains);
    }

4.'返回一个从部门名到这个部门的所有用户的映射。同一个部门的用户按照年龄进行从小到大排序'

    // 例如，传入的employees是[{name=张三, department=技术部, age=40 }, {name=李四, department=技术部, age=30 },
    // {name=王五, department=市场部, age=40 }]
    // 返回如下映射：
    //    技术部 -> [{name=李四, department=技术部, age=30 }, {name=张三, department=技术部, age=40 }]
    //    市场部 -> [{name=王五, department=市场部, age=40 }]
    public static Map<String, List<Employee>> collect(List<Employee> employees) {
        return employees.stream().sorted(Comparator.comparing(Employee::getAge))
                .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));
    }
    
5.'使用流的方法，把订单处理成ID->订单的映射'

    // 例如，传入参数[{id=1,name='肥皂'},{id=2,name='牙刷'}]
    // 返回一个映射{1->Order(1,'肥皂'),2->Order(2,'牙刷')}
    public static Map<Integer, Order> toMap(List<Order> orders) {
        return orders.stream().collect(Collectors.toMap(Order::getId, order -> order));
    }

6.' 使用流的方法，把所有长度等于1的单词挑出来，然后用逗号连接起来'

    // 例如，传入参数words=['a','bb','ccc','d','e']
    // 返回字符串a,d,e
    public static String filterThenConcat(Set<String> words) {
        return words.stream().filter(s -> s.length() ==1)
                .collect(Collectors.joining(","));
    }
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Javadoc中的Collectors类中也举出了几个使用流的实例，有兴趣可以看一下。

2.须知概念

我学到这的时候，也就只是知道流这么个东西可以简化代码而已，但是光知道怎么用未免太浮躁了，基本概念还是必须掌握滴。

Stream<String> stringStream = Stream.of(s.split("XXX"));
 Stream<String> stringStream = Stream.of("up","down","left","right");
 //从数组中的指定区间创建流
 Stream<String> stringStream = Arrays.stream(array,from,to)
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Stream<String> stringStream = Stream.generate(() -> "s");
Stream<BigInteger> integerStream = Stream.iterate(BigInteger.ZERO,n->n.add(BigInteger.ONE));
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Stream<String> stringStream = Pattern.compile("XX").splitAsStream(XXXX);
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public static void threadTest() {
        Stream<BigInteger> integerStream = Stream.iterate(BigInteger.ZERO, n -> n.add(BigInteger.ONE));
        integerStream.parallel().limit(100).map(bigInteger -> bigInteger+" ").forEach(System.out::print);
    }
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很简单从0到99打印出来这些数字，为了方便查看，数字之间加空格。结果如下:

可以看出这不是我们所预期的那样，从0到99顺序打印数字。由于传递给forEach的函数会在多个并发线程中运行，所以打印的顺序是不会被保证的,所以显而易见parallel不是线程安全的。下面是Javadoc中的原话:

* <p>The behavior of this operation is explicitly nondeterministic.
     * For parallel stream pipelines, this operation does <em>not</em>
     * guarantee to respect the encounter order of the stream, as doing so
     * would sacrifice the benefit of parallelism.  For any given element, the
     * action may be performed at whatever time and in whatever thread the
     * library chooses.  If the action accesses shared state, it is
     * responsible for providing the required synchronization.
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对于这种情况调用collect方法即可：

System.out.println(integerStream.parallel().limit(100).collect(Collectors.toList()));
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3.总结

流确实方便了很多操作，像过滤、排序、映射、分组、收集成列表等，并且里面有很多非常好用的API可以供我们使用。但是金无足赤，滥用流的话代码的可读性就会大大下降，有兴趣的可以看下Effective Java 的第45条 "明智慎用的选择Stream"，想必会有启发的。