Java8 中 Stream 初试
作者：Geek_4bdbe1
- 2021 年 11 月 14 日
本文字数：5625 字
阅读完需：约 18 分钟
Stream 作为 Java8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。Java8 中的 Stream 是对容器对象功能的增强，它专注于对容器对象进行各种非常便利、高效的 聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的 Lambda 表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时，它提供串行和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用 fork/join 并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常，编写并行代码很难而且容易出错, 但使用 Stream API 无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java8 中首次出现的 java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
package com.example.demo;
import lombok.*;
import java.math.BigDecimal;
/** * TODO * * @author xuqinghai * @version 1.0 * @date 2021/11/14 0014 下午 14:07 */@Getter@Setter@AllArgsConstructor@ToString@NoArgsConstructorpublic class Person {
private long id; private String name; private String sex; private int age; private BigDecimal salary; private String area;
}复制代码
package com.example.demo;
import java.io.File;import java.io.IOException;import java.math.BigDecimal;import java.nio.charset.StandardCharsets;import java.nio.file.Files;import java.nio.file.Path;import java.util.*;import java.util.stream.Collectors;import java.util.stream.Stream;
/** * TODO * * @author xuqinghai * @version 1.0 * @date 2021/11/14 0014 下午 13:00 */public class MainTest {
private static List<Person> personList = new ArrayList<Person>(){{ add(new Person(1L,"张三","男",21,new BigDecimal("5000"),"北京")); add(new Person(2L,"赵桦","女",25,new BigDecimal("6000"),"北京")); add(new Person(3L,"许易","男",20,new BigDecimal("4500"),"杭州")); add(new Person(4L,"张雷","女",28,new BigDecimal("8800"),"厦门")); add(new Person(5L,"彭波波","男",38,new BigDecimal("25000"),"福州")); add(new Person(6L,"李毅","男",29,new BigDecimal("9000"),"苏州")); add(new Person(7L,"蒋蒋","男",31,new BigDecimal("15000"),"南京")); add(new Person(8L,"花千骨","男",33,new BigDecimal("18000"),"深圳")); add(new Person(9L,"桦省","男",35,new BigDecimal("21000"),"广州")); add(new Person(10L,"慕容","女",19,new BigDecimal("21000"),"上海")); }} ;
public static void main(String[] args) { test09(); }
/** * 文件流操作 * @author xuqinghai * @date 2021/11/14 0014 下午 16:41 * @return void */ private static void test09() {
Path path = new File("D:/test.txt").toPath(); try { Stream<String> lines = Files.lines(path, StandardCharsets.UTF_8); lines.onClose(()->{ try { Thread.sleep(30000L); System.out.println("Done!"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }).forEach(System.out::println); }catch(Exception e){
} }
/** * 提取/组合 * 流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。 * @author xuqinghai * @date 2021/11/14 0014 下午 16:14 * @return void */ private static void test08() { String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" }; String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" }; Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1); Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2); List<Person> list1 = new ArrayList<Person>(){{ add(new Person(1L,"赵一","男",21,new BigDecimal("25600"),"上海")); add(new Person(2L,"钱二","女",18,new BigDecimal("5600"),"厦门")); add(new Person(3L,"孙三","男",26,new BigDecimal("18600"),"北京")); }}; List<Person> list2 = new ArrayList<Person>(){{ add(new Person(5L,"周五","男",31,new BigDecimal("45600"),"苏州")); add(new Person(4L,"李四","女",28,new BigDecimal("35600"),"杭州")); add(new Person(3L,"孙三","男",26,new BigDecimal("18600"),"北京")); }}; String names = Stream.concat(list1.stream(),list2.stream()).distinct().map(Person::getName).distinct().collect(Collectors.joining(",")); List<Person> pserlist = Stream.concat(list1.stream(),list2.stream()).collect(Collectors.toMap(Person::getName,l->l,(l1,l2)->{ l1.setAge(l1.getAge()-l2.getAge()>=0?l1.getAge():l2.getAge()); l1.setSalary(l1.getSalary().subtract(l2.getSalary()).longValue()>0?l1.getSalary():l2.getSalary()); return l1; })).values().stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getId)).collect(Collectors.toList()); // concat:合并两个流 distinct：去重 List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList()); // limit：限制从流中获得前n个数据 List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList()); // skip：跳过前n个数据 List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
System.out.println("流对象合并："+names); System.out.println("流对象合并："+pserlist); System.out.println("流合并：" + newList); System.out.println("limit：" + collect); System.out.println("skip：" + collect2); }
/** * 将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序 * @author xuqinghai * @date 2021/11/14 0014 下午 16:11 * @return void */ private static void test07() {
// 按工资升序排序（自然排序） List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 按工资倒序排序 List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed()) .map(Person::getName).collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄升序排序 List<String> newList3 = personList.stream() .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName) .collect(Collectors.toList()); // 先按工资再按年龄自定义排序（降序） List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> { if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) { return p2.getAge() - p1.getAge(); } else { return p2.getSalary().subtract( p1.getSalary()).intValue(); } }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.println("按工资升序排序：" + newList); System.out.println("按工资降序排序：" + newList2); System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3); System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4); }
/** * 连接joining * joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。 * @author xuqinghai * @date 2021/11/14 0014 下午 16:08 * @return void */ private static void test06() { String names = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("all name is "+ names); }
/** * 分组(partitioningBy/groupingBy) * 分区：将stream按条件分为两个 Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。 * 分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。 * @author xuqinghai * @date 2021/11/14 0014 下午 15:58 * @return void */ private static void test05() {
// 将员工按薪资是否高于8000分组 Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary().intValue() > 8000)); // 将员工按性别分组 Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex)); // 将员工先按性别分组，再按地区分组 Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea))); System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part); System.out.println("员工按性别分组情况：" + group); System.out.println("员工按性别、地区：" + group2); }
/** * Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法： * 计数： count * 平均值： averagingInt、 averagingLong、 averagingDouble * 最值： maxBy、 minBy * 求和： summingInt、 summingLong、 summingDouble * 统计以上所有： summarizingInt、 summarizingLong、 summarizingDouble * @author xuqinghai * @date 2021/11/14 0014 下午 14:19 * @return void */ private static void test04(){ //统计员工人数 Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting()); //求平均工资 Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(l->l.getSalary().doubleValue())); //求最高工资 Optional<BigDecimal> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(BigDecimal::compareTo)); //求年龄之和 Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getAge)); //求工资之和 Double salarySum = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(l->l.getSalary().doubleValue())).getSum(); //一次性统计所有信息 DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(l->l.getSalary().doubleValue())); System.out.println("统计员工人数:"+count); System.out.println("求平均工资:"+average); System.out.println("求最高工资:"+max); System.out.println("求工资之和:"+salarySum); System.out.println("求年龄之和:"+sum); System.out.println("一次性统计所有信息:"+collect); }
private static void test03() { Map<String, Person> collect = personList.stream().filter(x -> x.getAge() > 21) .collect(Collectors.toMap(Person::getName, y -> y)); System.out.println(collect); }
private static void test02() {
List<String> list = Arrays.asList("aaa","bbb","ccc","ddd","eee","fff","ggg"); List<String> result = list.stream().map(x->{return x.substring(0,1).toUpperCase()+x.substring(1);}) .collect(Collectors.toList()); System.out.println(list); System.out.println("===================================================="); System.out.println(result);
}
private static void test01() { List<String> arr = new ArrayList<String>(){{ add("11"); add("22"); add("33"); add("44"); add("55"); add("66"); add("77"); add("88"); add("99"); add("00"); } };
List<String> result = arr.stream().map(x->{if(Integer.valueOf(x)%2 == 0){ x = "xxxx"; System.out.println(x);
} return x;}).collect(Collectors.toList()); System.out.println(result); System.out.println("======================="); System.out.println(arr); }}
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