【Java8 新特性 5】Java8 stream 的详细用法，java 开发面试视频
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定义排序
Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1.compareTo(o2);
}
});
System.out.println(max2);
}
//获取员工中年龄最大的人
private static void test06() {
initPerson();
Comparator<? super Person> comparator = Comparator.comparingInt(Person::getAge);
Optional<Person> max = personList.stream().max(comparator);
System.out.println(max);
}
（3）获取员工中年龄最大的人?
（4）计算 integer 集合中大于 10 的元素的个数
4、map 与 flatMap
map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。
（1）字符串大写
（2）整数数组每个元素+3?
/**
整数数组每个元素+3
@思路
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
List<Integer> list2 = new ArrayList<Integer>();
for(Integer num : list) {
list2.add(num + 3);
}
@return [4, 20, 30, 10]
*/
private static void test09() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 17, 27, 7);
List<Integer> collect = list.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
}
（3）公司效益好，每人涨 2000?
/**
公司效益好，每人涨 2000
*/
private static void test10() {
initPerson();
List<Person> collect = personList.stream().map(x -> {
x.setAge(x.getSalary()+2000);
return x;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
}
（4）将两个字符数组合并成一个新的字符数组
/**
将两个字符数组合并成一个新的字符数组
*/
private static void test11() {
String[] arr = {"z, h, a, n, g", "s, a, n"};
List<String> list = Arrays.asList(arr);
System.out.println(list);
List<String> collect = list.stream().flatMap(x -> {
String[] array = x.split(",");
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
return stream;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
}
（5）将两个字符数组合并成一个新的字符数组
/**
将两个字符数组合并成一个新的字符数组
@return [z, h, a, n, g, s, a, n]
*/
private static void test11() {
String[] arr = {"z, h, a, n, g", "s, a, n"};
List<String> list = Arrays.asList(arr);
List<String> collect = list.stream().flatMap(x -> {
String[] array = x.split(",");
Stream<String> stream = Arrays.stream(array);
return stream;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println(collect);
}
5、规约 reduce?
归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
（1）求 Integer 集合的元素之和、乘积和最大值
/**
求 Integer 集合的元素之和、乘积和最大值
*/
private static void test13() {
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);
//求和
Optional<Integer> reduce = list.stream().reduce((x,y) -> x+ y);
System.out.println("求和:"+reduce);
//求积
Optional<Integer> reduce2 = list.stream().reduce((x,y) -> x * y);
System.out.println("求积:"+reduce2);
//求最大值
Optional<Integer> reduce3 = list.stream().reduce((x,y) -> x>y?x:y);
System.out.println("求最大值:"+reduce3);
}
（2）求所有员工的工资之和和最高工资?
/*
求所有员工的工资之和和最高工资
*/
private static void test14() {
initPerson();
Optional<Integer> reduce = personList.stream().map(Person :: getSalary).reduce(Integer::sum);
Optional<Integer> reduce2 = personList.stream().map(Person :: getSalary).reduce(Integer::max);
System.out.println("工资之和:"+reduce);
System.out.println("最高工资:"+reduce2);
}
6、收集（toList、toSet、toMap）
取出大于 18 岁的员工转为 map?
/**
取出大于 18 岁的员工转为 map
*/
private static void test15() {
initPerson();
Map<String, Person> collect = personList.stream().filter(x -> x.getAge() > 18).collect(Collectors.toMap(Person::getName, y -> y));
System.out.println(collect);
}
7、collect
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
/**
统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资
*/
private static void test01(){
//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(Person::getSalary));
//求最高工资
Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
//求工资之和
Inte
ger sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
//一次性统计所有信息
DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
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:"+sum);
System.out.println("一次性统计所有信息:"+collect);
}
8、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。
将员工按薪资是否高于 8000 分为两部分；将员工按性别和地区分组
public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
personList.add(new Person("zhangsan",25, 3000, "male", "tieling"));
personList.add(new Person("lisi",27, 5000, "male", "tieling"));
personList.add(new Person("wangwu",29, 7000, "female", "tieling"));
personList.add(new Person("sunliu",26, 3000, "female", "dalian"));
personList.add(new Person("yinqi",27, 5000, "male", "dalian"));
personList.add(new Person("guba",21, 7000, "female", "dalian"));
// 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() > 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);
}
}
9、接合 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。
10、排序 sorted
将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序
private static void test04(){
// 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() - p1.getSalary();
}
}).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);
}
11、提取/组合
流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。
private static void test05(){
String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
// 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("流合并：" + newList);
System.out.println("limit：" + collect);
System.out.println("skip：" + collect2);
}
12、读取文件的流操作
13、计算两个 list 中的差集
//计算两个 list 中的差集
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