jdk1.8 Stream使用

Stream官方介绍

    Stream 作为 Java 8 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。Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合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，Java 8 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。

创建Stream

	/**
	 * 创建stream的方式
	 */
	@Test
	public void testNewStream() {
		String[] arrs = {"a","b","c","d"};
		Stream<String> stream1 = Arrays.stream(arrs);
		stream1.forEach(item -> System.out.println(item));
		
		List<String> list = Lists.newArrayList("aa","bb","cc","dd");
		
		Stream<String> stream2 = list.stream();
		stream2.forEach(item -> System.out.println(item));
		
		Stream<String> stream3 = Stream.of("aaa","bbb","ccc","ddd");
		stream3.forEach(item -> System.out.println(item));
		
	}

列表排序sorted

	/**
	 * 排序
	 */
	@Test
	public void sorted() {
		init();
		System.out.println("排序前：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		Collections.sort(userInfoList, new Comparator<UserInfo>() {
			@Override
			public int compare(UserInfo o1, UserInfo o2) {
				return o1.getAge().compareTo(o2.getAge());
			}
		});
		System.out.println("年龄排序后：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("名字排序后：");
		userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getName)).forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("名字反排序后：");
		userInfoList.stream().sorted(Comparator.comparing(UserInfo::getName).reversed()).forEach(item -> System.out.println(item));
		
		System.out.println("年龄反排序后：");
		userInfoList.stream().sorted((item1,item2) -> item2.getAge().compareTo(item1.getAge())).forEach(item -> System.out.println(item));
		
	}

列表过滤filter

	/**
	 * 过滤
	 */
	@Test
	public void filter() {
		init();
		System.out.println("过滤前：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("过滤后：");
		userInfoList.stream().filter(item -> item.getAge() >= 23).forEach(item -> System.out.println(item));
	}

列表截取跳转limit skip

	/**
	 * 截取跳转
	 */
	@Test
	public void limitorSkip() {
		init();
		System.out.println("原数据：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("limit后：");
		userInfoList.stream().limit(3).forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("skip后：");
		userInfoList.stream().skip(3).forEach(item -> System.out.println(item));
	}

列表去重distinct

	/**
	 * 去重实体类需要实现equal和hashCode
	 */
	@Test
	public void distinct() {
		init();
		System.out.println("原数据：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("去重后：");
		userInfoList.stream().distinct().forEach(item -> System.out.println(item));
	}

聚合统计max min count sum average

	/**
	 * 最大值、最小值、总数、平均数、总和
	 */
	@Test
	public void maxOrCount() {
		init();
		IntSummaryStatistics iss = userInfoList.stream().mapToInt(item -> item.getAge()).summaryStatistics();
		System.out.println("总共人数：" + iss.getCount());
	    System.out.println("平均年龄：" + iss.getAverage());
	    System.out.println("最大年龄：" + iss.getMax());
	    System.out.println("最小年龄：" + iss.getMin());
	    System.out.println("年龄之和：" + iss.getSum());
	    IntStream stream = userInfoList.stream().mapToInt(item -> item.getAge());
	    System.out.println("总共人数：" + stream.count());
	    stream = userInfoList.stream().mapToInt(item -> item.getAge());
	    System.out.println("平均年龄：" + stream.average().getAsDouble());
	    stream = userInfoList.stream().mapToInt(item -> item.getAge());
	    System.out.println("最大年龄：" + stream.max().getAsInt());
	    stream = userInfoList.stream().mapToInt(item -> item.getAge());
	    System.out.println("最小年龄：" + stream.min().getAsInt());
	    stream = userInfoList.stream().mapToInt(item -> item.getAge());
	    System.out.println("年龄之和：" + stream.sum());
	}

映射新元素map

	/**
	 * 映射新元素
	 */
	@Test
	public void map() {
		init();
		System.out.println("原数据：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("输出所有人姓名：");
		List<String> nameList = userInfoList.stream().map(item -> item.getName()).collect(Collectors.toList());
		nameList.forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("输出所有人年龄加一：");
		List<Integer> ageList = userInfoList.stream().map(item -> item.getAge()+1).collect(Collectors.toList());
		ageList.forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("输出性别Set：");
		Set<Character> sexList = userInfoList.stream().map(item -> item.getSex()).collect(Collectors.toSet());
		sexList.forEach(item -> System.out.println(item));
	}

转换合并flatmap

	/**
	 * 转换[[1,2,3,4],[2,4,5]] ->[1,2,3,4,2,4,5]
	 */
	@Test
	public void flatMap() {
		
		Stream<List<Integer>> stream = Stream.of(Arrays.asList(1,2,3,4),Arrays.asList(2,4,5));
		Stream<Integer> intStream = stream.flatMap(item -> item.stream());
		
		List<Integer> intList = intStream.collect(Collectors.toList());
		intList.forEach(item -> System.out.println(item));
		
	}

reduce用法

	/**
	 * reduce用法
	 */
	@Test
	public void reduce() {
		//reduce第一个参数是初始值
		String concat = Stream.of("a","b","c","d").reduce("", String::concat);
		System.out.println(concat);
		int sumValue = Stream.of(1, 2, 3, 4).reduce(0, Integer::sum);
		System.out.println(sumValue);
		
	}

match用法

	/**
	 * match
	 */
	@Test
	public void match() {
		init();
		System.out.println("原数据：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("结果：");
		boolean flag1 = userInfoList.stream().allMatch(item -> item.getAge() > 12);
		System.out.println("所有年龄超过12岁："+flag1);
		boolean flag2 = userInfoList.stream().anyMatch(item -> item.getAge() > 24);
		System.out.println("任意一个超过24岁："+flag2);
		boolean flag3 = userInfoList.stream().noneMatch(item -> item.getAge() > 24);
		System.out.println("没有一个大于24岁："+flag3);
	}

获取第一个元素findFrist

	@Test
	public void getEle() {
		init();
		System.out.println("原数据：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		UserInfo userInfo1 = userInfoList.stream().findAny().get();
		UserInfo userInfo2 = userInfoList.stream().findFirst().get();
		System.out.println("结果：");
		System.out.println(userInfo1);
		System.out.println(userInfo2);
	}

自己生成Stream  generate

	/**
	 * 自己生成stream limit必须限制 可以自定义继承Supplier
	 */
	@Test
	public void generate() {
		Random r = new Random();
		Supplier<Integer> supplier = r::nextInt;
		Stream.generate(supplier).limit(5).forEach(item -> System.out.println(item));
	}

Iterate用法

	/**
	 * 可以生成等差等比数组 limit必须限制
	 */
	@Test
	public void iterate() {
		Stream.iterate(1, n -> 2*n+1).limit(10).forEach(item -> System.out.println(item));
	}

分组和条件分组

	/**
	 * 分组操作和条件分组
	 */
	@Test
	public void group() {
		init();
		System.out.println("原数据：");
		userInfoList.stream().forEach(item -> System.out.println(item));
		System.out.println("group by数据：");
		Map<Integer, List<UserInfo>> map = userInfoList.stream().collect(Collectors.groupingBy(UserInfo::getAge));
		map.forEach((k,v) -> System.out.println(k+":"+v.size()));
		System.out.println("partition by数据：");
		Map<Boolean, List<UserInfo>> map1 = userInfoList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(item -> item.getAge() < 23));
		map1.forEach((k,v) -> System.out.println(k+":"+v.size()));
	}