java8中Stream如何使用，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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1.使用Stream

java8使用stream可以方便對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行各種處理，顯得程序不是那么冗余,Stream使用一般都包含這三個(gè)步驟。

1. 定義一個(gè)數(shù)據(jù)源

2. 定義中間操作形成流水線(xiàn)

3. 定義終端操作，執(zhí)行流水線(xiàn)，生成計(jì)算結(jié)果

1.1 構(gòu)建流

Stream.of("tony","9527","952")
                .forEach(System.out::println);

 int[] nums = {1, 2, 3, 4, 100, 6};
 Arrays.stream(nums).sorted().forEach(System.out::println);

 Files.lines(Paths.get("/Users/1120291/Desktop/test.txt"))
 .forEach(System.out::println);

1.2 中間操作

1.2.1 filter

該操作接受一個(gè)返回boolean的函數(shù)，當(dāng)返回false的元素將會(huì)被排除掉

class Person{
    private String name;
    private Integer age;

    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", age=" + age +
                '}';
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public Integer getAge() {
        return age;
    }
}

public static List<Person> getPersonList(){
    List<Person> personList=new ArrayList<>();
    for(int i=0;i<10;i++){
        Person p=new Person();
        p.setName("test"+i);
        p.setAge(new Random().nextInt(50));
        personList.add(p);
    }
    return personList;
}

// filter過(guò)濾數(shù)據(jù)
List<Person> personList1 = getPersonList().stream().filter(person -> person.getAge() > 25)
        .collect(Collectors.toList());
personList1.stream().forEach(person -> {
    System.out.println(person);
});

1.2.2 distinct

去重操作

List<Integer> data = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9)
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());

1.2.3 limit

該方法限制流只返回指定個(gè)數(shù)的元素,類(lèi)似于sql中的limit

List<Integer> data = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9)
        .limit(2)
        .collect(Collectors.toList());

1.2.4 skip

扔掉前指定個(gè)數(shù)的元素，配合limit使用可以達(dá)到翻頁(yè)的效果

List<Integer> data = Stream.of(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9, 7, 9)
        .skip(3)
        .limit(2)
        .collect(Collectors.toList());

1.2.5 map

流中的每個(gè)元素都會(huì)應(yīng)用到這個(gè)函數(shù)上，返回的結(jié)果將形成新類(lèi)型的流繼續(xù)后續(xù)操作，類(lèi)似于scala的map

getPersonList().stream()
        .filter(customer -> customer.getAge() > 20)
        .map(person -> {
            return  person.getName();
        })
        .forEach(System.out::println);

在調(diào)用map之前流的類(lèi)型是Stream<Person>，執(zhí)行完map之后的類(lèi)型是Stream<String>

1.2.6 flatMap

flatMap類(lèi)似于map,只不過(guò)是一對(duì)多，進(jìn)來(lái)一條返回多條。

getPersonList().stream().flatMap(person -> {
   return Stream.of(person.getName().split(","));
}).forEach(System.out::println);

//注意flatMap的返回類(lèi)型要是Stream的
flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper)

1.2.7 sorted

對(duì)所有的元素進(jìn)行排序

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9);
numbers.stream().sorted(Integer::compareTo).forEach(System.out::println);

1.3 終端操作

終端操作會(huì)執(zhí)行所有的中間操作生成執(zhí)行的結(jié)果，執(zhí)行的結(jié)果不在是一個(gè)流。

1.3.1 anyMatch

如果流中有一個(gè)元素滿(mǎn)足條件將返回true

if (getPersonList().stream().anyMatch(person -> "test3".equals(person.getName()))) {
    System.out.println("test3");
}

1.3.2 allMatch

確保流中所有的元素都能滿(mǎn)足

if (allCustomers.stream().allMatch(customer -> customer.getAge() > 20)) {
    System.out.println("所有用戶(hù)年齡都大于20");
}

1.3.3 noneMatch

與allMatch操作相反，確保流中所有的元素都不滿(mǎn)足

if (getPersonList().stream().noneMatch(person -> person.getAge()>50)) {
       System.out.println("test3");
}

1.3.4 findAny

返回流中的任意一個(gè)元素，比如返回大于20歲的任意一個(gè)人

Optional<Person> optional = getPersonList().stream()
        .filter(person -> person.getAge() > 20)
        .findAny();
System.out.println(optional.get());

1.3.5 findFirst

返回流中的第一個(gè)元素

Optional<Person> optional = getPersonList().stream()
        .filter(person -> person.getAge() > 20)
        .findFirst();
System.out.println(optional.get());

1.3.6 reduce

接受兩個(gè)參數(shù)：一個(gè)初始值，一個(gè)BinaryOperator accumulator將兩個(gè)元素合并成一個(gè)新的值 比如我們對(duì)一個(gè)數(shù)字list累加

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 7, 3, 8, 2, 4, 9);
Integer sum = numbers.stream().reduce(0, (a, b) -> a + b);
System.out.println(sum);

找出流中的最大值、最小值 min、max

numbers.stream().reduce(Integer::max)
numbers.stream().reduce(Integer::min)

1.3.7 count

統(tǒng)計(jì)流中元素的個(gè)數(shù)

numbers.stream().count()

1.4 數(shù)據(jù)收集器collect

在Java8中已經(jīng)預(yù)定義了很多收集器，我們可以直接使用，所有的收集器都定義在了Collectors中，基本上可以把這些方法分為三類(lèi)：

• 將元素歸約和匯總成一個(gè)值

• 分組

• 分區(qū)

1.4.1 歸約和匯總

1.找出年齡最小和最大的人

List<Person> personList = getPersonList();
// 找出年齡最大和最小的客戶(hù)
Optional<Person> min = personList.stream().collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Person::getAge)));
System.out.println(min);
Optional<Person> max = personList.stream().collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge)));
System.out.println(max);

2.求平均年齡

List<Person> personList = getPersonList();
Double min = personList.stream().collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));
System.out.println(min);

3.進(jìn)行字符串的拼接

List<Person> personList = getPersonList();
// 找出年齡最大和最小的客戶(hù)
String collect = personList.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println(collect);

1.4.2 分組

1.根據(jù)用戶(hù)的年齡進(jìn)行分組

List<Person> personList = getPersonList();
Map<Integer, List<Person>> groupByAge = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge));

2.Map的key就是分組的值年齡，List<Person>就是相同年齡的用戶(hù)

List<Person> personList = getPersonList();
// 兩層分組 先安裝年齡分組,在按照名稱(chēng)分組
Map<String, Map<Integer, List<Person>>> groups = personList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.groupingBy(Person::getAge)));

在相對(duì)于普通的分組，這里多傳了第二個(gè)參數(shù)又是一個(gè)groupingBy;理論上我們可以通過(guò)這個(gè)方式擴(kuò)展到n層分組

3.分組后統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)

List<Person> personList = getPersonList();
        Map<Integer, Long> groupByCounting = personList.stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(Person::getAge, Collectors.counting()));

4.以用戶(hù)所在地區(qū)分組后找出年齡最大的用戶(hù)

List<Person> personList = getPersonList();
Map<String, Optional<Person>> optionalMap = personList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Person::getName, Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Person::getAge))));

關(guān)于java8中Stream如何使用問(wèn)題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒(méi)有解開(kāi)，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。

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