一.Stream簡介

1.1 什么是Stream

1. Stream API ( java.util.stream) 把真正的函數(shù)式編程風格引入到是目前為止對Java類庫最好的補充，因為Stream API可以極大序員的生產(chǎn)力，讓程序員寫出高效率、干凈、簡潔的代碼。
   

2. Stream 是 Java8 中處理集合的關(guān)鍵抽象概念，它可以指定你希望對集合進
   行的操作，可以執(zhí)行非常復雜的查找、過濾和映射數(shù)據(jù)等操作。 使用Stream API 對集合數(shù)據(jù)進行操作類似于使用 SQL 執(zhí)行的數(shù)據(jù)庫查詢。也可以使用 Stream API 來并行執(zhí)行操作。簡言之，Stream API 提供了一種高效且易于使用的處理數(shù)據(jù)的方式。

1.2 特點

1. Stream 和 Collection 集合的區(qū)別：Collection 是一種靜態(tài)的內(nèi)存數(shù)據(jù)
   結(jié)構(gòu)，而 Stream 是有關(guān)計算的。前者是主要面向內(nèi)存，存儲在內(nèi)存中，
   后者主要是面向 CPU，通過 CPU 實現(xiàn)計算

2. Stream關(guān)注的是對數(shù)據(jù)的運算，與CPU打交道,集合關(guān)注的是對數(shù)據(jù)的存儲，與內(nèi)存打交道

3. （1）Stream 自己不會存儲元素

   （2）Stream 不會改變源對象。相反，他們會返回一個持有結(jié)果的新Stream

   （3）Stream 操作是延遲執(zhí)行的。這意味著他們會等到需要結(jié)果的時候才執(zhí)行

4. Stream執(zhí)行流程:
   （1）Stream的實例化
   （2）一系列的中間操作（過濾，映射……）
   （3）終止操作

二.Stream操作步驟

2.1 創(chuàng)建Stream的方式

（1）通過集合
Java8 中的 Collection 接口被擴展，提供了兩個獲取流的方法：
●default Stream stream() : 返回一個順序流
●default Stream parallelStream() : 返回一個并行流

（2）通過數(shù)組
Java8 中的 Arrays 的靜態(tài)方法 stream() 可以獲取數(shù)組流：
●static Stream stream(T[] array): 返回一個流
重載形式，能夠處理對應基本類型的數(shù)組：
●public static IntStream stream(int[] array)
●public static LongStream stream(long[] array)
●public static DoubleStream stream(double[] array)

（3）通過Stream的of()
可以調(diào)用Stream類靜態(tài)方法 of(), 通過顯示值創(chuàng)建一流。它可以接收任意數(shù)量的參數(shù)。
●public static Stream of(T… values) : 返回一個流

（4）創(chuàng)建無限流
可以使用靜態(tài)方法 Stream.iterate() 和 Stream.generate(), 創(chuàng)建無限流。
●迭代public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
●生成public static Stream generate(Supplier s)

2.2 中間操作

多個中間操作可以連接起來形成一個流水線，除非流水線上觸發(fā)終止操作，否則中間操作不會執(zhí)行任何的處理！而在終止操作時一次性全部處理，稱為“惰性求值”。
（1）篩選與切片

（2）映射

（3）排序

2.3 終止操作

●終端操作會從流的流水線生成結(jié)果。其結(jié)果可以是任何不是流的值，例
如：List、Integer，甚至是 void 。
●流進行了終止操作后，不能再次使用。
（1）匹配與查找

（2）歸約

備注：map 和 reduce 的連接通常稱為 map-reduce 模式，因 Google
用它來進行網(wǎng)絡搜索而出名。

（3）收集

Collector 接口中方法的實現(xiàn)決定了如何對流執(zhí)行收集的操作(如收集到 List、Set、Map)。 另外， Collectors 實用類提供了很多靜態(tài)方法，可以方便地創(chuàng)建常見收集器實例。

三.代碼

package main.java8;

import main.entity.User;
import org.junit.Test;

import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.Stream;

/**
* @author Jking
* @date 2020/4/15 21:40
*/
public class StreamTest {

   @Test
   public void test1() {
       // 1.通過集合
       List<User> list = User.getUserList();
       // 1.1 順序流
       Stream<User> stream = list.stream();
       // 1.2 并行流
       Stream<User> userStream = list.parallelStream();
       // 2. 通過數(shù)組
       int[] ints = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
       IntStream intStream = Arrays.stream(ints);
       User u1 = new User(11, "firse", "123465");
       User u2 = new User(12, "secong", "sdfasdf");
       User[] users = new User[]{u1, u2};
       Stream<User> userStream1 = Arrays.stream(users);

       // 3. 通過Stream的of()
       Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

       // 4. 創(chuàng)建無限流
       // 4.1 迭代
       Stream.iterate(0, t -> t + 2).limit(10).forEach(System.out::println);
       // 4.2 生成
       Stream.generate(Math::random).limit(10).forEach(System.out::println);
   }

   /**
    * 中間操作
    */
   @Test
   public void test2() {
       System.out.println("========1.篩選與切片============");
       // 1.篩選與切片
       List<User> list = User.getUserList();
       // 1.1 filter(Predicate p)，接收Lambda，從流中排除某些元素。查詢id大于5的數(shù)據(jù)
       list.stream().filter(e -> e.getId() > 5).forEach(System.out::println);
       System.out.println();
       // 1.2 limit(n)，截斷流，使其元素不超過給定數(shù)量
       list.stream().limit(5).forEach(System.out::println);
       System.out.println();
       // 1.3 skip(n)，跳過元素，返回一個扔掉了前n個元素的流。若流中元素不足n個，則返回一個空流。
       list.stream().skip(5).forEach(System.out::println);
       System.out.println();
       // 1.4 distinct()，去重（通過流所生成元素的hashCode()和equals()去除重復元素）
       List list1 = new ArrayList();
       list1.add("1");
       list1.add("2");
       list1.add("3");
       list1.add("1");
       System.out.println("當前l(fā)ist1:" + list1);
       System.out.println();
       list1.stream().distinct().forEach(System.out::println);

       // 2.映射
       System.out.println("===========2.map映射============");
       list.add(new User(15, "張三豐", "123456789"));
       // 獲取用戶名長度大于3的用戶名的姓名
       list.stream().map(e -> e.getUserName()).filter(userName -> userName.length() > 2).forEach(System.out::println);

       List<String> list2 = Arrays.asList("aa", "bb", "cc", "dd");
       list2.stream().map(e -> e.toUpperCase()).forEach(System.out::println);

       // 3.排序
       System.out.println("===========3.排序============");
       List<Integer> list3 = Arrays.asList(1, 2, 4, 63, 0, -5, 23, 1231);
       list3.stream().sorted().forEach(System.out::println);
       list.stream().sorted((e1, e2) -> Integer.compare(e1.getId(), e2.getId())).forEach(System.out::println);
       System.out.println("排序多判斷條件：");
       list.add(new User(15, "李四", "123123"));
       list.stream().sorted((e1, e2) -> {
           int idValue = Integer.compare(e1.getId(), e2.getId());
           if (idValue != 0) {
               return idValue;
           } else {
               return -Integer.compare(e1.getId(), e2.getId());
           }
       }).forEach(System.out::println);
   }

   @Test
   public void test3() {
       // 1.匹配與查找
       System.out.println("==============匹配與查找=============");
       // 1.1 allMatch(Predicate p) 檢查是否匹配所有元素：是否所有的id都大于15
       List<User> list = User.getUserList();
       boolean allMatch = list.stream().allMatch(e -> e.getId() > 10);
       System.out.println(allMatch);
       // 1.2 anyMatch(Predicate p) 檢查是否至少匹配一個元素
       boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(e -> e.getId() == 11);
       System.out.println(anyMatch);
       // 1.3 noneMatch(Predicate p) 檢查是否沒有匹配所有元素
       boolean noneMatch = list.stream().noneMatch(e -> e.getId() > 12);
       System.out.println(noneMatch);
       // 1.4 findFirst() 返回第一個元素
       Optional<String> first = list.stream().map(e -> e.getUserName()).findFirst();
       System.out.println(first);
       // 1.5 findAny() 返回當前流中的任意元素
       Optional<String> any = list.parallelStream().map(e -> e.getUserName()).findAny();
       System.out.println(any);
       //  1.6 count() 返回流中元素總數(shù)
       long count = list.stream().count();
       System.out.println(count);
       //  1.7 max(Comparator c) 返回流中最大值
       Optional<Integer> max = list.stream().map(e -> e.getId()).max(Integer::compare);
       System.out.println(max);
       //  1.8 min(Comparator c) 返回流中最小值
       Optional<Integer> min = list.stream().map(e -> e.getId()).min(Integer::compare);
       System.out.println(min);
       //  1.9 forEach(Consumer c),內(nèi)部迭代(使用 Collection 接口需要用戶去做迭代，稱為外部迭代)
       list.stream().forEach(System.out::println);

       // 2. 歸約
       // 2.1 reduce(T iden, BinaryOperator b) 可以將流中元素反復結(jié)合起來，得到一個值。返回 T
       System.out.println("==============歸約=============");
       // 計算1-10的自然數(shù)的和
       List<Integer> list1 = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
       Integer sum = list1.stream().reduce(0, Integer::sum);
       System.out.println(sum);
       // reduce(BinaryOperator b) 可以將流中元素反復結(jié)合起來，得到一個值。返回 Optional<T>
       // 計算所有id的和
       Optional<Integer> idSum = list.stream().map(e -> e.getId()).reduce(Integer::sum);
       System.out.println(idSum);
       Optional<Integer> idSum2 = list.stream().map(e -> e.getId()).reduce((d1, d2) -> d1 + d2);
       System.out.println(idSum2);

       // 3.收集
       // collect(Collector c) 將流轉(zhuǎn)換為其他形式。接收一個 Collector接口的實現(xiàn)，用于給Stream中元素做匯總的方法
       System.out.println("============收集===========");
       List<User> idList = list.stream().filter(e -> e.getId() > 5).collect(Collectors.toList());
       System.out.println(idList);
       Set<User> idSet = list.stream().filter(e -> e.getId() > 5).collect(Collectors.toSet());
       System.out.println(idSet);
   }

}

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