第一个Stream Demo

IDEA里面写Stream有个坑

 

 

 

虽然java文件中没错，但是但编译的时候还是报错了，

Information:java: javacTask: 源发行版 1.8 需要目标发行版 1.8

 

解决方法是：perferences -> Build,Execution, Deployment -> Compiler -> Java Compiler

设置相应Module的 bytecode version即可

 

 

public class StreamDemo {    public static void main(String[] args) {        List
     
       list1 = new ArrayList
      
       ();        list1.add("apple");        list1.add("banana");        list1.add("orange");        list1.add("watermelon");        final Iterator
       
         iterator = list1.iterator();        while(iterator.hasNext()) {            System.out.println(iterator.next());        }        final long count = list1.stream().filter(str -> str.length() > 5).count();        System.out.println("长度大于5的字符串个数为：" + count);    }}
       
      
     

 

终于成功了......

 

Stream初步

Stream是元素的集合，这点让Stream看起来用些类似Iterator；

可以支持顺序和并行的对原Stream进行汇聚的操作；

大家可以把Stream当成一个高级版本的Iterator。原始版本的Iterator，用户只能一个一个的遍历元素并对其执行某些操作；高级版本的Stream，用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作，比如"过滤掉长度大于10的字符串"、"获取每个字符串的首字母"等，具体这些操作如何应用到每个元素上。

 

 

图片就是对于Stream例子的一个解析，可以很清楚的看见：原本一条语句被三种颜色的框分割成了三个部分。红色框中的语句是一个Stream的生命开始的地方，负责创建一个Stream实例；绿色框中的语句是赋予Stream灵魂的地方，把一个Stream转换成另外一个Stream，红框的语句生成的是一个包含所有nums变量的Stream，进过绿框的filter方法以后，重新生成了一个过滤掉原nums列表所有null以后的Stream；蓝色框中的语句是丰收的地方，把Stream的里面包含的内容按照某种算法来汇聚成一个值，例子中是获取Stream中包含的元素个数。

 

在此我们总结一下使用Stream的基本步骤：

创建Stream；

转换Stream，每次转换原有Stream对象不改变，返回一个新的Stream对象（**可以有多次转换**）；

对Stream进行聚合（Reduce）操作，获取想要的结果；

创建Stream

最常用的创建Stream有两种途径：

通过Stream接口的静态工厂方法（注意：Java8里接口可以带静态方法）；

通过Collection接口的默认方法（默认方法：Default method，也是Java8中的一个新特性，就是接口中的一个带有实现的方法，后续文章会有介绍）stream()，把一个Collection对象转换成Stream。

使用Stream静态方法来创建Stream

1. of方法：有两个overload方法，一个接受变长参数，一个接口单一值

Stream
     
       integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 5);     // 变长参数Stream
      
        stringStream = Stream.of("hehe");           // 单个参数
      
     

2. generator方法：生成一个无限长度的Stream，其元素的生成是通过给定的Supplier（这个接口可以看成一个对象的工厂，每次调用返回一个给定类型的对象）

Stream.generate(new Supplier
     
      () {    @Override    public Double get() {        return Math.random();    }});Stream.generate(() -> Math.random());Stream.generate(Math::random);
     

三条语句的作用都是一样的，只是使用了lambda表达式和方法引用的语法来简化代码。每条语句其实都是生成一个无限长度的Stream，其中值是随机的。这个无限长度Stream是懒加载，一般这种无限长度的Stream都会配合Stream的limit()方法来用。

3. iterate方法：也是生成无限长度的Stream，和generator不同的是，其元素的生成是重复对给定的种子值(seed)调用用户指定函数来生成的。其中包含的元素可以认为是：seed，f(seed),f(f(seed))无限循环。

Stream.iterate(1, item -> item + 1).limit(10).forEach(System.out::println);

这段代码就是先获取一个无限长度的正整数集合的Stream，然后取出前10个打印。千万记住使用limit方法，不然会无限打印下去。

通过Collection子类获取Stream

这个在本文的第一个例子中就展示了从List对象获取其对应的Stream对象，如果查看Java doc就可以发现Collection接口有一个stream方法，所以其所有子类都都可以获取对应的Stream对象。

public interface Collection
     
       extends Iterable
      
        {    //其他方法省略    default Stream
       
         stream() {        return StreamSupport.stream(spliterator(), false);    }}
       
      
     

转换Stream

转换Stream其实就是把一个Stream通过某些行为转换成一个新的Stream。Stream接口中定义了几个常用的转换方法，下面我们挑选几个常用的转换方法来解释。

1. distinct

对于Stream中包含的元素进行去重操作（去重逻辑依赖元素的equals方法），新生成的Stream中没有重复的元素；

2. filter

对于Stream中包含的元素使用给定的过滤函数进行过滤操作，新生成的Stream只包含符合条件的元素；

3. map

对于Stream中包含的元素使用给定的转换函数进行转换操作，新生成的Stream只包含转换生成的元素。这个方法有三个对于原始类型的变种方法，分别是：mapToInt，mapToLong和mapToDouble。这三个方法也比较好理解，比如mapToInt就是把原始Stream转换成一个新的Stream，这个新生成的Stream中的元素都是int类型。之所以会有这样三个变种方法，可以免除自动装箱/拆箱的额外消耗；

4. flatMap

和map类似，不同的是其每个元素转换得到的是Stream对象，会把子Stream中的元素压缩到父集合中；

5. peek

生成一个包含原Stream的所有元素的新Stream，同时会提供一个消费函数（Consumer实例），新Stream每个元素被消费的时候都会执行给定的消费函数；

6. limit

对一个Stream进行截断操作，获取其前N个元素，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那就获取其所有的元素；

7. skip

返回一个丢弃原Stream的前N个元素后剩下元素组成的新Stream，如果原Stream中包含的元素个数小于N，那么返回空Stream；

 

综合示例代码：

List
     
       nums = Lists.newArrayList(1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10);System.out.println(“sum is:”+nums.stream().filter(num -> num != null).distinct().mapToInt(num -> num * 2).peek(System.out::println).skip(2).limit(4).sum());
     

public class StreamDemo {    public static void main(String[] args) {        List
     
       nums = Arrays.asList(new Integer[]{1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10});        System.out.println("sum is:" +nums                .stream()                      /*构建stream*/                .filter(num -> num != null)    /*找到不为null的对象*/                .distinct()                    /*去重*/                .mapToInt(num -> num * 2)      /*转型并计算*/                .peek(System.out::println)     /*生成一个包含stream元素的新的stream, 并且通过一个函数来消费元素*/                .skip(2)                       /*跳过前n个元素, 如果元素不足n个则返回null*/                .limit(4)                      /*保留前n元素*/                .sum()                         /*求和*/        );    }}
     

 

这段代码演示了上面介绍的所有转换方法（除了flatMap），简单解释一下这段代码的含义：给定一个Integer类型的List，获取其对应的Stream对象，然后进行过滤掉null，再去重，再每个元素乘以2，再每个元素被消费的时候打印自身，在跳过前两个元素，最后取前四个元素进行加和运算(解释一大堆，很像废话，因为基本看了方法名就知道要做什么了。这个就是声明式编程的一大好处！)。

9. 性能问题

有些细心的同学可能会有这样的疑问：在对于一个Stream进行多次转换操作，每次都对Stream的每个元素进行转换，而且是执行多次，这样时间复杂度就是一个for循环里把所有操作都做掉的N（转换的次数）倍啊。其实不是这样的，转换操作都是lazy的，多个转换操作只会在汇聚操作（见下节）的时候融合起来，一次循环完成。我们可以这样简单的理解，Stream里有个操作函数的集合，每次转换操作就是把转换函数放入这个集合中，在汇聚操作的时候循环Stream对应的集合，然后对每个元素执行所有的函数。

 

flatMap示例

之前的示例没有flatMap的示例，所以还是没有搞懂这个flatMap的用法，这里来研究一下。

 

在Java 8中，Stream可以容纳不同的数据类型，例如：

Stream
     
      Stream
      
       
        >Stream
        
         
          >Stream
          
           
          
         
        
       
      
     

 

但是，Stream操作（filter，sum，distinct ...）和collectors不支持它，所以我们需要使用flatMap（）进行以下转换：

Stream
     
              -> flatMap ->    Stream
      
       Stream
       
        
         >     -> flatMap ->    Stream
         
          Stream
          
           
            > -> flatMap -> Stream
            
             Stream
             
              
             
            
           
          
         
        
       
      
     

如何flatMap()是如何工作的：

{
   {1,2}, {3,4}, {5,6}}  -> flatMap  -> {1,2,3,4,5,6}{
    'a','b'}, {'c','d'}, {'e','f'}}   -> flatMap  -> {'a','b','c','D','E','F'}

 

示例：使用flatMap()转换Stream<String[]>来Stream<String>

public class FlatMapDemo1 {    public static void main(String[] args) {        String[][] data = new String[][]{
   {"a", "b"}, {"c", "d"}, {"e", "f"}};        Stream
     
       temp = Arrays.stream(data);                                 // 一维字符串数组的流        Stream
      
        stringStream = temp.flatMap(x -> Arrays.stream(x));           // 继续降维        Stream
       
         stream = stringStream.filter(x -> "a".equals(x.toString()));  // 过滤        stream.forEach(System.out::println);        // 将上面的串起来        Stream
        
          stream2 = Arrays.stream(data)                .flatMap(x -> Arrays.stream(x))                .filter(x -> "a".equals(x.toString()));    }}
        
       
      
     

看完了这个例子应该明白了不少吧。

 

再来一个例子。

Student.java

public class Student {    private String name;    private Set
     
       books;        public void addBook(String book) {        if(this.books == null) {            this.books = new HashSet<>();        }                this.books.add(book);    }    public String getName() {        return name;    }    public void setName(String name) {        this.name = name;    }    public Set
      
        getBooks() {        return books;    }    public void setBooks(Set
       
         books) {        this.books = books;    }}
       
      
     

 

然后是flatMap和Set的例子

public class FlatMapDemo2 {    public static void main(String[] args) {        Student student1= new Student();        student1.setName("小明");        student1.addBook("数学分析1");        student1.addBook("拓扑学");        student1.addBook("高等代数");        Student student2 = new Student();        student2.addBook("线性代数");        student2.addBook("拓扑学");        student2.addBook("微分几何");        List
     
       list = new ArrayList<>(2);        list.add(student1);        list.add(student2);        List
      
        collect = list.stream()         // List
       
        转为Stream
        
                         .map(x -> x.getBooks())              // Stream
         
          转为Stream
          
           
             .flatMap(x -> x.stream()) // Stream
            
             
              >转为Stream
              
                .distinct() // 去重 .collect(Collectors.toList()); // 变成List collect.forEach(x -> System.out.println(x)); // 遍历 }}
              
             
            
           
          
         
        
       
      
     

Stream + Primitive + flatMapToInt

对于原始类型，可以使用flatMapToInt。

public class FlatMapToIntDemo {    public static void main(String[] args) {        int[][] intArray = {
   {1, 2, 3, 4}, {3, 4}};        Stream.of(intArray)                           // 二维数组转成一维的                .flatMapToInt(x -> Arrays.stream(x))  // 几个一维数组拆开                .forEach(x -> System.out.println(x)); // 遍历    }}

 

确实好方便，少些很多代码。

 

Stream中的聚合操作

简单翻译一下：聚合操作（也称为折叠）接受一个元素序列为输入，反复使用某个合并操作，把序列中的元素合并成一个汇总的结果。比如查找一个数字列表的总和或者最大值，或者把这些数字累积成一个List对象。Stream接口有一些通用的汇聚操作，比如reduce()和collect()；也有一些特定用途的汇聚操作，比如sum(),max()和count()。注意：sum方法不是所有的Stream对象都有的，只有IntStream、LongStream和DoubleStream是实例才有。

下面会分两部分来介绍汇聚操作：

可变汇聚：把输入的元素们累积到一个可变的容器中，比如Collection或者StringBuilder；

其他汇聚：除去可变汇聚剩下的，一般都不是通过反复修改某个可变对象，而是通过把前一次的汇聚结果当成下一次的入参，反复如此。比如reduce，count，allMatch；

可变汇聚

可变汇聚对应的只有一个方法：collect，正如其名字显示的，它可以把Stream中的要有元素收集到一个结果容器中（比如Collection）。先看一下最通用的collect方法的定义（还有其他override方法）：

     
       R collect(Supplier
      
        supplier, BiConsumer
       
         accumulator, BiConsumer
        
          combiner);
        
       
      
     

先来看看这三个参数的含义：Supplier supplier是一个工厂函数，用来生成一个新的容器；BiConsumer accumulator也是一个函数，用来把Stream中的元素添加到结果容器中；BiConsumer combiner还是一个函数，用来把中间状态的多个结果容器合并成为一个（并发的时候会用到）。看晕了？来段代码！

 

public class ReduceDemo1 {    public static void main(String[] args) {        List
     
       nums = Arrays.asList(new Integer[] {1,1,null,2,3,4,null,5,6,7,8,9,10});        List
      
        numsWithoutNull = nums.stream()            // 构造一个stream                .filter(num -> num != null)                      // 过滤为空的对象                .collect(() -> new ArrayList
       
        (),         // 生成一个行的ArrayList对象                         (list, item) -> list.add(item * 2),         // list就是上一步生成的ArrayList对象                         (list1, list2) -> list1.addAll(list2)   // 两个加到一起                );        final List
        
          numsWithoutNull2 = nums.stream()                .filter(num -> num != null)                .collect(Collectors.toList());    }}
        
       
      
     

上面这段代码就是对一个元素是Integer类型的List，先过滤掉全部的null，然后把剩下的元素收集到一个新的List中。进一步看一下collect方法的三个参数，都是lambda形式的函数（*上面的代码可以使用方法引用来简化，留给读者自己去思考*）。

第一个函数生成一个新的ArrayList实例；

第二个函数接受两个参数，第一个是前面生成的ArrayList对象，二个是stream中包含的元素，函数体就是把stream中的元素加入ArrayList对象中。第二个函数被反复调用直到原stream的元素被消费完毕；

第三个函数也是接受两个参数，这两个都是ArrayList类型的，函数体就是把第二个ArrayList全部加入到第一个中；

 

但是上面的collect方法调用也有点太复杂了，没关系！我们来看一下collect方法另外一个override的版本，其依赖[Collector]

     
       R collect(Collector
       collector);
     

 

其他汇聚

reduce方法：reduce方法非常的通用，后面介绍的count，sum等都可以使用其实现。reduce方法有三个override的方法，本文介绍两个最常用的，最后一个留给读者自己学习。先来看reduce方法的第一种形式，其方法定义如下：

Optional
     
       reduce(BinaryOperator
      
        accumulator);
      
     

接受一个BinaryOperator类型的参数，在使用的时候我们可以用lambda表达式来。

可以看到reduce方法接受一个函数，这个函数有两个参数，第一个参数是上次函数执行的返回值（也称为中间结果），第二个参数是stream中的元素，这个函数把这两个值相加，得到的和会被赋值给下次执行这个函数的第一个参数。要注意的是：**第一次执行的时候第一个参数的值是Stream的第一个元素，第二个参数是Stream的第二个元素**。这个方法返回值类型是Optional，这是Java8防止出现NPE的一种可行方法，后面的文章会详细介绍，这里就简单的认为是一个容器，其中可能会包含0个或者1个对象。

public class ReduceDemo {    public static void main(String[] args) {        List
     
       ints = Arrays.asList(new Integer[] {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10});        System.out.println("ints sum is:" + ints.stream()                .reduce((sum, item) -> sum + item)   // 这里的+号就是二元操作                .get()        );    }}
     

– 搜索相关

– allMatch：是不是Stream中的所有元素都满足给定的匹配条件

– anyMatch：Stream中是否存在任何一个元素满足匹配条件

– findFirst: 返回Stream中的第一个元素，如果Stream为空，返回空Optional

– noneMatch：是不是Stream中的所有元素都不满足给定的匹配条件

– max和min：使用给定的比较器（Operator），返回Stream中的最大|最小值