Stream

Java8 的 Stream 流，加上 Lambda 表达式，可以让代码变短变美，还是变短变丑？

距离Java 8发布已经过去了7、8年的时间，Java 19也发布了。Java 8中关于函数式编程和新增的Stream流API至今饱受“争议”。

如果你不曾使用Stream流，那么当你见到Stream操作时一定对它发出过鄙夷的声音，并在心里说出“这都写的什么玩意儿”。

如果你热衷于使用Stream流，那么你一定被其他人说过它可读性不高，甚至在codereview时被要求改用for循环操作，更甚至被写入公司不规范编码中的案例。

这篇文章将告诉你，不要再简单地认为Stream可读性不高了！

在这里插入图片描述

先贴上几个案例，水平高超的同学可以挑战一下：

从员工集合中筛选出salary大于8000的员工，并放置到新的集合里。统计员工的最高薪资、平均薪资、薪资之和。将员工按薪资从高到低排序，同样薪资者年龄小者在前。将员工按性别分类，将员工按性别和地区分类，将员工按薪资是否高于8000分为两部分。

用传统的迭代处理也不是很难，但代码就显得冗余了，跟Stream相比高下立判。Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。

那么什么是Stream？

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。

终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。

stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。

stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。

Stream可以通过集合数组创建。

通过 java.util.Collection.stream() 方法用集合创建流


List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
// 创建一个顺序流
Stream<String> stream = list.stream();
// 创建一个并行流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流int[] array={1,3,5,6,8};
IntStream stream = Arrays.stream(array);使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate()Stream<Integer> stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);Stream<Integer> stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4);
stream2.forEach(System.out::println);Stream<Double> stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3);
stream3.forEach(System.out::println);输出结果：0 3 6 9
0.6796156909271994
0.1914314208854283
0.8116932592396652

stream和parallelStream的简单区分：stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：

在这里插入图片描述

如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：

Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类

接下来，大批代码向你袭来！我将用20个案例将Stream的使用整得明明白白，只要跟着敲一遍代码，就能很好地掌握。

案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));class Person {private String name; // 姓名private int salary; // 薪资private int age; // 年龄private String sex; //性别private String area; // 地区// 构造方法public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {this.name = name;this.salary = salary;this.age = age;this.sex = sex;this.area = area;}// 省略了get和set，请自行添加}

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。

在这里插入图片描述

// import已省略，请自行添加，后面代码亦是public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);// 遍历输出符合条件的元素list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);// 匹配第一个Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();// 匹配任意（适用于并行流）Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();// 是否包含符合特定条件的元素boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x < 6);System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);}
}

3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。

在这里插入图片描述

案例一：筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
Stream stream = list.stream();
stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
}
}

预期结果：

8 9

案例二：筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person(“Tom”, 8900, 23, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Jack”, 7000, 25, “male”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Lily”, 7800, 21, “female”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Anni”, 8200, 24, “female”, “New York”));
personList.add(new Person(“Owen”, 9500, 25, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Alisa”, 7900, 26, “female”, “New York”));

List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);

}
}

运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。

在这里插入图片描述

案例一：获取String集合中最长的元素。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(“adnm”, “admmt”, “pot”, “xbangd”, “weoujgsd”);

Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
System.out.println("最长的字符串：" + max.get());

}
}

输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取Integer集合中的最大值。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);

// 自然排序
Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
// 自定义排序
Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o1.compareTo(o2);}
});
System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());

}
}

输出结果：

自然排序的最大值：11
自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());

}
}

输出结果：

员工工资最大值：9500
案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);

long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);

}
}

输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和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。

在这里插入图片描述

案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
String[] strArr = { “abcd”, “bcdd”, “defde”, “fTr” };
List strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());System.out.println("每个元素大写：" + strList);
System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);

}
}

输出结果：

每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]
每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]

案例二：将员工的薪资全部增加1000。

// 不改变原来员工集合的方式
List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);return personNew;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());// 改变原来员工集合的方式
List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {person.setSalary(person.getSalary() + 10000);return person;
}).collect(Collectors.toList());
System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());

}
}

输出结果：

一次改动前：Tom–>8900
一次改动后：Tom–>18900
二次改动前：Tom–>18900
二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(“m,k,l,a”, “1,3,5,7”);
List listNew = list.stream().flatMap(s -> {
// 将每个元素转换成一个stream
String[] split = s.split(“,”);
Stream s2 = Arrays.stream(split);
return s2;
}).collect(Collectors.toList());

System.out.println("处理前的集合：" + list);
System.out.println("处理后的集合：" + listNew);

}
}

输出结果：

处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]
处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 归约(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。

在这里插入图片描述

案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
// 求和方式1
Optional sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
// 求和方式2
Optional sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
// 求和方式3
Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);

// 求乘积
Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);// 求最大值方式1
Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
// 求最大值写法2
Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
System.out.println("list求积：" + product.get());
System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);

}
}

输出结果：

list求和：29,29,29
list求积：2112
list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

// 求工资之和方式1：
Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
// 求工资之和方式2：
Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),(sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
// 求工资之和方式3：
Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);// 求最高工资方式1：
Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),Integer::max);
// 求最高工资方式2：
Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),(max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);

}
}

输出结果：

工资之和：49300,49300,49300
最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。

下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
List listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
Set set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());

List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000).collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
System.out.println("toList:" + listNew);
System.out.println("toSet:" + set);
System.out.println("toMap:" + map);

}
}

运行结果：

toList：[6, 4, 6, 6, 20]
toSet：[4, 20, 6]
toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

3.6.2 统计(count/averaging)

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

案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

// 求总数
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
Integer 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("员工总数：" + count);
System.out.println("员工平均工资：" + average);
System.out.println("员工工资总和：" + sum);
System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);

}
}

运行结果：

员工总数：3
员工平均工资：7900.0
员工工资总和：23700
员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

3.6.3 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。

在这里插入图片描述

案例：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) {
List personList = new ArrayList();
personList.add(new Person(“Tom”, 8900, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Jack”, 7000, “male”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Lily”, 7800, “female”, “Washington”));
personList.add(new Person(“Anni”, 8200, “female”, “New York”));
personList.add(new Person(“Owen”, 9500, “male”, “New York”));
personList.add(new Person(“Alisa”, 7900, “female”, “New York”));

// 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);

}
}

输出结果：

员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}
员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}

3.6.4 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。

String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
System.out.println("拼接后的字符串：" + string);

}
}

运行结果：

所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily
拼接后的字符串：A-B-C

3.6.5 归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

// 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);// stream的reduce
Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());

}
}

运行结果：

员工扣税薪资总和：8700
员工薪资总和：23700

3.7 排序(sorted)

sorted，中间操作。有两种排序：

sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口

sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
List personList = new ArrayList();

personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));// 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);

}
}

运行结果：

按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]

按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily]

先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa]

先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

在这里插入图片描述

public class StreamTest {
public static void main(String[] args) {
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);

}
}

运行结果：

流合并：[a, b, c, d, e, f, g]
limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
skip：[3, 5, 7, 9, 11]

好，以上就是全部内容，能坚持看到这里，你一定很有收获。