【Java----JDK8】tream API

引例：

List<String> strList = Arrays.asList("zhaojigang","nana","tianya","nana");
Stream<String> streamList = strList.stream();//集合转为stream
strList = streamList.distinct().filter(str->!str.equals("tianya")).sorted(String::compareTo).collect(Collectors.toList());
strList.forEach(System.out::println);

说明：

第一行：创建数组并转为List
第二行：根据List创建stream
第三行：对该stream进行去重-->选择-->排序-->stream转为List
第四行：遍历该List

以上代码显示了stream API的方便。当然，上边的代码可以更为简洁，如下改为一行：

Arrays.asList("zhaojigang","nana","tianya","nana").stream().distinct().filter(str->!str.equals("tianya")).sorted(String::compareTo).collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

以上代码有一个易错点：filter是选择而不是过滤，即filter是选择满足条件的元素。

一、创建Stream

三种常用API：

集合-->Stream：stream()
数组-->Stream：Stream.of(T t)或者Arrays.stream(T[] t)
任意元素-->Stream：Stream.of(T... values)

        List<String> strList = Arrays.asList("zhaojigang","nana","tianya","nana");Stream<String> streamList = strList.stream();//集合转为streamString[] strArray = {"java","c++","c"};Stream<String> streamArray = Stream.of(strArray);//数组转为StreamStream<String> streamArray2 = Arrays.stream(strArray);//数组转为StreamStream<String> streamPartArray = Arrays.stream(strArray, 0, 2);//转换部分数组，范围：[0,2)Stream<String> streamSelf = Stream.of("python","basic","php");//任意元素

还有一种：用于产生无限流的，Stream.generate(Supplier<T> s)。

二、Stream 2 array/collection/String/map

1、stream2array

Stream<String> strStream = Stream.of("java","c++","c","python");
Object[] objectArray = strStream.toArray();//只能返回Object[]
String[] strArray = strStream.toArray(String[]::new);//构造器引用（类似于方法引用）,可以返回String[]

说明：

通过构造器引用（类似于方法引用），可以构造出具体类型的数组。

2、stream2collection

List<String> strList = strStream.collect(Collectors.toList());//返回List
Set<String> strSet = strStream.collect(Collectors.toSet());//返回set
ArrayList<String> strArrayList = strStream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));//收集到指定的List集合，例如收集到ArrayList

说明：

通过构造器引用，可以构造出具体类型的集合。

3、将stream中的元素拼接起来（joining()、joining(",")）

Stream<String> strStream = Stream.of("java","c++","c","python");
String str = strStream.collect(Collectors.joining());//将所有字符串拼接起来，结果：javac++cpython
System.out.println(str);String str2 = strStream.collect(Collectors.joining(","));//将所有字符串拼接起来，中间用","隔开，结果：java,c++,c,python
System.out.println(str2);

4、stream2map(toMap、toConcurrentMap)

        Stream<String> strStream = Stream.of("java","c++","c","python");Map<String, Integer> map1 = strStream.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), (x)->0));//Function.identity()-->返回strStream中的元素，toMap方法的我两个参数都是Function接口型的，所以第二个参数即使只放0，也不能直接写作0，可以使用如上的方式进行操作for(String key : map1.keySet()){System.out.println("key:"+key+"->"+"value:"+map1.get(key));}//结果/*key:python->value:0key:c++->value:0key:c->value:0key:java->value:0*/

说明：

toMap-->stream转为map
Function.identity()-->返回stream中的元素

如果key重复的话，这时就会出现问题"duplicate key"，采用如下方式解决（增加第三个参数）：

Stream<String> strStream = Stream.of("java","c++","c","python","java");
Map<String, Integer> map1 = strStream.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), //key(x)->0,             //value(existingValue, newValue) -> existingValue));//如果key重复，取旧值

需要指定返回map的具体类型（增加第四个参数）。

Map<String, Integer> map1 = strStream.collect(Collectors.toMap(Function.identity(), //key(x)->0,             //value(existingValue, newValue) -> existingValue,//如果key重复，取旧值TreeMap::new));//返回TreeMap

注意：每一个toMap就会对应一个相应的toConcurrentMap

5、groupingBy partitioningBy

        /***************************groupingBy partitioningBy**************************/Stream<Locale> localeStream = Stream.of(Locale.getAvailableLocales());Map<String, List<Locale>> country2localeList = localeStream.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry));//根据国家分组，groupBy的参数是分类器List<Locale> locales = country2localeList.get("CH");Map<String, Set<Locale>> country2localeSet = localeStream.collect(Collectors.groupingBy(Locale::getCountry, Collectors.toSet()));//根据国家分组，groupBy的参数是分类器，返回setSet<Locale> localeSet = country2localeSet.get("CH");Map<Boolean, List<Locale>> country2locales = localeStream.collect(Collectors.partitioningBy(locale->locale.getLanguage().equals("en")));//分成两组，一组为true（即语言是en的），一组为false（即语言不是en的）List<Locale> trueLocale = country2locales.get(true);

三、filter(Predicate p)

注意：是选择而非过滤。

Stream<String> streamSelf = Stream.of("python","basic","php");
streamSelf.filter(str->str.startsWith("p")).forEach(System.out::println);

注意：

stream也是可以foreach的，没必要一定要转化成集合再foreach

更好的写法可能是下边这种：

Predicate<String> startCondition = str->str.startsWith("p");
streamSelf.filter(startCondition).forEach(System.out::println);

说明：将条件（通常是lambda表达式）抽取出来。这种方式在多个条件的情况下比较清晰。

注意：函数式接口 = lambda表达式（即lambda表达式只能返回为函数式接口）

Stream<String> s = Stream.of("java1","java3","java","php12");
Predicate<String> condition1 = str->str.length()==5;//条件1
Predicate<String> condition2 = str->str.startsWith("j");//条件2
s.filter(condition1.and(condition2)).forEach(System.out::println);//and条件

说明：

多条件运算：and or

四、map(Function mapper)

作用：对流中的每一个元素进行操作。

Stream<String> streamSelf = Stream.of("python","basic","php");
streamSelf.map(String::toUpperCase).forEach(System.out::println);

说明：将流内的每一个String全部转换为了大写。

五、reduce

作用：对stream中的每一个元素做聚合操作。

        Stream<Integer> reduceStream = Stream.of(1,2,3,4,5);Optional<Integer> sumOption = reduceStream.reduce((x,y)->x+y);//计算1+2+3+4+5，即对元素中的元素进行聚合计算，而map是对元素中的每一个元素分别计算（注意：如果stream为null的话，就会产生无效的结果，需要使用Optional接收）//Optional<Integer> sumOption = reduceStream.reduce(Integer::sum);//计算1+2+3+4+5，即对元素中的元素进行聚合计算，而map是对元素中的每一个元素分别计算Integer result = reduceStream.reduce(0, Integer::sum);//0为标识值，即计算：0+1+2+。。+5，如果整个stream为null，就返回标识值。System.out.println(result);

注意：以上是reduce的简单形式，即内联函数是(T,T)->T，即返回值和参数类型是一样的，返回值和参数类型不同的场景需要自己编写函数（用的较少）

六、Optional

两种用法：

ifPresent(xxx)：存在的就执行xxx，不存在就什么都不执行
orElse(xxx)：存在就返回存在的值，不存在就返回xxx（可以理解为是默认值）

        Stream<String> optionalStream = Stream.of("java","python","basic");Optional<String> optionValue = optionalStream.filter(str->str.startsWith("p")).findFirst();optionValue.ifPresent(str->System.out.println(str));//if optionalValue为true，即str存在，则输出str，当然也可以使用如下String str = optionValue.orElse("xxx");//如果optionValue为false，即不存在以p开头的字符串时，使用"xxx"来替代System.out.println(str);

七、limit skip contact

1、limit(long size)

作用：截取stream的前size个元素。

Stream<String> streamSelf = Stream.of("python","basic","php");
streamSelf.limit(2).forEach(System.out::println);//截取前两个

2、skip(long size)

作用：跳过stream的钱size个元素

Stream<String> streamSelf = Stream.of("python","basic","php");
streamSelf.skip(2).forEach(System.out::println);//跳过前两个

3、contact(Stream<T>,Stream<T>)

作用：拼接两个stream

Stream<String> streamSelf = Stream.of("python","basic","php");
Stream<String> streamSelf2 = Stream.of("python2","basic2","php2");
Stream.concat(streamSelf, streamSelf2).forEach(System.out::println);

八、聚合函数 count max min findFirst findAny anyMatch allMatch noneMatch

Stream<String> streamSelf = Stream.of("python","basic","php","b");
System.out.println(streamSelf.count());//计算流中的元素个数
Optional<String> largest = streamSelf.max(String::compareToIgnoreCase);//寻找最大值
if(largest.isPresent()){System.out.println(largest.get());
}

说明：min函数也一样。

注意：Optional的使用，上边的是最差的一种形式，见"六"。

        Optional<String> firstMatch = streamSelf.filter(str->str.startsWith("b")).findFirst();//寻找第一个符合条件的元素firstMatch.ifPresent(System.out::println);//这是Optional的第一种用法Optional<String> anyMatch = streamSelf.parallel().filter(str->str.startsWith("b")).findAny();//返回集合中符合条件的任意一个元素，对于并行处理非常好（因为多个线程只要有一个线程找到了，整个计算就会结束）if(anyMatch.isPresent()){System.out.println(anyMatch.get());//这里的结果可能是b,有可能是basic}boolean isAnyMatch = streamSelf.parallel().anyMatch(str->str.startsWith("c"));//集合中是否有一个满足条件System.out.println(isAnyMatch);Stream<String> streamSelf3 = Stream.of("basic","b");boolean isAllMatch = streamSelf3.parallel().allMatch(str->str.startsWith("b"));//集合中是否所有元素都满足条件System.out.println(isAllMatch);boolean isAllNotMatch = streamSelf.parallel().noneMatch(str->str.startsWith("p"));//集合中是否没有一个元素满足条件System.out.println(isAllNotMatch);

注意：

optional的最佳用法：ifPresent()-->如果有就输出，如果没有，什么都不做
parallel()：将stream转为并行流，并行流的使用一定要注意线程安全

九、原始类型流

IntStream：int、short、char、byte、boolean
LongStream：long
DoubleStream：double、float

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