Java 8特性之Stream流，用心看这篇就够了【重点】

1.1 `Stream`简介

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。

那到底什么是Stream呢？

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，对流的操作主要分为两种：

1、中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
2、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：

1、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。
2、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。
3、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。

1.2 `Stream`的创建

Stream 可以通过集合、数组创建

1、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();

2、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);

3、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：

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();

1.3 `Stream`的使用

在使用Stream之前，先理解一个概念：Optional ：

从 Java 8引入的一个很有趣的特性是 Optional 类。Optional类主要解决的问题是臭名昭著的空指针异常（NullPointerException）。
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。

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}

1.3.1 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。

// 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);}
}

1.3.2 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。

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<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);Stream<Integer> 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）

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

1.3.3 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。

案例一：获取String集合中最长的元素

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {List<String> 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<Integer> 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

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {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"));personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));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<Integer> 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

1.3.4 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。

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<String> 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

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {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"));personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));// 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<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {// 将每个元素转换成一个streamString[] split = s.split(",");Stream<String> 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]

1.3.5 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。

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<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);// 求和方式1Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);// 求和方式2Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);// 求和方式3Integer 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1Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);// 求最大值写法2Integer 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

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {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"));personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));// 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

1.3.6 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。

1.3.6.1 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<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());Set<Integer> 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}

1.3.6.2 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

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

1.3.6.3 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。

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<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"));// 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]}}

1.3.6.4 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。

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

1.3.6.5 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。

public class StreamTest {public static void main(String[] args) {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"));// 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reduceOptional<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

1.3.7 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<Person> personList = new ArrayList<Person>();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]

1.3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。

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]

1.4 `Stream`巩固练习题

1.4.1 创建测试实体

交易员实体代码如下：

//交易员
public class Trader {private String name;private String city;public Trader() {}public Trader(String name, String city) {this.name = name;this.city = city;}@Overridepublic String toString() {return "Trader [name=" + name + ", city=" + city + "]";}//省略对应的get set方法
}

交易记录实体代码如下所示：

//交易
public class Transaction {//交易员private Trader trader;//交易日期private int year;//交易金额private int value;public Transaction() {}public Transaction(Trader trader, int year, int value) {this.trader = trader;this.year = year;this.value = value;}@Overridepublic String toString() {return "Transaction [trader=" + trader + ", year=" + year + ", value="+ value + "]";}//省略对应的get set方法
}

1.4.2 测试代码

再来测试代码，代码中使用到了过滤，排序，归约，分组，求平均值，最大值，最小值，最小值对应记录等等，而且有的实现提供了多种方式。

/** Stream API练习*/
public class StreamPractice {List<Transaction> transactions = null;@Beforepublic void before(){Trader raoul = new Trader("Raoul", "Cambridge");Trader mario = new Trader("Mario", "Milan");Trader alan = new Trader("Alan", "Cambridge");Trader brian = new Trader("Brian", "Cambridge");transactions = Arrays.asList(new Transaction(brian, 2011, 300),new Transaction(raoul, 2012, 1000),new Transaction(raoul, 2011, 400),new Transaction(mario, 2012, 710),new Transaction(mario, 2012, 700),new Transaction(alan, 2012, 950));}List<Cust> custs = Arrays.asList(new Cust(101,"梅西",30,33000000L),new Cust(102,"伊布",35,23000000L),new Cust(103,"哈维",34,20000000L),new Cust(104,"伊列斯塔",33,18000000L),new Cust(105,"小罗",37,15000000L),new Cust(106,"内马尔",27,32000000L),new Cust(106,"内马尔",27,32000000L),new Cust(106,"姆巴佩",23,30500000L));@Testpublic void test0() {/** 给定一个数字列表，返回每个数字平反的列表*/List<Integer> l1 = Arrays.asList(1,2,3,4).stream().map(x->x*x).collect(Collectors.toList());System.out.println(l1);System.out.println("##########################");/** 用Map和Reduce计算流中有多少个Cust对象* 当然你可以有很多种方法都可以统计列表中对象的个数，只是为了更进一步了解Stream API的用法，才要求这样做*/Integer ic1 = custs.stream().map(Cust::getAge).reduce(0, (x,y)->x+1);System.out.println(ic1);Integer ic2 = custs.stream().map(e -> 1).reduce(0, Integer::sum);System.out.println(ic2);}//1. 找出2011年发生的所有交易， 并按交易额排序（从低到高）@Testpublic void test1() {transactions.stream().filter(x->x.getYear()==2011).sorted((x,y)->{if(x.getValue()>y.getValue()) {return 1;}else if(x.getValue()<y.getValue()) {return -1;}else {return 0;}}).forEach(System.out::println);}//2. 交易员都在哪些不同的城市工作过？@Testpublic void test2() {//实际上就是找出所有交易员工作的城市并排重//方式1
transactions.stream().map(Transaction::getTrader).map(Trader::getCity).distinct().forEach(System.out::println);//方式2transactions.stream().map(x->x.getTrader().getCity()).distinct().forEach(System.out::println);}//3. 查找所有来自剑桥的交易员，并按姓名排序@Testpublic void test3() {transactions.stream().filter(x->x.getTrader().getCity().equals("Cambridge")).sorted((x,y)->{return x.getTrader().getName().compareTo(y.getTrader().getName());}).forEach(System.out::println);}//4. 返回所有交易员的姓名字符串，按字母顺序排序@Testpublic void test4() {//方式1String s = transactions.stream().map(x->x.getTrader().getName()).distinct().sorted().collect(Collectors.joining(","));System.out.println(s);//方式2String s1 = transactions.stream().map(x->x.getTrader().getName()).distinct().sorted().reduce("", (x,y)->x+","+y).replaceFirst(",", "");System.out.println(s1);}//5. 有没有交易员是在米兰工作的？@Testpublic void test5() {Boolean b = transactions.stream().anyMatch(x->x.getTrader().getCity().equals("Milan"));System.out.println(b);}//6. 打印生活在剑桥的交易员的所有交易额@Testpublic void test6() {//方式1Map<Object, List<Transaction>> mt = transactions.stream().filter(x->x.getTrader().getCity().equals("Cambridge")).collect(Collectors.groupingBy(x->x.getTrader().getName()));//System.out.println(mt);for(Object obj:mt.keySet()) {Integer i = mt.get(obj.toString()).stream().collect(Collectors.summingInt(x->x.getValue()));System.out.println(obj+":"+i);}//方式2Map<Object,Integer> mt1 = transactions.stream().filter(x->x.getTrader().getCity().equals("Cambridge")).collect(Collectors.groupingBy(x->x.getTrader().getName(), Collectors.summingInt(x->x.getValue())));System.out.println(mt1);//很明显流提供的支持确实很强大，第二种方式要简单好多好多}//7. 所有交易中，最高的交易额是多少@Testpublic void test7() {Optional<Integer> i = transactions.stream().map(Transaction::getValue).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));System.out.println(i.get());}//8. 找到交易额最小的交易@Testpublic void test8() {Optional<Transaction> op = transactions.stream().min((x,y)->Integer.compare(x.getValue(), y.getValue()));System.out.println(op.get());}}