浩哥笔记

Stream概述

Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。

什么是Stream?

流(Stream) 到底是什么呢？

可以这么理解流：流就是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列。

“集合讲的是数据，流讲的是计算！ ”

注意：

① Stream 自己不会存储元素。

② Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream。

③ Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。

Stream操作步骤

1.创建 Stream

一个数据源（如： 集合、数组）， 获取一个流。

2.中间操作

一个中间操作链，对数据源的数据进行处理。

3.终止操作(终端操作)

一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果 。

如何创建Stream流？

1. 通过Collection系列集合提供的stream()方法或者parallelStream()方法来创建Stream。

在Java8中，Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的默认方法，如下所示。

default Stream<E> stream() {
    return StreamSupport.stream(spliterator(), false);
}
default Stream<E> parallelStream() {
    return StreamSupport.stream(spliterator(), true);
}

其中，stream()方法返回一个顺序流，parallelStream()方法返回一个并行流。

我们可以使用如下代码方式来创建顺序流和并行流。

List<String> list = new ArrayList<>();
list.stream();
list.parallelStream();

2. 通过Arrays中的静态方法stream()获取数组流。

Java8 中的 Arrays类的静态方法 stream() 可以获取数组流 ，如下所示。

public static <T> Stream<T> stream(T[] array) {
    return stream(array, 0, array.length);
}

上述代码的的作用为：传入一个泛型数组，返回这个泛型的Stream流。

除此之外，在Arrays类中还提供了stream()方法的如下重载形式。

public static <T> Stream<T> stream(T[] array) {
    return stream(array, 0, array.length);
}

public static <T> Stream<T> stream(T[] array, int startInclusive, int endExclusive) {
    return StreamSupport.stream(spliterator(array, startInclusive, endExclusive), false);
}

public static IntStream stream(int[] array) {
    return stream(array, 0, array.length);
}

public static IntStream stream(int[] array, int startInclusive, int endExclusive) {
    return StreamSupport.intStream(spliterator(array, startInclusive, endExclusive), false);
}

public static LongStream stream(long[] array) {
    return stream(array, 0, array.length);
}

public static LongStream stream(long[] array, int startInclusive, int endExclusive) {
    return StreamSupport.longStream(spliterator(array, startInclusive, endExclusive), false);
}

public static DoubleStream stream(double[] array) {
    return stream(array, 0, array.length);
}

public static DoubleStream stream(double[] array, int startInclusive, int endExclusive) {
    return StreamSupport.doubleStream(spliterator(array, startInclusive, endExclusive), false);
}

基本上能够满足将基本类型的数组转化为Stream流的操作。

我们可以通过下面的代码示例来使用Arrays类的stream()方法来创建Stream流。

Integer[] nums = new Integer[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9};
Stream<Integer> numStream = Arrays.stream(nums);

3. 通过Stream类的静态方法of()获取数组流。

可以使用静态方法 Stream.of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数。

如下:

public static<T> Stream<T> of(T t) {
    return StreamSupport.stream(new Streams.StreamBuilderImpl<>(t), false);
}
@SafeVarargs
@SuppressWarnings("varargs") 
public static<T> Stream<T> of(T... values) {
    return Arrays.stream(values);
}

可以看到，在Stream类中，提供了两个of()方法，一个只需要传入一个泛型参数，一个需要传入一个可变泛型参数。

我们可以使用下面的代码示例来使用of方法创建一个Stream流。

Stream<String> strStream = Stream.of("a", "b", "c");

4. 创建无限流

可以使用静态方法 Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流。

先来看看Stream类中iterate()方法和generate()方法的源码，如下所示。

public static<T> Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f) {
    Objects.requireNonNull(f);
    final Iterator<T> iterator = new Iterator<T>() {
        @SuppressWarnings("unchecked")
        T t = (T) Streams.NONE;

        @Override
        public boolean hasNext() {
            return true;
        }

        @Override
        public T next() {
            return t = (t == Streams.NONE) ? seed : f.apply(t);
        }
    };
    return StreamSupport.stream(Spliterators.spliteratorUnknownSize(
        iterator,
        Spliterator.ORDERED | Spliterator.IMMUTABLE), false);
}

public static<T> Stream<T> generate(Supplier<T> s) {
    Objects.requireNonNull(s);
    return StreamSupport.stream(
        new StreamSpliterators.InfiniteSupplyingSpliterator.OfRef<>(Long.MAX_VALUE, s), false);
}

通过源码可以看出，iterate()方法主要是使用“迭代”的方式生成无限流，而generate()方法主要是使用“生成”的方式生成无限流。我们可以使用下面的代码示例来使用这两个方法生成Stream流。

• 迭代

Stream<Integer> intStream = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
intStream.forEach(System.out::println);

运行上述代码，会在终端一直输出偶数，这种操作会一直持续下去。如果我们只需要输出10个偶数，该如何操作呢？其实也很简单，使用Stream对象的limit方法进行限制就可以了，如下所示。

Stream<Integer> intStream = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2);
intStream.limit(10).forEach(System.out::println);

• 生成

Stream.generate(() -> Math.random()).forEach(System.out::println);

上述代码同样会一直输出随机数，如果我们只需要输出5个随机数，则只需要使用limit()方法进行限制即可。

Stream.generate(() -> Math.random()).limit(5).forEach(System.out::println);

5. 创建空流

在Stream类中提供了一个empty()方法，如下所示。

public static<T> Stream<T> empty() {
    return StreamSupport.stream(Spliterators.<T>emptySpliterator(), false);
}

我们可以使用Stream类的empty()方法来创建一个空Stream流，如下所示。

Stream<String> empty = Stream.empty();

Stream的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值” 。 Stream的中间操作是不会有任何结果数据输出的。

Stream的中间操作在整体上可以分为：筛选与切片、映射、排序。接下来，我们就分别对这些中间操作进行简要的说明。

筛选与切片

列举几个简单的示例，以便加深理解。

先构造了一个对象数组，如下所示。

protected List<Employee> list = Arrays.asList(
    new Employee("张三", 18, 9999.99),
    new Employee("李四", 38, 5555.55),
    new Employee("王五", 60, 6666.66),
    new Employee("赵六", 8, 7777.77),
    new Employee("田七", 58, 3333.33)
);

其中，Employee类的定义如下所示。

@Data
@Builder
@ToString
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Employee implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -9079722457749166858L;
    private String name;
    private Integer age;
    private Double salary;
}

1.filter()方法

filter()方法主要是用于接收Lambda表达式，从流中排除某些元素，其在Stream接口中的源码如下所示。

Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);

可以看到，在filter()方法中，需要传递Predicate接口的对象，Predicate接口又是个什么呢？点进去看下源码。

@FunctionalInterface
public interface Predicate<T> {

    boolean test(T t);

    default Predicate<T> and(Predicate<? super T> other) {
        Objects.requireNonNull(other);
        return (t) -> test(t) && other.test(t);
    }

    default Predicate<T> negate() {
        return (t) -> !test(t);
    }
    
    default Predicate<T> or(Predicate<? super T> other) {
        Objects.requireNonNull(other);
        return (t) -> test(t) || other.test(t);
    }
    
    static <T> Predicate<T> isEqual(Object targetRef) {
        return (null == targetRef)
                ? Objects::isNull
                : object -> targetRef.equals(object);
    }
}

可以看到，Predicate是一个函数式接口，其中接口中定义的主要方法为test()方法，test()方法会接收一个泛型对象t，返回一个boolean类型的数据。

所以：filter()方法是根据Predicate接口的test()方法的返回结果来过滤数据的，如果test()方法的返回结果为true，符合规则；如果test()方法的返回结果为false，则不符合规则。

这里，我们可以使用下面的示例来简单的说明filter()方法的使用方式。

//内部迭代：在此过程中没有进行过迭代，由Stream api进行迭代
//中间操作：不会执行任何操作
Stream<Person> stream = list.stream().filter((e) -> {
    System.out.println("Stream API 中间操作");
    return e.getAge() > 30;
});

上述代码在执行终止语句之后，会一边迭代，一边打印，而我们并没有去迭代上面集合，其实这是内部迭代，由Stream API 完成。

下面我们来看看外部迭代，也就是我们人为得迭代。

//外部迭代
Iterator<Person> it = list.iterator();
while (it.hasNext()) {
    System.out.println(it.next());
}

2.limit()方法

主要作用为：截断流，使其元素不超过给定数量。

先来看limit方法的定义，如下所示。

Stream<T> limit(long maxSize);

limit()方法在Stream接口中的定义比较简单，只需要传入一个long类型的数字即可。

我们可以按照如下所示的代码来使用limit()方法。

//过滤之后取2个值
list.stream().filter((e) -> e.getAge() >30 ).limit(2).forEach(System.out :: println);

在这里，我们可以配合其他得中间操作，并截断流，使我们可以取得相应个数得元素。而且在上面计算中，只要发现有2条符合条件得元素，则不会继续往下迭代数据，可以提高效率。

3.skip()方法

跳过元素，返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素 不足 n 个，则返回一个空流。与 limit(n) 互补。

源码定义如下所示。

Stream<T> skip(long n);

源码定义比较简单，同样只需要传入一个long类型的数字即可。其含义是跳过n个元素。

简单示例如下所示。

//跳过前2个值
list.stream().skip(2).forEach(System.out :: println);

4.distinct()方法

筛选，通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去 除重复元素。

源码定义如下所示。

Stream<T> distinct();

旨在对流中的元素进行去重。

我们可以如下面的方式来使用disinct()方法。

list.stream().distinct().forEach(System.out :: println);

这里有一个需要注意的地方：distinct 需要实体中重写hashCode（）和 equals（）方法才可以使用。

映射

关于映射相关的方法如下表所示。

1.map()方法

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。

先来看Java8中Stream接口对于map()方法的声明，如下所示。

<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);

我们可以按照如下方式使用map()方法。

//将流中每一个元素都映射到map的函数中，每个元素执行这个函数，再返回
List<String> list = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd");
list.stream().map((e) -> e.toUpperCase()).forEach(System.out::printf);

//获取Person中的每一个人得名字name，再返回一个集合
List<String> names = this.list.stream().map(Person :: getName).collect(Collectors.toList());

2.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。

先来看Java8中Stream接口对于flatMap()方法的声明，如下所示。

<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);

测试flatMap()方法的所有代码:

/**
 * flatMap —— 接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成一个流，然后把所有流连接成一个流
 */
@Test
public void testFlatMap () {
    StreamAPI_Test s = new StreamAPI_Test();
    List<String> list = Arrays.asList("aaa", "bbb", "ccc", "ddd");
    list.stream().flatMap((e) -> s.filterCharacter(e)).forEach(System.out::println);

    //如果使用map则需要这样写
    list.stream().map((e) -> s.filterCharacter(e)).forEach((e) -> {
        e.forEach(System.out::println);
    });
    
    //打印aaabbbcccddd
}

/**
 * 将一个字符串转换为流
 */
public Stream<Character> filterCharacter(String str){
    List<Character> list = new ArrayList<>();
    for (Character ch : str.toCharArray()) {
        list.add(ch);
    }
    return list.stream();
}

其实map方法就相当于Collaction的add方法，如果add的是个集合得话就会变成二维数组，而flatMap 的话就相当于Collaction的addAll方法，参数如果是集合得话，只是将2个集合合并，而不是变成二维数组。

排序

关于排序相关的方法如下表所示。

从上述表格可以看出：sorted有两种方法，一种是不传任何参数，叫自然排序，还有一种需要传Comparator 接口参数，叫做定制排序。

先来看Java8中Stream接口对于sorted()方法的声明，如下所示。

Stream<T> sorted();
Stream<T> sorted(Comparator<? super T> comparator);

我们也可以按照如下方式来使用Stream的sorted()方法。

// 自然排序
List<Employee> persons = list.stream().sorted().collect(Collectors.toList());

//定制排序
List<Employee> persons1 = list.stream().sorted((e1, e2) -> {
    if (e1.getAge() == e2.getAge()) {
        return 0;
    } else if (e1.getAge() > e2.getAge()) {
        return 1;
    } else {
        return -1;
    }
}).collect(Collectors.toList());

Stream的终止操作

终止操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如： List、 Integer、Double、String等等，甚至是 void 。

在Java8中，Stream的终止操作可以分为：查找与匹配、规约和收集。

查找与匹配

Stream API中有关查找与匹配的方法如下表所示。

同样的，这里，先建立一个Employee类，Employee类的定义如下所示。

@Data
@Builder
@ToString
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Employee implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = -9079722457749166858L;
    private String name;
    private Integer age;
    private Double salary;
    private Stauts stauts;
    public enum Stauts{
        WORKING,
        SLEEPING,
        VOCATION
    }
}

接下来，测试类中定义一个用于测试的集合employees，如下所示。

protected List<Employee> employees = Arrays.asList(
    new Employee("张三", 18, 9999.99, Employee.Stauts.SLEEPING),
    new Employee("李四", 38, 5555.55, Employee.Stauts.WORKING),
    new Employee("王五", 60, 6666.66, Employee.Stauts.WORKING),
    new Employee("赵六", 8, 7777.77, Employee.Stauts.SLEEPING),
    new Employee("田七", 58, 3333.33, Employee.Stauts.VOCATION)
);

1.allMatch()

allMatch()方法表示检查是否匹配所有元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

boolean allMatch(Predicate<? super T> predicate);

可以通过类似如下示例来使用allMatch()方法。

boolean match = employees.stream().allMatch((e) -> Employee.Stauts.SLEEPING.equals(e.getStauts()));
System.out.println(match);

注意：使用allMatch()方法时，只有所有的元素都匹配条件时，allMatch()方法才会返回true。

2.anyMatch()方法

anyMatch方法表示检查是否至少匹配一个元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

boolean anyMatch(Predicate<? super T> predicate);

通过类似如下示例来使用anyMatch()方法。

boolean match = employees.stream().anyMatch((e) -> Employee.Stauts.SLEEPING.equals(e.getStauts()));
System.out.println(match);

注意：使用anyMatch()方法时，只要有任意一个元素符合条件，anyMatch()方法就会返回true。

3.noneMatch()方法

noneMatch()方法表示检查是否没有匹配所有元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

boolean noneMatch(Predicate<? super T> predicate);

通过类似如下示例来使用noneMatch()方法。

boolean match = employees.stream().noneMatch((e) -> Employee.Stauts.SLEEPING.equals(e.getStauts()));
System.out.println(match);

注意：使用noneMatch()方法时，只有所有的元素都不符合条件时，noneMatch()方法才会返回true。

4.findFirst()方法

findFirst()方法表示返回第一个元素。其在Stream接口中的定义如下所示。

Optional<T> findFirst();

通过类似如下示例来使用findFirst()方法。

Optional<Employee> op = employees.stream().sorted((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())).findFirst();
System.out.println(op.get());

5.findAny()方法

findAny()方法表示返回当前流中的任意元素。其在Stream接口中的定义如下所示。
findAny()方法的行为是不确定的，它可以自由选择流中的任何元素。
findAny()方法有助于在并行操作中获得最大的性能，但它不能保证每次调用都得到相同的结果。

Optional<T> findAny();

通过类似如下示例来使用findAny()方法。

Optional<Employee> op = employees.stream().filter((e) -> Employee.Stauts.WORKING.equals(e.getStauts())).findFirst();
System.out.println(op.get());

注意：
假设我们有一个整数流。

Stream.of(10, 20, 30).findAny().ifPresent(s -> System.out.println(s));

此执行在一般情况下，并不会随机输出，而是按顺序输出，因为该流是有顺序的串行流，按照最优执行会按照顺序。
如果我们想要看到随机选择，需要改成并行流。

Stream.of(10, 20, 30).parallel().findAny().ifPresent(s -> System.out.println(s));

再次调用findAny方法时，可以自由选择流中的任何元素，这意味着findAny可以给出10、20或30的输出。

注： findAny不是为了随机而随机，而是为了进行最快速的选择，所以最好不要用在随机选择的场景。

6.count()方法

count()方法表示返回流中元素总数。其在Stream接口中的定义如下所示。

long count();

通过类似如下示例来使用count()方法。

long count = employees.stream().count();
System.out.println(count);

7.max()方法

max()方法表示返回流中最大值。其在Stream接口中的定义如下所示。

Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator);

通过类似如下示例来使用max()方法。

Optional<Employee> op = employees.stream().max((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary()));
System.out.println(op.get());

8.min()方法

min()方法表示返回流中最小值。其在Stream接口中的定义如下所示。

Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator);

通过类似如下示例来使用min()方法。

Optional<Double> op = employees.stream().map(Employee::getSalary).min(Double::compare);
System.out.println(op.get());

9.forEach()方法

forEach()方法表示内部迭代(使用 Collection 接口需要用户去做迭代，称为外部迭代。相反， Stream API 使用内部迭代)。其在Stream接口内部的定义如下所示。

void forEach(Consumer<? super T> action);

通过类似如下示例来使用forEach()方法。

employees.stream().forEach(System.out::println);

规约

Stream API中有关规约的方法如下表所示。

1.reduce()方法

在Stream接口中的定义如下所示。

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
<U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner);

通过类似如下示例来使用reduce方法。

List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
Integer sum = list.stream().reduce(0, (x, y) -> x + y);
System.out.println(sum);
System.out.println("----------------------------------------");
Optional<Double> op = employees.stream().map(Employee::getSalary).reduce(Double::sum);
System.out.println(op.get());

我们也可以搜索employees列表中“张”出现的次数。

Optional<Integer> sum = employees.stream()
.map(Employee::getName)
.flatMap(TestStreamAPI1::filterCharacter)
.map((ch) -> {
if(ch.equals('张'))
return 1;
else
return 0;
}).reduce(Integer::sum);
System.out.println(sum.get());

注意：上述例子使用了硬编码的方式来累加某个具体值，在实际工作中再优化代码。

收集

collect()方法在Stream接口中的定义如下所示。

<R> R collect(Supplier<R> supplier,
              BiConsumer<R, ? super T> accumulator,
              BiConsumer<R, R> combiner);

<R, A> R collect(Collector<? super T, A, R> collector);

我们可以通过类似如下示例来使用collect方法。

Optional<Double> max = employees.stream()
.map(Employee::getSalary)
.collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
System.out.println(max.get());
Optional<Employee> op = employees.stream()
.collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));
System.out.println(op.get());
Double sum = employees.stream().collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(sum);
Double avg = employees.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(avg);
Long count = employees.stream().collect(Collectors.counting());
System.out.println(count);
System.out.println("--------------------------------------------");
DoubleSummaryStatistics dss = employees.stream()
.collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
System.out.println(dss.getMax());

如何收集Stream流？

Collector接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 List、 Set、 Map)。 Collectors实用类提供了很多静态方法，可以方便地创建常见收集器实例， 具体方法与实例如下表：

每个方法对应的使用示例如下表所示。

public void test4(){
    Optional<Double> max = emps.stream()
        .map(Employee::getSalary)
        .collect(Collectors.maxBy(Double::compare));
    System.out.println(max.get());

    Optional<Employee> op = emps.stream()
        .collect(Collectors.minBy((e1, e2) -> Double.compare(e1.getSalary(), e2.getSalary())));

    System.out.println(op.get());

    Double sum = emps.stream()
        .collect(Collectors.summingDouble(Employee::getSalary));

    System.out.println(sum);

    Double avg = emps.stream()
        .collect(Collecors.averagingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(avg);
    Long count = emps.stream()
        .collect(Collectors.counting());

    DoubleSummaryStatistics dss = emps.stream()
        .collect(Collectors.summarizingDouble(Employee::getSalary));
    System.out.println(dss.getMax());

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标题：Java Stream API的使用
作者：barryzpc
地址：https://myblog.zhengpc.com/articles/2023/09/17/1694954238502.html
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