一、Stream流介绍

1.1 集合处理数据的弊端

当我们需要对集合中的元素进行操作的时候,除了必需的添加、删除、获取外,最典型的就是集合遍历。我们来体验 集合操作数据的弊端,需求如下:

一个ArrayList集合中存储有以下数据:

张无忌,周芷若,赵敏,张强,张三丰

需求:

1.拿到所有姓张的

2.拿到名字长度为3个字的

3.打印这些数据

代码如下:

public static void main(String[] args) {
   // 一个ArrayList集合中存储有以下数据:张无忌,周芷若,赵敏,张强,张三丰
   // 需求:1.拿到所有姓张的 2.拿到名字长度为3个字的 3.打印这些数据
   ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(list, "张无忌", "周芷若", "赵敏", "张强", "张三丰");
   // 1.拿到所有姓张的
   ArrayList<String> zhangList = new ArrayList<>(); // {"张无忌", "张强", "张三丰"}
   for (String name : list) {
    if (name.startsWith("张")) {
      zhangList.add(name);
    }
  }
   // 2.拿到名字长度为3个字的
   ArrayList<String> threeList = new ArrayList<>(); // {"张无忌", "张三丰"}
   for (String name : zhangList) {
     if (name.length() == 3) {
      threeList.add(name);
    }
   }
   // 3.打印这些数据
   for (String name : threeList) {
     System.out.println(name);
   }
}

循环遍历的弊端

这段代码中含有三个循环,每一个作用不同:

  1. 首先筛选所有姓张的人;
  2. 然后筛选名字有三个字的人;
  3. 最后进行对结果进行打印输出。

每当我们需要对集合中的元素进行操作的时候,总是需要进行循环、循环、再循环。这是理所当然的么?不是。循环是做事情的方式,而不是目的。每个需求都要循环一次,还要搞一个新集合来装数据,如果希望再次遍历,只能再使 用另一个循环从头开始。

那Stream能给我们带来怎样更加优雅的写法呢?

Stream的更优写法

下面来看一下借助Java 8的Stream API,修改后的代码:

public class Demo03StreamFilter {
public static void main(String[] args) {
   List<String> list = new ArrayList<>();
       list.add("张无忌");
       list.add("周芷若");
       list.add("赵敏");
       list.add("张强");
       list.add("张三丰");
       list.stream()
           .filter(s -> s.startsWith("张"))
           .filter(s -> s.length() == 3)
           .forEach(System.out::println);
   }
}

直接阅读代码的字面意思即可完美展示无关逻辑方式的语义:获取流、过滤姓张、过滤长度为3、逐一打印。我们真 正要做的事情内容被更好地体现在代码中。

1.2 Stream流式思想概述

注意:Stream和IO流(InputStream/OutputStream)没有任何关系,请暂时忘记对传统IO流的固有印象!

Stream流式思想类似于工厂车间的“生产流水线”,Stream流不是一种数据结构,不保存数据,而是对数据进行加工 处理。Stream可以看作是流水线上的一个工序。在流水线上,通过多个工序让一个原材料加工成一个商品。

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Stream API能让我们快速完成许多复杂的操作,如筛选、切片、映射、查找、去除重复,统计,匹配和归约。

1.3 小结

首先我们了解了集合操作数据的弊端,每次都需要循环遍历,还要创建新集合,很麻烦

Stream是流式思想,相当于工厂的流水线,对集合中的数据进行加工处理

二、获取Stream流的两种方式

获取一个流非常简单,有以下几种常用的方式:

  • 所有的 Collection 集合都可以通过 stream 默认方法获取流;
  • Stream 接口的静态方法 of 可以获取数组对应的流。

2.1 根据Collection获取流

首先, java.util.Collection 接口中加入了default方法 stream 用来获取流,所以其所有实现类均可获取流。

public interface Collection {
    default Stream<E> stream()
}
import java.util.*;
import java.util.stream.Stream;
public class Demo04GetStream {
public static void main(String[] args) {
   // 集合获取流
   // Collection接口中的方法: default Stream<E> stream() 获取流
   List<String> list = new ArrayList<>();
   // ...
   Stream<String> stream1 = list.stream();
   Set<String> set = new HashSet<>();
   // ...
   Stream<String> stream2 = set.stream();
   Vector<String> vector = new Vector<>();
   // ...
   Stream<String> stream3 = vector.stream();
  }
}

java.util.Map 接口不是 Collection 的子接口,所以获取对应的流需要分key、value或entry等情况:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Stream;
public class Demo05GetStream {
public static void main(String[] args) {
   // Map获取流
   Map<String, String> map = new HashMap<>();
   // ...
   Stream<String> keyStream = map.keySet().stream();
   Stream<String> valueStream = map.values().stream();
   Stream<Map.Entry<String, String>> entryStream = map.entrySet().stream();
  }
}

2.2 Stream中的静态方法of获取流

由于数组对象不可能添加默认方法,所以 Stream 接口中提供了静态方法 of ,使用很简单:

import java.util.stream.Stream;
public class Demo06GetStream {
public static void main(String[] args) {

   // Stream中的静态方法: static Stream of(T... values)
   Stream<String> stream6 = Stream.of("aa", "bb", "cc");

   String[] arr = {"aa", "bb", "cc"};
   Stream<String> stream7 = Stream.of(arr);
   Integer[] arr2 = {11, 22, 33};

   Stream<Integer> stream8 = Stream.of(arr2);

   // 注意:基本数据类型的数组不行
   int[] arr3 = {11, 22, 33};
   Stream<int[]> stream9 = Stream.of(arr3);
  }
}

备注: of 方法的参数其实是一个可变参数,所以支持数组。

三、Stream常用方法和注意事项

3.1 Stream常用方法

Stream流模型的操作很丰富,这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种:

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  • 终结方法:返回值类型不再是Stream 类型的方法,不再支持链式调用。本小节中,终结方法包括count 和forEach 方法。
  • 非终结方法:返回值类型仍然是Stream 类型的方法,支持链式调用。(除了终结方法外,其余方法均为非终结方法。)
  • 对比Spark的两种算子

备注:本小节之外的更多方法,请自行参考API文档。

3.2 Stream注意事项(重要)

  1. Stream只能操作一次
  2. Stream方法返回的是新的流
  3. Stream不调用终结方法,中间的操作不会执行

3.3 forEach方法

forEach 用来遍历流中的数据

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

该方法接收一个 Consumer 接口函数,会将每一个流元素交给该函数进行处理。例如:

@Test
public void testForEach() {

   List<String> one = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");

   /*one.stream().forEach((String s) -> {
   System.out.println(s);
   });*/

   // 简写
   // one.stream().forEach(s -> System.out.println(s));
   one.stream().forEach(System.out::println);
}

3.4 count方法

Stream流提供 count 方法来统计其中的元素个数 :

long count();

该方法返回一个long值代表元素个数。基本使用:

@Test
public void testCount() {
   List<String> one = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
   System.out.println(one.stream().count());
}

3.5 filter方法

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filter用于过滤数据,返回符合过滤条件的数据

可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。方法声明:

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

该接口接收一个 Predicate 函数式接口参数(可以是一个Lambda或方法引用)作为筛选条件。

Stream流中的 filter 方法基本使用的代码如:

@Test
public void testFilter() {

   List<String> one = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");

   one.stream()
      .filter(s -> s.length() == 2)
      .forEach(System.out::println);
}

在这里通过Lambda表达式来指定了筛选的条件:姓名长度为2个字。

3.6 limit方法

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limit 方法可以对流进行截取,只取用前n个。方法签名:

Stream<T> limit(long maxSize);

参数是一个long型,如果集合当前长度大于参数则进行截取。否则不进行操作。基本使用:

@Test
public void testLimit() {
List<String> one = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
   one.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
}

3.7 skip方法

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如果希望跳过前几个元素,可以使用 skip 方法获取一个截取之后的新流:

Stream<T> skip(long n);

如果流的当前长度大于n,则跳过前n个;否则将会得到一个长度为0的空流。基本使用:

@Test
public void testSkip() {
   List<String> one = new ArrayList<>();
   Collections.addAll(one, "迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子");
   one.stream().skip(2).forEach(System.out::println);
}

3.8 map方法

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如果需要将流中的元素映射到另一个流中,可以使用 map 方法。方法签名:

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

该接口需要一个 Function 函数式接口参数,可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流。

Stream流中的 map 方法基本使用的代码如:

@Test
public void testMap() {
   Stream<String> original = Stream.of("11", "22", "33");
   original.map(Integer::parseInt).forEach(System.out::println);
}

这段代码中, map 方法的参数通过方法引用,将字符串类型转换成为了int类型(并自动装箱为 Integer 类对象)。

3.9 sorted方法

如果需要将数据排序,可以使用 sorted 方法。方法签名:

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

基本使用

Stream流中的 sorted 方法基本使用的代码如:

@Test
public void testSorted() {
// sorted(): 根据元素的自然顺序排序
// sorted(Comparator<? super T> comparator): 根据比较器指定的规则排序
   Stream.of(33, 22, 11, 55)
                           .sorted()
                           .sorted((o1, o2) -> o2 - o1)
                           .forEach(System.out::println);
}

这段代码中, sorted 方法根据元素的自然顺序排序,也可以指定比较器排序。

3.10 distinct方法

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如果需要去除重复数据,可以使用 distinct 方法。方法签名:

Stream<T> distinct();

基本使用

Stream流中的 distinct 方法基本使用的代码如:

@Test
public void testDistinct() {
   Stream.of(22, 33, 22, 11, 33)
       .distinct()
       .forEach(System.out::println);
}

如果是自定义类型如何是否也能去除重复的数据呢?

@Test
public void testDistinct2() {
Stream.of(
   new Person("刘德华", 58),
   new Person("张学友", 56),
   new Person("张学友", 56),
   new Person("黎明", 52))
   .distinct()
   .forEach(System.out::println);
}
public class Person {
   private String name;
   private int age;
   // 省略其他
}

自定义类型是根据对象的hashCode和equals来去除重复元素的。

3.11match方法

如果需要判断数据是否匹配指定的条件,可以使用 Match 相关方法。方法签名:

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

基本使用

Stream流中的 Match 相关方法基本使用的代码如:

@Test
public void testMatch() {
boolean b = Stream.of(5, 3, 6, 1)
       // .allMatch(e -> e > 0); // allMatch: 元素是否全部满足条件
       // .anyMatch(e -> e > 5); // anyMatch: 元素是否任意有一个满足条件
       .noneMatch(e -> e < 0); // noneMatch: 元素是否全部不满足条件
       System.out.println("b = " + b);
}

3.12 find方法

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如果需要找到某些数据,可以使用 find 相关方法。方法签名:

Optional<T> findFirst();
Optional<T> findAny();

基本使用

Stream流中的 find 相关方法基本使用的代码如:

@Test
public void testFind() {
       Optional<Integer> first = Stream.of(5, 3, 6, 1).findFirst();
       System.out.println("first = " + first.get());
       
       Optional<Integer> any = Stream.of(5, 3, 6, 1).findAny();
       System.out.println("any = " + any.get());
}

3.13 max和min方法

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如果需要获取最大和最小值,可以使用 max 和 min 方法。方法签名:

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

基本使用

Stream流中的 max 和 min 相关方法基本使用的代码如:

@Test
public void testMax_Min() {
   Optional<Integer> max = Stream.of(5, 3, 6, 1).max((o1, o2) -> o1 - o2);
   System.out.println("first = " + max.get());

   Optional<Integer> min = Stream.of(5, 3, 6, 1).min((o1, o2) -> o1 - o2);
   System.out.println("any = " + min.get());
}

3.14 reduce方法

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如果需要将所有数据归纳得到一个数据,可以使用 reduce 方法。方法签名:

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

基本使用

Stream流中的 reduce 相关方法基本使用的代码如:

@Test
public void testReduce() {
   int reduce = Stream.of(4, 5, 3, 9)
               .reduce(0, (a, b) -> {
                       System.out.println("a = " + a + ", b = " + b);return a + b;
               });
   // reduce:
   // 第一次将默认做赋值给x, 取出第一个元素赋值给y,进行操作
   // 第二次,将第一次的结果赋值给x, 取出二个元素赋值给y,进行操作
   // 第三次,将第二次的结果赋值给x, 取出三个元素赋值给y,进行操作
   // 第四次,将第三次的结果赋值给x, 取出四个元素赋值给y,进行操作
   System.out.println("reduce = " + reduce);
   // 化简
   int reduce2 = Stream.of(4, 5, 3, 9)
                       .reduce(0, (x, y) -> {return Integer.sum(x, y);});
   // 进一步化简
    int reduce3 = Stream.of(4, 5, 3, 9).reduce(0, Integer::sum);
    
   int max = Stream.of(4, 5, 3, 9)
                   .reduce(0, (x, y) -> {
                   return x > y ? x : y;
                  });
   System.out.println("max = " + max);

}

x = 0, y = 4
x = 4, y = 5
x = 9, y = 3
x = 12, y = 9
reduce = 21
max = 9

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3.15 map和reduce组合使用

@Test
public void testMapReduce() {
       // 求出所有年龄的总和
   int totalAge = Stream.of(
       new Person("刘德华", 58),
       new Person("张学友", 56),
       new Person("郭富城", 54),
       new Person("黎明", 52))
       .map((p) -> p.getAge())
       .reduce(0, (x, y) -> x + y);
   System.out.println("totalAge = " + totalAge);

   // 找出最大年龄
   int maxAge = Stream.of(
       new Person("刘德华", 58),
       new Person("张学友", 56),
       new Person("郭富城", 54),
    new Person("黎明", 52))
       .map((p) -> p.getAge())
       .reduce(0, (x, y) -> x > y ? x : y);
   System.out.println("maxAge = " + maxAge);

   // 统计 数字2 出现的次数
   int count = Stream.of(1, 2, 2, 1, 3, 2)
   .map(i -> {
       if (i == 2) {
         return 1;
       } else {
         return 0;
        }
       })
       .reduce(0, Integer::sum);
   System.out.println("count = " + count);
} 

3.16 mapToIn

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如果需要将Stream中的Integer类型数据转成int类型,可以使用 mapToInt 方法。方法签名:

IntStream mapToInt(ToIntFunction<? super T> mapper);

Stream流中的 mapToInt 相关方法基本使用的代码如:

@Test
public void test1() {
   // Integer占用的内存比int多,在Stream流操作中会自动装箱和拆箱
   Stream<Integer> stream = Arrays.stream(new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5});
   // 把大于3的和打印出来
   // Integer result = stream
   // .filter(i -> i.intValue() > 3)

   // .reduce(0, Integer::sum);
   // System.out.println(result);
   // 先将流中的Integer数据转成int,后续都是操作int类型
   IntStream intStream = stream.mapToInt(Integer::intValue);
   int reduce = intStream
           .filter(i -> i > 3)
           .reduce(0, Integer::sum);
       System.out.println(reduce);

   // 将IntStream转化为Stream<Integer>
   IntStream intStream1 = IntStream.rangeClosed(1, 10);
   Stream<Integer> boxed = intStream1.boxed();
   boxed.forEach(s -> System.out.println(s.getClass() + ", " + s));
}

3.17 concat方法

如果有两个流,希望合并成为一个流,那么可以使用 Stream 接口的静态方法 concat :

static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)

备注:这是一个静态方法,与 java.lang.String 当中的 concat 方法是不同的。

该方法的基本使用代码如:

@Test
public void testContact() {
   Stream<String> streamA = Stream.of("张三");
   Stream<String> streamB = Stream.of("李四");
   Stream<String> result = Stream.concat(streamA, streamB);
   result.forEach(System.out::println);
}

3.18 Stream综合案例

现在有两个 ArrayList 集合存储队伍当中的多个成员姓名,要求使用传统的for循环(或增强for循环)依次进行以下 若干操作步骤:

  1. 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名;
  2. 第一个队伍筛选之后只要前3个人;
  3. 第二个队伍只要姓张的成员姓名;
  4. 第二个队伍筛选之后不要前2个人;
  5. 将两个队伍合并为一个队伍;
  6. 根据姓名创建 Person 对象;
  7. 打印整个队伍的Person对象信息。

两个队伍(集合)的代码如下:

public class DemoArrayListNames {
public static void main(String[] args) {
       List<String> one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七公");
       List<String> two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱","张三");
       // ....
       }
}

而 Person 类的代码为:

public class Person {
   private String name;
   public Person() {}
    public Person(String name) {
    this.name = name;
   }
   @Override
   public String toString() {
    return "Person{name='" + name + "'}";
   }
   public String getName() {
    return name;
   }
   public void setName(String name) {
    this.name = name;
   }
}

传统方式

使用for循环 , 示例代码:

public class DemoArrayListNames {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七公");
        List<String> two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱", "张三");

        // 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名;
        List<String> oneA = new ArrayList<>();

        for (String name : one) {
            if (name.length() == 3) {
                oneA.add(name);
            }
        }

        // 第一个队伍筛选之后只要前3个人;
        List<String> oneB = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            oneB.add(oneA.get(i));
        }

        // 第二个队伍只要姓张的成员姓名;
        List<String> twoA = new ArrayList<>();
        for (String name : two) {
            if (name.startsWith("张")) {
                twoA.add(name);
            }
        }

        // 第二个队伍筛选之后不要前2个人;
        List<String> twoB = new ArrayList<>();
        for (int i = 2; i < twoA.size(); i++) {
            twoB.add(twoA.get(i));
        }

        // 将两个队伍合并为一个队伍;
        List<String> totalNames = new ArrayList<>();
        totalNames.addAll(oneB);
        totalNames.addAll(twoB);

        // 根据姓名创建Person对象;
        List<Person> totalPersonList = new ArrayList<>();
        for (String name : totalNames) {
            totalPersonList.add(new Person(name));
        }
        // 打印整个队伍的Person对象信息。
        for (Person person : totalPersonList) {
            System.out.println(person);
        }

    }
}

运行结果为:

Person{name=’宋远桥’}
Person{name=’苏星河’}
Person{name=’洪七公’}
Person{name=’张二狗’}
Person{name=’张天爱’}
Person{name=’张三’}

Stream方式

等效的Stream流式处理代码为:

public class DemoStreamNames {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> one = List.of("迪丽热巴", "宋远桥", "苏星河", "老子", "庄子", "孙子", "洪七公");
        List<String> two = List.of("古力娜扎", "张无忌", "张三丰", "赵丽颖", "张二狗", "张天爱", "张三");

        // 第一个队伍只要名字为3个字的成员姓名;
        // 第一个队伍筛选之后只要前3个人;
        Stream<String> streamOne = one.stream().filter(s -> s.length() == 3).limit(3);

        // 第二个队伍只要姓张的成员姓名;
        // 第二个队伍筛选之后不要前2个人;
        Stream<String> streamTwo = two.stream().filter(s -> s.startsWith("张")).skip(2);

        // 将两个队伍合并为一个队伍;
        // 根据姓名创建Person对象;
        // 打印整个队伍的Person对象信息。
        Stream.concat(streamOne, streamTwo).map(Person::new).forEach(System.out::println);

    }

}

运行效果完全一样:

Person{name=’宋远桥’}
Person{name=’苏星河’}
Person{name=’洪七公’}
Person{name=’张二狗’}
Person{name=’张天爱’}
Person{name=’张三’}

四、收集Stream流中的结果

对流操作完成之后,如果需要将流的结果保存到数组或集合中,可以收集流中的数据

4.1 Stream流中的结果到集合中

Stream流提供 collect 方法,其参数需要一个 java.util.stream.Collector 接口对象来指定收集到哪 种集合中。java.util.stream.Collectors 类提供一些方法,可以作为 Collector`接口的实例:

public static Collector> toList() :转换为 List 集合。

public static Collector> toSet() :转换为 Set 集合。

下面是这两个方法的基本使用代码:

// 将流中数据收集到集合中

@Test
public void testStreamToCollection() {
Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
   // List<String> list = stream.collect(Collectors.toList());
   // Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet());
   ArrayList<String> arrayList = stream.collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
   HashSet<String> hashSet = stream.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
}

4.2 Stream流中的结果到数组中

Stream提供 toArray 方法来将结果放到一个数组中,返回值类型是Object[]的:

Object[] toArray();

其使用场景如:

@Test
public void testStreamToArray() {
   Stream<String> stream = Stream.of("aa", "bb", "cc");
   // Object[] objects = stream.toArray();
   // for (Object obj : objects) {
   // System.out.println();
   // }

   String[] strings = stream.toArray(String[]::new);
   for (String str : strings) {
     System.out.println(str);
   }
}

4.3 对流中数据进行聚合计算

当我们使用Stream流处理数据后,可以像数据库的聚合函数一样对某个字段进行操作。比如获取最大值,获取最小 值,求总和,平均值,统计数量。

@Test
public void testStreamToOther() {
   Stream<Student> studentStream = Stream.of(
                   new Student("赵丽颖", 58, 95),
                   new Student("杨颖", 56, 88),
                   new Student("迪丽热巴", 56, 99),
                   new Student("柳岩", 52, 77));
   // 获取最大值
    Optional<Student> collect = studentStream.collect(Collectors.maxBy((o1, o2) ->
    o1.getSocre() - o2.getSocre()));

   // 获取最小值
    Optional<Student> collect = studentStream.collect(Collectors.minBy((o1, o2) ->
    o1.getSocre() - o2.getSocre()));
   // System.out.println(collect.get());

   // 求总和
    int sumAge = studentStream.collect(Collectors.summingInt(s -> s.getAge()));
    System.out.println("sumAge = " + sumAge);

   //平均值
    double avgScore = studentStream.collect(Collectors.averagingInt(s -> s.getSocre()));
    System.out.println("avgScore = " + avgScore);

   // 统计数量
    Long count = studentStream.collect(Collectors.counting());
    System.out.println("count = " + count);
}

4.4 对流中数据进行分组

当我们使用Stream流处理数据后,可以根据某个属性将数据分组:

// 分组
@Test
public void testGroup() {
   Stream<Student> studentStream = Stream.of(
       new Student("赵丽颖", 52, 95),
       new Student("杨颖", 56, 88),
       new Student("迪丽热巴", 56, 55),
       new Student("柳岩", 52, 33));
   // Map<Integer, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy(Student::getAge));

   // 将分数大于60的分为一组,小于60分成另一组
   Map<String, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.groupingBy((s) ->{
           if (s.getSocre() > 60) {
             return "及格";
            }else {
             return "不及格";
            }
           }));
   map.forEach((k, v) -> {
         System.out.println(k + "::" + v);
      });
}

效果:

不及格::[Student{name='迪丽热巴', age=56, socre=55}, Student{name='柳岩', age=52, socre=33}]
及格::[Student{name='赵丽颖', age=52, socre=95}, Student{name='杨颖', age=56, socre=88}]

4.5 对流中数据进行多级分组

还可以对数据进行多级分组:

// 多级分组
@Test
public void testCustomGroup() {
   Stream<Student> studentStream = Stream.of(
       new Student("赵丽颖", 52, 95),
       new Student("杨颖", 56, 88),
       new Student("迪丽热巴", 56, 99),
       new Student("柳岩", 52, 77));
   Map<Integer, Map<String, List<Student>>> map =
   studentStream.collect(Collectors.groupingBy(s -> s.getAge(), Collectors.groupingBy(s -> {
           if (s.getSocre() >= 90) {
            return "优秀";
            } else if (s.getSocre() >= 80 && s.getSocre() < 90) {
            return "良好";
            } else if (s.getSocre() >= 80 && s.getSocre() < 80) {
            return "及格";
            } else {
            return "不及格";
            }
           })));

   map.forEach((k, v) -> {
     System.out.println(k + " == " + v);
   });
}

效果:

52 == {不及格=[Student{name='柳岩', age=52, socre=77}], 优秀=[Student{name='赵丽颖', age=52,
socre=95}]}
56 == {优秀=[Student{name='迪丽热巴', age=56, socre=99}], 良好=[Student{name='杨颖', age=56,
socre=88}]}

4.6 对流中数据进行分区

image-20220402154356376

Collectors.partitioningBy 会根据值是否为true,把集合分割为两个列表,一个true列表,一个false列表。

// 分区
@Test
public void testPartition() {
   Stream<Student> studentStream = Stream.of(
       new Student("赵丽颖", 52, 95),
       new Student("杨颖", 56, 88),
       new Student("迪丽热巴", 56, 99),
       new Student("柳岩", 52, 77));
   // partitioningBy会根据值是否为true,把集合分割为两个列表,一个true列表,一个false列表。
   Map<Boolean, List<Student>> map = studentStream.collect(Collectors.partitioningBy(s ->s.getSocre() > 90));

   map.forEach((k, v) -> {
     System.out.println(k + " == " + v);
   });
}

效果:

false == [Student{name='杨颖', age=56, socre=88}, Student{name='柳岩', age=52, socre=77}]
true == [Student{name='赵丽颖', age=52, socre=95}, Student{name='迪丽热巴', age=56, socre=99}]

4.7 对流中数据进行拼接

// 拼接
@Test
public void testJoining() {
Stream<Student> studentStream = Stream.of(
   new Student("赵丽颖", 52, 95),
   new Student("杨颖", 56, 88),
   new Student("迪丽热巴", 56, 99),
   new Student("柳岩", 52, 77));
   String collect = studentStream
           .map(Student::getName)
           .collect(Collectors.joining(">_<", "^_^", "^v^"));
   System.out.println(collect);
}

效果:

^_^赵丽颖>_<杨颖>_<迪丽热巴>_<柳岩^v^

五、并行的Stream流

5.1 串行的Stream流

目前我们使用的Stream流是串行的,就是在一个线程上执行。

@Test
public void test0Serial() {
   long count = Stream.of(4, 5, 3, 9, 1, 2, 6)
           .filter(s -> {
                System.out.println(Thread.currentThread() + ", s = " + s);
               return true;
           })
           .count();

   System.out.println("count = " + count);
}

效果:

Thread[main,5,main], s = 4
Thread[main,5,main], s = 5
Thread[main,5,main], s = 3
Thread[main,5,main], s = 9
Thread[main,5,main], s = 1
Thread[main,5,main], s = 2
Thread[main,5,main], s = 6

5.2 并行的Stream流

parallelStream其实就是一个并行执行的流。它通过默认的ForkJoinPool,可能提高多线程任务的速度。

获取并行Stream流的两种方式

  1. 直接获取并行的流
  2. 将串行流转成并行流
@Test
public void testgetParallelStream() {
       ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
       // 直接获取并行的流
        Stream<Integer> stream = list.parallelStream();
       // 将串行流转成并行流
       Stream<Integer> stream = list.stream().parallel();
}

并行操作代码:

@Test
public void test0Parallel() {
   long count = Stream.of(4, 5, 3, 9, 1, 2, 6)
           .parallel() // 将流转成并发流,Stream处理的时候将才去
           .filter(s -> {
             System.out.println(Thread.currentThread() + ", s = " + s);
            return true;
           })
           .count();
   System.out.println("count = " + count);
}

效果:

Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-13,5,main], s = 3
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-19,5,main], s = 6
Thread[main,5,main], s = 1
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-5,5,main], s = 5
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-23,5,main], s = 4
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-27,5,main], s = 2
Thread[ForkJoinPool.commonPool-worker-9,5,main], s = 9
count = 7 

5.3 并行和串行Stream流的效率对比

使用for循环,串行Stream流,并行Stream流来对5亿个数字求和。看消耗的时间。

public class Demo06 {
private static long times = 50000000000L;
private long start;

   @Before
   public void init() {
    start = System.currentTimeMillis();
   }

   @After
   public void destory() {
       long end = System.currentTimeMillis();
       System.out.println("消耗时间: " + (end - start));

   }

   // 测试效率,parallelStream 120
   @Test
   public void parallelStream() {
       System.out.println("serialStream");
       LongStream.rangeClosed(0, times)
                   .parallel()
                   .reduce(0, Long::sum);
   }

   // 测试效率,普通Stream 342
   @Test
   public void serialStream() {
       System.out.println("serialStream");
       LongStream.rangeClosed(0, times)
        .reduce(0, Long::sum);
   }

   // 测试效率,正常for循环 421
   @Test
   public void forAdd() {
       System.out.println("forAdd");
       long result = 0L;
       for (long i = 1L; i < times; i++) {
         result += i;
       }
   }
}

我们可以看到parallelStream的效率是最高的。

Stream并行处理的过程会分而治之,也就是将一个大任务切分成多个小任务,这表示每个任务都是一个操作。

5.4 parallelStream线程安全问题

解决parallelStream线程安全问题

// 并行流注意事项
@Test
public void parallelStreamNotice() {

   ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
   for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    list.add(i);
}

   List<Integer> newList = new ArrayList<>();
   // 使用并行的流往集合中添加数据
   list.parallelStream()
       .forEach(s -> {
         newList.add(s);
    });

   System.out.println("newList = " + newList.size());
}

运行效果:

newList = 903

我们明明是往集合中添加1000个元素,而实际上只有903个元素。

解决方法:

加锁、使用线程安全的集合或者调用Stream的 toArray() / collect() 操作就是满足线程安全的了。

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